模块二
一.colleciton模块
在内置数据类型（dic,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：一个点的二维坐标可以表示成：
from collections import namedtuple Point = namedtuple('Point',['x','y']) p = Point(1,2) print(p.x) print(p.y)
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 = nametuple('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。插入删除效率很低。
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)]) print(d) #{'a':1,'c':3,'b':2} od = OrderedDict([('a',1),('b',2),('c',3)]) print(od) #OrderedDict([('a',1),('b',2),('c',3)])
OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序
defaultdict
之前做过的一道题：
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}from collections import deafultdict 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使用defaultdict:
from collections import defaultdict dd = defaultdict(lambda:'N/A') dd['key1'] = 'abc' print(dd['key1']) #abc #key1存在 print(dd['key2']) #'N/A' #key2不存在，返回默认值
Counter(******)
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。他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,计数作为value
c = Counter('abcdeabcdabcaba') print(c) #输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
二.time，datetime模块
三种表现形式：
1.时间戳
2.格式化时间（用来展示给人看的）
3.结构化时间
time.sleep
time.sleep(secs) #推迟几秒
time.time()
time.time() #获取当前时间戳
time.strftime()
import time time.strftime("%Y-%m-%d %X") time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") #两者结果一样的 获取当前的年月日时间
time.localtime()（时间戳）
获取结构化时间
import time print(time.localtime()) #time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=7, tm_mday=18, tm_hour=16, tm_min=28, tm_sec=16, tm_wday=3, tm_yday=199, tm_isdst=0)
几种格式之间的转换图：
time.mktime（结构化时间）
结构化时间---》时间戳
import time time_tuple = time.localtime(15000000000) time.mktime(time_tuple) #1500000000.0
datetime
import datetime datetime.date.today() #年月日 datetime.datetime.today() #年月日 时分秒
三.random
random.random 与 random.uniform() 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
random.randint()与random.randrange()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
random.choice()与random.sample随机返回值
#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']
random.shuffle()打乱列表顺序
item=[1,3,5,7,9] random.shuffle(item) # 打乱次序 print(item) #[5, 1, 3, 7, 9]
四.os模块
os模块是跟操作系统打交道的模块
#ATM+购物车的例子 settings配置里面 import os BASE_PATH = os.path.dirname(__file__) #获取当前文件的根目录 DB_PATH = os.path.join(BASE_PATH，‘db’) #拼接路径 lst = os.listdir(DB_PATH) #获取当前文件夹下的文件名，返回给列表
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.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.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
五.sys模块
sys.path.append()
import sys sys.path.append(BASE_PATH) #将路径添加到系统的环境变量中
sys.platform 和 sys.version
import sys print(sys.platform) #win32 print(sys.version) #3.6.4 (v3.6.4:d48eceb, Dec 19 2017, 06:54:40) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]
sys.argv
import sys print(sys.argv) #['E:/demo/test.py'] #第一个元素是程序本身路径
六.序列化模块
什么是序列化
序列：字符串
序列化：其他数据类型转换成字符串的过程
序列化的目的：
1.以某种存储形式使自定义对象持久化
2.将对象从一个地方传递到另一个地方
3.使程序更具维护性
json模块
dumps loads
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'} 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'}]
dump load
import json f = open('file','w') json.dump({'国籍':'中国'},f) ret = json.dumps({'国籍':'中国'}) f.write(ret+'\n') json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False) ret = json.dumps({'国籍':'美国'},ensure_ascii=False) f.write(ret+'\n') f.close()
pickle
dump load 与dumps loads
pickle 在使用文件操作时，文件的打开模式必须是模式
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)
json模块
所有的语言都支持jason格式
支持的数据类型很少， 字符串 ，列表 ，字典 ，整形， 元组， 布尔值
pickle模块
只支持python
python所有的数据类型都支持
他们俩的方法里都有dumps loads 和 dump load
dump：序列化 将其他数据类型转成字符串的过程
load：反序列化 字符串转成其他数据类型
七.subprocess模块
sub:子 process:进程
subprocess模块的用途 远程操作：
1.用户通过网络连接上了你的这台电脑
2.用户输入相应的命令 基于网络发送给了你这台电脑上某个程序
3.获取用户命令 里面subprocess执行该用户命令
4.将执行结果再基于网络发送给用户这样就实现 用户远程操作你这台电脑的操作
while True: cmd = input('cmd>>>:').strip() import subprocess obj = subprocess.Popen(cmd,shell=True,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE) print(obj) print('正确命令返回的结果stdout',obj.stdout.read().decode('gbk')) print('错误命令返回的提示信息stderr',obj.stderr.read().decode('gbk'))
万般皆下品，唯有读书高！
