「Python 基础」常用模块

1. 内建模块

• 内建模块，无需安装和配置即可使用；

datetime

处理日期和时间的模块；

# 前一个 datetime 是模块，后一个是类
from datetime import datetime

now()

>>> datetime.now()
datetime.datetime(2020, 11, 22, 10, 42, 2, 59763)

datetime()

>>> dt = datetime(2020, 11, 22, 10, 30)
>>> dt
datetime.datetime(2020, 11, 22, 10, 30)

timestamp

1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC+00:00 时区的时刻为epoch time(新纪元时间)，当前时间是相对于epoch time的秒数，称为timestamp；

timestamp的值与时区无关；

>>> dt = datetime(2020, 11, 22, 10, 30)
# datetime 转 timestamp
>>> t = dt.timestamp()
# timestamp 转 datetime 本地时间
>>> dt = datetime.fromtimestamp(t)
# timestamp 转 datetime utc 时间
>>> dt_utc = datetime.utcfromtimestamp(t)

strptime()

str转datetime 时间格式；

>>> cday = datetime.strptime('2020-11-22 10:20:20', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

strftime()

datetime 转 str；

>>> datetime.now().strftime('%a,%b %d %H:%M')
'Sun,Nov 22 11:38'

timedelta

>>> from datetime import timedelta
# 减 2天 2 小时
>>> datetime.now() - timedelta(days=2, hours=2)
datetime.datetime(2020, 11, 20, 9, 41, 8, 544137)

timezone

通过 timedelta 创建 timezone；

>>> from datetime import timezone
# 创建时区 UTC+8:00
>>> tz_utc_8 = timezone(timedelta(hours=8))
>>> dt = datetime.now()
# 强制设置时区 为 UTC+8
>>> dt = dt.replace(tzinfo=tz_utc_8)
datetime.datetime(2020, 11, 22, 12, 4, 41, 559771, tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(seconds=28800)))

时区转换

utcnow() 可以获得当前 UTC 时间，给 UTC 时间设置好时区后，利用 astimezone() 可以转换任意时区的时间；

>>> utc_now = datetime.utcnow().replace(tzinfo=timezone.utc)
>>> utc_8_now = utc_now.astimezone(timezone(timedelta(hours=8)))
>>> utc_9_now = utc_8_now.astimezone(timezone(timedelta(hours=9)))

不是必须从 UTC+0:00 时区转换到其他时区，任何带有时区的时间都可以正确的转换；

collections

内建模块集合；

namedtuple()

namedtuple() 可以用来创建一个 tuple 对象，并规定 tuple 元素的个数，从而使用属性而不是索引的方式应用元素；

>>> rom collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p[0]
1

Point 对象是 tuple 对象的子类；

deque

实现来高效插入和删除（相对 list，list 是线性存储）的双向列表；

>>> from collections import deque
>>> q = deque(['a', 'b', 'c'])
>>> q.append('x')
>>> q.appendleft('y')
>>> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

append 和 pop 操作列表的末尾；
appendleft 和 popleft 操作列表的开头；

defaultdict

含默认值的dict，与dict的使用相同；

>>> from collections import defaultdict
# 默认值使用函数设置
>>> dd = defaultdict(lambda :'N/A')
>>> dd['key']
'N/A'

OrderedDict

以Key插入的顺序排序的dict；

>>> OrderedDict(a=1, b=2, c=3)
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

FIFO

from collections import OrderedDict


class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
    def __init__(self, capacity):
        super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
        self._capacity = capacity

    def __setitem__(self, key, value):

        containKey = 1 if key in self else 0
        print(len(self))
        if len(self) - containKey >= self._capacity:
            last = self.popitem(last=False)
            print('remove:', last)
        if containKey:
            del self[key]
            print('set:', (key, value))
        else:
            print('add:', (key, value))
        OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

ChainMap

将多个dict对象串起来，在查找的时候，实际按照内部dict顺序一次查找；

from argparse import Namespace
from collections import ChainMap
import os, argparse

defauts = {'user': 'guest', 'color': 'red'}

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u', '--user')
parser.add_argument('-c', '--color')
namespace = parser.parse_args()
command_line_args = {k: v for k, v in vars(namespace).items() if v}
# 查找时，现在 command_line_args 中查找，如果没有，再在 os.environ 查找，最后时 defaults
combined_args = ChainMap(command_line_args, os.environ, defauts)

print('color=%s' % combined_args['color'])
print('user=%s' % combined_args['user'])

Counter

计数器，实际也是一个dict子类；

from collections import Counter
c = Counter

# 手动统计
for ch in 'programing':
    c[ch]=c[ch]+1

# 自动添加
c.update('hello')

base64

Base64是一种任意二进制到文本字符串的编码方法，常用于小段URL，Cookie，数字签名等；

对二进制数据，每 3 字节一组，按没 6 bit 分为 4 组，从 64 个预设好的字符找到对应编码，不足 3 字节的末尾加一个或两个\x00，再在编码后的末尾加上 1 或 2 个=标记，解码时自动去掉；

>>> import base64
>>> base64.b64encode(b'binary\x00string')
b'YmluYXJ5AHN0cmluZw=='
>>> base64.b64decode(b'YmluYXJ5AHN0cmluZw==')
b'binary\x00string'
# 对比 urlsafe，将 + 和 / 分别变成 - 和 _
>>> base64.b64encode(b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff')
b'abcd++//'
>>> base64.urlsafe_b64encode(b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff')
b'abcd--__'
>>> base64.urlsafe_b64decode(b'abcd--__')
b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff'

url中=也需要去掉；

struct

用来处理bytes与其他二进制数据的转换；

>>> n = 10240099
>>> b1 = (n & 0xff000000) >> 24
>>> b2 = (n & 0xff0000) >> 16
>>> b3 = (n & 0xff00) >> 8
>>> b1 = (n & 0xff)
>>> bs = bytes([b1, b2, b3, b4])
>>> bs
b'\x00\x9c@c'

>>> import struct
>>> struct.pack('>I', 10240099)
b'\x00\x9c@c'

>>> struct.unpack('>I', b'\x00\x9c@c')
10240099

• >，表示字节顺序是 big-endian，即网络序，I表示 4 字节无符号整数；

• struct 模块定义的数据类型

hashlib

摘要算法

又叫哈希算法，散列算法，通过一个函数，把任意长度的数据转换成一个长度固定的数据串（通常是 16 进制字符串）；

>>> import hashlib
>>> md5 = hashlib.md5()
# 可分多次调用 update
>>> md5.update('how to use md5 in '.encode('utf-8'))
>>> md5.update('python hashlib?'.encode('utf-8'))
# 提取 16 进制摘要
>>> print(md5.hexdigest())
d26a53750bc40b38b65a520292f69306

sha1、sha256、sha512的调用方式与md5完全一致，它们更加安全，但更慢，所得摘要更长；

碰撞

两个不同的数据通过某个摘要算法得到了相同的摘要，叫做碰撞，这是有可能的（因为任何摘要算法都是把无限的数据集合映射到有限的集合中）；

摘要的应用

用于生成密文的口令存储于数据库；

经过混入salt和唯一且不可修改的ID，再求哈希值，这样存储会更安全；

摘要算法不是用来加密的，因为无法反推明文，只是用于防篡改的；

hmac

Keyed-Hashing for Message Authentication；

通过标准的算法，把key混入计算过程；

>>> import hmac
>>> message = b'hello world'
>>> key = b'secret'
>>> h = hmac.new(key, message, digestmod='MD5')
# 如果 message 很长，可以分多次调用 h.update(msg)
>>> h.hexdigest()
'78d6997b1230f38e59b6d1642dfaa3a4'

itertools

用于操作迭代对象的函数；

count(n)

创建一个无限迭代器，起始于n，每次加 1；

import itertools
# 自然数
natuals = itertools.count(1)

cycle(list)

创建一个无限迭代器，无限重复传入的序列；

# 无限重复'A','B','C'
cs = itertools.cycle('ABC')

repeat(item)

创建一个无限迭代器，无限重复传入的一个元素，第二个参数可以限定重复的次数；

ns = itertools.repeat(123, 3)

takewhile()

传入一个筛选函数，用来截取子序列；

与filter不同，当函数条件第一次不满足后，不再继续迭代；

调用所得是一个 itertools.takewhile 迭代对象；

>>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x<=10, natuals)
>>> list(ns)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

chain()

将一组迭代对象串联起来；

cn = itertools.chain('ABC', 'XYZ')

groupby()

把相邻的重复元素调出分到一组，group是itertools._grouper迭代对象；

>>> for key, group in itertools.groupby('aaabbbccaaa', lambda c: c.upper()):
...     print(key, list(group))
...
A ['a', 'a', 'a']
B ['b', 'b', 'b']
C ['c', 'c']
A ['a', 'a', 'a']

可以传入一个函数座位第二参数，元素通过函数处理后再作用于groupby；

圆周率

def pi(N):
    ' 计算pi的值 '
    # step 1: 创建一个奇数序列: 1, 3, 5, 7, 9, ...
    natuals = itertools.count(1)
    odd = filter(lambda x: x % 2 > 0, natuals)
    # step 2: 取该序列的前N项: 1, 3, 5, 7, 9, ..., 2*N-1.
    odd = itertools.takewhile(lambda x: (x + 1) // 2 <= N, odd)
    # step 3: 添加正负符号并用4除: 4/1, -4/3, 4/5, -4/7, 4/9, ...
    items = map(lambda x: (4 / (x if (((x + 1) // 2) % 2 > 0) else (0 - x))),
                odd)
    # step 4: 求和:
    return sum(items)

contextlib

只要实现了上下文管理，任何对象都可以使用with语句；

__enter__ 和 __exit__

class Query(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __enter__(self):
        print('begin')
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        if exc_type:
            print('Error')
        else:
            print('End')

    def query(self):
        print('query info about %s...' % self.name)


with Query('bob') as q:
    q.query()

使用with语句时，自动调用 __enter__ 和 __exit__；

@contextmanager

class Query2(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def query(self):
        print('query info about %s...' % self.name)


@contextmanager
def create_query(name):
    print('begin')
    q = Query2(name)
    yield q
    print('end')


with create_query('bob') as q:
    q.query()

with语句会先执行yield之前的语句，yield调用会执行with语句内部的语句，最后执行yield之后的语句；

closing

closing是一个经过@contextmanager装饰的generator；

@contextmanager
def closing(thing):
    try:
        yield thing
    finally:
        thing.close()

针对 Python 中读写资源使用完一定要正确关闭的问题，更简单的方式是使用 closing；

from contextlib import closing
from urllib.request import urlopen
# closing 将 没有实现上下文管理的对象变为上下文对象
with closing(urlopen('https://www.python.org')) as page:
    for line in page:
        print(line)

urllib

用于操作URL；

GET

from urllib import request

req = request.Request('http://dict.youdao.com/w/odd/#keyfrom=dict2.top')
# 模拟 iphone OS 8.0 发起请求
req.add_header(
    'User-Agent',
    'Mozilla/6.0 (iPhone; CPU iPhone OS 8_0 like Mac OS X) AppleWebKit/536.26 (KHTML, like Gecko) Version/8.0 Mobile/10A5376e Safari/8536.25'
)
with request.urlopen(req) as f:
    data = f.read()
    print('status:', f.status, f.reason)
    for k, v in f.getheaders():
        print(f'{k}: {v}')
    print('data:'.data.decode('utf-8'))

POST

email = 'aaa.foxmail.com'
pwd = 'xxxxxx'
login_data = parse.urlencode([
    ('username', email), ('password', pwd), ('entry', 'mweibo'),
    ('client_id', ''), ('savestate', '1'), ('ec', ''),
    ('pagerefer',
     'https://passport.weibo.cn/signin/welcome?entry=mweibo&r=http%3A%2F%2Fm.weibo.cn%2F'
     )
])

req = request.Request('https://passport.weibo.cn/sso/login')
# Origin 说明请求从哪里发起的，包括，且仅仅包括协议和域名
req.add_header('Origin', 'https://passport.weibo.cn')
# User-Agent 表示 HTTP 客户端程序的信息
req.add_header(
    'User-Agent',
    'Mozilla/6.0 (iPhone; CPU iPhone OS 8_0 like Mac OS X) AppleWebKit/536.26 (KHTML, like Gecko) Version/8.0 Mobile/10A5376e Safari/8536.25'
)
# Referer 表示 请求中 URI 的原始获取方
req.add_header(
    'Referer',
    'https://passport.weibo.cn/signin/login?entry=mweibo&res=wel&wm=3349&r=http%3A%2F%2Fm.weibo.cn%2F'
)

# data 参数以 bytes 传入
with request.urlopen(req, data=login_data.encode('utf-8')) as f:
    print('Status:', f.status, f.reason)
    for k, v in f.getheaders():
        print('%s: %s' % (k, v))
    print('Data:', f.read().decode('utf-8'))

Handler

通过代理访问；

proxy_handler = urllib.request.ProxyHandler({'http': 'http://www.example.com:3128/'})
proxy_auth_handler = urllib.request.ProxyBasicAuthHandler()
proxy_auth_handler.add_password('realm', 'host', 'username', 'password')
opener = urllib.request.build_opener(proxy_handler, proxy_auth_handler)
with opener.open('http://www.example.com/login.html') as f:
    pass

XML

DOM

把整个XML读入内存，解析为树，占内存大，解析慢；

SAX

流模式，占内存小，解析块，需要自己处理事务；

from xml.parsers.expat import ParserCreate


class DefaultSaxHandler(object):
    def start_element(self, name, attrs):
        print('sax:start_element: %s, attrs: %s' % (name, str(attrs)))

    def end_element(self, name):
        print('sax:end_element: %s' % name)

    def char_data(self, text):
        print('sax:char_data: %s' % text)


xml = r'''

    
Python
    
Ruby

'''

handler = DefaultSaxHandler()
parser = ParserCreate()
parser.StartElementHandler = handler.start_element
parser.EndElementHandler = handler.end_element
# 可能会被分为多次调用，需要在 EndElementHandler 处合并
parser.CharacterDataHandler = handler.char_data
parser.Parse(xml)

通过 start 找到需要的节点，把节点数据保存起来，在 end 处对数据合并并做处理；

HTMLParser

编写搜索引擎，先爬取目标网页，然后解析页面，获取内容；

HTML是XML的子集，是不严谨的XML；

解析HTML的方式与SAX解析XML类似，自定义继承自HTMLParser的类，实现相关事件的相应；

from html.parser import HTMLParser


class MyHTMLParser(HTMLParser):
    def handle_starttag(self, tag, attrs):
        print('<%s>' % tag)

    def handle_endtag(self, tag):
        print('' % tag)

    def handle_startendtag(self, tag, attrs):
        print('<%s/>' % tag)

    def handle_data(self, data):
        print(data)

    def handle_comment(self, data):
        print('')

    def handle_entityref(self, name):
        print('&%s;' % name)

    def handle_charref(self, name):
        print('&#%s;' % name)


parser = MyHTMLParser()
parser.feed('''



    
Some html HTML tutorial...
END
''')

feed()可以分多次调用；

2. 第三方模块

PyPI

the Python Package Index，所有第三方模块都会在此注册；

Pillow

官方文档

$ pip install pillow

操作图片

from PIL import Image, ImageFilter

# 打开一个jpg图像文件，注意是当前路径:
im = Image.open('test.jpg')
# 获得图像尺寸:
w, h = im.size
print('Original image size: %sx%s' % (w, h))
# 缩放到50%:
im.thumbnail((w//2, h//2))
print('Resize image to: %sx%s' % (w//2, h//2))
# 把缩放后的图像用jpeg格式保存:
im.save('thumbnail.jpg', 'jpeg')

# 应用模糊滤镜:
im2 = im.filter(ImageFilter.BLUR)
im2.save('blur.jpg', 'jpeg')

绘图

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter

import random

# 随机字母:
def rndChar():
    return chr(random.randint(65, 90))

# 随机颜色1:
def rndColor():
    return (random.randint(64, 255), random.randint(64, 255), random.randint(64, 255))

# 随机颜色2:
def rndColor2():
    return (random.randint(32, 127), random.randint(32, 127), random.randint(32, 127))

# 240 x 60:
width = 60 * 4
height = 60
image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))
# 创建Font对象，可以根据操作系统提供绝对路径
font = ImageFont.truetype('Arial.ttf', 36)
# 创建Draw对象:
draw = ImageDraw.Draw(image)
# 填充每个像素:
for x in range(width):
    for y in range(height):
        draw.point((x, y), fill=rndColor())
# 输出文字:
for t in range(4):
    draw.text((60 * t + 10, 10), rndChar(), font=font, fill=rndColor2())
# 模糊:
image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
image.save('code.jpg', 'jpeg')

requests

比urllib方便丰富的网络资源访问模块；

$ pip install requests

import requests
r = requests.get('https://www.douban.com/')
# 返回状态码
r.status_code
# 返回内容
r.text
# 带参请求，传一个 dict 给 params
r = requests.get('https://www.douban.com/search', params={'q': 'python', 'cat': '1001'})
# 获取编码
r.encoding
# 获取 bytes 对象的响应内容
r.content
# 直接获取 JSON 类型的响应内容
r.json()
# 需要传入 HTTP Header 时，传入一个 dict 给 headers
r = requests.get('https://www.douban.com/', headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit'})
# POST 请求只需将 get 变为 post，data 参数以 dict 传入
r = requests.post('https://accounts.douban.com/login', data={'form_email': '[email protected]', 'form_password': '123456'})
# 默认使用 application/x-www-form-urlencoded 对 POST 数据编码，如需传递 JSON 数据，可直接使用 json 传入
r = requests.post(url, json={'key': 'value'})

# 上传文件
upload_files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
r = requests.post(url, files=upload_files)

# 响应头
r.headers
# 获取指定 cookie
r.cookies['ts']

# 以 dict 传入 cookies
r = requests.get(url, cookies={'token':'xxxxxx', 'status': 'working'})

# 2.5秒后超时
r = requests.get(url, timeout=2.5)

chardet

对未知编码的 bytes 进行编码猜测（通过特征字符的判断）；

pip install chardet

>>> chardet.detect(b'Hello world')
{'encoding': 'ascii', 'confidence': 1.0, 'language': ''}

psutil

process and system utilities，跨平台系统监控模块；

pip install psutil

CPU

import psutil
# CPU逻辑数量
psutil.cpu_count()
# CPU物理核心
psutil.cpu_count(logical=False)
# CPU的用户／系统／空闲时间
psutil.cpu_times()
# CPU 使用率
psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True)

Memory

# 物理内存信息
psutil.virtual_memory()
# 交换区信息
psutil.swap_memory()

Disk

# 磁盘分区信息
psutil.disk_partitions()
# 磁盘使用情况
psutil.disk_usage('/')
# 磁盘 IO
psutil.disk_io_counters()

Network

# 获取网络读写字节／包的个数
psutil.net_io_counters()
# 获取网络接口信息
psutil.net_if_addrs()
# 获取网络接口状态
psutil.net_if_stats()
网络连接信息
psutil.net_connections()

process

# 所有进程ID
psutil.pids()
# 获取指定进程ID=3776，其实就是当前Python交互环境
p = psutil.Process(3776)
# 进程名称
p.name()
# 进程exe路径
p.exe()
# 进程工作目录
p.cwd()
# 进程启动的命令行
p.cmdline()
# 父进程ID
p.ppid()
# 父进程
p.parent()
# 子进程列表
p.children()
# 进程状态
p.status()
# 进程用户名
p.username()
# 进程创建时间
p.create_time()
# 进程终端
p.terminal()
# 进程使用的CPU时间
p.cpu_times()
# 进程使用的内存
p.memory_info()
# 进程打开的文件
p.open_files()
# 进程相关网络连接
p.connections()
# 进程的线程数量
p.num_threads()
# 所有线程信息
p.threads()
# 进程环境变量
p.environ()
# 结束进程
p.terminate()
# 模拟 ps 命令效果，查看当前所有进程状态
psutil.test()

3. 图形界面模块

Tkinter

Tkinter 封装了访问 Tk 的接口，Tk 是一个图形库，使用 Tcl 语言开发，支持多操作系统，Tk 会调用操作系统提供本地 GUI 接口；

复杂的 GUI 用操作系统原生语言或库编写；

from tkinter import *
import tkinter.messagebox as messagebox


class Application(Frame):
    def __init__(self, master=None):
        Frame.__init__(self, master)
        self.pack()
        self.createWidgets()

    def createWidgets(self):
        self.nameInput = Entry(self)
        # 将 widget 加到父容器
        self.nameInput.pack()
        # 点击触发 hello
        self.alertButton = Button(self, text='Hello', command=self.hello)
        self.alertButton.pack()

    def hello(self):
        name = self.nameInput.get() or 'world'
        messagebox.showinfo('Message', 'Hello, %s' % name)


app = Application()
# 设置窗口标题
app.master.title('Hello World')
# 主消息循环
app.mainloop()

turtle

Turtle graphics，一种流行的玩具编程方式，详见 官方文档；

def draw_star(x, y):
    pu()
    goto(x, y)
    pd()
    # set heading: 0
    seth(0)
    for i in range(5):
        fd(40)
        rt(144)


for x in range(0, 250, 50):
    draw_star(x, 0)

done()

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• 上一篇：「Python 基础」进程与线程
• 专栏：《Python 基础》

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