学python3，这些最常用的模块你知道吗？

哈喽，大家好，今天给大家分享一个最常用的模块，学习的你有没有收藏呢？

一、time与datetime模块

在Python中，通常有这几种方式来表示时间：

时间戳(timestamp)：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。

格式化的时间字符串(Format String)

结构化的时间(struct_time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)

1 import time2 #--------------------------我们先以当前时间为准,让大家快速认识三种形式的时间3 print(time.time()) # 时间戳:1487130156.4195274 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #格式化的时间字符串:'2017-02-15 11:40:53'5 6 print(time.localtime()) #本地时区的struct_time7 print(time.gmtime()) #UTC时区的struct_time

格式化字符串的时间格式

其中计算机认识的时间只能是'时间戳'格式，而程序员可处理的或者说人类能看懂的时间有: '格式化的时间字符串'，'结构化的时间' ，于是有了下图的转换关系

#--------------------------按图1转换时间# localtime([secs])# 将一个时间戳转换为当前时区的struct_time。secs参数未提供，则以当前时间为准。time.localtime()time.localtime(1473525444.037215)# gmtime([secs]) 和localtime()方法类似，gmtime()方法是将一个时间戳转换为UTC时区（0时区）的struct_time。# mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0# strftime(format[, t]) : 把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和# time.gmtime()返回）转化为格式化的时间字符串。如果t未指定，将传入time.localtime()。如果元组中任何一个# 元素越界，ValueError的错误将会被抛出。print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56# time.strptime(string[, format])# 把一个格式化时间字符串转化为struct_time。实际上它和strftime()是逆操作。print(time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X'))#time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6,# tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1)#在这个函数中，format默认为："%a %b %d %H:%M:%S %Y"。

1 #--------------------------按图2转换时间2 # asctime([t]) : 把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式：'Sun Jun 20 23:21:05 1993'。3 # 如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。4 print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 20165 6 # ctime([secs]) : 把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化为time.asctime()的形式。如果参数未给或者为7 # None的时候，将会默认time.time()为参数。它的作用相当于time.asctime(time.localtime(secs))。8 print(time.ctime()) # Sun Sep 11 00:46:38 20169 print(time.ctime(time.time())) # Sun Sep 11 00:46:38 20161 #--------------------------其他用法2 # sleep(secs)3 # 线程推迟指定的时间运行，单位为秒。

datetime模块

二、random模块

import randomprint(random.random())#(0,1)----float 大于0且小于1之间的小数print(random.randint(1,3)) #[1,3] 大于等于1且小于等于3之间的整数print(random.randrange(1,3)) #[1,3) 大于等于1且小于3之间的整数print(random.choice([1,'23',[4,5]]))#1或者23或者[4,5]print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))#列表元素任意2个组合print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数，如1.927109612082716item=[1,3,5,7,9]random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌"print(item)

生成随机验证码

三、os模块

os模块是与操作系统交互的一个接口

os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录；相当于shell下cdos.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('dirname1/dirname2') 可生成多层递归目录os.removedirs('dirname1') 若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推os.mkdir('dirname') 生成单级目录；相当于shell中mkdir dirnameos.rmdir('dirname') 删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirnameos.listdir('dirname') 列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印os.remove() 删除一个文件os.rename("oldname","newname") 重命名文件/目录os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息os.sep 输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\",Linux下为"/"os.linesep 输出当前平台使用的行终止符，win下为"",Linux下为" "os.pathsep 输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为: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) 如果path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.getatime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间os.path.getmtime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间os.path.getsize(path) 返回path的大小在Linux和Mac平台上，该函数会原样返回path，在windows平台上会将路径中所有字符转换为小写，并将所有斜杠转换为饭斜杠。>>> os.path.normcase('c:/windows\system32\') 'c:\windows\system32\' 规范化路径，如..和/>>> os.path.normpath('c://windows\System32\../Temp/') 'c:\windows\Temp' >>> a='/Users/jieli/test1/\a1/\\aa.py/../..'>>> print(os.path.normpath(a))/Users/jieli/test1os路径处理#方式一：推荐使用import os#具体应用import os,syspossible_topdir = os.path.normpath(os.path.join( os.path.abspath(__file__), os.pardir, #上一级 os.pardir, os.pardir))sys.path.insert(0,possible_topdir)#方式二：不推荐使用os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

四、sys模块

sys.argv 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sys.platform 返回操作系统平台名称

打印进度条

#=========知识储备==========#进度条的效果[# ][## ][### ][#### ]#指定宽度print('[%-15s]' %'#')print('[%-15s]' %'##')print('[%-15s]' %'###')print('[%-15s]' %'####')#打印%print('%s%%' %(100)) #第二个%号代表取消第一个%的特殊意义#可传参来控制宽度print('[%%-%ds]' %50) #[%-50s]print(('[%%-%ds]' %50) %'#')print(('[%%-%ds]' %50) %'##')print(('[%%-%ds]' %50) %'###')#=========实现打印进度条函数==========import sysimport timedef progress(percent,width=50): if percent >= 1: percent=1 show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(width*percent)*'#') print(' %s %d%%' %(show_str,int(100*percent)),file=sys.stdout,flush=True,end='')#=========应用==========data_size=1025recv_size=0while recv_size 1:percent=1show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(width*percent) * '#')print(' %s %d%%' %(show_str,int(100*percent)),end='')import timerecv_size=0total_size=100while recv_size

五、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

import shutilshutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))

shutil.copyfile(src, dst)

拷贝文件

shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log') #目标文件无需存在

shutil.copymode(src, dst)

仅拷贝权限。内容、组、用户均不变

shutil.copymode('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在

shutil.copystat(src, dst)

仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags

shutil.copystat('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在

shutil.copy(src, dst)

拷贝文件和权限

import shutilshutil.copy('f1.log', 'f2.log')

shutil.copy2(src, dst)

拷贝文件和状态信息

import shutilshutil.copy2('f1.log', 'f2.log')

shutil.ignore_patterns(*patterns)

shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)

递归的去拷贝文件夹

import shutilshutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*')) #目标目录不能存在，注意对folder2目录父级目录要有可写权限，ignore的意思是排除

拷贝软链接

shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])

递归的去删除文件

import shutilshutil.rmtree('folder1')

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。

import shutilshutil.move('folder1', 'folder3')

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，

如 data_bak =>保存至当前路径

如：/tmp/data_bak =>保存至/tmp/

format：压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”

root_dir：要压缩的文件夹路径（默认当前目录）

owner：用户，默认当前用户

group：组，默认当前组

logger：用于记录日志，通常是logging.Logger对象

#将 /data 下的文件打包放置当前程序目录import shutilret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data')#将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录import shutilret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", 'gztar', root_dir='/data')

shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，详细：

zipfile压缩解压缩

tarfile压缩解压缩

六、json&pickle模块

之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

import jsonx="[null,true,false,1]"print(eval(x)) #报错，无法解析null类型，而json就可以print(json.loads(x))

什么是序列化？

我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。

为什么要序列化？

1：持久保存状态

需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，'状态'会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。

内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。

在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。

具体的来说，你玩使命召唤闯到了第13关，你保存游戏状态，关机走人，下次再玩，还能从上次的位置开始继续闯关。或如，虚拟机状态的挂起等。

2：跨平台数据交互

序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。

反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

如何序列化之json和pickle:

json

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

入图片描述

loads和dumps

图片描述

load和dump

注意点

pickle

import pickledic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}print(type(dic))#j=pickle.dumps(dic)print(type(j))#f=open('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'f.write(j) #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)f.close()#-------------------------反序列化import picklef=open('序列化对象_pickle','rb')data=pickle.loads(f.read())# 等价于data=pickle.load(f)print(data['age'])

Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。

七、logging模块

日志级别

CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICALERROR = 40WARNING = 30 #WARN = WARNINGINFO = 20DEBUG = 10NOTSET = 0 #不设置

默认级别为warning,默认打印到终端

import logginglogging.debug('调试debug')logging.info('消息info')logging.warning('警告warn')logging.error('错误error')logging.critical('严重critical')'''WARNING:root:警告warnERROR:root:错误errorCRITICAL:root:严重critical'''

为logging模块指定全局配置，针对所有logger有效，控制打印到文件中

图片描述

可在logging.basicConfig()函数中通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。format：指定handler使用的日志显示格式。 datefmt：指定日期时间格式。 level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别 stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。#格式%(name)s：Logger的名字，并非用户名，详细查看%(levelno)s：数字形式的日志级别%(levelname)s：文本形式的日志级别%(pathname)s：调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有%(filename)s：调用日志输出函数的模块的文件名%(module)s：调用日志输出函数的模块名%(funcName)s：调用日志输出函数的函数名%(lineno)d：调用日志输出函数的语句所在的代码行%(created)f：当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示%(relativeCreated)d：输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数%(asctime)s：字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒%(thread)d：线程ID。可能没有%(threadName)s：线程名。可能没有%(process)d：进程ID。可能没有%(message)s：用户输出的消息format参数中可能用到的格式化串：%(name)s Logger的名字%(levelno)s 数字形式的日志级别%(levelname)s 文本形式的日志级别%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名%(module)s 调用日志输出函数的模块名%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒%(thread)d 线程ID。可能没有%(threadName)s 线程名。可能没有%(process)d 进程ID。可能没有%(message)s用户输出的消息#========使用import logginglogging.basicConfig(filename='access.log',format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',level=10)logging.debug('调试debug')logging.info('消息info')logging.warning('警告warn')logging.error('错误error')logging.critical('严重critical')#========结果access.log内容:2017-07-28 20:32:17 PM - root - DEBUG -test: 调试debug2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test: 消息info2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test: 警告warn2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test: 错误error2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test: 严重criticalpart2: 可以为logging模块指定模块级的配置,即所有logger的配置

logging模块的Formatter,Handler，Logger，Filter对象

原理图：

logger：产生日志的对象Filter:过滤日志的对象Handler:接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端Formatter对象：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式'''critical=50error =40warning =30info = 20debug =10'''import logging#1、logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出logger=logging.getLogger(__file__)#2、Filter对象：不常用，略#3、Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出h1=logging.FileHandler('t1.log') #打印到文件h2=logging.FileHandler('t2.log') #打印到文件h3=logging.StreamHandler() #打印到终端#4、Formatter对象：日志格式formmater1=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)formmater2=logging.Formatter('%(asctime)s : %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)formmater3=logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)#5、为Handler对象绑定格式h1.setFormatter(formmater1)h2.setFormatter(formmater2)h3.setFormatter(formmater3)#6、将Handler添加给logger并设置日志级别logger.addHandler(h1)logger.addHandler(h2)logger.addHandler(h3)logger.setLevel(10)#7、测试logger.debug('debug')logger.info('info')logger.warning('warning')logger.error('error')logger.critical('critical')

Logger与Handler的级别

logger是第一级过滤，然后才能到handler，我们可以给logger和handler同时设置level，但是需要注意的是

重要，重要，重要！！！

Logger的继承(了解)

图片描述

了解即可

logging应用

logging配置文件

应用

片描述

!!!关于如何拿到logger对象的详细解释！！！

另外一个django的配置，瞄一眼就可以，跟上面的一样

图片描述

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