模塊進階

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一, 時間模塊 1. 時間格式 時間戳格式 / float 數據類型 / 格林威治時間 (給機器看的) print(time.time()) 結構化時間 / 時間對象 (從給機器看轉換成給人看的過度) 能夠通過 . 屬性名來獲取對象中的值 print(time.strftime( ' %Y-%m-% ...


一, 時間模塊

 

　1. 時間格式

　　時間戳格式 / float 數據類型 / 格林威治時間  (給機器看的)

　　print(time.time())

　　結構化時間 / 時間對象  (從給機器看轉換成給人看的過度)

　　　　能夠通過 . 屬性名來獲取對象中的值

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

　　格式化時間 / 字元串時間 / str數據類型  (主要方便給人們看的)

　　　　可以通過你需要的格式來顯示時間

　　　　time_obj = time.localtime()

　

　2. 

　　struct_time 表示結構化時間 ; 

　　Format string  表示格式化時間;

　　Timestamp  表示時間戳時間.

 

print(time.time())    #表示此刻時間戳時間

print(time.localtime(1500000000))    #表示該時間戳的結構化時間

time_obj = time.localtime(1500000000)  #時間戳時間轉換成結構化時間
format_time = time.strftime('%y-%m-%d' , time_obj)    #結構化時間
                                       #轉換成格式化時間
 print(format_time)



#2018-8-8  格式化時間
struct_time = time.strptime('2018-8-8','%Y-%m-%d')    #格式化時間#轉換成結構化時間
print(struct_time)
print(time.mktime(struct_time))  #結構化時間轉換成時間戳時間

 

 

二, sys模塊　　(和Python解釋器聯繫的)

　　sys.ext()　　結束程式 (強制解釋器停止)

　　sys.argv

　　　print(sys.argv)  

　　　　結果為列表類型　

　　　　第一個元素是執行這個文件的時候,寫在Python命令後面的第一個值　之後的元素在執行Python

　　　　的啟動的時候可以寫多個值(cmd中),都會被依次添加到列表中

 

三, os模塊

 

 

　print(os.getcwd())　當前文件的工作路徑 即 在哪執行該文件,getcwd的結果就是哪個路徑 並非該

　　文件路徑

　創建文件夾 / 刪除文件夾

　　os.mkdir('dir/dir2') 創建單級文件夾　　若 dir 目錄存在則 dir2 可以創建,否則不能創建

　　os.makedirs('dir1/dir2/dir3')  創建多級文件夾　　創建多級嵌套文件夾dir1 dir2 dir3  若文件夾存

　　　　在則報錯

　　　　os.makedirs('dir1/dir2/dir3' , exist_ok=True)  若存在不報錯,會覆蓋原文件夾

　　os.rmdir('dir1dir2/dir3')　　只能刪去一級   不能刪除非空文件夾

　　os.removedirs('dir1dir2/dir3')   遞歸向上刪除文件夾,從最底層開始向上刪除空文件夾,若上一級目錄

　　　　有其它文件則停止

 

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

 

　os.stat()　　獲取文件 / 目錄信息

 

　path系列

 

　　os.path.abspath()　　若給的是相對路徑則會返回絕對路徑,若給的路徑不規範 (/) 則會改正

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

 

四, 序列化模塊

　　字典,列表,數字,對象等序列化成字元串 (序列化)

　　字元串反序列化成字典,列表,數字,對象等 (反序列化)

　1. 為什麼要序列化 

　　把內容寫入文件

　　網路傳輸數據

　2. 方法

　　json : (限制較多)

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

　　寫入文件:(對文件操作用dump /l oad)

dic = {'aaa':'bbb','ccc':'ddd'}
with open ('json_dump','w') as f:
    json.dump(dic,f)   # 把字典以字元串的方式寫入
with open ('json_dump') as f:
　　print(type(json.load(f)))
#結果 <class 'dict'>
 

 　3. json限制 :

　　json格式的key必須是字元串數據類型

import  json
dic = {1:2,3:4}
str_dic = json.dumps(dic)
print(str_dic)
#結果 {"1":2,"3":4}
#json格式的 key 必須是字元串數據類型,如果是數字為 key,那麼dump之後就#    會強行轉換成字元串數據類型



dic = {'abc':(1,2,3)}    
str_dic = json.dumps(dic)
#json
print(str_dic)
new_dic = json.loads(str_dic)
print(new_dic)
#結果  {"abc":[1,2,3]}    {'abc':[1,2,3]}
#對元組做value的字典會把元組強制轉換成列表


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

　

　　json格式中字元串只能是雙引號(" ")

　　

lst = ['aa',123,'bb']
with open('json_demo','w' ) as f :
    json.dump(lst,f)
#結果 ["aa",123,"bb"]　　若在文件中把雙引號改為單引號則反序列讀取報錯
with open ('json_dem') as f:
    ret = json.load(f)
    print(ret)
#結果 ['aa',123,'bb']

 

　　能夠多次dump變數/對象,但是不能load多個變數/對象 , 可以用dumps/loads操作

 

　　

　　中文格式

dic = {'abc':(1,2,3) , 'cour':'中國'}
ret = json.dumps(dic)
print(ret)    # 在序列化中 漢子 會編程unicode編碼
#結果  {"abc":[1,2,3] , "cour":"\u4e2d\u56fd"}  
dic_new = json.load(ret)
print(dic_new)
#結果  {'abc':(1,2,3) , 'cour':'中國'}   不影響反序列化

 

　　dumps中參數 ensure_ascii  表示用ascii存儲

 

　　json 其他參數(存的時候浪費空間)

　　　左後一段中 : sort_keys=True表示以key的值排序 ; indent = 2 表示縮進單位 ; 

　　　　separators = (',',':') 表示以 ',',':' 為分隔符 ; ensure_ascii = Flaser 表示用漢字

　　set 類型不允許進行序列化

　

　pickle: (支持幾乎所有對象)

import pickle
dic = {1:(1,2),('a','b'):4} #key為數字,元組類型
pic_dic = pickle.dumps(dic)
print(pic_dic)
#結果 一串bytes類型(不會報錯)

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

 

　　對於對象序列化需要這個對象對應的類在記憶體中

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)    #結果  hehe

# 在對文件操作時應該以 rb / wb 等的形式打開  pickle 只支持bytes類型

　　

　　能夠多次dump變數/對象,而且能load多個變數/對象 

　　　　不可以for迴圈文件句柄,因為文件寫入是bytes類型,沒有分隔符,不能分行.

 

 

　　shelve:　　open()方法

　　一次性存進去的key值,可以用key的方式全部拿出來,不用一個一個拿出來

　　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)

#結果 {'k1':(1,2),'k2':'v2'}

 　註意:shelve 不支持多個應用同一時間往同一個文件進行寫操作,但是在只讀操作下允

　　　許通過讀操作打開文件 . 然而讀操作時不穩定,不排除寫的可能.

 

　hashlib　　(摘要演算法的模塊)

　　能夠把一個字元串數據類型的變數轉換成一個定長的密文的字元串,字元串里的每一個字元

　　都是十六進位

　　對於同一個字元串,無論多長只要相同的,在任何環境下,多次執行,在任何語言中使用相同

　　演算法/手段得到的結果永遠是相同的 , 只要是不是相同的字元串結果一定不同

　　md5()演算法 : 32位的字元串

　　update() ; hexdigest()  方法

　　用法 : 登錄驗證 ;   文件內容的一致性校驗 ;   大文件的已執行校驗

 

　　sha1()演算法 :40位的字元串

　　　　用法和md5演算法相同

　　　md5演算法計算簡單,計算相對較快,

　　　sha1演算法相對複雜,計算速度慢

　　註意 : 倆種演算法都不能倒推,不能直接通過密文的字元串倒推出原字元串值

 

　　動態加鹽:　　

md5obj = hashlib.md5(username)    #username 為鹽
#例如 : 游戲昵稱不一樣,動態加鹽後安全性更高
md5obj.update(passwd)    #對passwd進行加密/摘要

md5obj.hexdigest()

　

　　檢驗倆個文件內容是否一致

 

　　大文件的已執行校驗:

　　　對同一字元串的幾個階段的分別摘要的結果 , 和整體摘要結果一樣

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

　　有一個固定格式的配置文件

　　有一個對應的模塊去幫你做這個文件的字元串處理

　　

　　用法:

import configparser    #導入模塊
config = configparser.Configparser()    #實例化對象

config['DEFAULT'] = {'Serve':'45'　　　　
                      'Compre':'yes'
                      'Compre':'9'    
                            }          #將要寫入的組名和內容
#該組為全局組,可以通過其他組拿到
config['bitbucket.org']={'user':'hg'}


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


print('bitbucket.org' in config)  #True　　有該組則返回 T 沒有返回 F 
print(config['bitbucket.org'] ['user'])　　#hg


 

　　增刪改操作

 

　　logging

 　　　功能 : 1. 日誌格式的規範　　2. 操作的簡化　　3. 日誌分級

　　　模塊的使用 :

　　　　普通配置型  簡單的  可制定化差

　　　　對象配置型  複雜的  可定製化強

　　　日誌的分級

   　　

　　級別由高到低          

 

 

　　配置報錯格式

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                format='%(asctime)s%(filename)s%[line:%(lineno)d]%(levelname)s%(message)s',
                 #報錯時間 ; 錯誤文件 ; 哪行報錯 ;報錯級別 ; 錯誤信息
                 datefmt='%a,%d %b %Y %H:%M:%S',#時間格式,可以自定義
                 filename='/tmp/test.log',　　#把報錯寫入文件
                 filemode='w')
..........
#不能將一個log信息即輸出到屏幕 又輸出到文件

 

 　logger對象的形式操作日誌文件

　　既能往文件里輸入還能往屏幕上輸出

import logging

#　　創建一個logger對象
logger = logging.getLogger()
 
# 　　創建一個文件操作符
fh = logging.FileHandler('logger.log',encoding='utf-8')
# 　　創建一個屏幕管理操作符
fh =  logging.StreamHandler()
# 　　創建一個日誌輸出的格式
format1 =  logging.Formatter('%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s')
# 　　文件管理操作符 綁定一個 格式
fh.setFormatter(format1)
# 
# 　　屏幕管理操作符 綁定一個 格式
sh.setFormatter(format1)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 　　logger對象 綁定 文件管理操作符
logger .addHandler(fh)

# 　　logger對象 綁定 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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