内置模块:time, datetime, random, json, pickle, os, sys, hashlib, collections, re

时间:2019-11-05
本文章向大家介绍内置模块:time, datetime, random, json, pickle, os, sys, hashlib, collections, re,主要包括内置模块:time, datetime, random, json, pickle, os, sys, hashlib, collections, re使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

1.time模块

import time
time.time() # 时间戳  浮点数
time.sleep() # 睡眠
time.gmtime()/time.localtime() #结构化时间 数据类型是命名元祖
time.strftime('格式化','结构化时间')
time.strptime('字符串','格式化')
time.mktime('结构化时间') #结构化时间转时间戳
# 将时间戳转换成字符串时间
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.gmtime(1564028611.631374)))
# 将字符串时间转换成时间戳
print(time.mktime(time.strptime("2024-3-16 12:30:30","%Y-%m-%d %H:%M:%S")))

2. datetime

1. 获取当前日期和时间

form datetime import datetime
print(datetime.now())
print(datetime(2018,5,20,13,14)) #获取指定日期和时间

2. datetime 与时间戳的转换

form datetime import datetime
print(datetime.now().timestamp()) # 转时间戳
import time
from datetime import datetime
print(datetime.fromtimestamp(time.time()))

3. str 与 datetime的转换

print(datetime.strptime("2019-10-10 22:23:24","%Y-%m-%d %H:%M:%S")) # 将字符串转换成datetime
print(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")) # 将datetime转换成字符串
print(str(datetime.now()))

4. datetime加减

from datetime import datetime, timedelta
print(datetime.now() + timedelta(days=1))
print(datetime.now() - timedelta(hours=3))

3. random 随机模块

import random
print(random.random()) # 0~1之间的浮点数
print(random.uniform(1,10)) #1~10之间的浮点数
print(random.randint(1,50)) #1~50之间的整数(闭区间)
print(random.randrange(1,5,2)) #(起始,终止,步长)
print(random.choice([1,2,3,4,5,]))#随机选择一个
print(random.choices([1,2,3,4,5,],k=2))#随机选两个,会有重复数字,列表形式
print(random.sample((1,2,3,4,5),k=2))#随机选两个,不会有重复数字,列表形式
lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]
random.shuffle(lst) # 打乱顺序 
print(lst)

随机产生验证码:

import random
def y_code():
    code = ''
    for i in range(4):
        num = chr(random.randint(48,57))
        # 取数字
        alf = chr(random.randint(97,122))
        # 取小写字母
        alf_upper = chr(random.randint(65,90))
        # 取大写字母
        s = str(random.choice([num,alf,alf_upper]))
        code = ''.join([code,s])
    return code
print(y_code())

4. 序列化模块

将一种数据结构(如字典、列表)等转换成一个特殊的序列(字符串或者bytes)的过程就叫做序列化.

主要用途:文件读写数据,网络传输数据。

4.1 json模块

json模块是将满足条件的数据结构转化成特殊的字符串,并且也可以反序列化还原回去。

json序列化只支持部分Python数据结构:dict,list, tuple,str,int, float,True,False,None

用于网络传输:dumps、loads

用于文件写读:dump、load

4.1.1 dumps、loads

1. 将字典类型转换成字符串类型
import json
dic = {'key1':'1','key2':2}
str_dic = json.dumps(dic)
print(str_dic,type(str_dic))  # 字符串
2. 将字符串类型的字典转换成字典类型
dic1 = json.loads(str_dic)
print(dic1,type(dic1))
3. 还支持列表类型
import json
lit = [1,2,"3",4]
str_lst = json.dumps(lit)
print(str_lst,type(str_lst))
lst = json.loads(str_lst)
print(lst,type(lst))

4.1.2 dump、load

1. 讲对象转换成字符串写入到文件中
dic = {'key1':1}
with open('a1.txt','a',encoding='utf-8')as f:
    json.dump(dic,f)  
2. 将文件中的字符串类型的字典转换成字典
with open('a1.txt','r',encoding='utf-8')as f1:
    dic1 = json.load(f1)
print(dic1)

4.1.3 json序列化存储多个数据到同一个文件中

with open('a1.txt','r',encoding='utf-8')as f1:
    for i in f1:
        lst = json.loads(i)
        print(lst)

4.2 pickle模块

pickle模块是将Python所有的数据结构以及对象等转化成bytes类型,然后还可以反序列化还原回去。

pickle模块是只能Python语言识别的序列化模块。

用于网络传输:dumps、loads

用于文件写读:dump、load

4.2.1 dumps、loads

import json
dic = {'key1':'1','key2':2}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic,type(str_dic))  # 类似字节
dic1 = pickle.loads(str_dic)
print(dic1,type(dic1))

4.2.2 dump、load

with open('a1.txt','ab')as f:
    pickle.dump(dic,f)
with open('a1.txt','rb')as f1:
    dic1 = pickle.load(f1)
print(dic1)

4.2.3 pickle序列化存储多个数据到一个文件中

import pickle
dic = {"1":2}
f = open("info","wb")
s = "\n".encode("utf-8")
f.write(pickle.dumps(dic)+ s)
f.write(pickle.dumps(dic)+ s)
f.write(pickle.dumps(dic)+ s)
f.close()

f1 = open("info","rb")
for i in f1:
    print(pickle.loads(i))

5. os模块

os模块是与操作系统交互的一个接口

os模块四组:

1. 工作目录

import os
print(os.getcwd()) # 当前工作路径  ***
os.chdir("F:\s24\day06") # 路径切换 ***
print(os.curdir)  # 当前目录
print(os.pardir)  # 当前目录的父级目录

2. 文件夹

import os
os.mkdir("ttt") # 创建一个文件夹  ***
os.rmdir("ttt") # 删除一个文件夹,若不为空则无法删除,报错  ***
os.makedirs("ttt/sss/ddd/ee")  # 递归创建文件夹     ***
os.removedirs("ttt/sss/ddd/ee")  # 递归删除文件夹,若为空删除,不为空不删除   ***
print(os.listdir(r"F:\s24\day17"))  # 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***

3. 文件

import os
os.remove()  # 删除一个文件  ***
os.rename("oldname","newname")  # 重命名文件/目录  ***

4. 路径

import os
print(os.path.abspath(r"01 今日内容.py"))  # 通过相对路径获取绝对路径  ***
print(os.path.split(os.path.abspath(r"01 今日内容.py")))  #将路径以最后一个\切割(路径,文件名)
print(os.path.dirname(r"F:\s24\day17\01 今日内容.py"))  # 获取路径 ***
print(os.path.basename(r"F:\s24\day17\01 今日内容.py")) # 获取文件名 ***
print(os.path.exists(r"F:\s24\day17\01 今日内容.py"))  # 判断这个路径是否存在  ***
print(os.path.isdir(r"F:\s24\day17"))     # 判断是不是路径  ***
print(os.path.isfile(r"01 今日内容.py"))  # 判断是不是文件  ***
print(os.path.isabs(r"F:\s24\day17\01 今日内容.py"))     # 判断是不是绝对路径 ***
print(os.path.join("D:\\\\","ttt","bbb"))                # 路径拼接 *****
print(os.path.getatime(r"F:\s24\day17\04 序列化.py"))      # 最后的修改时间
print(os.path.getctime(r"F:\s24\day17\04 序列化.py"))      # 最后的访问时间
print(os.path.getmtime(r"F:\s24\day17\04 序列化.py"))      # 最后的访问时间
print(os.path.getsize(r"F:\s24\day09"))                       # 获取当前文件的大小   ***

6. sys模块

sys模块是与python解释器交互的一个接口

import sys
if sys.argv[-1] == "alex":
    print("dsb")
else:
    print("cjb")
print(sys.argv[-1])  
# 当前文件运行['F:/s24/day17/06 sys.py'] ***
import sys
print(sys.exit(1))   #退出程序,正常退出时exit(0),错误退出sys.exit(1)
print(sys.version)  # 获取解释器版本
print(sys.path)     # 添加自定义模块查找路径 *****
print(sys.platform)   # *** 区分操作系统然后进行相关逻辑操作

7. hashlib模块

加密和校验

md5,sha1,sha256,sha512
1.只要明文相同密文就是相同的
2.只要明文不相同密文就是不相同的
3.不能反逆(不能解密) -- md5中国人破解了

加密:
1.加密的内容
2.将要加密的内容转成字节

import hashlib
md5 = hashlib.md5()  # 加密初始化
md5.update("alex123".encode("utf-8"))
print(md5.hexdigest())

加盐(固态/动态)

import hashlib
md5 = hashlib.md5("alex".encode("utf-8"))  
md5.update("alex123".encode("utf-8"))
print(md5.hexdigest())

8. collections模块

1.namedtuple生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

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

2.deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象

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

队列: 先进先出

栈: 先进后出

3.OrderedDict: 有序字典

od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od)
# OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

4.defaultdict: 带有默认值的字典

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)

5.Counter: 计数器,主要用来计数

from collections import Counter
c = Counter('abcdeabc')
print(c)
# Counter({'a': 2, 'b': 2, 'c': 2, 'd': 1})

9. re模块 (正则表达式)

# \w 匹配字母(包含中文)或数字或下划线 
import re
name = "宝元-meet_123 "
print(re.findall("\w",name))
# ['宝', '元', 'm', 'e', 'e', 't', '_', '1', '2', '3']
# \W 匹配非字母(包含中文)或数字或下划线 
# \s 匹配任意的空白符 
# \S 匹配任意非空白符 
# \d 匹配数字 
# \D 匹配非数字 
# \A 从字符串开头匹配 
# \Z 匹配字符串的结束,如果是换行,只匹配到换行前的结果 
# \n 匹配一个换行符 
# \t 匹配一个制表符 
# ^ 匹配字符串的开始 
# $ 匹配字符串的结尾 
# . 匹配任意字符,除了换行符,当re.DOTALL标记被指定时,则可以匹配包括换行符的任意字符。 
import re
name = "宝元-meet_123\t \n"
print(re.findall(".",name))
# ['宝', '元', '-', 'm', 'e', 'e', 't', '_', '1', '2', '3', '\t', ' ']
print(re.findall(".",name,re.DOTALL))
# ['宝', '元', '-', 'm', 'e', 'e', 't', '_', '1', '2', '3', '\t', '\n']
# [...] 匹配字符组中的字符 
print(re.findall("[a-z]",s))
# [^...] 匹配除了字符组中的字符的所有字符 
# * 匹配0个或者多个左边的字符。 
# + 匹配一个或者多个左边的字符。 
# ? 匹配0个或者1个左边的字符,非贪婪方式。 
# {n} 精准匹配n个前面的表达式。 
# {n,m} 匹配n到m次由前面的正则表达式定义的片段,贪婪方式 
# a|b 匹配a或者b 
# () 匹配括号内的表达式,也表示一个组 
import re
print(re.findall('(.*?)_sb', 'alex_sb wusir_sb 日天_sb'))
# ['alex', ' wusir', ' 日天']
print(re.findall('href="(.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">点击</a>')
# ['http://www.baidu.com']

1.findall 全部找到,返回一个列表

2.search 从字符串中任意位置进行匹配查找到一个就停止了,返回的是一个对象. 获取匹配的内容必须使用.group()进行获取

3.match 只在字符串开始位置进行匹配

4.split 分隔 可按照任意分隔符进行分隔

5.sub 替换

6.compile 定义匹配规则

obj = re.compile("\w")
print(obj.findall("meet_宝元_常鑫垃圾"))

7.finditer 返回一个迭代器

import re
g = re.finditer('al',"alex_alsb,al22,aladf")
print(next(g).group())
print([i.group() for i in g])
# al
# ['al','al','al']

原文地址:https://www.cnblogs.com/lav3nder/p/11801807.html