python 常用模块 01 (collections,time,random)

什么是模块？

   常见的场景：一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。

   但其实import加载的模块分为四个通用类别：　

　　1 使用python编写的代码（.py文件）

　　2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展

　　3 包好一组模块的包

　　4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块

为何要使用模块？

   如果你退出python解释器然后重新进入，那么你之前定义的函数或者变量都将丢失，因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来，需要时就通过python test.py方式去执行，此时test.py被称为脚本script。

    随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，我们通常将程序分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行，还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中，实现了功能的重复利用，

 

 

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模块的导入和使用

模块的导入应该在程序开始的地方

更多相关内容 http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7292109.html

常用模块　　

 

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collections模块

在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象

3.Counter: 计数器，主要用来计数

4.OrderedDict: 有序字典

5.defaultdict: 带有默认值的字典

namedtuple

我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：

>>> p = (1, 2)

但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。

这时，namedtuple就派上了用场：

>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p.y
2

类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：

#namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

deque

使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。

deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：

>>> from collections import deque
>>> q = deque(['a', 'b', 'c'])
>>> q.append('x')
>>> q.appendleft('y')
>>> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

OrderedDict

使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：

>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的Key是无序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：

>>> od = OrderedDict()
>>> od['z'] = 1
>>> od['y'] = 2
>>> od['x'] = 3
>>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回
['z', 'y', 'x']

defaultdict 

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}

values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]

my_dict = {}

for value in  values:
    if value>66:
        if my_dict.has_key('k1'):
            my_dict['k1'].append(value)
        else:
            my_dict['k1'] = [value]
    else:
        if my_dict.has_key('k2'):
            my_dict['k2'].append(value)
        else:
            my_dict['k2'] = [value]

from collections import defaultdict

values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]

my_dict = defaultdict(list)

for value in  values:
    if value>66:
        my_dict['k1'].append(value)
    else:
        my_dict['k2'].append(value)

使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：

>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
>>> dd['key1'] = 'abc'
>>> dd['key1'] # key1存在
'abc'
>>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值
'N/A'

 

Counter

Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print c
输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

其他详细内容 http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7291842.html

 

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时间模块

和时间有关系的我们就要用到时间模块。在使用模块之前，应该首先导入这个模块。

#常用方法
1.time.sleep(secs)
(线程)推迟指定的时间运行。单位为秒。
2.time.time()
获取当前时间戳

 

表示时间的三种方式

在Python中，通常有这三种方式来表示时间：时间戳、元组(struct_time)、格式化的时间字符串：

(1)时间戳(timestamp) ：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。

(2)格式化的时间字符串(Format String)： ‘1999-12-06’

%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)元组(struct_time) ：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(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 - 60
6	tm_wday（weekday）	0 - 6（0表示周一）
7	tm_yday（一年中的第几天）	1 - 366
8	tm_isdst（是否是夏令时）	默认为0

 首先，我们先导入time模块，来认识一下python中表示时间的几种格式：

#导入时间模块
>>>import time

#时间戳
>>>time.time()
1500875844.800804

#时间字符串
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
'2017-07-24 13:54:37'
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S")
'2017-07-24 13-55-04'

#时间元组:localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time
time.localtime()
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24,
　　　　　　　　　　tm_hour=13, tm_min=59, tm_sec=37, 
                 tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=0)

小结：时间戳是计算机能够识别的时间；时间字符串是人能够看懂的时间；元组则是用来操作时间的

几种格式之间的转换

#时间戳-->结构化时间
#time.gmtime(时间戳)    #UTC时间，与英国伦敦当地时间一致
#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 
>>>time.gmtime(1500000000)
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(1500000000)
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)

#结构化时间-->时间戳　
#time.mktime(结构化时间)
>>>time_tuple = time.localtime(1500000000)
>>>time.mktime(time_tuple)
1500000000.0

#结构化时间-->字符串时间
#time.strftime("格式定义","结构化时间")  结构化时间参数若不传，则现实当前时间
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
'2017-07-24 14:55:36'
>>>time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000))
'2017-07-14'

#字符串时间-->结构化时间
#time.strptime(时间字符串,字符串对应格式)
>>>time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d")
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)
>>>time.strptime("07/24/2017","%m/%d/%Y")
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)

 

#结构化时间 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串
#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
>>>time.asctime(time.localtime(1500000000))
'Fri Jul 14 10:40:00 2017'
>>>time.asctime()
'Mon Jul 24 15:18:33 2017'

#%a %d %d %H:%M:%S %Y串 --> 结构化时间
#time.ctime(时间戳)  如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串
>>>time.ctime()
'Mon Jul 24 15:19:07 2017'
>>>time.ctime(1500000000)
'Fri Jul 14 10:40:00 2017' 

import time
true_time=time.mktime(time.strptime('2017-09-11 08:30:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
time_now=time.mktime(time.strptime('2017-09-12 11:00:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
dif_time=time_now-true_time
struct_time=time.gmtime(dif_time)
print('过去了%d年%d月%d天%d小时%d分钟%d秒'%(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))

 

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random模块

 

>>> import random
#随机小数
>>> random.random()      # 大于0且小于1之间的小数
0.7664338663654585
>>> random.uniform(1,3) #大于1小于3的小数
1.6270147180533838

#随机整数
>>> random.randint(1,5)  # 大于等于1且小于等于5之间的整数
>>> random.randrange(1,10,2) # 大于等于1且小于10之间的奇数


#随机选择一个返回
>>> random.choice([1,'23',[4,5]])  # #1或者23或者[4,5]
#随机选择多个返回，返回的个数为函数的第二个参数
>>> random.sample([1,'23',[4,5]],2) # #列表元素任意2个组合
[[4, 5], '23']


#打乱列表顺序
>>> item=[1,3,5,7,9]
>>> random.shuffle(item) # 打乱次序
>>> item
[5, 1, 3, 7, 9]
>>> random.shuffle(item)
>>> item
[5, 9, 7, 1, 3]

练习：生成随机验证码

import random

def v_code():

    code = ''
    for i in range(5):

        num=random.randint(0,9)
        alf=chr(random.randint(65,90))
        add=random.choice([num,alf])
        code="".join([code,str(add)])

    return code

print(v_code())