python 内建模块_simulink常用模块
Python常用内建模块
datetime
处理日期和时间的标准库。
注意到datetime是模块，datetime模块还包含一个datetime类，通过from datetime import datetime导入的才是datetime这个类。
如果仅导入import datetime，则必须引用全名datetime.datetime。
datetime.now()返回当前日期和时间，其类型是datetime类:
now= datetime.now()用指定日期时间创建datetime:
dt = datetime(2015, 4, 19, 12, 20) # 用指定日期时间创建datetime我们把1970年1月1日 00:00:00 UTC+00:00时区的时刻称为epoch time，记为0（1970年以前的时间timestamp为负数），当前时间就是相对于epoch time的秒数，称为timestamp:
dt = datetime(2015, 4, 19, 12, 20) # 用指定日期时间创建datetime
dt.timestamp() # 把timestamp转换为datetime要把timestamp转换为datetime，使用datetime类提供的fromtimestamp()方法:
datetime.fromtimestamp(dt.timestamp())注意到timestamp是一个浮点数，它没有时区的概念，而datetime是有时区的。
timestamp也可以直接被转换到UTC标准时区的时间：
datetime.utcfromtimestamp(dt.timestamp())很多时候，用户输入的日期和时间是字符串，要处理日期和时间，首先必须把str转换为datetime。转换方法是通过datetime.strptime()实现，注意转换后的datetime是没有时区信息的，需要一个日期和时间的格式化字符串(详见官方文档)：
cday = datetime.strptime('2015-8-14 11:19:59', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(cday)
2015-8-14 11:19:59如果已经有了datetime对象，要把它格式化为字符串显示给用户，就需要转换为str，转换方法是通过strftime()实现
now = datetime.now()
print(now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))对日期和时间进行加减实际上就是把datetime往后或往前计算，得到新的datetime。加减可以直接用+和-运算符，不过需要导入timedelta这个类
本地时间转换为UTC时间：
一个datetime类型有一个时区属性tzinfo，但是默认为None，所以无法区分这个datetime到底是哪个时区，除非强行给datetime设置一个时区：
>>> from datetime import datetime, timedelta, timezone
>>> tz_utc_8 = timezone(timedelta(hours=8)) # 创建时区UTC+8:00
>>> now = datetime.now()
>>> now
datetime.datetime(2015, 8, 14, 11, 29, 58, 80550)
>>> dt = now.replace(tzinfo=tz_utc_8) # 强制设置为UTC+8:00
>>> dt
datetime.datetime(2015, 8, 14, 11, 29, 58, 80550, tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(0, 28800)))我们可以先通过utcnow()拿到当前的UTC时间，再转换为任意时区的时间
利用带时区的datetime，通过astimezone()方法，可以转换到任意时区。
不是必须从UTC+0:00时区转换到其他时区，任何带时区的datetime都可以正确转换，例如下面bj_dt到tokyo_dt的转换。
# 拿到UTC时间，并强制设置时区为UTC+0:00:
>>> utc_dt = datetime.utcnow().replace(tzinfo=timezone.utc)
>>> print(utc_dt)
2015-05-18 09:05:12.377316+00:00
# astimezone()将转换时区为北京时间:
>>> bj_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=8)))
>>> print(bj_dt)
2015-05-18 17:05:12.377316+08:00
# astimezone()将转换时区为东京时间:
>>> tokyo_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=9)))
>>> print(tokyo_dt)
2015-05-18 18:05:12.377316+09:00
# astimezone()将bj_dt转换时区为东京时间:
>>> tokyo_dt2 = bj_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=9)))
>>> print(tokyo_dt2)
2015-05-18 18:05:12.377316+09:00collections
collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。
namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。
namedtuple(‘名称’, [属性list])
deque:使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈
deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
defaultdict:使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict
注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。
除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。
OrderedDict：使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict
OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序
OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：
from collections import OrderedDict
class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
def __init__(self, capacity):
super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
self._capacity = capacity
def __setitem__(self, key, value):
containsKey = 1 if key in self else 0
if len(self) - containsKey >= self._capacity:
last = self.popitem(last=False)
print 'remove:', last
if containsKey:
del self[key]
print 'set:', (key, value)
else:
print 'add:', (key, value)
OrderedDict.__setitem__(self, key, value)Counter:一个简单的计数器
例如，统计字符出现的个数：
>>> from collections import Counter
>>> c = Counter()
>>> for ch in 'programming':
... c[ch] = c[ch] + 1
...
>>> c
Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})Counter是dict的一个子类
base64
Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法。
用记事本打开exe、jpg、pdf这些文件时，我们都会看到一大堆乱码，因为二进制文件包含很多无法显示和打印的字符，所以，如果要让记事本这样的文本处理软件能处理二进制数据，就需要一个二进制到字符串的转换方法。Base64是一种最常见的二进制编码方法。
Base64的原理很简单，首先，准备一个包含64个字符的数组：
['A', 'B', 'C', ... 'a', 'b', 'c', ... '0', '1', ... '+', '/']然后，对二进制数据进行处理，每3个字节一组，一共是3x8=24bit，划为4组，每组正好6个bit
转载于:https://www.cnblogs.com/weaming/p/5035221.html
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