模块分类:
好处:
标准库:
help("modules") 查看所有python自带模块列表
第三方开源模块:
自定义模块:
模块调用: import module
from os import rmdir
from module.xx.xx import xx as rename
from module.xx import * (不推荐)
注意: 模块一旦被调用，就相当于执行了另为一个py文件里的代码。
自定义模块:
查找模块路径依据:当前目录范围、sys.path ---> 只在当前程序里有效
site-packages: 所有的标准库，包括第三方 和 自带模块。
依次去查找module
开源模块安装、使用:
https://pypi.python.org/pypi 是python的开元模块库。
pip install PyTrion
怎么去配置国内的豆瓣源。
包(Package)及跨模块导入:
包: 一个文件夹管理多个模块文件，这个文件夹就成为包。
crm proj manage.py 都在同一级别下
从当前路径下寻找，想在manage.py里导入views.py ---> from crm import views
python2:
包就是文件夹，但该文件夹下必须存在 __init__.py 文件, 该文件的内容可以为空。
__int__.py用于标识当前文件夹是一个包。
python3:
在python3里，即使目录下没__int__.py文件也能创建成功，
猜应该是解释器优化所致，但创建包还是要记得加上这个文件.
跨模块的导入:
为什么crm包里的views.py想导入proj包里的settings.py
---> sit-packages 列表打印的第一个值是''。 ''代表着总入口程序manage.py所在的路径
而不是执行views.py 的路径。只有入口的程序的路径会加入到sit-packages里，
而里面间接的调用不管多少层和views.py 没关系。
只要manage.py的路径在sie-packages里，只能是from proj import setting。
跨模块导入2:
问题一:
把views.py作为入口文件，在views.py里导入proj文件里的settings.py
---> import os,sys
# sys.path.append("……/my_proj/")
# print(dir())
# print(__file__) ---> 在pycharm里打印的是绝对路径，但在命令行里打印相对路径
# print(os.path.abspath(__file__)) ---> 就是真正的获取 绝对路径
# os.path.dirname() 的作用是 在绝对路径的基础上 返到上一层。
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)
from proj import settings
"出手就是专业的"
程序在哪执行，当前路径就是那个。要想导入其他模块，就要找到那个模块的路径。
相对导入:
问题一:
在入口manages.py里导入在crm文件夹里的views.py, 在views.py里导入models
--->在views.py里:
import models # 错误，原因: 因为当前路径是manages.py的所在路径，没有models.py,
并且sit-packages里也没有。不要认为views与models同级别就可以!
from crm import models # 正确写法
from . import models # 正确写法, . 代表相对导入
from ..proj import settings
-> SystemError: Parent module '' not loaded, cannot perform relative import
-> 或 ValueError: attempted relative import beyond top-level package
这两个错误的原因归根结底是一样的：在涉及到相对导入时，package所对应的文件夹必须正确的被python解释器视作package，
而不是普通文件夹。否则由于不被视作package，无法利用package之间的嵌套关系实现python中包的相对导入。
文件夹被python解释器视作package需要满足两个条件:
1、文件夹中必须有__init__.py文件，该文件可以为空，但必须存在该文件。
2、不能作为顶层模块来执行该文件夹中的py文件（即不能作为主函数的入口）。
time模块详解:
time.time(): 当前时间戳, 从1970.2.1 8:00年到现在
time.localtime(): 本地时间 (是操作系统的时间)
time.gmtime(): 将一个时间戳转换为UTC时区（0时区）的struct_time。
time.mktime(): 将一个struct_time转化为时间戳。
time.sleep(): 推迟执行时间
time.asctime(): 形式：'Sun Oct 1 12:04:38 2017'
time.ctime():
time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %A', 时间对象):
time.strptime():
datetime模块详解:
datetime.date: 表示日期的类。常用的属性有year, month, day；
datetime.time: 表示时间的类。常用的属性有hour, minute, second, microsecond；
datetime.datetime.now(): 返回当前的datetime日期类型
datetime.date.fromtimestamp(time.time()): 把一个时间戳转为datetime日期类型
datetime.datetime: 表示日期时间。
datetime.timedelta: 表示时间间隔，即两个时间点之间的长度。
时间运算:
>>> datetime.datetime.now()
datetime.datetime(2018, 5, 8, 15, 55, 8, 864325)
>>> datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(4) #当前时间 +4天
datetime.datetime(2018, 5, 12, 15, 55, 33, 643242)
>>> datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=4) #当前时间+4小时
datetime.datetime(2018, 5, 8, 19, 55, 53, 93034)
时间替换:
>>> d = datetime.datetime.now()
>>> d.replace(year=2999,month=11,day=30)
datetime.date(2999, 11, 30)
random模块:
random.randint(1,100): 1-100之间的随机数，包含100
random.randrange(1,100): 1-100之间的随机数，不包含100
random.choice('assxds$#%ds'): 返回一个给定数据集合中的随机字符
random.sample('abcdefghi',3): 从多个字符中选取特定数量的字符['a', 'd', 'b']
random.random(): 返回一个随机浮点数
生成随机字符串: 随机验证码
>>> import string
>>> ''.join(random.sample(string.ascii_lowercase + string.digits, 6))
'4fvda1'
>>> string.digits
'0123456789'
>>> string.ascii_letters
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
>>> string.hexdigits
'0123456789abcdefABCDEF'
>>> string.octdigits
'01234567'
>>> string.ascii_lowercase
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
>>> string.ascii_uppercase
'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
>>>string.punctuation
'!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~'
洗牌:
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> random.shuffle(a)
>>> a
[3, 0, 7, 2, 1, 6, 5, 8, 9, 4]
os模块:
得到当前工作目录，即当前Python解释器 脚本工作的目录路径: os.getcwd()
返回指定目录下的所有文件和目录名:os.listdir()
函数用来删除一个文件:os.remove()
删除多个目录：os.removedirs（r“c：\python”）
检验给出的路径是否是一个文件：os.path.isfile()
检验给出的路径是否是一个目录：os.path.isdir()
判断是否是绝对路径：os.path.isabs()
检验给出的路径是否真地存:os.path.exists()
返回一个路径的目录名和文件名:os.path.split() e.g os.path.split('/home/swaroop/byte/code/poem.txt') 结果：('/home/swaroop/byte/code', 'poem.txt')
分离扩展名：os.path.splitext() e.g os.path.splitext('/usr/local/test.py') 结果：('/usr/local/test', '.py')
获取路径名：os.path.dirname()
获得绝对路径: os.path.abspath()
获取文件名：os.path.basename()
运行shell命令: os.system()
读取操作系统环境变量HOME的值:os.getenv("HOME")
返回操作系统所有的环境变量： os.environ
设置系统环境变量，仅程序运行时有效：os.environ.setdefault('HOME','/home/alex')
给出当前平台使用的行终止符:os.linesep Windows使用'\r\n'，Linux and MAC使用'\n'
指示你正在使用的平台：os.name 对于Windows，它是'nt'，而对于Linux/Unix用户，它是'posix'
重命名：os.rename（old， new）
创建多级目录：os.makedirs（r“c：\python\test”）
创建单个目录：os.mkdir（“test”）
获取文件属性：os.stat（file）
修改文件权限与时间戳：os.chmod（file）
获取文件大小：os.path.getsize（filename）
结合目录名与文件名：os.path.join(dir,filename)
改变工作目录到dirname: os.chdir(dirname)
获取当前终端的大小: os.get_terminal_size()
杀死进程: os.kill(10884,signal.SIGKILL)
sys模块:
shutil模块:
高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块.
shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length]):将文件内容拷贝到另一个文件中.
shutil.copyfile(src, dst): 拷贝文件.
shutil.copymode(src, dst): 仅拷贝权限。内容、组、用户均不变.
shutil.copystat(src, dst): 仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags
shutil.copy(src, dst): 拷贝文件和权限.
shutil.copy2(src, dst): 拷贝文件和状态信息.
shutil.ignore_patterns(*patterns)
shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None): 递归的去拷贝文件夹
shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]]): 递归的去删除文件
shutil.move(src, dst): 递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。
shutil.make_archive(base_name, format,...): 创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar
创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar
base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，
序列化模块: json & pickle
序列化是指把内存里的数据类型转变成字符串，
以使其能存储到硬盘或通过网络传输到远程，因为硬盘或网络传输时只能接受bytes
json模块:
import json
① d = json.dumps(data) # 把data变成字符串
f = open("test.json", 'w', encoding='utf-8')
f.write(d)
f.close()
② f = open("test.json", "w")
json.dump(data, f) # 转成字符串, 并写入文件里
或 json.dump(data,open("test.json", "w"))
③ d = json.dumps(data) # 仅把data变成字符串.(现在状态仅存在内存里)
d2 = json.loads(d) # 从序列化中读出来
④ f = open("test.json", "r")
json.load(f)
只是把数据类型转换成字符串存到内存里的意义?
json.dumps() json.loads()
1、把你的内存数据 通过网络 共享给远程其他人.
2、定义了不同语言的之间的交互规则(跨平台、体积小)
注意: dumps只能进行一次, loads多次会出错!
json序列化的数据类型 只能支持int\str\list\tuple\dict
pickle模块:
import pickle
与 json 模块用法相同, dumps、dump、loads、load
d = {'name': 'hyp', 'age': 22}
pk = open("data.pkl", "wb")
# print(pickle.dumps(d)) # 结果: b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x03\x00\x00\x00hypq\x02X\x03\x00\x00\x00ageq\x03K\x16u.'
pickle.dump(d, pk)
f = open("data.pkl", "rb")
d = pickle.load(f)
print(d)
注意: 优点：专为python设计，支持python所有的数据类型
缺点: 缺点：只能在python中使用，存储数据占空间大
序列化shelve模块:
import shelve
shelve模块是一个简单的k,v将内存数据通过文件持久化的模块，
可以持久化任何pickle可支持的python数据格式
可以修改，但只能是以给key重新赋值的方式改。
可以添加，删除
xml处理模块: <>节点
xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，
但json使用起来更简单，不过，古时候，在json还没诞生的黑暗年代，
大家只能选择用xml呀，至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("xml test") # open
root = tree.getroot() # 相当于 f.seek(0)
print(root.tag) # 打印标签: data
# 遍历xml文档
for child in root: # 循环每一个<country>
print(child.tag, child.attrib) # child.tag -> country, child.attrib ->字典结构的数据
for i in child: # 循环每一个country下的结构
print(i.tag, i.text)
# 只遍历year 节点
for node in root.iter('year'):
print(node.tag, node.text)
# 修改和删除xml文档内容
for node in root.iter('year'):
new_year = int(node.text) + 1
node.text = str(new_year)
node.set("updated", "yes") # 存储属性，存到country的后面
tree.write("xml test")
#删除node
for country in root.findall('country'): # 查找所有的country节点
rank = int(country.find('rank').text) # 找到所有rank的值
if rank > 50:
root.remove(country) # 删掉rank>50的country
tree.write('output.xml')
# 自己创建xml文档
import xml.etree.ElementTree as ET
# 根(root)是namelist
root = ET.Element("namelist")
# 创建子节点name 和 对应的属性attrib
name = ET.SubElement(root, "name", attrib={"enrolled":"yes"})
# 在name节点下放的参数age，sex，
age = ET.SubElement(name, "age", attrib={"checked":"no"})
sex = ET.SubElement(name, "sex")
sex.text = 'male' # 给sex赋值
# 第二个节点: name2
name2 = ET.SubElement(root, "name", attrib={"enrolled":"no"})
age = ET.SubElement(name2, "age")
age.text = '19' # 给age赋值
et = ET.ElementTree(root) # 生成文档对象
# xml_declaration ---> 版本号声明
et.write("build_out.xml", encoding="utf-8", xml_declaration=True)
ET.dump(root) #打印生成的格式
configparser模块:
此模块用于生成和修改常见配置文档
[DEFAULT]里默认存储每一个节点里都要有的默认值
解析配置文件:
>>> import configparser # 导入模块
>>> config = configparser.ConfigParser() # 实例化(生成对象)
>>> config.sections() # 调用sections方法
[]
>>> config.read('config.ini') # 读配置文件(注意文件路径)
['config.ini']
>>> config.sections() # 调用sections方法(默认不会读取default)
['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']
# 会默认打印DEFAULT下的
for k, v in conf["bitbucket.org"].items():
print(k, v)
>>> 'bitbucket.org' in config # 判断元素是否在sections列表内
True
>>> 'bytebong.com' in config
False
>>> config['bitbucket.org']['User'] # 通过字典的形式取值
'hg'
>>> config['DEFAULT']['Compression'] #
'yes'
>>> topsecret = config['topsecret.server.com']
>>> topsecret['ForwardX11']
'no'
>>> topsecret['Port']
'50022'
>>> for key in config['bitbucket.org']: print(key) # for循环 bitbucket.org 字典的key
...
user
compressionlevel
serveraliveinterval
compression
forwardx11
>>> config['bitbucket.org']['ForwardX11']
'yes'
其它增删改查语法:
hashlib加密模块:
subprocess模块:
run()
call()
Popen()
logging模块:
logging的日志可以分为:
debug(), info(), warning(), error() and critical()5个级别.
调试 记录 潜在问题 出问题 严重问题
StreamHandler、FileHandler设置的日志级别要 高于 全局设置的日志级别,
否则不起作用! (全局的日志级别默认是 warning)
re模块:
软件开发目录规范: