Python常用库

Python常用库

一、time：时间处理模块

import time

1.time.time()

time time() 返回当前时间的时间戳（1970纪元后经过的浮点秒数）。

import time
print(time.time())

运行结果

2.datetime.datetime()

import datetime

class datetime.datetime(year, month, day, hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0, tzinfo=None, *, fold=0)

• MINYEAR <= year <= MAXYEAR
• 1 <= month <= 12
• 1 <= day <= number of days in the given month and year
• 0 <= hour < 24
• 0 <= minute < 60
• 0 <= second < 60
• 0 <= microsecond < 1000000
  这是datetime.datetime参数的取值范围，如果设定的值超过这个范围，那么就会抛出ValueError异常。
  其中year，month，day是必须参数。

3.strftime() 和 strptime()

• 由datetime转换成字符串：datetime.strftime()
• 由字符串转换成datetime：datetime.datetime.strptime()

二、目录操作模块

1.获取当前工作目录

import sys
print(sys.path[0])

2.获取执行命令的位置

import os
print(os.getcwd())

3.路径拼接

import os
os.path.join('/Users/pangao', 'test.txt')
# /Users/pangao/test.txt'

4.路径拆分

• os.path.split() 函数：拆分路径

import os
os.path.split('/Users/pangao/test.txt')
# ('/Users/pangao/', 'test.txt')

• os.path.splitext()函数：直接获取文件扩展名

import os
os.path.splitext('/Users/pangao/test.txt')
# ('/Users/pangao/test', '.txt')

5.文件重命名

import os
os.rename('test.txt', 'test.py')    #重命名

6.删除文件

import os
os.remove('test.txt')    #删除

7.复制文件

import shutil
shutil.copyfile('test.txt', 'test.py')

8.遍历文件夹下的文件

• 方法1

import os
for filename in os.listdir('./'):
    print(filename)

• 方法2

import glob
for filename in glob.glob('*.py'):
    print(filename)

• 方法3

import os
for fpathe, dirs, fs in os.walk('./'):
    print(fpathe)
    print(dirs)
    print(fs)
    for f in fs:
        print(os.path.join(fpathe, f))

9.判断文件是否存在

import os
os.path.isfile('test.txt') # 如果不存在就返回False

10.判断目录是否存在

import os
os.path.exists(directory) #如果目录不存在就返回False

三、random：伪随机数生成器

1.导入库

import random

2.随机整数

from random import randint
randint(a,b)

返回随机整数 N, N满足 a <= N <= b。

四、collections模块

该模块实现了专门的容器数据类型，为Python的通用内置容器提供了替代方案。 以下几种类型用的很多：

• defaultdict (dict子类调用工厂函数来提供缺失值)
• Counter (用于计算可哈希对象的dict子类)
• deque (类似于列表的容器，可以从两端操作)
• namedtuple (用于创建具有命名字段的tuple子类的工厂函数)
• OrderedDict (记录输入顺序的dict)

1.defaultdict

2.Counter：计数器

(1)导入库

from collections import Counter

(2)Counter类创建

# 创建一个空的Counter类
c = Counter()  
# 从一个可迭代对象（list、tuple、dict、字符串等）创建
c = Counter(iterable) 

(3)计数器键值对的增删查

• 计数值的访问

c["计数键"]

• 计数器的更新

# 使用另一个可迭代对象更新
c.update(iterable)  

• 计数键的删除

del c["计数键"]

(4)计数器常用操作

• elements()
  返回一个迭代器，每个元素重复计数的个数。元素顺序是任意的。如果一个元素的计数小于1， elements() 就会忽略它。
• most_common([n])
  返回一个列表，提供 n 个频率最高的元素和计数。 如果没提供 n ，或者是 None ， most_common() 返回计数器中的 所有 元素。相等个数的元素顺序随机。
• subtract([iterable-or-mapping])
  从 迭代对象 或 映射对象 减去元素。像 dict.update() 但是是减去，而不是替换。输入和输出都可以是0或者负数。
  示例：

sum(c.values())  # 所有计数的总数
c.clear()  # 重置Counter对象，注意不是删除
list(c)  # 将c中的键转为列表
set(c)  # 将c中的键转为set
dict(c)  # 将c中的键值对转为字典
c.items()  # 转为(elem, cnt)格式的列表
Counter(dict(list_of_pairs))  # 从(elem, cnt)格式的列表转换为Counter类对象
c.most_common()[:-n:-1]  # 取出计数最少的n-1个元素
c += Counter()  # 移除0和负值

3.deque

4.namedtuple

5.OrderedDict

五、jieba：中文分词（第三方库）

1.导入库

import jieba

2.分词

1.cut

cut(sentence, cut_all=False, HMM=True)

sentence:需要分词的字符串
cut_all:用来控制是否采用全模式
HMM:用来控制是否使用 HMM 模型

2.lcut

lcut(需要分词的字符串)
lcut(*args, **kwargs)

直接返回分词结果列表。

六、WordCloud：词云可视化（第三方库）

import wordcloud
cy = wordcloud.WordCloud()                           # 生成词云对象     
cy.generate("wordcloud by Python")                   # 加载词云文本
cy.to_file("wordcloud.png")                          # 输出词云文件