Python 标准库之 sys & copy
Python 标准库之 sys & copy
写在之前
在前天的文章（标准库的自我介绍）中我们学习了什么是标准库，但是标准库的内容非常多，有人专门为标准库写过一本书，在接下来的几天我会根据我自己的理解，选几个给大家学一下，一来是为了显示一下标准库的强大，二来演示如何理解和使用标准库。
sys
sys 是常用的标准库，相信已经不陌生了，这是一个跟 Python 解释器关系密切的标准库，前面已经使用过：sys.path.append()。
>>> import sys
>>> print(sys.__doc__)
This module provides access to some objects used or maintained by the
interpreter and to functions that interact strongly with the interpreter.
Dynamic objects:上面显示了 sys 的基本文档，第一句话概括了本模块的基本特点。在诸多的 sys 函数和属性中，我选几个常用的来说明：
1.sys.argv
sys.argv 是专门用来向 Python 解释器传递参数的，所以称之为「命令行参数」，下面先解释一下什么是命令行参数：
$ python3 --version
Python 3.6.5这里的 --version 就是命令行参数，如果使用 Python -help 的，则可以看到更多：
python --help
usage: python [option] ... [-c cmd | -m mod | file | -] [arg] ...
Options and arguments (and corresponding environment variables):
-b : issue warnings about comparing bytearray with unicode
(-bb: issue errors)
-B : don't write .py[co] files on import; also PYTHONDONTWRITEBYTECODE=x
-c cmd : program passed in as string (terminates option list)
-d : debug output from parser; also PYTHONDEBUG=x
-E : ignore PYTHON* environment variables (such as PYTHONPATH)
-h : print this help message and exit (also --help)
-i : inspect interactively after running script; forces a prompt even
if stdin does not appear to be a terminal; also PYTHONINSPECT=x
-m mod : run library module as a script (terminates option list)
-O : optimize generated bytecode slightly; also PYTHONOPTIMIZE=x
-OO : remove doc-strings in addition to the -O optimizations
-R : use a pseudo-random salt to make hash() values of various types be
unpredictable between separate invocations of the interpreter, as
a defense against denial-of-service attacks上面只是显示了一部分内容，你所看到的 -B，-h 都是参数，比如 python -h，其功能同上，所以 -h 也是命令行参数。
sys.arg 的作用就是通过它向解释器传递命令行参数，比如下面这个例子：
import sys
print('the file name：',sys.argv[0])
print('the number of argument',len(sys.argv))
print('the augument is：',str(sys.argv))将上述代码保存，文件名是 test.py，然后做下述操作：
$ python sys_file.py
the file name： test.py
the number of argument 1
the augument is： ['test.py']将结果与前面的代码做个对比，在 $python sys_file.py 中，sys_file.py 是要运行的文件名，同时也是命令行参数，是前面的 Python 这个指令的参数，其地位与 Python -h 中的参数 -h 是等同的。再者就是，sys.argv[0] 是第一个参数，就是上面提到的 sys_file.py，即文件名。
2.sys.exit()
这个方法的作用是退出当前程序，我们下面来看一个例子：
import sys
for i in range(10):
if i == 5:
sys.exit()
else:
print(i)上面这段程序的运行结果如下：
0
1
2
3
4在大多数函数中会用到 return，其含义是中止当前的函数，并向调用函数的位置返回相应值（如果没有就返回 None）。但是 sys.exit() 的含义是退出当前程序（不仅仅是退出当前函数），并发起 SystemExit 异常，这就是两者的区别。
如果使用 sys.exit(0) 表示正常退出，则需要在退出的时候有一个对人友好的提示，可以用 sys.exit(“I wet out at here.”)，那么字符串信息就会被打印出来。
3.sys.path
sys.path 已经不陌生了，它可以查找模块所在的目录，以列表的形式表示出来。如果用 append() 方法，就能够向这个列表增加新的模块目录，就像前面所演示的那样，在这就不再赘述了。
copy
我们在很久以前对浅拷贝和深拷贝做了研究，这里再次提出，做到温故而知新。
>>> import copy
>>> copy.__all__
['Error', 'copy', 'deepcopy']这个模块中常用的就是 copy 和 deepcopy。为了具体说明，请看下面这个例子，这个例子和以前讨论浅拷贝和深拷贝时略有不同，请大家认真推敲结果，并且对照代码：
import copy
class Mycopy:
def __init__(self,value):
self.value = value
def __repr__(self):
return str(self.value)
foo = Mycopy(7)
a = ['foo',foo]
b = a[:]
c = list(a)
d = copy.copy(a)
e = copy.deepcopy(a)
a.append('abc')
foo.value = 17
print("oriangle:{0}\n slice:{1}\n list():{2}\n copy():{3}\n deepcopy():{4}\n".format(a,b,c,d,e))把上述结果保存并且运行得到下面得结果：
oriangle:['foo', 17, 'abc']
slice:['foo', 17]
list():['foo', 17]
copy():['foo', 17]
deepcopy():['foo', 7]仔细看上面得结果，一切尽在不言中，请大家仔细对照上面显示得结果，体会深拷贝和浅拷贝得实现方法和含义。
写在之后
我本来以为昨天的文章写出来以后会掉一波粉，我已经准备好肉疼的准备，刚刚看了一下，昨天只掉了 3 个粉，看来大多数人都还是 good boy，就喜欢和你们这些有文化的人交流，哈哈。。
如果你觉得这篇文章对你有所帮助的话，欢迎点赞支持。
The end。