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python基础五:模块

模块&包

模块(Module)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,在一个文件里的代码会越来越长,维护也越来越不易。为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放在不同的文件里,很多语言都采用这个组织代码的方式,在python中一个.py文件就称之为模块。
使用模块的好处:大大提高代码的可维护性。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。

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所以,模块一共三种:

  1. python标准库
  2. 第三方模块
  3. 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。

模块导入方法

1 import 语句

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

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。

['', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu', 
'/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages'] 
``` 
因此若像我一样在当前目录下存在与要引入模块同名的文件,就会把要引入的模块屏蔽掉。

### 2  from…import 语句

from modname import name1[, name2[, ... nameN]]

这个声明不会把整个modulename模块导入到当前的命名空间中,只会将它里面的name1或name2单个引入到执行这个声明的模块的全局符号表。

### 3  From…import* 语句

from modname import *

这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。大多数情况, Python程序员不使用这种方法,因为引入的其它来源的命名,很可能覆盖了已有的定义。

### 4 运行本质 

#1 import test
#2 from test import add
```  
无论1还是2,首先通过sys.path找到test.py,然后执行test脚本(全部执行),区别是1会将test这个变量名加载到名字空间,而2只会将add这个变量名加载进来。

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
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 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(path2[, path3[, ...]])  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

sys模块

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

小实例:进度条

import sys,time
for i in range(10):
    sys.stdout.write('#')
    time.sleep(1)
    sys.stdout.flush()

JSON模块

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。

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:
python基础五:模块

#----------------------------序列化
import json

dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#

j=json.dumps(dic)
print(type(j))#

f=open('序列化对象','w')
f.write(j)  #-------------------等价于json.dump(dic,f)
f.close()
#-----------------------------反序列化

import json
f=open('序列化对象')
data=json.loads(f.read())#  等价于data=json.load(f)

需要注意的是:

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

pickle模块

##----------------------------序列化
import pickle

dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}

print(type(dic))#

j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#

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。

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。(了解)

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:



    
        2
        2008
        141100
        
        
    
    
        5
        2011
        59900
        
    
    
        69
        2011
        13600
        
        
    

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

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')

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

re模块

python基础五:模块

import re

ret=re.findall('a..in','helloalvin')
print(ret)#['alvin']

ret=re.findall('^a...n','alvinhelloawwwn')
print(ret)#['alvin']

ret=re.findall('a...n$','alvinhelloawwwn')
print(ret)#['awwwn']

ret=re.findall('a...n$','alvinhelloawwwn')
print(ret)#['awwwn']

ret=re.findall('abc*','abcccc')#贪婪匹配[0,+oo]   
print(ret)#['abcccc']

ret=re.findall('abc+','abccc')#[1,+oo]
print(ret)#['abccc']

ret=re.findall('abc?','abccc')#[0,1]
print(ret)#['abc']

ret=re.findall('abc{1,4}','abccc')
print(ret)#['abccc'] 贪婪匹配

注意:前面的*,+,?等都是贪婪匹配,也就是尽可能匹配,后面加?号使其变成惰性匹配

ret=re.findall('abc*?','abcccccc')
print(ret)#['ab']

re.findall()

>>> re.findall('a|b','aliyunbooka')  #返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里
['a', 'b', 'a']

下面这种情况需要注意:

>>> re.findall('www.(baidu).com','awww.baidu.comb')
['baidu']

当规则中有分组时,findall会优先将分组中的元素放入列表,输出时也只输出分组中的元素。
如果需要输出匹配到的元素:

>>> re.findall('www.(?:baidu).com','awww.baidu.comb')
['www.baidu.com']

re.search()

函数会在字符串内查找模式匹配,只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配,则返回None。

>>> re.search('a','aliyun').group()
'a'

分组:

>>> ret=re.search('(?P\d{2})-(?P\w{3})','23-poe')
>>> ret.group('id')
'23'
>>> ret.group('name')
'poe'

re.match()

re.match('a','abc').group()     #同search,不过只在字符串开始处进行匹配

re.split()

ret=re.split('[ab]','abcd')     #先按'a'分割得到''和'bcd',在对''和'bcd'分别按'b'分割
print(ret)#['', '', 'cd']

re.sub()

ret=re.sub('\d','abc','alvin5yuan6',1)    #参数1代表只匹配替换一次
print(ret)      #alvinabcyuan6

ret=re.subn('\d','abc','alvin5yuan6')
print(ret)      #('alvinabcyuanabc', 2)   #参数2,代表该函数匹配替换了两次

re.compile()

obj=re.compile('\d{3}')
ret=obj.search('abc123eeee')
print(ret.group())      #123

re.finditer()

findall()返回一个列表,finditer()返回一个可迭代对象

ret=re.finditer('\d','ds3sy4784a')
print(ret)        #

print(next(ret).group())
print(next(ret).group())

当前名称:python基础五:模块
网站链接:http://jkwzsj.com/article/gpjdco.html

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