1.1模块

什么是模块:

在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护。

为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,在python中。一个.py文件就称为一个模块(Module)

使用模块的好处:

提高了代码的可维护性。

其次,编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用。我们编写程序的时候也经常引用其他模块,包括python的内置的模块和第三方模块。

包(package)的概念:

如果不同的人编写的模块名相同怎么办?

为了避免模块名冲突,python有引入了按目录组织模块的方法,称为包(Package)

一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块。

假设,我们的abc和qaz这两个模块名字与其他模块冲突了,于是我们可以通过包来组织模块,避免冲突,方法是选择一个顶层的包名比如MyUser。

引入包以后,只要顶层的包名不与别人 冲突,那所有的模块都不会与别人冲突。现在abc.py模块的名字就变成了MyUser.abc,qaz模块名字就变成了MyUser.qaz.

多级包结构:包.包.模块

注:每个包目录下面都会有一个——init——.py文件,这个文件是必须存在的,否则,python就把这个目录当成普通目录,而不是一个包。——init——.py可以是空文件,里面可以有程序代码,因为——init——.py就是一个模块,模块名就是MyUser

注:我们自已编写模块名时,尽量不要与内置函数或则模块名字冲突。如同与系统的模块同名,否则无法导入系统自带的模块

模块分为3种:

1.自定义模块

2.内置标准模块(又称标准库)

3.第三方模块(开源模块)

1.1.1导入模块

 #1语法import
 import  module1,module2,module3,module4

 #2from  xx import xx 语句
 from module  import   name1,name2

 #这个声明不会把module模块导入到当前的命名空间,只会把name1,name2单个引入到执行的程序

 from module.xx  import  name  as rename
 #把来自于modname.xx的name的重新改了一个名字,去掉用这个模块的方法

 from module  import   *
 #这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。这个导入的模块的方法一般不推荐使用,如果引入的其它来源的命名,很有可能覆盖已有的定义。

模块的运行本质

import  test

#2
from  modname  from  test

无论是1,还是2,首先通过sys.pyth找到test.py,然后执行test代码(全部执行)

区别是1会将test这个模块名加载到名字空间,而2只会将test这个变量名加载进来。

为模块添加路径

#模块运行时通过sys.path的路径一步一步查找模块的
#导入模块时是根据那个路径作为基准来进行的呢?即:sys.path

#如果sys.path路劲列表中没有你想要的路径,可以通过sys.path.append("路径")来添加
#当前这是临时添加,如需永久添加则需修改系统的环境变量
import os,sys
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)

开源模块安装的常用方法

 1.yum
 2.pip
 3.apt-get

1.1.2__name__

python解释器把一个特殊变量__name__的值为__main__

#很多模块文件内容里面都有

if __name__=='__main__':
       运行测试代码程序的逻辑

如果我们写的模块文件,需要被别人调用则不会运行下面的程序的逻辑

我们自已使用用,可以些运行整体程序代码的逻辑

自已用的时候 __name__=='__main__' , __name__的变量就等于'__main__',被当作模块导入到其他的文件里时, __name__的变量不等于'__main__'

1.2sys模块

 sys.argv   #在命令行参数是一个空列表,在其他中第一个列表元素中程序本身的路径
 sys.exit(n) #退出程序,正常退出时exit(0)
 sys.version  #获取python解释程序的版本信息
 sys.path #返回模块的搜索路径,初始化时使用python PATH环境变量的值
 sys.platform #返回操作系统平台的名称
 sys.stdin    #输入相关
 sys.stdout  #输出相关
 sys.stderror #错误相关

常用sys模块的方法

 import sys,time
 for i in range(1,20):
     sys.stdout.write("#") #显示写入
     time.sleep(0.2)
     sys.stdout.flush() # 把每次写入的东西都给刷新到屏幕
 import sys,time

 def view_bar(num, total):
     rate = float(num) / float(total)
     rate_num = int(rate * 100)
     r = '\r%d%%' % (rate_num, ) #%% 表示一个%
     sys.stdout.write(r)
     sys.stdout.flush()
 if __name__ == '__main__':
     for i in range(0, 101):
         time.sleep(0.1)
         view_bar(i, 100)

进度%比

1.3time模块

在python中,通常3种时间的表示

1.时间戳(timestamp):时间戳表示的是从从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  (年-月-日  时:分:秒)

3.元组(struct_time)结构化时间: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,夏令时)

常用time模块方法

 #注:小白多用print(),查看

 1#time.time() 时间戳
 print(time.time())

 2#time.localtime(second) 加上second(时间戳)转换结构化时间,不加则显示当前的结构化时间
 print(time.localtime())
 print(time.localtime(1371643198))

 3#time.gmtime(second) #utc时区加上second(时间戳)转换结构化时间,不加则显示当前的结构化时间
 print(time.gmtime())
 print(time.gmtime(1391614837))

 4#mktime ()结构化时间转换为时间戳
 print(time.mktime(time.localtime()))

 5#time.ctime(seconds)#将加上时间戳转换为时间戳的格式化时间,不加则返回当前的的格式化时间
 print(time.time())
 print(time.ctime(1331644244))

 6#time.asctime(p_tuple)#加参数是加一个结构化时间,把加的结构化时间转换为格式化时间,不加则返回当前的格式化时间
 print(time.asctime())
 print(time.asctime(time.gmtime()))

 7#time.strftime(format,p_tuple)  #把一个结构化时间转化相应的格式时间
 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime()))

 8#time.strptime(string,format) #把相应的格式时间,转换为结构化时间
 print(time.strptime("2015-5-20 20:22:36","%Y-%m-%d %X"))
 #time.struct_time(tm_year=2015, tm_mon=5, tm_mday=20, tm_hour=20, tm_min=22, tm_sec=36, tm_wday=2, tm_yday=140, tm_isdst=-1)

 9#time.sleep(second)#将程序延迟指定的秒数运行
 print(time.sleep(5))

 # 10 time.clock()
 # 这个需要注意,在不同的系统上含义不同。在UNIX系统上,它返回的是“进程时间”,它是用秒表示的浮点数(时间戳)。
 # 而在WINDOWS中,第一次调用,返回的是进程运行的实际时间。而第二次之后的调用是自第一次调用以后到现在的运行
 # 时间,即两次时间差。

1.4random模块

 import random

 print(random.random())#随机生成一个小于1的浮点数

 print(random.randint(1,3)) #[1-3]随机生成1到3的数

 print(random.randrange(1,3)) #[1-3)随机生成1到2的数

 ',[4,5]]))#随机在列表中选取一个元素

 ',[4,5]],2))#随机在列表中选取2个元素

 print(random.uniform(1,3))#随机生成1-3的之间的浮点数

 print(random.shuffle([1,3,5,7,9]))#打乱列表中元素的顺序
 import random

 def v_code():
     #随机生成5位数的验证码
     code = ''
     for i in range(5):
         num=random.randint(0,9)
         alf=chr(random.randint(65,90))
         add=random.choice([num,alf])
         code += str(add)
     return code
 print(v_code())

随机生成5位数的验证码

1.5os模块

 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.curdir  返回当前目录: ('.')
 os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名:('..')
 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.sep    输出操作系统特定的路径分隔符,win下为"\\",Linux下为"/"
 os.linesep    输出当前平台使用的行终止符,win下为"\t\n",Linux下为"\n"
 os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
 os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
 os.system("bash command")  运行shell命令,直接显示
 os.environ  获取系统环境变量
 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
 print(os.path.join("D:\\python\\wwww","xixi"))   #做路径拼接用的
 #D:\python\wwww\xixi

 os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
 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

1.6json & pickle序列化模块

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象,JSON和Python内置的数据类型对应如下:

json和内置函数的eval()方法,eval将一个字符串转成python对象,不过,eval 方法有局限性,对于普通的数据类型,json.loads和eval都能用,但遇到特殊类型的时候,eval就不管用了所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式,并返回表达式的值。

 import json
 aa = '{"name":"qa","age":11}'
 xixi="[1,2,3,4,5,6]"
 bb = "('1','2')"
 print(eval(aa))
 print(json.loads(aa))
 print(type(json.loads(xixi)))
 print(type(json.loads(aa)))
 # print(type(json.loads(bb))) #报错[](){}里面所有的元素的单引号必须改为双引号,json不认单引号

 xx = "[xixi,haha]"
 # print(eval(xx)) #报错
 print(json.dumps(xx))   #"[xixi,haha]"

什么是序列化:

我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化。

反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化。

json:用于字符串和python数据类型间进行转换。

pickle:用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换。

json的dumps,loads的功能:

 import json
 data = {'k1':123,'k2':456}
 s_str=json.dumps(data)  #把data对象序列化成字符串 >>>>>#序列化的过程
 # print(s_str)  #{"k2": 456, "k1": 123}
 # print(type(s_str)) str
 with open("js_new","w") as f:
     f.write(s_str)  #把json的字符串写入到文件js_new

 #注:用之前先把上面的写文件的方式给注释掉
 with open("js_new","r") as f:
     aa = json.loads(f.read())   #把字符串重新读到python原来数据对象  >>>>#反序列化过程
     print(aa)
     # print(type(aa)) #<class 'dict'>

dumps和loads

json的dump,load的功能

 import json
 data = {'k1':123,'k2':456}
 with open("json_dump","w") as f:
     json.dump(data,f)
 #json.dump(x,f) x是python原来数据的对象,f是文件对象 主要是用来写python对象到文件里面

 with open("json_dump","r") as f:
     bb = json.load(f)
     print(bb)
     print(type(bb))  #<class 'dict'>
 #json.read(f) #f是文件对象,把文件对象的数据读取成原来python对象的类型

dump 和 read

json的dumps,loads,dump,load功能总结

json.dumps(x)   把python的(x)原对象转换成json字符串的对象,主要用来写入文件。

json.loads(f)   把json字符串(f)对象转换成python原对象,主要用来读取文件和json字符串

json.dump(x,f)  把python的(x)原对象,f是文件对象,写入到f文件里面,主要用来写入文件的

json.load(file)  把json字符串的文件对象,转换成python的原对象,只是读文件

pickle的功能

pickle和json的用法类似。

这里我就不一一举列了

 li = "[1,2,3,4,5,6,'aa']"
 aa = pickle.dumps(li)
 print(type(aa)) #<class 'bytes'>
 # print(pickle.dumps(li)) #bytes对象

 with open("pickle_new","wb") as p: #注意w是写入str,wb时写入字节 ,wb写入文件是二进制,
                                         # 我们看不到里面的里面写入的文件内容pickle_new
     pickle.dump(li,p)
 with open("pickle_new","rb") as p_b: #以二进制方式读取
     # print(pickle.load(p_b))  #[1,2,3,4,5,6,'aa']
     print(pickle.loads(p_b.read()))  #[1,2,3,4,5,6,'aa']

pickle用法

注:pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化的问题一样,就是pickle它只能用于python,并且可能不同版本的python彼此都不兼容,因此,只能用pickle保存那些不重要的数据,不能成功的反序列化也没关系。

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