一，Import的基本用法
import
1.执行对应的文件
2.引入变量名
3.当一个文件被import，索贝import中的代码会被执行一遍，例如当 import cal ##cla中有inport("xxx")，则会输出
## Import引用方法
# cal.py文件中def add(x,y) return x + y
# test.py文件中# 引用方法1import calprint(cal.add(1,2)) # 如果用import直接引用，则只能用cal.add方式调用add方法# 引用方法2from cal import addprint(add(1,2)) # 直接可以使用add方法
## import的路径问题
1.例如当文件test.py执行时，会将自己的上层目录传到sys.path中，通过上层目录可找到下层的目录文件
2.当前的执行文件为test.py，且test.py所在的文件夹为Hello，则文件Hello为sys.path中唯一识别的路径，只能通过该路径进行查找其它所要引入的文件
## 多个文件嵌套问题
add为cal.py中的方法，cal.py在文件dir2中，dir2在dir1中，dir1在dir中
# 方法1from dir.dir1.dir2 import calprint(cal.add(1,2))# 方法2from dir.dir1.dir2.cal import addprint(add(2,3))# 方法3（不建议使用）from dir.dir1 import dir2print(dir2.cal.add (3,4))
## __name__ 的作用
1，当在执行文件中直接执行 print(__name__) # 输出字符串 __main__
2，当在调用文件（在cal文件中）中执行 print(__name__) # 输出的为当引用文件的路径 dir.dir1.dir2.cal
3，判断文件是否为执行文件 if __name__ = "__main__" # 如果当前的文件为执行文件
二，各个模块
模块：功能模块是指数据说明、可执行语句等程序元素的集合，它是指单独命名的可通过名字来访问的过程、函数，子程序或宏调用。功能模块化是将程序划分成若干个功能模块，每个功能模块完成了一个子功能，再把这些功能模块总起来组成一个整体。以满足所要求的整个系统的功能。
## time模块
# 时间戳 time.time() # 1543898846.79 表示从1970.1.1经历的秒数（1970是unix诞生日期）
# 结构化时间当地时间time.localtime() # 得到一个结构化时间（可以操作具体的某个值）# time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=12, tm_mday=18, tm_hour=15, tm_min=2, tm_sec=59, tm_wday=1, tm_yday=352, tm_isdst=0)t = time.localtime()print(t.tm_yday) # 显示tm_yday 325
# 结构化时间，世界标准时间UTCtime.gmtime()# time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=12, tm_mday=18, tm_hour=7, tm_min=6, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=352, tm_isdst=0)
# 将时间戳转成结构化时间time.localtime(time.time())
# 将结构化时间转为时间戳time.mktime(time.localtime())
# 将结构化时间转换成字符串时间time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime()) # %X代表 时分秒 2018-12-18 15:08:43 # 将字符串时间转为结构化时间time.strptime("2018:10:10:10:10:10","%Y:%m:%d:%X")# time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=10, tm_mday=10, tm_hour=10, tm_min=10, tm_sec=10, tm_wday=2, tm_yday=283, tm_isdst=-1) # 线程推迟指定是将执行，单位秒time.sleep(x)
import datetime()print(datetime.datetime()) # 显示为 2016-12-12 17.50.36.316449
## random模块
random.random() # 生成0~1的浮点数random.randint(1,5) # [1,5]random.randrange(1,5) # [1,5)random.choice([11,22,33]) # 对可迭代对象中的元素中的进行随机取得random.sample(([11,22,33,44]),2) # 随机在可迭代对象中选取两个random.uniform(1,3) # 取得范围中随机的浮点型 2.4779013205711236ret = [12,3,4,5,6]random.shuffle(ret) # 进行随机排列print(ret)
# 随机验证码import randomdef verofication(): res = "" for i in range(5): num = random.randint(0,9) letter = chr(random.randint(61,122)) code =str(random.choice([num,letter])) res+=code return resprint(verofication())
## os模块
os.getcwd() # 获取当前的工作路径 os.chdir("dirname") # 改变当前的工作目录，在原本目录下添加新的目录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('name1/name2') # 可生成多层递归目录os.removedirs('name') # 若该目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除os.mkdir('dirname') # 生成单级目录os.rmdir('dirname') # 删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错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，以列表方式输出os.remove("name") # 删除一个文件os.rename("old","new") # 重命名文件或目录os.stat('path/filename') # 获取文件或目录信息 # 输出中有文件创建时间，文件修改时间os.sep # 输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"（使用sep方便与在win与Linux中转换程序） os.linesep # 输出当前平台使用的行终止符，win下为"\r\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":",环境变量中的分割方式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path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，将文件路径和文件名分开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) # 路径如果存在，返回True；如果path不存在，返回Falseos.path.isabs(path) # 如果path是绝对路径，返回Trueos.path.isfile(path) # 如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回Falseos.path.isdir(path) # 如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回Falseos.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os.path.join(a,b) # 将路径a 和路径b拼接起来os.path.getatime(path) # 文件或者目录的最后存取时间os.path.getmtime(path) # 文件或者目录的最后修改时间
## sys模块
sys.argv # ['F:/Python_Project/Test/sys模块.py'] 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
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
3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 27 2018, 04:59:51) [MSC v.1914 64 bit (AMD64)]
sys.maxint # 最大的Int值
sys.path # 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值['F:\\Python_Project\\Test', 'F:\\Python_Project\\Test', 'F:\\Python_Project\\Test\\Scripts\\python37.zip', 'C:\\Python3\\DLLs', 'C:\\Python3\\lib', 'C:\\Python3', 'F:\\Python_Project\\Test\\lib\\site-packages', 'F:\\Python_Project\\Test\\lib\\site-packages\\setuptools-39.1.0-py3.7.egg', 'F:\\Python_Project\\Test\\lib\\site-packages\\pip-10.0.1-py3.7.egg', 'D:\\Software\\PyCharm 2018.2.2\\helpers\\pycharm_matplotlib_backend']
sys.platform # win32 返回操作系统平台名称，不同的平台显示不同的值（判断什么系统，执行什么操作）
## 进度条
import sys,timefor i in range(50): sys.stdout.write("#") time.sleep(2) sys.stdout.flush() # 刷新
## json模块
# json可以进行任何语言间的数据交换
1：将数据中的单引号或三引号转为双引号
2：将dic转成json类型字符串
3：所有的数据类型均可以转为json类型字符串
import jsondic = { 'name':'henry'}data = json.dumps(dic)print(data) # {"name": "henry"}print(type(data)) #
# 将json类型的字符串重新转为字典类型
new_data = json.loads(data)print(new_data) # {'name': 'henry'}print(type(new_data)) #
# dumps与loads的用法
# 写：将一个字典转成json形式字符串再写到文件hello中dic = { "name":"henry"}f = open("hello","w")dic_str = json.dumps(dic)f.write(dic_str) # 读：将文件hello中的字符串数据读取出来，并转成字典形式f_read = open("hello","r")data = json.loads(f_read.read())print(data) # {'name': 'henry'}
# dump与load用法
# 写dic = { "name":"henry"}f = open("hello","w")json.dump(dic,f) # 一步相当于做了两件事 # 读f_read = open("hello","r")data = json.load(f_read) # 一步相当于两步print(data)
## 注：dumps与loads不一定要配合使用，当文件中的数据没以dumps写入，但格式符合json规范（以双引号包含），用loads就能进行读取
## pickle模块
1：pickle在使用上与json并无区别，有四个方法 dumps loads dump load
2：pickle的区别：json序列化后为字符串，pickle序列化后为字节形式3：pickle支持的数据类型更多，pickle可以序列化函数，类...
## 序列化与反序列化
序列化：将对象或变量从内存中变为可存储或可传输的过程称为序列化
反序列化：将变量或内容从序列化的对象重新读到内存中的过程称为反序列化
json：
如果要在不同的编程语言中进行传递对象，就必须将对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的是将其序列换为JSON，因为利用Json序列后的对象就是一个字符串格式，能被所有的编程语言进行读取，也方便进行存储或进行传输，Json为标准格式，且传输的熟读比XML块
# 序列化dic = { "name":"henry"}f = open("hello","w")dic_str = json.dumps(dic)print(dic_str) # f.write(dic_str) # 反序列化f_read = open("hello","r")data = json.loads(f_read.read())print(data) # print(data) # {'name': 'henry'}
## shelve模块
在使用json或pickle来进行存储数据时，能dump多次，当load只能取到最新的dump数据，因为先前的数据已经被覆盖掉了，这里就能使用到shelve模块
shelve模块可以持久化所有pickle支持的数据类型
# 数据持久化
import shelve,datetimedic_list = { "name":"henry","age":18} # 字典list_list = ["Python","Java","C++"] # 列表t = datetime.datetime.now() # 时间类型with shelve.open("test_shelve") as f: f["dic_list_t"] = dic_list f["list_list_t"] = list_list f["t_t"] = tf.close()
# 执行代码后产生三个文件
# test_shelve.bak'dic_list_t', (0, 43)'list_list_t', (512, 42)'t_t', (1024, 44
# test_shelve.dat�}q (X nameqX henryqX ageqKu. �]q (X PythonqX JavaqX C++qe.�cdatetimedatetimeq C�4��q�qRq.
# test_shelve.dir'dic_list_t', (0, 43)'list_list_t', (512, 42)'t_t', (1024, 44)
# 用get进行读取
with shelve.open("test_shelve") as f: print(f.get("dic_list_t")) print(f.get("list_list_t")) print(f.get("t_t")) ## xml模块
# test_xml.xml文件中的内容
2 2008 141100 5 2011 59900 69 2011 13600
# 获取文档树的跟
import xml.etree.ElementTree as ETtree = ET.parse("test_xml.xml")root = tree.getroot() # 获得文档树的根dataprint(root) #
# 遍历xml文档
for child in root: print(child.tag,child.attrib) # child.tag为root下一层标签名，child.attrib为root下一层中所有的属性及名称 for i in child: print(i.tag,i.attrib) # i.tag为child下一层标签名，i.attrib为child下一层中所有的属性及名称# 输出country { 'name': 'Liechtenstein'}rank { 'updated': 'yes'}year {}gdppc {}neighbor { 'name': 'Austria', 'direction': 'E'}neighbor { 'name': 'Switzerland', 'direction': 'W'}country { 'name': 'Singapore'}rank { 'updated': 'yes'}year {}gdppc {}neighbor { 'name': 'Malaysia', 'direction': 'N'}country { 'name': 'Panama'}rank { 'updated': 'yes'}year {}gdppc {}neighbor { 'name': 'Costa Rica', 'direction': 'W'}neighbor { 'name': 'Colombia', 'direction': 'E'}
# 中遍历xml文件中的year节点
for i in root.iter("year"): print(i.tag,i.text) # 节点名称 节点值# 输出year 2008year 2011year 2011
# 修改标签的值
for i in root.iter("year"): new_year = int(i.text) + 1 i.text = str(new_year)tree.write("test_xml.xml") # 将修改后的数据重新写到新的文件中，可以以原文件同名
# 给标签添加属性和值
for i in root.iter("year"): i.set("new_attrib","new_value")tree.write("test_xml.xml")# 修改后的值 2008 2011 2011
# 删除
for countr in root.findall("country"): rank = int(countr.find("rank").text) if rank > 50: root.remove(countr)tree.write("test_xml.xml")
# 创建一个xml文件
import xml.etree.ElementTree as ETnew_xml = ET.Element("root_name") # 根节点name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={ "enrolled":"yes"})age = ET.SubElement(name,"age",attrib={ "cheeked":"no"})sex = ET.SubElement(name,"sex")sex.text = "男"name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={ "enrolled":"no"})age = ET.SubElement(name,"age",attrib={ "cheeked":"yes"})age.text = "18"sex = ET.SubElement(name,"sex")sex.text = "女"et = ET.ElementTree(new_xml) # 生成文档对象et.write("text.xml",encoding="UTF-8",xml_declaration=True)# 文件名，字符编码，是否显示头信息 ## re模块（正则表达式）