python常用库（二）

python常用库

4、sys库

4.1、 命令行参数

• sys.argv: 这是一个包含命令行参数的列表。当你在命令行中运行一个 Python 脚本时，sys.argv 中会包含脚本的名称以及任何传递给脚本的参数。

4.2、模块导入

• sys.modules: 这是一个字典，包含当前 Python 解释器中已加载的所有模块的信息。你可以使用它来查看已导入的模块或者手动添加模块。

4.3、退出程序

• sys.exit([arg]): 这个函数用于退出 Python 解释器。你可以选择传递一个整数参数给 sys.exit，作为退出状态码。通常情况下，0 表示成功退出，非零值表示出错。

4.4、标准输入输出

• sys.stdin, sys.stdout, sys.stderr: 这些变量分别代表标准输入、标准输出和标准错误流。你可以重定向这些流来进行输入输出的操作。

4.5、系统相关信息

• sys.platform: 这个变量包含当前系统的平台信息，例如 'win32'、'linux' 等。
• sys.version: 这是一个字符串，包含当前 Python 解释器的版本信息。
• sys.path: 这是一个包含模块搜索路径的列表。你可以通过修改 sys.path 来添加或删除模块搜索路径。

4.6、内存管理

• sys.getsizeof(obj): 这个函数返回对象 obj 占用的内存大小，单位为字节。

4.7、其他功能

• sys.setrecursionlimit(limit): 设置递归调用的最大深度限制。
• sys.getrecursionlimit(): 返回当前递归调用的最大深度限制。
• sys.getdefaultencoding(): 返回 Python 解释器默认的字符编码。

5、collections库

5.1、Counter 计数器

• Counter 类是用来统计可迭代对象中元素出现次数的工具。你可以使用 Counter 类创建一个计数器对象，并通过方法如 most_common() 来获取出现次数最多的元素。

  from collections import Counter
  
  # 创建计数器对象
  word_counts = Counter(['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple'])
  
  # 获取出现次数最多的元素
  # most_common(1) 表示要获取出现次数最多的第一个元素，也就是说，返回一个包含出现次数最多的元素及其出现次数的元组的列表。
  most_common_word = word_counts.most_common(1)
  print(most_common_word)  # Output: [('apple', 3)]
  

5.2、defaultdict 默认字典

• defaultdict 类是 dict 的子类，它允许你为字典的键设置默认值类型。当访问不存在的键时，defaultdict 会使用默认值类型创建一个新的键值对。

  from collections import defaultdict
  
  # 创建默认字典，指定默认值类型为列表
  fruit_inventory = defaultdict(list)
  
  # 添加水果库存信息
  fruit_inventory['apple'].append(10)
  fruit_inventory['banana'].append(20)
  fruit_inventory['apple'].append(5)
  
  print(fruit_inventory)  # Output: defaultdict(, {'apple': [10, 5], 'banana': [20]})
  

5.3、OrderedDict 有序字典

• OrderedDict 类是一种有序的字典，它会记住元素插入的顺序。与普通的字典不同，OrderedDict 的键值对会按照插入的顺序进行迭代。

  from collections import OrderedDict
  
  # 创建有序字典
  ordered_dict = OrderedDict()
  
  # 添加键值对，并保持插入顺序
  ordered_dict['a'] = 1
  ordered_dict['b'] = 2
  ordered_dict['c'] = 3
  
  print(ordered_dict)  # Output: OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
  

5.4、deque 双端队列

• deque 类是一种高效的双端队列数据结构，支持从队列两端进行快速的插入和删除操作。它比使用列表实现的队列更加高效，尤其是在频繁地从队列两端进行操作时。

  from collections import deque
  
  # 创建双端队列
  d = deque([1, 2, 3])
  
  # 从左侧添加元素
  d.appendleft(0)
  print(d)  # Output: deque([0, 1, 2, 3])
  
  # 从右侧弹出元素
  last_element = d.pop()
  print(last_element)  # Output: 3
  

5.5、namedtuple 命名元组

• namedtuple 函数可以用来创建具有命名字段的元组类型。与普通元组不同，命名元组的字段可以通过名称访问，使得代码更加清晰易懂。

  from collections import namedtuple
  
  # 创建命名元组类型
  Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
  
  # 创建具有命名字段的实例
  p = Point(x=1, y=2)
  
  print(p.x, p.y)  # Output: 1 2
  

5.6、ChainMap 链式映射

• ChainMap 类可以将多个字典或映射对象链接在一起，形成一个逻辑上的映射链。当查询键值对时，ChainMap 会按照参数列表中的顺序依次查找键值对，直到找到对应的键值对为止。因此，如果同一个键同时存在于多个映射对象中，ChainMap 会优先使用参数列表中排在前面的映射对象中的对应值。

  from collections import ChainMap
  
  # 创建两个字典
  dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
  dict2 = {'b': 3, 'c': 4}
  
  # 创建 ChainMap 对象
  chain_map = ChainMap(dict1, dict2)
  
  # 查询键值对
  value_a = chain_map['a']
  print(value_a)  # Output: 1
  
  value_b = chain_map['b']
  print(value_b)  # Output: 2，因为 ChainMap 会按照链的顺序查找，找到 dict1 中的键 'b'
  
  value_c = chain_map['c']
  print(value_c)  # Output: 4，因为 'c' 在 dict2 中
  

  # 更具体案例
  """
  在这个案例中，ChainMap 将默认设置和用户自定义设置链接在一起，当查询设置项时会按照链的顺序依次查找，如果用户自定义了某个设置项，则会优先使用用户自定义的值，否则使用默认设置中的值。
  """
  from collections import ChainMap
  
  # 定义两个字典，分别表示默认设置和用户自定义设置
  default_settings = {'theme': 'light', 'font_size': 12}
  user_settings = {'font_size': 14, 'show_line_numbers': True}
  
  # 创建 ChainMap 对象，将默认设置和用户设置链接在一起
  settings = ChainMap(user_settings, default_settings)
  
  # 获取设置项
  theme = settings['theme']
  print(theme)  # Output: 'light'，因为用户设置中没有 'theme' 键，所以会使用默认设置
  
  font_size = settings['font_size']
  print(font_size)  # Output: 14，因为用户设置中有 'font_size' 键，会优先使用用户设置中的值
  
  show_line_numbers = settings['show_line_numbers']
  print(show_line_numbers)  # Output: True，因为用户设置中有 'show_line_numbers' 键，并且值为 True
  
  # 添加新的设置项
  settings['line_spacing'] = 1.5
  
  print(settings)  # Output: ChainMap({'font_size': 14, 'show_line_numbers': True, 'line_spacing': 1.5}, {'theme': 'light', 'font_size': 12})
  

5.7、UserDict、UserList、UserString

• UserDict、UserList、UserString 是 collections 模块中的辅助类，它们分别用于创建自定义的字典、列表和字符串类。这些类可以作为基类来扩展和定制标准的字典、列表和字符串行为。

  from collections import UserDict
  
  # 创建自定义字典类
  class MyDict(UserDict):
      def __contains__(self, key):
          # 自定义 __contains__ 方法来判断键是否存在
          return key in self.data.keys() and self.data[key] > 0
  
  # 创建 MyDict 实例
  my_dict = MyDict({'a': 1, 'b': 2})
  
  # 判断键是否存在且值大于0
  print('a' in my_dict)  # Output: True，因为 'a' 存在且值为正数
  print('c' in my_dict)  # Output: False，因为 'c' 不存在
  

5.8、其他工具

• ChainMap 类还提供了一些方法如 new_child() 来创建新的映射链，maps 属性来获取所有映射对象的视图等。
• Counter 类除了统计计数外，还提供了诸如 subtract()、elements() 等方法来支持计数器的运算和操作。