常见模块

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了常见模块相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、collections模块

  在内置数据类型的基础上(list tuple set dict str),collections模块提供了如下几种额外的数据类型:namedtuple deque Counter OrderDict defaultdict

  1、namedtuple:生成可以使用名字访问元素的元组,正常的元组可以通过索引进行取值,但是很难看出元组元素所表示的意义,这就是namedtuple数据类型存在的意义。其用法如下实例:

from collections import namedtuple
circle = namedtuple(\'P\',[\'x\',\'y\',\'r\'])      #P可以取任意变量名,无实际用处,但不可或缺
c1 =circle(2,3,5)
print(c1.x)
print(c1.y)
print(c1.r)

  2、deque:list可以高效的进行元素查找,但是对于追加和删除元素比较困难,尤其对于列表较大时,主要是因为列表为单向序列,遵循先进先出原则,只能在列表末尾进行元素的追加(append())和删除(pop())。而deque就是为了高效解决列表的增加和删除元素的,除了具有append()和pop()外,还具有appendleft()和popleft()方法,可以在列表的头部进行元素的增加和删除。

复制代码
from collections import deque
q = deque([\'a\',\'b\',\'c\'])
q.append(\'x\')
q.appendleft(\'y\')
print(q)                                #输出结果为:deque([\'y\', \'a\', \'b\', \'c\', \'x\'])
q.pop()
print(q)                                #输出结果为:deque([\'y\', \'a\', \'b\', \'c\'])
q.popleft()
print(q)                                #输出结果为:deque([\'a\', \'b\', \'c\'])
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  3、Counter:主要用来跟踪值出现的次数,返回无序的数据类型,用字典键值对进行记录结果,其中元素为key,次数为value。

from collections import Counter
c = Counter(\'abcdeabcdabcaba\')
print(c)                               #输出结果为:Counter({\'a\': 5, \'b\': 4, \'c\': 3, \'d\': 2, \'e\': 1})

  4、OrderDict:使用dict时,key是无序的,无法对其进行迭代,而OrderDict可以使得其变成有序,key的顺序为插入时的顺序,非key本身的顺序。

from collections import OrderedDict
d = OrderedDict([(\'a\', 1), (\'b\', 2), (\'c\', 3)])     #可以为这样的形式: d = OrderedDict({\'a\': 1, \'b\': 2, \'c\': 3})
for key in d:
    print(key)                                      #输出结果为:a b c
d[\'key\'] = \'value\'                                  #按照顺序添加在后面
print(d)                                            #输出结果为:OrderedDict([(\'a\', 1), (\'b\', 2), (\'c\', 3), (\'key\', \'value\')])

  5、Defaultdict:使用dict时,当key不存在,则会返回keyerror,若希望出现此情况时返回默认值则可用defaultdict。

实例:

  有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90],将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中,将小于 66 的值保存至第二个key的值中。即: {\'k1\': 大于66 \'k2\': 小于66}

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#常规dict做法
lst= [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90]
result={}
for value in lst:
    if value>66:
        if \'k1\' in result:
            result[\'k1\'].append(value)
        else:
            result[\'k1\']=[value]
    if value<66:
        if \'k2\' in result:
            result[\'k2\'].append(value)
        else:
            result[\'k2\']=[value]
print(result)
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#default方法
from collections import defaultdict
lst= [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90]
result=defaultdict(list)
for value in lst:
    if value>66:
        result[\'k1\'].append(value)
    if value<66:
        result[\'k2\'].append(value)
print(result)                          #输出结果为:defaultdict(<class \'list\'>, {\'k2\': [11, 22, 33, 44, 55], \'k1\': [77, 88, 99, 90]})
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二、random模块

1、random.random():返回大于0小于1的随机小数

import random
print(random.random())

2、random.uniform(n,m):返回大于n小于m的随机小数

import random
print(random.uniform(2,3))

3、random.randint(n,m):返回大于等于n小于等于m的随机整数

import random
print(random.randint(1,5))

4、random.randrange(n,m,2):返回大于等于n,小于m的随机奇数

import random
print(random.randrange(1,10,2))

5、random.choice(列表等可迭代对象):随机返回一个元素

import random
print(random.choice([1,10,2]))
print(random.choice((1,10,2)))
print(random.choice(range(10)))

6、random.sample(列表等可迭代对象,n):随机返回n个元素

import random
print(random.sample([1,10,2],2))  #返回一个列表

7、random.shuffle(list):打乱列表的顺序

import random
val=[1,3,5,7,9]
random.shuffle(val)
print(val)

 生成包括数字及大小写字母随机验证码:

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import random
def func(n):
    ret=\'\'
    for i in range(n):
        num=random.randint(0,9)
        alpha=chr(random.randint(97,122))
        Alpha = chr(random.randint(65, 90))
        val=random.choice([str(num),alpha,Alpha])
        ret+=val
    return ret
print(func(6))
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三、时间time模块

  在python中常见三种表示时间的方法为:时间戳、时间元组(结构化时间)、格式化的时间字符串

1、时间戳(timestamp):通常来说,时间戳表示从1970年1月1日0时0分0秒开始时间的偏移量,单位为秒。

获取时间戳的方法:

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#(1)time.time()方式获取当前时间戳
import time
print(time.time())

#(2)利用time.mktime(结构化时间)转化
import time
time_tuple = time.localtime(1500000000)#结构化时间
print(time.mktime(time_tuple))
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2、格式化的时间的字符串(format string):

格式化字符 意义说明 格式化字符 意义说明
%Y
四位数的年份表示(000-9999)
%B
本地完整的月份名称
%y
两位位数的年份表示(00-99)
%c
本地相应的日期表示和时间表示
%m
月份(01-12)
%j
年内的一天(001-366)
%d
月内中的一天(0-31)
%P
本地A.M.或P.M.的等价符
%H
24小时制小时数(0-23)
%U
一年中的星期数(00-53)星期天为星期的开始
%I
12小时制小时数(01-12)
%w
星期(0-6),星期天为星期的开始
%M
分钟数(00=59)
%W
一年中的星期数(00-53)星期一为星期的开始
%S
秒(00-59)
%x
本地相应的日期表示
%a
本地简化星期名称
%X
本地相应的时间表示
%A
本地完整星期名称
%Z
当前时区的名称
%b
本地简化的月份名称
%%
%号本身

获取格式化时间字符串:

#time.strftime("格式定义","结构化时间")  结构化时间参数若不传,则显示当前时间
import time
print(time.strftime("%Y-%m-%d %X"))                                    #输出结果:2017-09-12 23:21:34
print(time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000)))            #输出结果:2017-07-14

 

  3、时间元组(time_structrue):struct_time元组共有9个元素,分别为:年,月,日,时,分,秒,一年中第几周,一年中第几天等。

索引(Index)属性(Attribute)值(Values)
0 tm_year(年) 比如2011
1 tm_mon(月) 1 - 12
2 tm_mday(日) 1 - 31
3 tm_hour(时) 0 - 23
4 tm_min(分) 0 - 59
5 tm_sec(秒) 0 - 61
6 tm_wday(weekday) 0 - 6(0表示周日)
7 tm_yday(一年中的第几天) 1 - 366
8 tm_isdst(是否是夏令时) 默认为-1

获取结构化时间:

  (1)利用time.localtime()或者time.gmtimei()从时间戳转换

#time.gmtime(时间戳) UTC时间,与英国伦敦当地时间一致
import time
print(time.gmtime(1500000000))
#输出结果:time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=2, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)
#time.localtime(时间戳) 当地时间,例如我们现在在北京执行这个方法:与UTC时间相差8小时,UTC时间+8小时 = 北京时间
import time
print(time.localtime(1500000000))
#输出结果为:time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=10, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)

(2)利用time.strptime()从格式化时间的字符串转换

#time.strptime(时间字符串,字符串对应格式)
import time
print(time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d"))
#输出结果为:time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=3, tm_mday=16, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=75, tm_isdst=-1)
print(time.strptime("07/24/2017","%m/%d/%Y"))
#输出结果为:time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=-1)

 4、补充:获取如下格式化时间字符串的方法

  (1)通过结构化时间:time.asctime(结构化时间) 如果不传参数,直接返回当前时间的格式化串。

import time
print(time.asctime(time.localtime(1500000000)))   #输出结果为:\'Fri Jul 14 10:40:00 2017\'
print(time.asctime())                             #输出结果为:\'Mon Jul 24 15:18:33 2017\'

  (2)通过时间戳时间:time.ctime(时间戳) 如果不传参数,直接返回当前时间的格式化串。

import time
print(time.ctime(1500000000))                     #输出结果为:\'Fri Jul 14 10:40:00 2017\'
print(time.ctime())                               #输出结果为:Wed Sep 13 11:41:59 2017

例题:计算2008年8月8日20点30分到2017年10月1日06点过去了多少年多少月多少天多少小时多少分

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import time
time_last=time.mktime(time.strptime(\'2008-08-08 20:30:00\',\'%Y-%m-%d %H:%M:%S\'))
time_now=time.mktime(time.strptime(\'2017-10-01 06:00:00\',\'%Y-%m-%d %H:%M:%S\'))
dif_time=time_now-time_last
time_struct=time.gmtime(dif_time)
print(time_struct)
print(\'2008年8月8日20点30分到2017年10月1日06点过去了%s年%s月%s天%s小时%s分%s秒\'
%(time_struct.tm_year-1970,time_struct.tm_mon-1,time_struct.tm_mday-1,time_struct.tm_hour,time_struct.tm_min,time_struct.tm_sec))
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四、os模块

  os模块是与操作系统交互的一个接口

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os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd
os.curdir  返回当前目录: (\'.\')
os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名:(\'..\')
os.makedirs(\'dirname1/dirname2\')    可生成多层递归目录
os.removedirs(\'dirname1\')    若目录为空,则删除,并递归到上一级目录,如若也为空,则删除,依此类推
os.mkdir(\'dirname\')    生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir(\'dirname\')    删除单级空目录,若目录不为空则无法删除,报错;相当于shell中rmdir dirname
os.listdir(\'dirname\')    列出指定目录下的所有文件和子目录,包括隐藏文件,并以列表方式打印
os.remove()  删除一个文件
os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录
os.stat(\'path/filename\')  获取文件/目录信息
os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符,win下为"\\\\",Linux下为"/"
os.linesep    输出当前平台使用的行终止符,win下为"\\t\\n",Linux下为"\\n"
os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->\'nt\'; Linux->\'posix\'
os.system("bash command")  运行shell命令,直接显示
os.popen("bash command)  运行shell命令,获取执行结果
os.environ  获取系统环境变量


os.path
os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径 os.path.split(path) 将path分割成目录和文件名二元组返回 os.path.dirname(path) 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素 os.path.basename(path) 返回path最后的文件名。如何path以/或\\结尾,那么就会返回空值。
                        即os.path.split(path)的第二个元素
os.path.exists(path)  如果path存在,返回True;如果path不存在,返回False
os.path.isabs(path)  如果path是绝对路径,返回True
os.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回False
os.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]])  将多个路径组合后返回,第一个绝对路径之前的参数将被忽略
os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间
os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
os.path.getsize(path) 返回path的大小
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  注意:os.stat(\'path/filename\')  获取文件/目录信息 的结构说明

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stat 结构:

st_mode: inode 保护模式
st_ino: inode 节点号。
st_dev: inode 驻留的设备。
st_nlink: inode 的链接数。
st_uid: 所有者的用户ID。
st_gid: 所有者的组ID。
st_size: 普通文件以字节为单位的大小;包含等待某些特殊文件的数据。
st_atime: 上次访问的时间。
st_mtime: 最后一次修改的时间。
st_ctime: 由操作系统报告的"ctime"。在某些系统上(如Unix)是最新的元数据更改的时间,在其它系统上(如Windows)是创建时间(详细信息参见平台的文档)。
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五、sys模块

  sys模块是python解释器交互的一个接口

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sys.argv           命令行参数List,第一个元素是程序本身路径
sys.exit(n)        退出程序,正常退出时exit(0),错误退出sys.exit(1)
sys.version        获取Python解释程序的版本信息
sys.path           返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
sys.platform       返回操作系统平台名称
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六、序列化模块

  序列化的定义:将字典、列表等转化为一个字符串的过程称为称为序列化。序列化的作用:a.以某种存储形式使自定义对象持久化;b.将对象从一个地方传递到另一个地方;

c.使程序更具维护性

  1、json模块:提供了4个功能,分别为:dumps、loads、dump、load

dumps与loads

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#1、序列化字典实例
import json
dic = {\'k1\':\'v1\',\'k2\':\'v2\',\'k3\':\'v3\'}
str_dic = json.dumps(dic)                #序列化:将一个字典转换成一个字符串
print(type(str_dic),str_dic)             #<class \'str\'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"},注意:json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的
dic2 = json.loads(str_dic)               #反序列化:将一个字符串格式的字典转换成一个字典 #注意,要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示 
print(type(dic2),dic2) #<class \'dict\'> {\'k1\': \'v1\', \'k2\': \'v2\', \'k3\': \'v3\'}
#2、序列化列表实例
import json
list_dic = [1,[\'a\',\'b\',\'c\'],3,{\'k1\':\'v1\',\'k2\':\'v2\'}]
str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型
print(type(str_dic),str_dic) #<class \'str\'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
list_dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2),list_dic2) #<class \'list\'> [1, [\'a\', \'b\', \'c\'], 3, {\'k1\': \'v1\', \'k2\': \'v2\'}]
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dump与load

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import json
f = open(\'json_file\',\'w\')
dic = {\'k1\':\'v1\',\'k2\':\'v2\',\'k3\':\'v3\'}
json.dump(dic,f)                                      #dump方法接收一个文件句柄,直接将字典转换成json字符串写入文件
f.close()
import json f = open(\'json_file\') dic2 = json.load(f) #load方法接收一个文件句柄,直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回 f.close() print(type(dic2),dic2) #输出结果:<class \'dict\'> {\'k1\': \'v1\', \'k2\': \'v2\', \'k3\': \'v3\'}
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  2、pickle模块:提供了4个功能,分别为:dumps、loads、dump、load  json与pickle的区别:(1)json是用与字符串与python数据类型的转换,但是它是所有语言都可以识别的一种的数据结构,如序列化后存放在文件里可以被java等语言读取;(2)pickle是python特有数据类型与python数据的转换,序列化的文件其他语言读不懂。如果你序列化的内容是列表或者字典,我们非常推荐你使用json模块,但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型,而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话,那么就可以使用pickle。

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import pickle
dic = {\'k1\':\'v1\',\'k2\':\'v2\',\'k3\':\'v3\'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic)       #一串二进制内容

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)          #字典

import time
struct_time  = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
f = open(\'pickle_file\',\'wb\')
pickle.dump(struct_time,f)
f.close()

f = open(\'pickle_file\',\'rb\')
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time2.tm_year)
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  3、shelve模块:只提供了一个open方法,如字典一样通过key进行存入和读取数据

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import shelve
f = shelve.open(\'shelve_file\')
f[\'key\'] = {\'int\':10, \'float\':9.5, \'string\':\'Sample data\'}       #直接对文件句柄操作,就可以存入数据
f.close()

import shelve
f1 = shelve.open(\'shelve_file\')
existing = f1[\'key\']                                             #取出数据的时候也只需要直接用key获取即可,但是如果key不存在会报错
f1.close()
print(existing)
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以上是关于常见模块的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何使用模块化代码片段中的LeakCanary检测内存泄漏?

如何有条件地将 C 代码片段编译到我的 Perl 模块?

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CTS测试CtsWindowManagerDeviceTestCases模块的testShowWhenLockedImeActivityAndShowSoftInput测试fail项解决方法(代码片段

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