模块进阶

2018-08-10 23:52:18来源:博客园 阅读 ()

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一, 时间模块

 

 1. 时间格式

  时间戳格式 / float 数据类型 / 格林威治时间  (给机器看的)

  print(time.time())

  结构化时间 / 时间对象  (从给机器看转换成给人看的过度)

    能够通过 . 属性名来获取对象中的值

    print(time.strftime( ' %Y-%m-%d ' ))

  格式化时间 / 字符串时间 / str数据类型  (主要方便给人们看的)

    可以通过你需要的格式来显示时间

    time_obj = time.localtime()

 

 2. 

  struct_time 表示结构化时间 ; 

  Format string  表示格式化时间;

  Timestamp  表示时间戳时间.

 

print(time.time())    #表示此刻时间戳时间

print(time.localtime(1500000000))    #表示该时间戳的结构化时间

time_obj = time.localtime(1500000000)  #时间戳时间转换成结构化时间
format_time = time.strftime('%y-%m-%d' , time_obj)    #结构化时间
                                       #转换成格式化时间
 print(format_time)



#2018-8-8  格式化时间
struct_time = time.strptime('2018-8-8','%Y-%m-%d')    #格式化时间#转换成结构化时间
print(struct_time)
print(time.mktime(struct_time))  #结构化时间转换成时间戳时间

 

 

二, sys模块  (和Python解释器联系的)

  sys.ext()  结束程序 (强制解释器停止)

  sys.argv

   print(sys.argv)  

    结果为列表类型 

    第一个元素是执行这个文件的时候,写在Python命令后面的第一个值 之后的元素在执行Python

    的启动的时候可以写多个值(cmd中),都会被依次添加到列表中

 

三, os模块

 

 

 print(os.getcwd()) 当前文件的工作路径 即 在哪执行该文件,getcwd的结果就是哪个路径 并非该

  文件路径

 创建文件夹 / 删除文件夹

  os.mkdir('dir/dir2') 创建单级文件夹  若 dir 目录存在则 dir2 可以创建,否则不能创建

  os.makedirs('dir1/dir2/dir3')  创建多级文件夹  创建多级嵌套文件夹dir1 dir2 dir3  若文件夹存

    在则报错

    os.makedirs('dir1/dir2/dir3' , exist_ok=True)  若存在不报错,会覆盖原文件夹

  os.rmdir('dir1dir2/dir3')  只能删去一级   不能删除非空文件夹

  os.removedirs('dir1dir2/dir3')   递归向上删除文件夹,从最底层开始向上删除空文件夹,若上一级目录

    有其它文件则停止

 

 os.listdir()  查看某一路径下的所有文件及其文件夹,以列表的形式存放

 

 os.stat()  获取文件 / 目录信息

 

 path系列

 

  os.path.abspath()  若给的是相对路径则会返回绝对路径,若给的路径不规范 (/) 则会改正

  os.path.get.size()  查看文件 / 文件夹大小  (所有文件夹大小都是4096)

 

四, 序列化模块

  字典,列表,数字,对象等序列化成字符串 (序列化)

  字符串反序列化成字典,列表,数字,对象等 (反序列化)

 1. 为什么要序列化 

  把内容写入文件

  网络传输数据

 2. 方法

  json : (限制较多)

dic = {'aaa':'bbb','ccc':'ddd'}
str_dic = json.dumps(dic)    #序列化
print(dic)
print(str_dic,type(dic))
#结果:
    {'aaa':'bbb','ccc':'ddd'}
    {"aaa":"bbb","ccc":"ddd"}  <class 'str'>
ret = json.loads(str_dic)  #  反序列化
print(ret,type(ret))
#结果:
{'aaa':'bbb','ccc':'ddd'} <class 'dict'>

  写入文件:(对文件操作用dump /l oad)

dic = {'aaa':'bbb','ccc':'ddd'}
with open ('json_dump','w') as f:
    json.dump(dic,f)   # 把字典以字符串的方式写入
with open ('json_dump') as f:
  print(type(json.load(f)))
#结果 <class 'dict'>
 

  3. json限制 :

  json格式的key必须是字符串数据类型

import  json
dic = {1:2,3:4}
str_dic = json.dumps(dic)
print(str_dic)
#结果 {"1":2,"3":4}
#json格式的 key 必须是字符串数据类型,如果是数字为 key,那么dump之后就#    会强行转换成字符串数据类型



dic = {'abc':(1,2,3)}    
str_dic = json.dumps(dic)
#json
print(str_dic)
new_dic = json.loads(str_dic)
print(new_dic)
#结果  {"abc":[1,2,3]}    {'abc':[1,2,3]}
#对元组做value的字典会把元组强制转换成列表


dic = {(1,2,3):'abc'}    
str_dic = json.dumps(dic)
#json
print(str_dic)
#结果 报错
#不支持,

 

  json格式中字符串只能是双引号(" ")

  

lst = ['aa',123,'bb']
with open('json_demo','w' ) as f :
    json.dump(lst,f)
#结果 ["aa",123,"bb"]  若在文件中把双引号改为单引号则反序列读取报错
with open ('json_dem') as f:
    ret = json.load(f)
    print(ret)
#结果 ['aa',123,'bb']

 

  能够多次dump变量/对象,但是不能load多个变量/对象 , 可以用dumps/loads操作

 

  

  中文格式

dic = {'abc':(1,2,3) , 'cour':'中国'}
ret = json.dumps(dic)
print(ret)    # 在序列化中 汉子 会编程unicode编码
#结果  {"abc":[1,2,3] , "cour":"\u4e2d\u56fd"}  
dic_new = json.load(ret)
print(dic_new)
#结果  {'abc':(1,2,3) , 'cour':'中国'}   不影响反序列化

 

  dumps中参数 ensure_ascii  表示用ascii存储

 

  json 其他参数(存的时候浪费空间)

   左后一段中 : sort_keys=True表示以key的值排序 ; indent = 2 表示缩进单位 ; 

    separators = (',',':') 表示以 ',',':' 为分隔符 ; ensure_ascii = Flaser 表示用汉字

  set 类型不允许进行序列化

 

 pickle: (支持几乎所有对象)

import pickle
dic = {1:(1,2),('a','b'):4} #key为数字,元组类型
pic_dic = pickle.dumps(dic)
print(pic_dic)
#结果 一串bytes类型(不会报错)

new_dic = pickle.loads(pic_dic)
print(new_dic)
#结果 {1:(1,2),('a','b'):4}

 

  对于对象序列化需要这个对象对应的类在内存中

class Student :
    def __init__(self,name,age) : 
        self.name = name
        self.age = age
hehe = Student('hehe',83)
with open('pickle_demo', 'wb' ) as f :
    pickle.dump(hehe,f)

with open('pickle_demo', 'rb' ) as f :
    haha = pickle.load(f)
    print(haha)    #结果  hehe

# 在对文件操作时应该以 rb / wb 等的形式打开  pickle 只支持bytes类型

  

  能够多次dump变量/对象,而且能load多个变量/对象 

    不可以for循环文件句柄,因为文件写入是bytes类型,没有分隔符,不能分行.

 

 

  shelve:  open()方法

  一次性存进去的key值,可以用key的方式全部拿出来,不用一个一个拿出来

  用法:

import shelve
f = shelve.open('shelve_demo')
f['key'] = {'k1':(1,2),'k2':'v2'}
f.close()

f = shelve.open('shelve_demo')
con = f['key']
f.close()
print(con)

#结果 {'k1':(1,2),'k2':'v2'}

  注意:shelve 不支持多个应用同一时间往同一个文件进行写操作,但是在只读操作下允

   许通过读操作打开文件 . 然而读操作时不稳定,不排除写的可能.

 

 hashlib  (摘要算法的模块)

  能够把一个字符串数据类型的变量转换成一个定长的密文的字符串,字符串里的每一个字符

  都是十六进制

  对于同一个字符串,无论多长只要相同的,在任何环境下,多次执行,在任何语言中使用相同

  算法/手段得到的结果永远是相同的 , 只要是不是相同的字符串结果一定不同

  md5()算法 : 32位的字符串

  update() ; hexdigest()  方法

  用法 : 登录验证 ;   文件内容的一致性校验 ;   大文件的已执行校验

 

  sha1()算法 :40位的字符串

    用法和md5算法相同

   md5算法计算简单,计算相对较快,

   sha1算法相对复杂,计算速度慢

  注意 : 俩种算法都不能倒推,不能直接通过密文的字符串倒推出原字符串值

 

  动态加盐:  

md5obj = hashlib.md5(username)    #username 为盐
#例如 : 游戏昵称不一样,动态加盐后安全性更高
md5obj.update(passwd)    #对passwd进行加密/摘要

md5obj.hexdigest()

 

  检验俩个文件内容是否一致

 

  大文件的已执行校验:

   对同一字符串的几个阶段的分别摘要的结果 , 和整体摘要结果一样

md5_obj = hashlib.md5()
md5_obj.update('hello,dazhi,sb'.encode('utf-8'))
print(md5_obj.hexdigest())




md5_obj = hashlib.md5()
md5_obj.update('hello'.encode('utf-8'))
md5_obj.update('dazhi'.encode('utf-8'))
md5_obj.update('sb'.encode('utf-8'))
print(md5_obj.hexdigest())

 

 

 configparser

  有一个固定格式的配置文件

  有一个对应的模块去帮你做这个文件的字符串处理

  

  用法:

import configparser    #导入模块
config = configparser.Configparser()    #实例化对象

config['DEFAULT'] = {'Serve':'45'    
                      'Compre':'yes'
                      'Compre':'9'    
                            }          #将要写入的组名和内容
#该组为全局组,可以通过其他组拿到
config['bitbucket.org']={'user':'hg'}

with open('example.ini','w') as f : config.write(f) #此write是config对象的,不是 f 句柄或文件的


print('
bitbucket.org' in config) #True  有该组则返回 T 没有返回 F
print(config[
'bitbucket.org'] ['user'])  #hg


 

  增删改操作

 

  logging

    功能 : 1. 日志格式的规范  2. 操作的简化  3. 日志分级

   模块的使用 :

    普通配置型  简单的  可制定化差

    对象配置型  复杂的  可定制化强

   日志的分级

     

  级别由高到低          

 

 

  配置报错格式

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                format='%(asctime)s%(filename)s%[line:%(lineno)d]%(levelname)s%(message)s',
                 #报错时间 ; 错误文件 ; 哪行报错 ;报错级别 ; 错误信息
                 datefmt='%a,%d %b %Y %H:%M:%S',#时间格式,可以自定义
                 filename='/tmp/test.log',  #把报错写入文件
                 filemode='w')
..........
#不能将一个log信息即输出到屏幕 又输出到文件

 

  logger对象的形式操作日志文件

  既能往文件里输入还能往屏幕上输出

import logging

#  创建一个logger对象
logger = logging.getLogger()
 
#   创建一个文件操作符
fh = logging.FileHandler('logger.log',encoding='utf-8')
#   创建一个屏幕管理操作符
fh =  logging.StreamHandler()
#   创建一个日志输出的格式
format1 =  logging.Formatter('%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s')
#   文件管理操作符 绑定一个 格式
fh.setFormatter(format1)
# 
#   屏幕管理操作符 绑定一个 格式
sh.setFormatter(format1)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
#   logger对象 绑定 文件管理操作符
logger .addHandler(fh)

#   logger对象 绑定 屏幕管理操作符
logger.addHandler()

logger.debug('debug message')
logger.info('我的信息')
logger.warning('warning message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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