python 基础第四天（模块 序列化）

模块，用一砣代码实现了某个功能的代码集合。 

类似于函数式编程和面向过程编程，函数式编程则完成一个功能，其他代码用来调用即可，提供了代码的重用性和代码间的耦合。而对于一个复杂的功能来，可能需要多个函数才能完成（函数又可以在不同的.py文件中），n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块。

如：os 是系统相关的模块；file是文件操作相关的模块

模块分为三种：

• 自定义模块
• 内置模块
• 开源模块

内置模块

一、os

用于提供系统级别的操作

os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录；相当于shell下cdos.curdir  返回当前目录: ('.')os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名：('..')os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录os.removedirs('dirname1')    若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推os.mkdir('dirname')    生成单级目录；相当于shell中mkdir dirnameos.rmdir('dirname')    删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirnameos.listdir('dirname')    列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印os.remove()  删除一个文件os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"os.linesep    输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'os.system("bash command")  运行shell命令，直接显示os.environ  获取系统环境变量os.path.abspath(path)  返回path规范化的绝对路径os.path.split(path)  将path分割成目录和文件名二元组返回os.path.dirname(path)  返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素os.path.basename(path)  返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素os.path.exists(path)  如果path存在，返回True；如果path不存在，返回Falseos.path.isabs(path)  如果path是绝对路径，返回Trueos.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回Falseos.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回Falseos.path.join(path1[, path2[, ...]])  将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间

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二、sys

用于提供对解释器相关的操作

sys.argv           命令行参数List，第一个元素是程序本身路径sys.exit(n)        退出程序，正常退出时exit(0)sys.version        获取Python解释程序的版本信息sys.maxint         最大的Int值sys.path           返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值sys.platform       返回操作系统平台名称sys.stdout.write('please:')val = sys.stdin.readline()[:-1]

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三、hashlib 

用于加密相关的操作，代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法

import md5hash = md5.new()hash.update('admin')print hash.hexdigest()

import shahash = sha.new()hash.update('admin')print hash.hexdigest()

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import hashlib

 

# ######## md5 ########

 

hash = hashlib.md5()

hash.update('admin')

print hash.hexdigest()

 

# ######## sha1 ########

 

hash = hashlib.sha1()

hash.update('admin')

print hash.hexdigest()

 

# ######## sha256 ########

 

hash = hashlib.sha256()

hash.update('admin')

print hash.hexdigest()

 

 

# ######## sha384 ########

 

hash = hashlib.sha384()

hash.update('admin')

print hash.hexdigest()

 

# ######## sha512 ########

 

hash = hashlib.sha512()

hash.update('admin')

print hash.hexdigest()

以上加密算法虽然依然非常厉害，但时候存在缺陷，即：通过撞库可以反解。所以，有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密。

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import hashlib

 

# ######## md5 ########

 

hash = hashlib.md5('898oaFs09f')

hash.update('admin')

print hash.hexdigest()

还不够吊？python 还有一个 hmac 模块，它内部对我们创建 key 和 内容 再进行处理然后再加密

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import hmac

h = hmac.new('wueiqi')

h.update('hellowo')

print h.hexdigest()

不能再牛逼了！！！

四  时间 模块

time & datetime模块

 1 #_*_coding:utf-8_*_ 2 __author__ = 'Alex Li' 3  4 import time 5  6  7 # print(time.clock()) #返回处理器时间,3.3开始已废弃 , 改成了time.process_time()测量处理器运算时间,不包括sleep时间,不稳定,mac上测不出来 8 # print(time.altzone)  #返回与utc时间的时间差,以秒计算\ 9 # print(time.asctime()) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",10 # print(time.localtime()) #返回本地时间 的struct time对象格式11 # print(time.gmtime(time.time()-800000)) #返回utc时间的struc时间对象格式12 13 # print(time.asctime(time.localtime())) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",14 #print(time.ctime()) #返回Fri Aug 19 12:38:29 2016 格式, 同上15 16 17 18 # 日期字符串 转成  时间戳19 # string_2_struct = time.strptime("2016/05/22","%Y/%m/%d") #将 日期字符串 转成 struct时间对象格式20 # print(string_2_struct)21 # #22 # struct_2_stamp = time.mktime(string_2_struct) #将struct时间对象转成时间戳23 # print(struct_2_stamp)24 25 26 27 #将时间戳转为字符串格式28 # print(time.gmtime(time.time()-86640)) #将utc时间戳转换成struct_time格式29 # print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.gmtime()) ) #将utc struct_time格式转成指定的字符串格式30 31 32 33 34 35 #时间加减36 import datetime37 38 # print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.94192539 #print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) )  # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-1940 # print(datetime.datetime.now() )41 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天42 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天43 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时44 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分45 46 47 #48 # c_time  = datetime.datetime.now()49 # print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换

五  random

ndom模块

随机数

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mport random

print random.random()

print random.randint(1,2)

print random.randrange(1,10)

生成随机验证码

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import random

checkcode = ''

for i in range(4):

    current = random.randrange(0,4)

    if current != i:

        temp = chr(random.randint(65,90))

    else:

        temp = random.randint(0,9)

    checkcode += str(temp)

print checkcode

六   json   模块 

1、json字符串转为字典

json.load / json.loads

两个方法功能类似，可选参数也相同，最大的区别在于，json.load方法接受的输入，即第一个参数，是包含json数据的文件对象，如open方法的返回对象，

json.loads接受的输入是json字符串，而非文件对象。从输入类型的区别也可以看出两者的使用场合。

可选参数包括是否需要转换整型、浮点型等数值的参数，还有一些复杂的功能，暂时没有用到，以后有机会再了解。

 

2、字典转换为json

json.dump / json.dumps

对应于load和loads，dump的第一个参数是对象字典，第二个参数是文件对象，可以直接将转换后的json数据写入文件，dumps的第一个参数是对象字典，其余都是可选参数。dump和dumps的可选参数相同，这些参数都相当实用，现将用到的参数记录如下：

七  re

re模块　　 

常用正则表达式符号

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'.'     默认匹配除\n之外的任意一个字符，若指定flag DOTALL,则匹配任意字符，包括换行

'^'     匹配字符开头，若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a","\nabc\neee",flags=re.MULTILINE)

'$'     匹配字符结尾，或e.search("foo$","bfoo\nsdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以

'*'     匹配*号前的字符0次或多次，re.findall("ab*","cabb3abcbbac")  结果为['abb', 'ab', 'a']

'+'     匹配前一个字符1次或多次，re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果['ab', 'abb']

'?'     匹配前一个字符1次或0次

'{m}'   匹配前一个字符m次

'{n,m}' 匹配前一个字符n到m次，re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果'abb', 'ab', 'abb']

'|'     匹配|左或|右的字符，re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果'ABC'

'(...)' 分组匹配，re.search("(abc){2}a(123|456)c", "abcabca456c").group() 结果 abcabca456c

 

 

'\A'    只从字符开头匹配，re.search("\Aabc","alexabc") 是匹配不到的

'\Z'    匹配字符结尾，同$

'\d'    匹配数字0-9

'\D'    匹配非数字

'\w'    匹配[A-Za-z0-9]

'\W'    匹配非[A-Za-z0-9]

's'     匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+","ab\tc1\n3").group() 结果 '\t'

 

'(?P<name>...)' 分组匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city") 结果{'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'}

　　

最常用的匹配语法

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re.match 从头开始匹配

re.search 匹配包含

re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回

re.splitall 以匹配到的字符当做列表分隔符

re.sub      匹配字符并替换

反斜杠的困扰
与大多数编程语言相同，正则表达式里使用"\"作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符"\"，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\\\"：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r"\\"表示。同样，匹配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。有了原生字符串，你再也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。

 

仅需轻轻知道的几个匹配模式

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re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）

M(MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）

S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为

　　

re.match()从开头开始匹配string。 
re.search()从anywhere 来匹配string。