Python基础之内置模块详解
目录
- 一、os
- 二、shutil
- 三、sys
- 四、random
- 五、hashlib
- 六、configparser
- 七、xml
- 八、json
- 九、time
- 十、datetime
一、os
import os
# 1. 获取当前脚本绝对路径
"""
abs_path = os.path.abspath(__file__)
print(abs_path)
"""
# 2. 获取当前文件的上级目录
"""
base_path = os.path.dirname( os.path.dirname(路径) ）
print(base_path)
"""
# 3. 路径拼接
"""
p1 = os.path.join(base_path, 'xx')
print(p1)
p2 = os.path.join(base_path, 'xx', 'oo', 'a1.png')
print(p2)
"""
# 4. 判断路径是否存在
"""
exists = os.path.exists(p1)
print(exists)
"""
# 5. 创建文件夹
"""
os.makedirs(路径)
"""
"""
path = os.path.join(base_path, 'xx', 'oo', 'uuuu')
if not os.path.exists(path):
os.makedirs(path)
"""
# 6. 是否是文件夹
"""
file_path = os.path.join(base_path, 'xx', 'oo', 'uuuu.png')
is_dir = os.path.isdir(file_path)
print(is_dir) # False
folder_path = os.path.join(base_path, 'xx', 'oo', 'uuuu')
is_dir = os.path.isdir(folder_path)
print(is_dir) # True
"""
# 7. 删除文件或文件夹
"""
os.remove("文件路径")
"""
"""
path = os.path.join(base_path, 'xx')
shutil.rmtree(path)
"""
- listdir，查看目录下所有的文件
- walk，查看目录下所有的文件（含子孙文件）
import os
"""
data = os.listdir("/Users/hqss/PycharmProjects/luffyCourse/day14/commons")
print(data)
# ['convert.py', '__init__.py', 'page.py', '__pycache__', 'utils.py', 'tencent']
"""
"""
要遍历一个文件夹下的所有文件，例如：遍历文件夹下的所有mp4文件
"""
data = os.walk("/Users/hqss/Documents/视频教程/路飞Python/mp4")
for path, folder_list, file_list in data:
for file_name in file_list:
file_abs_path = os.path.join(path, file_name)
ext = file_abs_path.rsplit(".",1)[-1]
if ext == "mp4":
print(file_abs_path)
二、shutil
import shutil
# 1. 删除文件夹
"""
path = os.path.join(base_path, 'xx')
shutil.rmtree(path)
"""
# 2. 拷贝文件夹
"""
shutil.copytree("/Users/hqss/Desktop/图/csdn/","/Users/hqss/PycharmProjects/CodeRepository/files")
"""
# 3.拷贝文件
"""
shutil.copy("/Users/hqss/Desktop/图/csdn/WX20201123-112406@2x.png","/Users/hqss/PycharmProjects/CodeRepository/")
shutil.copy("/Users/hqss/Desktop/图/csdn/WX20201123-112406@2x.png","/Users/hqss/PycharmProjects/CodeRepository/x.png")
"""
# 4.文件或文件夹重命名
"""
shutil.move("/Users/hqss/PycharmProjects/CodeRepository/x.png","/Users/hqss/PycharmProjects/CodeRepository/xxxx.png")
shutil.move("/Users/hqss/PycharmProjects/CodeRepository/files","/Users/hqss/PycharmProjects/CodeRepository/images")
"""
# 5. 压缩文件
"""
# base_name，压缩后的压缩包文件
# format，压缩的格式，例如："zip", "tar", "gztar", "bztar", or "xztar".
# root_dir，要压缩的文件夹路径
"""
# shutil.make_archive(base_name=r'datafile',format='zip',root_dir=r'files')
# 6. 解压文件
"""
# filename，要解压的压缩包文件
# extract_dir，解压的路径
# format，压缩文件格式
"""
# shutil.unpack_archive(filename=r'datafile.zip', extract_dir=r'xxxxxx/xo', format='zip')
三、sys
import sys # 1. 获取解释器版本 """ print(sys.version) print(sys.version_info) print(sys.version_info.major, sys.version_info.minor, sys.version_info.micro) """ # 2. 导入模块路径 """ print(sys.path) """
- argv，执行脚本时，python解释器后面传入的参数
import sys
print(sys.argv)
# [
# '/Users/hqss/PycharmProjects/luffyCourse/day14/2.接受执行脚本的参数.py'
# ]
# [
# "2.接受执行脚本的参数.py"
# ]
# ['2.接受执行脚本的参数.py', '127', '999', '666', 'wupeiqi']
# 例如，请实现下载图片的一个工具。
def download_image(url):
print("下载图片", url)
def run():
# 接受用户传入的参数
url_list = sys.argv[1:]
for url in url_list:
download_image(url)
if __name__ == '__main__':
run()
四、random
import random # 1. 获取范围内的随机整数 v = random.randint(10, 20) print(v) # 2. 获取范围内的随机小数 v = random.uniform(1, 10) print(v) # 3. 随机抽取一个元素 v = random.choice([11, 22, 33, 44, 55]) print(v) # 4. 随机抽取多个元素 v = random.sample([11, 22, 33, 44, 55], 3) print(v) # 5. 打乱顺序 data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] random.shuffle(data) print(data)
五、hashlib
import hashlib
hash_object = hashlib.md5()
hash_object.update("武沛齐".encode('utf-8'))
result = hash_object.hexdigest()
print(result)
import hashlib
hash_object = hashlib.md5("iajfsdunjaksdjfasdfasdf".encode('utf-8'))
hash_object.update("武沛齐".encode('utf-8'))
result = hash_object.hexdigest()
print(result)
六、configparser
详见地址，Python使用configparser读取ini配置文件，https://www.jb51.net/article/187233.htm
七、xml
详见地址，python自定义解析简单xml格式文件的方法，https://www.jb51.net/article/65886.htm
八、json
json模块，是python内部的一个模块，可以将python的数据格式 转换为json格式的数据，也可以将json格式的数据转换为python的数据格式。
json格式，是一个数据格式（本质上就是个字符串，常用语网络数据传输）
# Python中的数据类型的格式
data = [
{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18},
{"id": 2, "name": "alex", "age": 18},
('wupeiqi',123),
]
# JSON格式
value = '[{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18}, {"id": 2, "name": "alex", "age": 18},["wupeiqi",123]]'
核心功能
json格式的作用
跨语言数据传输，例如：
A系统用Python开发，有列表类型和字典类型等。
B系统用Java开发，有数组、map等的类型。语言不同，基础数据类型格式都不同。
为了方便数据传输，大家约定一个格式：json格式，每种语言都是将自己数据类型转换为json格式，也可以将json格式的数据转换为自己的数据类型。
Python数据类型与json格式的相互转换：
- 数据类型 -> json ，一般称为：序列化
import json
data = [
{"id": 1, "name": "华青水上", "age": 18},
{"id": 2, "name": "alex", "age": 18},
]
res = json.dumps(data)
print(res) # '[{"id": 1, "name": "\u6b66\u6c9b\u9f50", "age": 18}, {"id": 2, "name": "alex", "age": 18}]'
res = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
print(res) # '[{"id": 1, "name": "华青水上", "age": 18}, {"id": 2, "name": "alex", "age": 18}]'
- json格式 -> 数据类型，一般称为：反序列化
import json
data_string = '[{"id": 1, "name": "华青水上", "age": 18}, {"id": 2, "name": "alex", "age": 18}]'
data_list = json.loads(data_string)
print(data_list)
类型要求
python的数据类型转换为 json 格式，对数据类型是有要求的，默认只支持：
+-------------------+---------------+
| Python | JSON |
+===================+===============+
| dict | object |
+-------------------+---------------+
| list, tuple | array |
+-------------------+---------------+
| str | string |
+-------------------+---------------+
| int, float | number |
+-------------------+---------------+
| True | true |
+-------------------+---------------+
| False | false |
+-------------------+---------------+
| None | null |
+-------------------+---------------+
data = [
{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18},
{"id": 2, "name": "alex", "age": 18},
]
其他类型如果想要支持，需要自定义JSONEncoder才能实现
import json
from decimal import Decimal
from datetime import datetime
data = [
{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18, 'size': Decimal("18.99"), 'ctime': datetime.now()},
{"id": 2, "name": "alex", "age": 18, 'size': Decimal("9.99"), 'ctime': datetime.now()},
]
class MyJSONEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, o):
if type(o) == Decimal:
return str(o)
elif type(o) == datetime:
return o.strftime("%Y-%M-%d")
return super().default(o)
res = json.dumps(data, cls=MyJSONEncoder)
print(res)
其他功能
json模块中常用的是：
json.dumps，序列化生成一个字符串。
json.loads，发序列化生成python数据类型。
json.dump，将数据序列化并写入文件（不常用）
import json
data = [
{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18},
{"id": 2, "name": "alex", "age": 18},
]
file_object = open('xxx.json', mode='w', encoding='utf-8')
json.dump(data, file_object)
file_object.close()
json.load，读取文件中的数据并反序列化为python的数据类型（不常用）
import json
file_object = open('xxx.json', mode='r', encoding='utf-8')
data = json.load(file_object)
print(data)
file_object.close()
九、time
import time # 获取当前时间戳（自1970-1-1 00:00） v1 = time.time() print(v1) # 时区 v2 = time.timezone # 停止n秒，再执行后续的代码。 time.sleep(5)
十、datetime
在平时开发过程中的时间一般是以为如下三种格式存在：
- datetime
from datetime import datetime, timezone, timedelta v1 = datetime.now() # 当前本地时间 print(v1) tz = timezone(timedelta(hours=7)) # 当前东7区时间 v2 = datetime.now(tz) print(v2) v3 = datetime.utcnow() # 当前UTC时间 print(v3)
from datetime import datetime, timedelta v1 = datetime.now() print(v1) # 时间的加减 v2 = v1 + timedelta(days=140, minutes=5) print(v2) # datetime类型 + timedelta类型
from datetime import datetime, timezone, timedelta v1 = datetime.now() print(v1) v2 = datetime.utcnow() # 当前UTC时间 print(v2) # datetime之间相减，计算间隔时间（不能相加） data = v1 - v2 print(data.days, data.seconds / 60 / 60, data.microseconds) # datetime类型 - datetime类型 # datetime类型 比较 datetime类型
- 字符串
# 字符串格式的时间 ---> 转换为datetime格式时间 text = "2021-11-11" v1 = datetime.strptime(text,'%Y-%m-%d') # %Y 年，%m，月份，%d，天。 print(v1)
# datetime格式 ----> 转换为字符串格式
v1 = datetime.now()
val = v1.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(val)
- 时间戳
# 时间戳格式 --> 转换为datetime格式 ctime = time.time() # 11213245345.123 v1 = datetime.fromtimestamp(ctime) print(v1)
# datetime格式 ---> 转换为时间戳格式 v1 = datetime.now() val = v1.timestamp() print(val)
补充：
- UTC/GMT：世界时间
- 本地时间：本地时区的时间。
Python中关于时间处理的模块有两个，分别是time和datetime。
至此，Python常用的10个内置模块总结到此结束，欢迎大家 批评指正！
到此这篇关于Python基础之内置模块详解的文章就介绍到这了,更多相关Python内置模块内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持hwidc！