主要内容:
一. 模块的简单认识
二. collections模块
三. time时间模块
四. random模块
五. os模块
六. sys模块
一. 模块的简单认识
模块: 模块就是把装有特定功能的代码进行归类的结果
引入模块的方式:
(1) import 模块
(2) from 位置 import 模块
二. collections模块
collections模块主要封装了一些关于集合类的相关操作. 如我们学过的iterable,iterator等等.
除此以外, collections还提供了一些除了基本数据类型以外的数据集合类型.
如: Counter, deque, OrderDict, defaultdict, namedtuple
1. Counter
Counter是一个计数器,主要用来计数.
(1)用普通方法计算一个字符串中每个字符出现的次数:
s = "Dava likes a pig" dic = {} for c in s: dic[c] = dic.get(c, 0) + 1 print(dic) # 以上代码执行结果: # {'D': 1, 'a': 3, 'v': 1, ' ': 3, 'l': 1, 'i': 2, 'k': 1, 'e': 1, 's': 1, 'p': 1, 'g': 1}
(2)引入collections模块中的Counter方法:
from collections import Counter s = "Dava likes a pig" print(Counter(s)) # 以上代码执行结果: # Counter({'a': 3, ' ': 3, 'i': 2, 'D': 1, 'v': 1, 'l': 1, 'k': 1, 'e': 1, 's': 1, 'p': 1, 'g': 1})
2. deque 双向队列
在学习双向队列之前,我们需要了解两种数据结构(重点):
(1)队列: FIFO(First In First Out) --> 先进先出
(2)栈: FILO(First In Last Out) --> 先进后出
(1)队列:
import queue # 创建队列 q = queue.Queue() # 在q中放入元素 q.put("汪峰") q.put("章子怡") q.put("刘德华") # 获取元素 print(q.get()) # 汪峰 print(q.get()) # 章子怡 print(q.get()) # 刘德华 print(q.get()) # 阻塞了,该代码在等待下一个元素进入队列 # 注意: 如果队列里没有元素了, 也就再也拿不出来元素了.此时程序被阻塞
(2)栈: 1)入栈 ---> 2)出栈
栈的属性: 1)载体(list) 2)大小(size) 3)栈顶指针(下一个装元素的位置)
注意: 以下代码有严重的并发问题!
class StackFullError(Exception): pass class StackEmptyError(Exception): pass class Stack: def __init__(self, size): self.index = 0 self.size = size self.lst = [] def push(self, element): if self.index < self.size: self.lst.insert(self.index, element) self.index += 1 else: raise StackFullError("the stack is full") def pop(self): if self.index > 0: self.index -= 1 return self.lst[self.index]
在了解了队列和栈的概念以后,,我们再来看双向队列deque:
from collections import deque q = deque() # 创建双向队列 q.append("汪峰") # 默认从右侧添加 q.append("章子怡") q.appendleft("赵又廷") # 从左侧添加 q.appendleft("高圆圆") print(q) q.pop() # 默认从右侧删除 q.popleft() # 从左侧删除 print(q) # 以上代码执行结果: # deque(['高圆圆', '赵又廷', '汪峰', '章子怡']) # deque(['赵又廷', '汪峰'])
3. namedtuple 命名元组
命名元组,即给元组内的元素进行命名,例如,我们把(x, y)看作是一个元组,
同时, 我们还可以认为这是一个点坐标. 此时, 我们就可以使用namedtuple对元素进行命名.
from collections import namedtuple point = namedtuple("Point", ["x", "y"]) # namedtuple方法类似于 定义一个简单的类 p = point(1, 2) # 命名元组 print(p) # 以上代码执行结果: # Point(x=1, y=2)
4. OrderedDict和defaultdict
(1) OrderedDict -- 指有序字典(字典的key是有序的)
先观察一般情况下创建的字典:
dic = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
print(dic)
# 执行结果:
# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
再观察用OrderedDict方法创建的字典:
from collections import OrderedDict od = OrderededDict({"a": 1, "b": 2, "c": 3}) print(od) print(od.get("b")) print(od["b"]) # 以上代码执行结果: # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) # 2 # 2
(2) defaultdict -- 可以给字典设置默认值, 当key不存在时, 直接获取默认值
from collections import defaultdict dd = defaultdict(list) # 这里的默认值参数必须是可调用的(callable). 在这里, list是可调用的, 因为 list()有意义, 它是一个空列表 dd["汪峰"] = "乐坛半壁*" print(dd["刘德华"]) # 当key不存在的时候,会自动执行构造方法中传递的内容 print(dd["汪峰"]) # 以上代码执行结果是: # [] # 乐坛半壁*
(3)处理字典时setdefault与defaultdict各自的用法, 举例说明:
例1: setdefault(key, default=None)
题目内容: 把列表中大于66和小于66的数字各自分类
lst = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99] dic = {} for el in lst: if el > 66: dic.setdefault("大于66的值有", []).append(el) else: dic.setdefault("小于等于66的值有", []).append(el) print(dic) # 以上代码执行结果是: # {'小于等于66的值有': [11, 22, 33, 44, 55, 66], '大于66的值有': [77, 88, 99]}
例2: defaultdict(callable)
题目内容: 把列表中大于66和小于66的数字各自分类
from collections import defaultdict lst = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99] dd = defaultdict(list) for el in lst: if el > 66: dd["大于66的值有"].append(el) else: dd["小于等于66的值有"].append(el) print(dd) # 以上代码执行结果: # defaultdict(<class 'list'>, {'小于等于66的值有': [11, 22, 33, 44, 55, 66], '大于66的值有': [77, 88, 99]})
三. time时间模块(重点)
1. 时间戳 -- 当前系统时间(给计算机使用)
import time print(time.time()) # 执行结果: # 1538998798.0641088 --> 这个就是当前系统时间,也称时间戳,它是给计算机使用的
2. 格式化时间(日常生活中常用的)
import time s = time.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S") print(s) # 执行结果: # 2018/10/08 19:43:27 --> 格式化时间指的是我们能看懂的时间,这里的"%Y/%m/%d %H:%M:%S"是就是时间格式,它是可以根据要求进行更改的
日期格式化标准: %y 两位数的年份表示（00-99） %Y 四位数的年份表示（000-9999） %m 月份（01-12） %d 月内中的⼀天（0-31） %H 24小时制小时数（0-23） %I 12小时制小时数（01-12） %M 分钟数（00=59） %S 秒（00-59） %a 本地简化星期名称 %A 本地完整星期名称 %b 本地简化的月份名称 %B 本地完整的月份名称 %c 本地相应的日期表示和时间表示 %j 年内的一天（001-366） %p 本地A.M.或P.M.的等价符 %U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始 %w 星期（0-6），星期天为星期的开始 %W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始 %x 本地相应的日期表示 %X 本地相应的时间表示 %Z 当前时区的名称 %% %号本身
3. 结构化时间(用于时间格式的转化,时间差计算)
import time print(time.localtime()) # 执行结果: # time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=10, tm_mday=8, tm_hour=19, tm_min=52, tm_sec=12, tm_wday=0, tm_yday=281, tm_isdst=0)
4. 时间的相关操作
(1)把时间戳转化为格式化时间
步骤: 时间戳 --> localtime(时间戳) --> 结构化时间 --> strftime(格式,结构化时间) --> 格式化时间
举例说明:
# 已知数据库中存储了这样一个时间: 1888888888, 请将它转化成 xxxx年xx月xx日 的形式 import time t = time.localtime(1888888888) # 把"时间戳"结构化 s = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", t) # 把"结构化时间"格式化 print(s) # 执行结果: # 2029-11-09 11:21:28
(2)把格式化时间转化成时间戳
步骤: 格式化时间 --> strptime(格式化时间,格式) --> 结构化时间 --> maketime(结构化时间) --> 时间戳
举例说明:
import time s = "2020-10-01 12:18:34" t = time.strptime(s, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") # 把格式化时间结构化 print(time.mktime(t)) # 把结构化时间转换成时间戳 # 执行结果: # 1601525914.0
从以上两个例子可以看出: 在对时间进行格式转换时, 都必须要先将该时间转换成"结构化时间".所以可以把结构化时间当作是一个中间站.
(3)计算时间差
# 已知两个格式化时间, 它们分别是"2017-09-11 08:30:00"和"2017-09-12 11:00:00", 计算它们的时间差 import time true_time1 = time.mktime(time.strptime("2017-09-11 08:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) true_time2 = time.mktime(time.strptime("2017-09-12 11:00:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) def_time = true_time2 - true_time1 struct_time = time.localtime(def_time) print("时间差是: {0}年{1}月{2}日{3}小时{4}分钟{5}秒".format(struct_time.tm_year-1970, struct_time.tm_mon-1, struct_time.tm_mday-1, struct_time.tm_hour, struct_time.tm_min, struct_time.tm_sec)) # 执行结果: # 时间差是: 0年0月1日10小时30分钟0秒
四. random模块 -- 所有与"随机"相关的内容都在random模块中
import random # 引入模块 print(random.random()) # 拿到闭区间[0, 1]内的随机小数 print(random.uniform(a, b)) # 拿到闭区间[a, b]内的随机小数 print(random.randint(a, b)) # 拿到闭区间[a, b]内的随机整数 print(random.randrange(a, b, step)) # 拿到列表list(range(a, b, step))中的一个随机数 print(random.randrange(1, 10, 2)) # 拿到列表[1, 3, 5, 7, 9]中的一个随机数 print(random.choice(list(el1, el2, el3, ...))) # 拿到列表list()中的一个随机元素 print(random.choice(["汪峰", "王力宏", ["白蛇传", "天龙八部"]])) # 拿到列表["汪峰", "王力宏", ["白蛇传", 天龙八部]]中的一个随机元素 print(random.sample(list(el1, el2, el3, ...), num)) # 从列表list()中任意拿出num个元素,返回这num个元素组成的列表 print(random.sample([1, "23", [4, 5]], 2) # 从列表[1, "23", [4, 5]]中任意拿出2个元素, 返回这2个元素组成的列表, 如[[4, 5], '23'] random.shuffle(list(el1, el2, el3, ...)) # 打乱列表中所有元素的顺序,返回打乱后的列表 lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0] random.shuffle(lst) print(lst) # 执行结果: # [5, 0, 1, 7, 9, 6, 3, 4, 8, 2] # 打乱了列表lst中所有元素的顺序, 最后返回的是乱序的列表
五. os模块 -- 所有和操作系统相关的内容都在os模块中(参考资料)
import os 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, 如若上一层也为空, 则删除, 以此类推 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.system("bash command") # 运行shell命令, 直接显示 os.popen("bash command").read() # 运行shell命令, 获取执行结果 os.getcwd() # 获取当前工作目录, 即当前脚本工作目录. 相当于shell下cd # 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.basename(path) # 返回path最后的文件名,如果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
六. sys模块 -- 所有和Python解释器相关的操作都在sys模块
以下操作只能在命令提示符中使用
import sys sys.argv # 命令行参数列表, 第一个元素是程序本身路径 sys.version # 获取Python解释器程序的版本信息 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 sys.exit(1) # 退出程序, 正常退出时使用exit(0), 错误退出时使用sys.exit(1)