Python模块

模块(modue)的概念：

在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。
为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中一个.py文件就称之为一个模块（Module）。
使用模块有什么好处？
1、最大的好处是大大提高了代码的可维护性。
2、其次，编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。我们在编写程序的时候，也经常引用其他模块，包括Python内置的模块和来自第三方的模块。
所以，模块一共三种：

• python标准库
• 第三方模块
• 应用程序自定义模块

另外，使用模块还可以避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中，因此，我们自己在编写模块时，不必考虑名字会与其他模块冲突。但是也要注意，尽量不要与内置函数名字冲突。

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模块导入方法

1 import 语句

import module1[, module2[,... moduleN]

import time,random,numpy,sys

当我们使用import语句的时候，Python解释器是怎样找到对应的文件的呢？答案就是解释器有自己的搜索路径，存在sys.path 里。

['D:\\360Downloads\\Python编程\\老男孩python全栈\\Python基础到进阶\\Python模块',
 'D:\\360Downloads\\Python编程\\老男孩python全栈',
 'C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\python36.zip',
 'C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\DLLs', 
'C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib', 
'C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36', 
'C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Roaming\\Python\\Python36\\site-packages', 
'C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\site-packages',
 'C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\site-packages\\baidu_aip-2.2.4.0-py3.6.egg',
 'C:\\Program Files\\JetBrains\\PyCharm 2018.1.1\\helpers\\pycharm_matplotlib_backend']

第一条路径值当前直接执行文件的路径

2 from…import ...  语句

同级目录下：

 

----------------------------------------bin.py
from cal import multi

print(multi(2,3,4,5,6))

----------------------------------------cal.py
def multi(*args):
    ss=1
    for i in args:
        ss = ss*i
    return ss


#############bin.py 和 cal.py 在同一级目录下

同级目录导入自定义模块

不同级目录：

 

----------------------------------bin.py
from my_module import main
    
main.run()

----------------------------------my_module/main.py
from my_module import mod1

def run():
    print(mod1.upper_str("xiong"))

-----------------------------------my_module/mod1.py
def upper_str(s):
    return s.upper()

sys.path 只有执行文件所在的路径

注意：不能直接在 main.py  中  import mod1。因为sys.path ---> 列表路径中没有main.py 的路径，解决办法是向 sys.path 路径中添加想要导入模块的路径即可

3 向系统sys.path append路径

my_module 文件夹 和 web1 文件夹 同级别，都在Python模块文件夹下。bin.py 需要import demo1

import sys ,os
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
print(BASE_DIR) #D:\360Downloads\Python编程\老男孩python全栈\Python基础到进阶\Python模块
# print(sys.path)
sys.path.append(BASE_DIR)
# print(sys.path)
from web1 import demo1

print(demo1.add(2,3))

# print(__file__)
# #D:/360Downloads/Python编程/老男孩python全栈/Python基础到进阶/Python模块/my_module/bin.py
# #其实 __file__ 得到的是 bin.py,前面的路径都是pycharm自动加上去的--->os.path.abspath(__file__)
# print(os.path.abspath(__file__))

包(package)

如果不同的人编写的模块名相同怎么办？为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。

举个例子，一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块，一个xyz.py的文件就是一个名字叫xyz的模块。

现在，假设我们的abc和xyz这两个模块名字与其他模块冲突了，于是我们可以通过包来组织模块，避免冲突。方法是选择一个顶层包名：

                                           

引入了包以后，只要顶层的包名不与别人冲突，那所有模块都不会与别人冲突。现在，view.py模块的名字就变成了hello_django.app01.views，类似的，manage.py的模块名则是hello_django.manage。

请注意，每一个包目录下面都会有一个__init__.py的文件，这个文件是必须存在的，否则，Python就把这个目录当成普通目录(文件夹)，而不是一个包。__init__.py可以是空文件，也可以有Python代码，因为__init__.py本身就是一个模块，而它的模块名就是对应包的名字。

调用包就是执行包下的__init__.py文件

2种方法导入包里面的文件：

 

from web1.web2 import mysite
#from web1.web2.mysite import add
print(mysite.add(2,3))
#print(add(2,3))

from web1 import web2       #其实就是执行web2 中 __init__ 文件，唯一不支持web2.mysite.add() 的调用（不推荐用）

print(web2.mysite.add(2,3))     #报错

补充： 

from web1 import web2       #其实就是执行web2 中 __init__ 文件，唯一不支持web2.mysite.add() 的调用（不推荐用）

print(web2.mysite.add(2,3))     #报错


-------------------------在web2 的__init__.py 中加入下面代码可解决上述问题

from . import mysite

web2.mysite.add() 解决办法

注意点（important）

1--------------

在nod1里import  hello是找不到的，有同学说可以找到呀，那是因为你的pycharm为你把myapp这一层路径加入到了sys.path里面，所以可以找到，然而程序一旦在命令行运行，则报错。有同学问那怎么办？简单啊，自己把这个路径加进去不就OK啦：

import sys,os
BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)
import hello
hello.hello1()

2 --------------

if __name__=='__main__':
    main.run()    
    print('ok')

--->如果我们是直接执行某个.py文件的时候，该文件中那么”__name__ == '__main__'“是True，但是我们如果从另外一个.py文件通过import导入该文件的时候，这时__name__的值就是我们这个py文件的路径+ 名字而不是__main__。

这个功能用处：调试代码的时候，在”if __name__ == '__main__'“中加入一些我们的调试代码，我们可以让外部模块调用的时候不执行我们的调试代码，但是如果我们想排查问题的时候，直接执行该py文件，调试代码能够正常运行！

3----------------------　

##-------------cal.py
def add(x,y):
 
    return x+y
##-------------main.py
import cal      #from module import cal
 
def run():
 
    cal.add(1,2)
     
##--------------bin.py
from module import main
 
main.run()

# from module import cal 改成 from . import cal同样可以，这是因为bin.py是我们的执行脚本，
# sys.path里有bin.py的当前环境。即/Users/yuanhao/Desktop/whaterver/project/web这层路径，
# 无论import what ,  解释器都会按这个路径找。所以当执行到main.py时，import cal会找不到，因为
# sys.path里没有/Users/yuanhao/Desktop/whaterver/project/web/module这个路径，而
#  from  module/.  import cal 时，解释器就可以找到了。

注意

time模块(* * * *)

三种时间表示

在Python中，通常有这几种方式来表示时间：

• 时间戳(timestamp) ：         通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。
• 格式化的时间字符串
• 元组(struct_time)   ：         struct_time结构化时间元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)

import time
 
# 1 time() :返回当前时间的时间戳
time.time()  #1473525444.037215
 
#----------------------------------------------------------
 
# 2 localtime([secs])
# 将一个时间戳转换为当前时区的struct_time。secs参数未提供，则以当前时间为准。
time.localtime() #time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=9, tm_mday=11, tm_hour=0,
# tm_min=38, tm_sec=39, tm_wday=6, tm_yday=255, tm_isdst=0)
time.localtime(1473525444.037215)
 
#----------------------------------------------------------
 
# 3 gmtime([secs]) 和localtime()方法类似，gmtime()方法是将一个时间戳转换为UTC时区（0时区）的struct_time。
 
#----------------------------------------------------------
 
# 4 mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。
print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0
 
#----------------------------------------------------------
 
# 5 asctime([t]) : 把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式：'Sun Jun 20 23:21:05 1993'。
# 如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。
print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 2016
 
#----------------------------------------------------------
 
# 6 ctime([secs]) : 把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化为time.asctime()的形式。如果参数未给或者为
# None的时候，将会默认time.time()为参数。它的作用相当于time.asctime(time.localtime(secs))。
print(time.ctime())  # Sun Sep 11 00:46:38 2016
 
print(time.ctime(time.time()))  # Sun Sep 11 00:46:38 2016
 
# 7 strftime(format[, t]) : 把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和
# time.gmtime()返回）转化为格式化的时间字符串。如果t未指定，将传入time.localtime()。如果元组中任何一个
# 元素越界，ValueError的错误将会被抛出。
print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56
 
# 8 time.strptime(string[, format])
# 把一个格式化时间字符串转化为struct_time。实际上它和strftime()是逆操作。
print(time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X'))
 
#time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6,
#  tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1)
 
#在这个函数中，format默认为："%a %b %d %H:%M:%S %Y"。
 
 
# 9 sleep(secs)
# 线程推迟指定的时间运行，单位为秒。
 
# 10 clock()
# 这个需要注意，在不同的系统上含义不同。在UNIX系统上，它返回的是“进程时间”，它是用秒表示的浮点数（时间戳）。
# 而在WINDOWS中，第一次调用，返回的是进程运行的实际时间。而第二次之后的调用是自第一次调用以后到现在的运行
# 时间，即两次时间差。

        

import datetime

t = datetime.datetime.now()
print(t)        #2019-05-15 14:47:03.835569

random模块(* *)

import random
 
print(random.random())#(0,1)----float
 
print(random.randint(1,3))  #[1,3]
 
print(random.randrange(1,3)) #[1,3)
 
print(random.choice([1,'23',[4,5]]))#23
 
print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))#[[4, 5], '23']
 
print(random.uniform(1,3))#1.927109612082716
 
 
item=[1,3,5,7,9]
random.shuffle(item)
print(item)

def v_code():
    ret=""
    for i in range(4):
        num=random.randint(0,9)
        numTostr = random.randint(65, 122)
        while numTostr in [91,92,93,94,95,96]:
            numTostr = random.randint(65,122)
        alf=chr(numTostr)
        s=str(random.choice([num,alf]))
        ret+=s
    return ret
    
print(v_code())

验证码

os模块(* * * *)

os模块是与操作系统交互的一个接口

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cd
os.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 dirname
os.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 dirname
os.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（获取文件大小，创建时间，最近访问访问，最近修改时间）
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"\r\n",Linux下为"\n"
os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
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False
os.path.isabs(path)  如果path是绝对路径，返回True
os.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
os.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

a = "D:/360Downloads/Python编程/老男孩python全栈/Python基础到进阶"
b = "Python模块/os模块/demo1.py"
print(os.path.join(a,b))

sys模块(* * *)

sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径（用途：使input()不必在程序运行过程中输入）
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（程序兼容性）
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

进度条：

import sys,time
for i in range(10):
    sys.stdout.write('#')       #向屏幕中显示#，不是每一次都显示一个#而是放在一个缓存中 全部加载完成后一次打印到屏幕  
    time.sleep(1)
    sys.stdout.flush()        #刷新

json(* * * * *)

之前我们学习过用eval()内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

import json
x="[null,true,false,1]"
print(eval(x))
print(json.loads(x))

什么是序列化？

我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。

序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。

反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

View Code

json

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

#----------------------------序列化
import json
 
dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#<class 'dict'>
 
j=json.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'str'>
 
 
f=open('序列化对象','w')
f.write(j)  #-------------------等价于json.dump(dic,f)
f.close()
#-----------------------------反序列化<br>
import json
f=open('序列化对象')
data=json.loads(f.read())#  等价于data=json.load(f)

####推荐使用 json.loads()  和  json.dumps()

import json
#dct="{'1':111}"#json 不认单引号
#dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{'one': 1}

dct='{"1":"111"}'
print(json.loads(dct))

#conclusion:
#        无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads

注意

提醒：json格式不认 ' ' 单引号

pickle

##----------------------------序列化
import pickle
 
dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
 
print(type(dic))#<class 'dict'>
 
j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))    #<class 'bytes'> pickle.dumps() 序列化为字节，人为不可读但计算机认识
 
 
f=open('序列化对象_pickle','wb')    #注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
f.write(j)  #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)
 
f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open('序列化对象_pickle','rb')
 
data=pickle.loads(f.read())#  等价于data=pickle.load(f)
 
 
print(data['age'])    

Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。

pickle能序列化很多类型（除了一般的数据类型外还可以序列化函数、类等）

shelve模块(* * *)

shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写；key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型

import shelve
 
f = shelve.open(r'shelve.txt')
 
# f['stu1_info']={'name':'alex','age':'18'}
# f['stu2_info']={'name':'alvin','age':'20'}
# f['school_info']={'website':'oldboyedu.com','city':'beijing'}
#
#
# f.close()
 
print(f.get('stu_info')['age'])

xml模块(* * *)

xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，但json使用起来更简单，不过，古时候，在json还没诞生的黑暗年代，大家只能选择用xml呀，至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。

xml的格式如下，就是通过<>节点来区别数据结构的:

<?xml version="1.0"?>
<data>
    <country name="Liechtenstein">
        <rank updated="yes">2</rank>
        <year>2008</year>
        <gdppc>141100</gdppc>
        <neighbor name="Austria" direction="E"/>
        <neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
    </country>
    <country name="Singapore">
        <rank updated="yes">5</rank>
        <year>2011</year>
        <gdppc>59900</gdppc>
        <neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
    </country>
    <country name="Panama">
        <rank updated="yes">69</rank>
        <year>2011</year>
        <gdppc>13600</gdppc>
        <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
        <neighbor name="Colombia" direction="E"/>
    </country>
</data>

xml数据

xml协议在各个语言里的都 是支持的，在python中可以用以下模块操作xml： import xml.etree.ElementTree as ET

import xml.etree.ElementTree as ET
 
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
print(root.tag)
 
#遍历xml文档
for child in root:
    print(child.tag, child.attrib)
    for i in child:
        print(i.tag,i.text)
 
#只遍历year 节点
for node in root.iter('year'):
    print(node.tag,node.text)
#---------------------------------------

import xml.etree.ElementTree as ET
 
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
 
#修改
for node in root.iter('year'):
    new_year = int(node.text) + 1
    node.text = str(new_year)
    node.set("updated","yes")
 
tree.write("xmltest.xml")
 
 
#删除node
for country in root.findall('country'):
   rank = int(country.find('rank').text)
   if rank > 50:
     root.remove(country)
 
tree.write('output.xml')

对xml 增删改查

自己创建xml文档：

import xml.etree.ElementTree as ET
 
 
new_xml = ET.Element("namelist")
name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"})
sex = ET.SubElement(name,"sex")
sex.text = '33'
name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
age = ET.SubElement(name2,"age")
age.text = '19'
 
et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象
et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True)
 
ET.dump(new_xml) #打印生成的格式

创建xml文档

创建xml

configparser模块(* *)

来看一个好多软件的常见文档格式如下：

 

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