Python常用模块

一、time

时间戳(timestamp)：time.time()
延迟线程的运行：time.sleep(secs)
(指定时间戳下的)当前时区时间：time.localtime([secs])
(指定时间戳下的)格林威治时间：time.gmtime([secs])
(指定时间元组下的)格式化时间：time.strftime(fmt[,tupletime])

%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

示例：

print(time.clock()) #返回处理器时间,3.3开始已废弃 , 改成了time.process_time()测量处理器运算时间,不包括sleep时间,不稳定,mac上测不出来
print(time.altzone)  #返回与utc时间的时间差,以秒计算\
print(time.asctime()) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",
print(time.localtime()) #返回本地时间 的struct time对象格式
print(time.gmtime(time.time()-800000)) #返回utc时间的struc时间对象格式
print(time.asctime(time.localtime())) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 print(time.ctime()) #返回Fri Aug 19 12:38:29 2016 格式, 同上

# 日期字符串 转成  时间戳
string_2_struct = time.strptime("2016/05/22","%Y/%m/%d") #将 日期字符串 转成 struct时间对象格式
print(string_2_struct)

struct_2_stamp = time.mktime(string_2_struct) #将struct时间对象转成时间戳
print(struct_2_stamp)

#将时间戳转为字符串格式
 print(time.gmtime(time.time()-86640)) #将utc时间戳转换成struct_time格式
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.gmtime()) ) #将utc struct_time格式转成指定的字符串格式　　

二、calendar

判断闰年：calendar.isleap(year)
查看某年某月日历：calendar.month(year, mouth)
查看某年某月起始星期与当月天数：calendar.monthrange(year, mouth)
查看某年某月某日是星期几：calendar.weekday(year, month, day)
# 注：0代表星期一

三、datatime

当前时间：datetime.datetime.now()
昨天：datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=-1)
修改时间：datatime_obj.replace([...])
格式化时间戳：datetime.date.fromtimestamp(timestamp)

示例：

print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925
print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) )  # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19
print(datetime.datetime.now() )
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分

c_time  = datetime.datetime.now()
print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换　

四、sys

命令行参数List，第一个元素是程序本身路径：sys.argv
退出程序，正常退出时exit(0)：sys.exit(n) 
获取Python解释程序的版本信息：sys.version
最大int值：sys.maxsize | sys.maxint
环境变量：sys.path
操作系统平台名称：sys.platform

五、os

生成单级目录：os.mkdir('dirname')
生成多层目录：os.makedirs('dirname1/.../dirnamen2')
重命名：os.rename("oldname","newname") 
工作目录：os.getcwd()
删除单层空目录：os.rmdir('dirname')
移除多层空目录：os.removedirs('dirname1/.../dirnamen') 
列举目录下所有资源：os.listdir('dirname')
路径分隔符：os.sep
行终止符：os.linesep
文件分隔符：os.pathsep
操作系统名：os.name
操作系统环境变量：os.environ
执行shell脚本：os.system() 

os.path：系统路径操作
'''
执行文件的当前路径：__file__
返回path规范化的绝对路径：os.path.abspath(path)  
将path分割成目录和文件名二元组返回：os.path.split(path)  
上一级目录：os.path.dirname(path) 
最后一级名称：os.path.basename(path)
指定路径是否存在：os.path.exists(path)
是否是绝对路径：os.path.isabs(path)
是否是文件：os.path.isfile(path)
是否是路径：os.path.isdir(path) 
路径拼接：os.path.join(path1[, path2[, ...]])
最后存取时间：os.path.getatime(path)
最后修改时间：os.path.getmtime(path)
目标大小：os.path.getsize(path)

normcase函数
在Linux和Mac平台上，该函数会原样返回path，在windows平台上会将路径中所有字符转换为小写，并将所有斜杠转换为饭斜杠。
>>> os.path.normcase('c:/windows\\system32\\')   
'c:\\windows\\system32\\'   
   
normpath函数
规范化路径，如..和/
>>> os.path.normpath('c://windows\\System32\\../Temp/')   
'c:\\windows\\Temp'   

>>> a='/Users/jieli/test1/\\\a1/\\\\aa.py/../..'
>>> print(os.path.normpath(a))
/Users/jieli/test1

六、random

(0, 1)：random.random()
[1, 10]：random.randint(1, 10)
[1, 10)：random.randrange(1, 10)
(1, 10)：random.uniform(1, 10)
单例集合随机选择1个：random.choice(item)
单例集合随机选择n个：random.sample(item, n)
洗牌单列集合：random.shuffle(item)　　

示例：生成随机验证码

import random
checkcode = ''
for i in range(4):
    current = random.randrange(0,4)
    if current != i:
        temp = chr(random.randint(65,90))
    else:
        temp = random.randint(0,9)
    checkcode += str(temp)
print checkcode

七、json

# json: {} 与 [] 嵌套的数据
# 注：json中的字符串必须全部用""来标识

序列化：对象 => 字符串
序列化成字符串：json.dumps(json_obj)
序列化字符串到文件中：json.dump(json_obj, write_file)

# 注：字符形式操作
反序列化成对象：json.loads(json_str)
从文件读流中反序列化成对象：json.load(read_file)

八、pickle

序列化：对象 => 字符串
序列化成字符串：pickle.dumps(obj)
序列化字符串到文件中：pickle.dump(obj, write_bytes_file)

# 注：字节形式操作
反序列化成对象：pickle.loads(bytes_str)
从文件读流中反序列化成对象：pickle.load(read_bytes_file)

九、shutil(可以操作权限的处理文件模块)

# 基于路径的文件复制：
shutil.copyfile('source_file', 'target_file')

# 基于流的文件复制：
with open('source_file', 'rb') as r, open('target_file', 'wb') as w:
    shutil.copyfileobj(r, w)
    
# 递归删除目标目录
shutil.rmtree('target_folder')

# 文件移动
shutil.remove('old_file', 'new_file')

# 文件夹压缩
shutil.make_archive('file_name', 'format', 'archive_path')

# 文件夹解压
shutil.unpack_archive('unpack_file', 'unpack_name', 'format')

十、shevle(可以用字典存取数据到文件的序列化模块)

# 将序列化文件操作dump与load进行封装
s_dic = shelve.open("target_file", writeback=True)  # 注：writeback允许序列化的可变类型，可以直接修改值
# 序列化:：存
s_dic['key1'] = 'value1'
s_dic['key2'] = 'value2'
# 反序列化：取
print(s_dic['key1'])
# 文件这样的释放
s_dic.close()

十一、logging

1) root logging的基本使用：五个级别
2）root logging的基本配置：logging.basicConfig()
3）logging模块四个核心：Logger | Filter | Handler | Formater
4）logging模块的配置与使用
	-- 配置文件：LOGGING_DIC = {}
	-- 加载配置文件：logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) => logging.getLogger('log_name')

十二、hashlib模块(加密)

import hashlib
# 基本使用
cipher = hashlib.md5('需要加密的数据的二进制形式'.encode('utf-8'))
print(cipher.hexdigest())  # 加密结果码

# 加盐
cipher = hashlib.md5()
cipher.update('前盐'.encode('utf-8'))
cipher.update('需要加密的数据'.encode('utf-8'))
cipher.update('后盐'.encode('utf-8'))
print(cipher.hexdigest())  # 加密结果码

# 其他算法
cipher = hashlib.sha3_256(b'')
print(cipher.hexdigest())
cipher = hashlib.sha3_512(b'')
print(cipher.hexdigest())　　

十三、hmac模块(加密)

# 必须加盐
cipher = hmac.new('盐'.encode('utf-8'))
cipher.update('数据'.encode('utf-8'))
print(cipher.hexdigest())

十四、configparser模块(操作配置文件)

# my.ini
[section1]
option1_1 = value1_1
option1_2 = value1_2

[section2]
option2_1 = value2_1
option2_2 = value2_2
import configparser
parser = configparser.ConfigParser()
# 读
parser.read('my.ini', encoding='utf-8')
# 所有section
print(parser.sections())  
# 某section下所有option
print(parser.options('section_name'))  
# 某section下某option对应的值
print(parser.get('section_name', 'option_name')) 

# 写
parser.set('section_name', 'option_name', 'value')
parser.write(open('my.ini', 'w'))

十五、subprocess模块(操作shell命令)

import subprocess
order = subprocess.Popen('终端命令', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
suc_res = order.stdout.read().decode('系统默认编码')
err_res = order.stderr.read().decode('系统默认编码')

order = subprocess.run('终端命令', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
suc_res = order.stdout.decode('系统默认编码')
err_res = order.stderr.decode('系统默认编码')

常用subprocess方法示例

#执行命令，返回命令执行状态 ， 0 or 非0
>>> retcode = subprocess.call(["ls", "-l"])

#执行命令，如果命令结果为0，就正常返回，否则抛异常
>>> subprocess.check_call(["ls", "-l"])
0

#接收字符串格式命令，返回元组形式，第1个元素是执行状态，第2个是命令结果 
>>> subprocess.getstatusoutput('ls /bin/ls')
(0, '/bin/ls')

#接收字符串格式命令，并返回结果
>>> subprocess.getoutput('ls /bin/ls')
'/bin/ls'

#执行命令，并返回结果，注意是返回结果，不是打印，下例结果返回给res
>>> res=subprocess.check_output(['ls','-l'])
>>> res
b'total 0\ndrwxr-xr-x 12 alex staff 408 Nov 2 11:05 OldBoyCRM\n'　

十六、xlrd模块(excel读)

			年终报表				
		教学部	市场部	咨询部	总计
Jan-19	10		15		5	30
Feb-19	10		15		5	30
Mar-19	10		15		5	30
Apr-19	10		15		5	30
May-19	10		15		5	30
Jun-19	10		15		5	30
Jul-19	10		15		5	30
Aug-19	10		15		5	30
Sep-19	10		15		5	30
Oct-19	10		15		5	30
Nov-19	10		15		5	30
Dec-19	10		15		5	30
import xlrd
# 读取文件
work_book = xlrd.open_workbook("机密数据.xlsx")
# 获取所有所有表格名称
print(work_book.sheet_names())
# 选取一个表
sheet = work_book.sheet_by_index(1)
# 表格名称
print(sheet.name)
# 行数
print(sheet.nrows)
# 列数
print(sheet.ncols)
# 某行全部
print(sheet.row(6))
# 某列全部
print(sheet.col(6))
# 某行列区间
print(sheet.row_slice(6, start_colx=0, end_colx=4))
# 某列行区间
print(sheet.col_slice(3, start_colx=3, end_colx=6))
# 某行类型 | 值
print(sheet.row_types(6), sheet.row_values(6))
# 单元格
print(sheet.cell(6,0).value) # 取值
print(sheet.cell(6,0).ctype) # 取类型
print(sheet.cell_value(6,0)) # 直接取值
print(sheet.row(6)[0])
# 时间格式转换
print(xlrd.xldate_as_datetime(sheet.cell(6, 0).value, 0))

十七、xlwt模块(excel写)

import xlwt
# 创建工作簿
work = xlwt.Workbook()
# 创建一个表
sheet = work.add_sheet("员工信息数据")
# 创建一个字体对象
font = xlwt.Font()
font.name = "Times New Roman"  # 字体名称
font.bold = True  # 加粗
font.italic = True  # 斜体
font.underline = True  # 下划线
# 创建一个样式对象
style = xlwt.XFStyle()
style.font = font
keys = ['Owen', 'Zero', 'Egon', 'Liuxx', 'Yhh']
# 写入标题
for k in keys:
    sheet.write(0, keys.index(k), k, style)
# 写入数据
sheet.write(1, 0, 'cool', style)
# 保存至文件
work.save("test.xls")

十八、xml模块

<?xml version="1.0"?>
<data>
    <country name="Liechtenstein">
        <rank updated="yes">2</rank>
        <year>2008</year>
        <gdppc>141100</gdppc>
        <neighbor name="Austria" direction="E"/>
        <neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
    </country>
    <country name="Singapore">
        <rank updated="yes">5</rank>
        <year>2011</year>
        <gdppc>59900</gdppc>
        <neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
    </country>
    <country name="Panama">
        <rank updated="yes">69</rank>
        <year>2011</year>
        <gdppc>13600</gdppc>
        <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
        <neighbor name="Colombia" direction="E"/>
    </country>
</data>
import xml.etree.ElementTree as ET
# 读文件
tree = ET.parse("xmltest.xml")
# 根节点
root_ele = tree.getroot()
# 遍历下一级
for ele in root_ele:
    print(ele)
    
# 全文搜索指定名的子标签
ele.iter("标签名")
# 非全文查找满足条件的第一个子标签
ele.find("标签名")
# 非全文查找满足条件的所有子标签
ele.findall("标签名")

# 标签名
ele.tag
# 标签内容
ele.text
# 标签属性
ele.attrib

# 修改
ele.tag = "新标签名"
ele.text = "新文本"
ele.set("属性名", "新属性值")

# 删除
sup_ele.remove(sub_ele)

# 添加
my_ele=ET.Element('myEle')
my_ele.text = 'new_ele' 
my_ele.attrib = {'name': 'my_ele'}
root.append(my_ele)

# 重新写入硬盘
tree.write("xmltest.xml") 

十九、re

python中re模块提供了正则表达式相关操作

字符：

 

. 匹配除换行符以外的任意字符
\w	匹配字母或数字或下划线或汉字
\s	匹配任意的空白符
\d	匹配数字
\b	匹配单词的开始或结束
^	匹配字符串的开始
$	匹配字符串的结束

 

次数：

* 重复零次或更多次
+	重复一次或更多次
?	重复零次或一次
{n}	重复n次
{n,}	重复n次或更多次
{n,m}	重复n到m次

match

# match，从起始位置开始匹配，匹配成功返回一个对象，未匹配成功返回None
 
 
 match(pattern, string, flags=0)
 # pattern： 正则模型
 # string ： 要匹配的字符串
 # falgs  ： 匹配模式
     X  VERBOSE     Ignore whitespace and comments for nicer looking RE's.
     I  IGNORECASE  Perform case-insensitive matching.
     M  MULTILINE   "^" matches the beginning of lines (after a newline)
                    as well as the string.
                    "$" matches the end of lines (before a newline) as well
                    as the end of the string.
     S  DOTALL      "." matches any character at all, including the newline.
 
     A  ASCII       For string patterns, make \w, \W, \b, \B, \d, \D
                    match the corresponding ASCII character categories
                    (rather than the whole Unicode categories, which is the
                    default).
                    For bytes patterns, this flag is the only available
                    behaviour and needn't be specified.
      
     L  LOCALE      Make \w, \W, \b, \B, dependent on the current locale.
     U  UNICODE     For compatibility only. Ignored for string patterns (it
                    is the default), and forbidden for bytes patterns.　　

示例：

  # 无分组
        r = re.match("h\w+", origin)
        print(r.group())     # 获取匹配到的所有结果
        print(r.groups())    # 获取模型中匹配到的分组结果
        print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果

        # 有分组

        # 为何要有分组？提取匹配成功的指定内容（先匹配成功全部正则，再匹配成功的局部内容提取出来）

        r = re.match("h(\w+).*(?P<name>\d)$", origin)
        print(r.group())     # 获取匹配到的所有结果
        print(r.groups())    # 获取模型中匹配到的分组结果
        print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组中所有执行了key的组

search　　

# search,浏览整个字符串去匹配第一个，未匹配成功返回None
# search(pattern, string, flags=0)　　

示例：

        # 无分组

        r = re.search("a\w+", origin)
        print(r.group())     # 获取匹配到的所有结果
        print(r.groups())    # 获取模型中匹配到的分组结果
        print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果

        # 有分组

        r = re.search("a(\w+).*(?P<name>\d)$", origin)
        print(r.group())     # 获取匹配到的所有结果
        print(r.groups())    # 获取模型中匹配到的分组结果
        print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组中所有执行了key的组

findall

# findall，获取非重复的匹配列表；如果有一个组则以列表形式返回，且每一个匹配均是字符串；如果模型中有多个组，则以列表形式返回，且每一个匹配均是元祖；
# 空的匹配也会包含在结果中
#findall(pattern, string, flags=0)　　　　

示例：

        # 无分组
        r = re.findall("a\w+",origin)
        print(r)

        # 有分组
        origin = "hello alex bcd abcd lge acd 19"
        r = re.findall("a((\w*)c)(d)", origin)
        print(r)

sub

# sub，替换匹配成功的指定位置字符串
 
sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
# pattern： 正则模型
# repl   ： 要替换的字符串或可执行对象
# string ： 要匹配的字符串
# count  ： 指定匹配个数
# flags  ： 匹配模式　　

示例：

  # 与分组无关

        origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
        r = re.sub("a\w+", "999", origin, 2)
        print(r)

split

# split，根据正则匹配分割字符串
 
split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
# pattern： 正则模型
# string ： 要匹配的字符串
# maxsplit：指定分割个数
# flags  ： 匹配模式　

示例：

        # 无分组
        origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
        r = re.split("alex", origin, 1)
        print(r)

        # 有分组
        
        origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
        r1 = re.split("(alex)", origin, 1)
        print(r1)
        r2 = re.split("(al(ex))", origin, 1)
        print(r2)　　

常用正则表达式

IP：
^(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d?\d)){3}$
手机号：
^1[3|4|5|8][0-9]\d{8}$
邮箱：
[a-zA-Z0-9_-]+@[a-zA-Z0-9_-]+(\.[a-zA-Z0-9_-]+)+

 

参考文档：

https://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5161349.html　　　　

http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5501365.html