Python3.x 标准模块库目录(上篇)

先看这个打广告的。。
https://blog.csdn.net/broadview2006/article/details/68924052

引言：Python的强大体现在“模块自信”上，因为Python不仅有很强大的自有模块（标准库），还有海量的第三方模块（或者包、库），并且很多开发者还在不断贡献在自己开发的新模块（或者包、库）。本文将向大家概述介绍Python的自有模块——标准库。
本文选自《跟老齐学Python：轻松入门》。

“Python自带‘电池’”，这种说法流传已久。
　　在Python被安装的时候，就有不少模块也随着安装到本地的计算机上了。这些东西就如同“电力”一样，让Python拥有了无限生机，能够轻而易举地免费使用很多模块。所以，称其为“自带电池”。
　　那些在安装Python时就默认已经安装好的模块被统称为“标准库”。
　　熟悉标准库是学习编程必须要做的事。

引用的方式

所有模块都服从下述引用方式，以下是最基本的，也是最常用的，还是可读性非常好的引用方式。

import modulename

例如：

>>> import pprint
>>> a = {"lang":"python", "book":"www.itdiffer.com", "teacher":"qiwsir", "goal":"from beginner to master"}
>> pprint.pprint(a)
{'book': 'www.itdiffer.com',
 'goal': 'from beginner to master',
 'lang': 'python',
 'teacher': 'qiwsir'}

在对模块进行说明的过程中，以标准库pprint为例。
　　以pprint.pprint()的方式使用模块中的一种方法，这种方法能够让字典格式化输出。看看结果是不是比原来更容易阅读了呢？
　　在import后面，理论上可以跟好多模块名称。但是在实践中，还是建议大家一次一个名称，太多了不容易阅读。
这是用import pprint样式引入模块，并以点号“.”（英文半角）的形式引用其方法。
关于引入模块的方式，前文介绍import语句时已经讲过，这里再次罗列，权当复习。

>>> from pprint import pprint

意思是从pprint模块中只将pprint()引入，之后就可以直接使用它了。

>>> pprint(a)
{'book': 'www.itdiffer.com',
 'goal': 'from beginner to master',
 'lang': 'python',
 'teacher': 'qiwsir'}

再懒一些还可以这样操作：

>>> from pprint import *

这就将pprint模块中的一切都引入了，于是可以像上面那样直接使用模块中的所有可用的内容。
　　诚然，如果很明确使用模块中的哪些方法或属性，那么使用类似from modulename import name1, name2, name3…也未尝不可。需要再次提醒读者注意的是，不能因为引入了模块而降低了可读性，让别人不知道呈现在眼前的方法是从何而来的。
　　有时候引入的模块或者方法名称有点长，这时可以给它重命名。如：

>>> import pprint as pr
>>> pr.pprint(a)
{'book': 'www.itdiffer.com',
 'goal': 'from beginner to master',
 'lang': 'python',
 'teacher': 'qiwsir'}

当然，还可以这样操作：

>>> from pprint import pprint as pt
>>> pt(a)
{'book': 'www.itdiffer.com',
 'goal': 'from beginner to master',
 'lang': 'python',
 'teacher': 'qiwsir'}

但是不管怎样，一定要让别人看得懂，且要过了若干时间，自己也还能看得懂。

深入探究

继续以pprint为例，深入研究：

>>> import pprint
>>> dir(pprint)
['PrettyPrinter', '_StringIO', '__all__', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', '_commajoin', '_id', '_len', '_perfcheck', '_recursion', '_safe_repr', '_sorted', '_sys', '_type', 'isreadable', 'isrecursive', 'pformat', 'pprint', 'saferepr', 'warnings']

对dir()并不陌生，从结果中可以看到pprint的属性和方法。其中有的是以双画线、单画线开头的，为了不影响我们的视觉，先把它们去掉。

>>> [ m for m in dir(pprint) if not m.startswith('_') ]
['PrettyPrinter', 'isreadable', 'isrecursive', 'pformat', 'pprint', 'saferepr', 'warnings']

针对这几个，为了能够搞清楚它们的含义，可以使用help()，比如：

>>> help(isreadable)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
NameError: name 'isreadable' is not defined

这样做是错误的。大家知道错在何处吗？

>>> help(pprint.isreadable)

前面是用import pprint方式引入模块的。

Help on function isreadable in module pprint：
 
isreadable(object)
    Determine if saferepr(object) is readable by eval().

通过帮助信息，能够查看到该方法的详细说明。可以用这种方法一个一个地查看，反正也不多，对每个方法都要熟悉。
　　需要注意的是，pprint.PrettyPrinter是一个类，后面的是方法。
　　再回头看看dir(pprint)的结果：

>>> pprint.__all__
['pprint', 'pformat', 'isreadable', 'isrecursive', 'saferepr', 'PrettyPrinter']

这个结果是不是很眼熟？除了"warnings"之外，跟前面通过列表解析式得到的结果一样。
　　其实，当我们使用from pprint import *的时候，就是将__all__里面的方法引入。

帮助、文档和源码

你能记住每个模块的属性和方法吗？比如前面刚刚查询过的pprint模块中的属性和方法，现在能背诵出来吗？相信大部分人是记不住的。所以，我们需要使用dir()和help()。

>>> print(pprint.__doc__)
Support to pretty-print lists, tuples, & dictionaries recursively.
 
Very simple, but useful, especially in debugging data structures.
 
Classes
-------
PrettyPrinter()
    Handle pretty-printing operations onto a stream using a configured
    set of formatting parameters.
 
Functions
---------
 
pformat()
    Format a Python object into a pretty-printed representation.
 
pprint()
    Pretty-print a Python object to a stream [default is sys.stdout].
 
saferepr()
    Generate a 'standard' repr()-like value, but protect against recursive
    data structures.

pprint.__doc__是查看整个类的文档，还知道整个文档是写在什么地方的吗？
　　还是使用pm.py文件，增加如下内容：

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
 
"""        #增加的
This is a document of the python module.  #增加的
"""        #增加的
 
def lang():
    ...    #省略了，后面的也省略了

在这个文件的开始部分，所有类、方法和import之前，写一个用三个引号包裹着的字符串，这就是文档。

>>> import sys
>>> sys.path.append("~/Documents/VBS/StarterLearningPython/2code")
>>> import pm
>>> print(pm.__doc__)



This is a document of the python module.

这就是撰写模块文档的方法，即在.py文件的最开始写相应的内容。这个要求应该成为开发者的习惯。
　　对于Python的标准库和第三方模块，不仅可以查看帮助信息和文档，而且还能够查看源码，因为它是开放的。
　　还是回到dir(pprint)中找一找，有一个__file__属性，它会告诉我们这个模块的位置：

>>> print(pprint.__file__)
/usr/lib/python3.4/pprint.py

接下来就可以查看这个文件的源码：

$ more /usr/lib/python3.4/pprint.py
#  Author:      Fred L. Drake, Jr.
……
"""Support to pretty-print lists, tuples, & dictionaries recursively.
Very simple, but useful, especially in debugging data structures.
Classes
-------
PrettyPrinter()
    Handle pretty-printing operations onto a stream using a configured
    set of formatting parameters.
 
 
Functions
---------
 
pformat()
    Format a Python object into a pretty-printed representation
 
.....
"""

这里只查抄了文档中的部分信息，是不是跟前面通过__doc__查看的结果一样呢？
　　请读者在闲暇时间阅读源码。事实证明，这种标准库中的源码是质量最好的。阅读高质量的代码是提高编程水平的途径之一。

本文选自《跟老齐学Python：轻松入门》，点此链接可在博文视点官网查看此书。
　　
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再看这个打酱油的。。

https://blog.csdn.net/ooxxshaso/article/details/79803102

python内置模块

time模块

时间戳time.time()#打印出的是秒数，从1970年开始算

time.localtime()#显示的是结构化时间，当地时间

time.gmtime()#显示的也是结构化时间，不过是世界标准时间

将结构化时间转换成时间戳，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())

将字符串时间转换为结构化时间，time.strptime(“2018:04:03:15:00:00”,"%Y:%m:%d:%X")

直观的显示时间：time.asctime();time.ctime()

还有datetime模块中的datetime中的now方法也能够显示现在的时间

>>> import time
>>> time.time()
1522738511.5656116
>>> t = time.localtime()#显示结构化时间，可以取出
>>> t
time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=4, tm_mday=3, tm_hour=14, tm_min=55, tm_sec=58, tm_wday=1, tm_yday=93, tm_isdst=0)
>>> t.tm_year
2018
>>> t.tm_yday
93
>>> t1 = time.gmtime()
>>> t1
time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=4, tm_mday=3, tm_hour=7, tm_min=1, tm_sec=3, tm_wday=1, tm_yday=93, tm_isdst=0)
>>> #将结构化时间转换成时间戳
>>> t2 = time.mktime(time.localtime())
>>> t2
1522740660.0
>>> t3 = time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime())
>>> t3
'2018-04-03 15:35:24'
>>> t4 = time.strptime("2018:04:03:15:00:00","%Y:%m:%d:%X")
>>> t4
time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=4, tm_mday=3, tm_hour=15, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=93, tm_isdst=-1)
>>> t5 = time.asctime()
>>> t5
'Tue Apr  3 15:43:20 2018'
>>> t6 = time.ctime()
>>> t6
'Tue Apr  3 15:43:35 2018'
>>> import datetime
>>> t7 = datetime.datetime.now()
>>> t7
datetime.datetime(2018, 4, 3, 15, 45, 39, 99611)
>>> 

random模块

os模块

sys模块

json模块

re模块

ret = re.findall('xiaom','xaiosmmkxiaomdshaid')
print(ret)
#元字符:^ $ * + ? {} [] \ ( ) \

正则表达式,参见菜鸟教程

re模块下的方法:

re.findall()方法返回的是一个列表,切记

re.search()方法返回的是一个对象,需要用group()方法来取出其中的值

re.match()方法和search方法类似,只是从第一个字符开始匹配,返回的也是一个对象,需要用group()方法取出

re.split()方法,分割字符串,可以用字符集[]来多次分割,返回的是一个列表

re.sub()替换方法,可以用四个参数,第一个参数为匹配的规则(需要替换的内容),第二个参数为替换成的内容,第三个参数为需要替换的字符串,第四个参数为可选参数,默认为全部替换

re.compile() 设立一个匹配的规则,可以调用其他的匹配方法,完成多次匹配

re.finditer(),与findall的功能一样,不同的是finditer返回的是迭代器对象,next取出后再用group取出具体值

用?:来取消查找的优先级

import re
print(re.findall('a','ahsk sdahoi'))#['a', 'a']会返回所有满足条件的结果,放在列表中
print(re.search('hello','dsahello sdhashelloca').group())#hello 只返回第一个找到的值并且以对象的方式来存储,需要调用group方法来取出其中的数值,可以用?P<>来给要查找的内容命名
print(re.match('a','abc'))#<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='a'> 和search类似,不同的是字符串只是在开始的位置进行匹配,需要group()方法取出
print(re.split('[ab]','abcd'))#['', '', 'cd'] 先按'a'分割得到''和bcd,再将''和''bcd'按b进行分割,返回的是一个列表
print(re.sub('\d','hello','dsadfa1afas3fd3',1))#字符串替换,sub里面有四个参数,匹配规则,替换的内容,需要处理的字符串,替换的个数,没有写数字时默认全部都替换
com = re.compile('\d+')#规则,可以多次使用,规则已经确定了,拿需要匹配的字符串来匹配这个规则
com.findall('dasdasd81d9e9')
ret = re.finditer('\d','dasd1w378das87')#与findall一样,不过返回的是迭代器对象(next方法取值),用group()方法来取出
print(next(ret).group())
ret1 = re.findall('www\.(baidu|163)\.com','www.baidu.com')
print(ret1)#['baidu']
ret2 = re.findall('www\.(?:baidu|163)\.com','www.baidu.com')
print(ret2)#['www.baidu.com']

和json模块的功能类似,用来做数据交换,xml通过<>节点来区别数据结构

logging模块

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Python3.x 标准模块库目录

1、文本

1. string：通用字符串操作

2. re：正则表达式操作

3. difflib：差异计算工具

4. textwrap：文本填充

5. unicodedata：Unicode字符数据库

6. stringprep：互联网字符串准备工具

7. readline：GNU按行读取接口

8. rlcompleter：GNU按行读取的实现函数

2、二进制数据

9. struct：将字节解析为打包的二进制数据

10. codecs：注册表与基类的编解码器

3、数据类型

11. datetime：基于日期与时间工具

12. calendar：通用月份函数

13. collections：容器数据类型

14. collections.abc：容器虚基类

15. heapq：堆队列算法

16. bisect：数组二分算法

17. array：高效数值数组

18. weakref：弱引用

19. types：内置类型的动态创建与命名

20. copy：浅拷贝与深拷贝

21. pprint：格式化输出

22. reprlib：交替repr()的实现

4、数学

23. numbers：数值的虚基类

24. math：数学函数

25. cmath：复数的数学函数

26. decimal：定点数与浮点数计算

27. fractions：有理数

28. random：生成伪随机数

5、函数式编程

29. itertools：为高效循环生成迭代器

30. functools：可调用对象上的高阶函数与操作

31. operator：针对函数的标准操作

6、文件与目录

32. os.path：通用路径名控制

33. fileinput：从多输入流中遍历行

34. stat：解释stat()的结果

35. filecmp：文件与目录的比较函数

36. tempfile：生成临时文件与目录

37. glob：Unix风格路径名格式的扩展

38. fnmatch：Unix风格路径名格式的比对

39. linecache：文本行的随机存储

40. shutil：高级文件操作

41. macpath：Mac OS 9路径控制函数

7、持久化

42. pickle：Python对象序列化

43. copyreg：注册机对pickle的支持函数

44. shelve：Python对象持久化

45. marshal：内部Python对象序列化

46. dbm：Unix“数据库”接口

47. sqlite3：针对SQLite数据库的API 2.0

8、压缩

48. zlib：兼容gzip的压缩

49. gzip：对gzip文件的支持

50. bz2：对bzip2压缩的支持

51. lzma：使用LZMA算法的压缩

52. zipfile：操作ZIP存档

53. tarfile：读写tar存档文件

9、文件格式化

54. csv：读写CSV文件

55. configparser：配置文件解析器

56. netrc：netrc文件处理器

57. xdrlib：XDR数据编码与解码

58. plistlib：生成和解析Mac OS X .plist文件

10、加密

59. hashlib：安全散列与消息摘要

60. hmac：针对消息认证的键散列

11、操作系统工具

61. os：多方面的操作系统接口

62. io：流核心工具

63. time：时间的查询与转化

64. argparser：命令行选项、参数和子命令的解析器

65. optparser：命令行选项解析器

66. getopt：C风格的命令行选项解析器

67. logging：Python日志工具

68. logging.config：日志配置

69. logging.handlers：日志处理器

70. getpass：简易密码输入

71. curses：字符显示的终端处理

72. curses.textpad：curses程序的文本输入域

73. curses.ascii：ASCII字符集工具

74. curses.panel：curses的控件栈扩展

75. platform：访问底层平台认证数据

76. errno：标准错误记号

77. ctypes：Python外部函数库

12、并发

78. threading：基于线程的并行

79. multiprocessing：基于进程的并行

80. concurrent：并发包

81. concurrent.futures：启动并行任务

82. subprocess：子进程管理

83. sched：事件调度

84. queue：同步队列

85. select：等待I/O完成

86. dummy_threading：threading模块的替代（当_thread不可用时）

87. _thread：底层的线程API（threading基于其上）

88. _dummy_thread：_thread模块的替代（当_thread不可用时）

13、进程间通信

89. socket：底层网络接口

90. ssl：socket对象的TLS/SSL填充器

91. asyncore：异步套接字处理器

92. asynchat：异步套接字命令/响应处理器

93. signal：异步事务信号处理器

94. mmap：内存映射文件支持

14、互联网

95. email：邮件与MIME处理包

96. json：JSON编码与解码

97. mailcap：mailcap文件处理

98. mailbox：多种格式控制邮箱

99. mimetypes：文件名与MIME类型映射

100. base64：RFC 3548：Base16、Base32、Base64编码

101. binhex：binhex4文件编码与解码

102. binascii：二进制码与ASCII码间的转化

103. quopri：MIME quoted-printable数据的编码与解码

104. uu：uuencode文件的编码与解码

15、HTML与XML

105. html：HTML支持

106. html.parser：简单HTML与XHTML解析器

107. html.entities：HTML通用实体的定义

108. xml：XML处理模块

109. xml.etree.ElementTree：树形XML元素API

110. xml.dom：XML DOM API

111. xml.dom.minidom：XML DOM最小生成树

112. xml.dom.pulldom：构建部分DOM树的支持

113. xml.sax：SAX2解析的支持

114. xml.sax.handler：SAX处理器基类

115. xml.sax.saxutils：SAX工具

116. xml.sax.xmlreader：SAX解析器接口

117. xml.parsers.expat：运用Expat快速解析XML

16、互联网协议与支持

118. webbrowser：简易Web浏览器控制器

119. cgi：CGI支持

120. cgitb：CGI脚本反向追踪管理器

121. wsgiref：WSGI工具与引用实现

122. urllib：URL处理模块

123. urllib.request：打开URL连接的扩展库

124. urllib.response：urllib模块的响应类

125. urllib.parse：将URL解析成组件

126. urllib.error：urllib.request引发的异常类

127. urllib.robotparser：robots.txt的解析器

128. http：HTTP模块

129. http.client：HTTP协议客户端

130. ftplib：FTP协议客户端

131. poplib：POP协议客户端

132. imaplib：IMAP4协议客户端

133. nntplib：NNTP协议客户端

134. smtplib：SMTP协议客户端

135. smtpd：SMTP服务器

136. telnetlib：Telnet客户端

137. uuid：RFC4122的UUID对象

138. socketserver：网络服务器框架

139. http.server：HTTP服务器

140. http.cookies：HTTPCookie状态管理器

141. http.cookiejar：HTTP客户端的Cookie处理

142. xmlrpc：XML-RPC服务器和客户端模块

143. xmlrpc.client：XML-RPC客户端访问

144. xmlrpc.server：XML-RPC服务器基础

145. ipaddress：IPv4/IPv6控制库

17、多媒体

146. audioop：处理原始音频数据

147. aifc：读写AIFF和AIFC文件

148. sunau：读写Sun AU文件

149. wave：读写WAV文件

150. chunk：读取IFF大文件

151. colorsys：颜色系统间转化

152. imghdr：指定图像类型

153. sndhdr：指定声音文件类型

154. ossaudiodev：访问兼容OSS的音频设备

18、国际化

155. gettext：多语言的国际化服务

156. locale：国际化服务

19、编程框架

157. turtle：Turtle图形库

158. cmd：基于行的命令解释器支持

159. shlex：简单词典分析

20、Tk图形用户接口

160. tkinter：Tcl/Tk接口

161. tkinter.ttk：Tk主题控件

162. tkinter.tix：Tk扩展控件

163. tkinter.scrolledtext：滚轴文本控件

21、开发工具

164. pydoc：文档生成器和在线帮助系统

165. doctest：交互式Python示例

166. unittest：单元测试框架

167. unittest.mock：模拟对象库

168. test：Python回归测试包

169. test.support：Python测试工具套件

170. venv：虚拟环境搭建

22、调试

171. bdb：调试框架

172. faulthandler：Python反向追踪库

173. pdb：Python调试器

174. timeit：小段代码执行时间测算

175. trace：Python执行状态追踪

23、运行时

176. sys：系统相关的参数与函数

177. sysconfig：访问Python配置信息

178. builtins：内置对象

179. main：顶层脚本环境

180. warnings：警告控制

181. contextlib：with状态的上下文工具

182. abc：虚基类

183. atexit：出口处理器

184. traceback：打印或读取一条栈的反向追踪

185. future：未来状态定义

186. gc：垃圾回收接口

187. inspect：检查存活的对象

188. site：址相关的配置钩子（hook）

189. fpectl：浮点数异常控制

190. distutils：生成和安装Python模块

24、解释器

191. code：基类解释器

192. codeop：编译Python代码

25、导入模块

193. imp：访问import模块的内部

194. zipimport：从ZIP归档中导入模块

195. pkgutil：包扩展工具

196. modulefinder：通过脚本查找模块

197. runpy：定位并执行Python模块

198. importlib：import的一种实施

26、Python语言

199. parser：访问Python解析树

200. ast：抽象句法树

201. symtable：访问编译器符号表

202. symbol：Python解析树中的常量

203. token：Python解析树中的常量

204. keyword：Python关键字测试

205. tokenize：Python源文件分词

206. tabnany：模糊缩进检测

207. pyclbr：Python类浏览支持

208. py_compile：编译Python源文件

209. compileall：按字节编译Python库

210. dis：Python字节码的反汇编器

211. pickletools：序列化开发工具

27、其它

212. formatter：通用格式化输出

28、Windows相关

213. msilib：读写Windows Installer文件

214. msvcrt：MS VC++ Runtime的有用程序

215. winreg：Windows注册表访问

216. winsound：Windows声音播放接口

29、Unix相关

217. posix：最常用的POSIX调用

218. pwd：密码数据库

219. spwd：影子密码数据库

220. grp：组数据库

221. crypt：Unix密码验证

222. termios：POSIX风格的tty控制

223. tty：终端控制函数

224. pty：伪终端工具

225. fcntl：系统调用fcntl()和ioctl()

226. pipes：shell管道接口

227. resource：资源可用信息

228. nis：Sun的NIS的接口

229. syslog：Unix syslog程序库

本文转自：https://www.toutiao.com/a6611104093169517070/?tt_from=weixin&utm_campaign=client_share&wxshare_count=1×tamp=1543192963&app=news_article&utm_source=weixin&iid=51711240216&utm_medium=toutiao_android&group_id=6611104093169517070