python27_模块学习2详解编程语言

>>> p = (1, 2) 
但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。 
这时，namedtuple就派上了用场： 
from collections import namedtuple 
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) 
p = Point(1, 2) 
print(p.x) # 1 
print(p.y) # 2 
print(p) # Point(x=1, y=2) 
类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义： 
#namedtuple('名称', [属性list]): 
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r']) 
deque 
使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了， 
因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。 
deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈： 
>>> from collections import deque 
>>> q = deque(['a', 'b', 'c']) 
>>> q.append('x') 
>>> q.appendleft('y') 
>>> q 
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x']) 
deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。 
OrderedDict 
使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。 
如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict： 
>>> from collections import OrderedDict 
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) 
>>> d # dict的Key是无序的 
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} 
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) 
>>> od # OrderedDict的Key是有序的 
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) 
注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序： 
>>> od = OrderedDict() 
>>> od['z'] = 1 
>>> od['y'] = 2 
>>> od['x'] = 3 
>>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回 
['z', 'y', 'x'] 
defaultdict  
有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中， 
将小于 66 的值保存至第二个key的值中。 
即： {'k1': 大于66 , 'k2': 小于66} 
使用defaultdict可以节省些代码： 
from collections import defaultdict 
values = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99］ 
my_dict = defaultdict(list) 
for value in  values: 
if value>66: 
my_dict['k1'].append(value) 
else: 
my_dict['k2'].append(value) 
print(my_dict) 
#defaultdict(<class 'list'>, {'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66], 'k1': [77, 88, 99]}) 
使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。 
默认字典最大的好处就是永远不会在你使用key获取值的时候报错； 
默认字典是给字典中的value设置默认值。 
如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict： 
from collections import defaultdict 
dd = defaultdict(lambda: 'N/A') 
dd['key1'] = 'abc' 
print(dd['key1']) # key1存在，返回'abc' 
print(dd['key2']) # key2不存在，返回默认值'N/A' 
Counter 
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。 
它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。 
计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。 
Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。 
from collections import Counter 
c = Counter('abcdeabcdabcaba') 
print(c) 
输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1}) 
Counter类常用操作 
sum(c.values())  # 所有计数的总数 
c.clear()  # 重置Counter对象，注意不是删除 
list(c)  # 将c中的键转为列表 
set(c)  # 将c中的键转为set 
dict(c)  # 将c中的键值对转为字典 
c.items()  # 转为(elem, cnt)格式的列表 
Counter(dict(list_of_pairs))  # 从(elem, cnt)格式的列表转换为Counter类对象 
c.most_common()[:-n:-1]  # 取出计数最少的n个元素 
c += Counter()  # 移除0和负值 
时间模块 
常用方法 
1.time.sleep(secs) 
(线程)推迟指定的时间运行。单位为秒。 
2.time.time() 
获取当前时间戳 
表示时间的三种方式 
在Python中，通常有这三种方式来表示时间：时间戳、元组(struct_time)、格式化的时间字符串： 
(1)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。 
运行“type(time.time())”，返回的是float类型。 
(2)格式化的时间字符串(Format String)： ‘1999-12-06’ 
python中时间日期格式化符号： 
%y 两位数的年份表示（00-99） 
%Y 四位数的年份表示（000-9999） 
%m 月份（01-12） 
%d 月内中的一天（0-31） 
%H 24小时制小时数（0-23） 
%I 12小时制小时数（01-12） 
%M 分钟数（00=59） 
%S 秒（00-59） 
%a 本地简化星期名称 
%A 本地完整星期名称 
%b 本地简化的月份名称 
%B 本地完整的月份名称 
%c 本地相应的日期表示和时间表示 
%j 年内的一天（001-366） 
%p 本地A.M.或P.M.的等价符 
%U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始 
%w 星期（0-6），星期天为星期的开始 
%W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始 
%x 本地相应的日期表示 
%X 本地相应的时间表示 
%Z 当前时区的名称 
%% %号本身 
(3)元组(struct_time) ：struct_time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，一年中第几天等） 
索引（Index） 
属性（Attribute） 
值（Values） 
0 
tm_year（年） 
比如2011 
1 
tm_mon（月） 
1 - 12 
2 
tm_mday（日） 
1 - 31 
3 
tm_hour（时） 
0 - 23 
4 
tm_min（分） 
0 - 59 
5 
tm_sec（秒） 
0 - 60 
6 
tm_wday（weekday） 
0 - 6（0表示周一） 
7 
tm_yday（一年中的第几天） 
1 - 366 
8 
tm_isdst（是否是夏令时） 
默认为0 
# 导入时间模块 
import time 
# 时间戳 
print(time.time()) 
# 1524576003.2530968 
#时间字符串 
print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) 
# 2018-04-24 21:20:03 
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S")) 
# 2018-04-24 21-20-03 
#时间元组:localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time 
print(time.localtime()) 
# time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=4, tm_mday=24, tm_hour=21, tm_min=20, tm_sec=3, tm_wday=1, tm_yday=114, tm_isdst=0) 
小结： 
时间戳是计算机能够识别的时间； 
时间字符串是人能够看懂的时间； 
元组则是用来操作时间的。

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.popen("bash command).read()  运行shell命令，获取执行结果 
os.environ  获取系统环境变量 
os.path 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。如果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访问时间 
os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间 
os.path.getsize(path) 返回path的大小 
注意：os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息 的结构说明 
stat 结构: 
st_mode: inode 保护模式 
st_ino: inode 节点号。 
st_dev: inode 驻留的设备。 
st_nlink: inode 的链接数。 
st_uid: 所有者的用户ID。 
st_gid: 所有者的组ID。 
st_size: 普通文件以字节为单位的大小；包含等待某些特殊文件的数据。 
st_atime: 上次访问的时间。 
st_mtime: 最后一次修改的时间。 
st_ctime: 由操作系统报告的"ctime"。在某些系统上（如Unix）是最新的元数据更改的时间，在其它系统上（如Windows）是创建时间（详细信息参见平台的文档）。 
sys模块 
sys模块是与python解释器交互的一个接口 
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),错误退出sys.exit(1) 
sys.version        获取Python解释程序的版本信息 
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.argv巧用，用在真实生产环境，比如直接在linux的系统上运行，可以在运行py文件的同时加上参数运行。 
类似redis加参数运行等。 
  
注：下面两例都需要在linux命令行或windows的cmd窗口中模拟输入： python py文件 参数  运行才看得出效果。 
例： 
import sys 
print(sys.argv)   # 列表 列表的第一项是当前文件所在的路径 
if sys.argv[1] == 'alex' and sys.argv[2] == '3714': 
    print('登陆成功') 
else: 
    sys.exit() 
user = input('>>>') 
pwd = input('>>>') 
if user == 'alex' and pwd == '3714': 
    print('登陆成功') 
else: 
    sys.exit() 
print('我能完成的功能') 
例2:debug 执行一个程序可直接执行不显示debug信息，也可后面跟参数DEBUG运行，会显示debug的信息。 
import sys 
import logging 
inp = sys.argv[1] if len(sys.argv)>1 else 'WARNING' 
logging.basicConfig(level=getattr(logging, inp))  # DEBUG 
num = int(input('>>>')) 
logging.debug(num) 
a = num * 100 
logging.debug(a) 
b = a - 10 
logging.debug(b) 
c = b + 5 
print(c)