Python学习：9.模块的安装以及调用模块

什么是模块

　　在Python中，模块其实也就是包含python代码的文件，我们为什么要使用模块？在我们以后写代码的时候，我们会发现有很多功能需要经常使用，那我们想要使用这些功能怎么办，要再把那些代码在敲一遍吗，这样不但增加了代码量，还浪费了时间，有人说我们可以写在函数里，是的，我们可以把一些功能写在函数里，使用的时候调用函数就行了，但是我们每次新建一个文件的时候，都需要再次将那些功能函数写一遍，还是有些麻烦，这时候，模块的便捷就体现出来了，我们将大量功能函数写在一个py文件里，当我们需要用到部分功能的时候，将这个文件（模块）导入一下，就可以轻松地调用里面的函数了。当然模块中不仅可以写函数，也可以写类。

模块的调用

1.import语句，用于导入整个模块

import module1
import module as module_a
#给导入的模块自定义一个别名

import sys
import time as ti

2.form..import，用于导入模块的某一部分功能或模糊导入

from module import name
from random import *
#导入random中所有属性

使用import导入模块内部机制

import语句导入指定的模块时会执行3个步骤
1. 找到模块文件：在模块搜索路径下搜索模块文件
　　程序的主目录
　　PYTHONPATH目录
　　标准链接库目录

2.编译成字节码：文件导入时会编译，因此，顶层文件的.pyc字节码文件在内部使用后会被丢弃，只有被导入的文件才会留下.pyc文件
3.执行模块的代码来创建其所定义的对象：模块文件中的所有语句从头至尾依次执行，而此步骤中任何对变量名的赋值运算，都会产生所得到的模块文件的属性
注意：模块只在第一次导入时才会执行如上步骤，后续的导入操作只不过是提取内存中已加载的模块对象，reload()可用于重新加载模块

自定义模块

所谓的自定义模块就是自己创建一个python文件，在里面写入了一些函数或者类，在自己定义文件名的时候，注意不能把自己文件的名字定义和已经存在的模块的名字重复，否则导入模块的时候可能导入的模块不是你想要的模块。

先在一个.py文件内写一个函数，然后再另一个文件内import 文件名,然后再写使用文件名.函数名调用函数。

import 文件名 


文件名.函数名()

导入模块时需要根据sys.path的路径找，为了我们自定义的模块可以成功导入，我们需要把自己写的py文件的路径添加到sys.path。

import sys
sys.path.append("d:")
#这个"d:"是你py文件放置的位置

查看模块搜索路径有哪些，自己添加的路径是否在搜索路径中。

import sys
for i in sys.path:
    print(i)

内置模块

内置模块是python自带功能，使用的时候直接使用import或者from..import导入模块即可。

python中有哪些内置模块，接下来就介绍一下：

一、OS

用于提供操作系统级别的操作

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('dir1/dir2')    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","new")  重命名文件/目录
    *   os.stat('path/filename')    获取文件/目录信息
        　　import os
        　　info = os.stat("D:\\文件名，需带后缀")
        　　print(info)


        os.sep                      操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
        os.linesep                  当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"
        os.pathsep                  用于分割文件路径的字符串
        os.name                     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
        　　import os
        　　os.system("shell命令")
        

        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
        　　import os 
        　　str1 = "D:"
        　　str2 = "home"
        　　str3 = "index"
        　　n = os.path.join(str1,str2,str3)
       　　 print(n)
        　　#结果  #自己根据顺序添加分割符
        　　D:home\index

        
        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

 

二、sys

用于提供对python解释器相关的操作

1 sys.argv           命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
2 sys.exit(n)        退出程序，正常退出时exit(0)
3 sys.version        获取Python解释程序的版本信息
4 sys.maxint         最大的Int值
5 sys.path           返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
6 sys.platform       返回操作系统平台名称
7 sys.stdin          输入相关
8 sys.stdout         输出相关
9 sys.stderror       错误相关

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 hashlib

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

hash = hashlib.md5()
hash.update(bytes("admin", encoding="utf-8"))
print(hash.hexdigest())
print(hash.digest())

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

hash = hashlib.sha1()
hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8'))
print(hash.hexdigest())

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

hash = hashlib.sha256()
hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8'))
print(hash.hexdigest())

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

hash = hashlib.sha384()
hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8'))
print(hash.hexdigest())

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

hash = hashlib.sha512()
hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8'))
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。

import hashlib

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

hash = hashlib.md5(bytes('898oaFs09f', encoding="utf-8"))
hash.update(bytes('admin', encoding="utf-8"))
print(hash.hexdigest())

#python内置还有一个hmac模块，它内部对我们创建key和内容进行进一步的处理然后再加密

import hmac

h = hmac.new(bytes('898oaFs09f', encoding="utf-8"))
h.update(bytes('admin', encoding="utf-8"))
print(h.hexdigest())

#加盐值的加密（加密两次的加密）
import hashlib

# 自己加的加密规则
hash = hashlib.md5(bytes("admafasdin", encoding="utf-8"))
hash.update(bytes("admin", encoding="utf-8"))
print(hash.hexdigest()) 

四、re

python中提供了正则表达式相关操作

re.match()

#从头匹配
#最开始哪个字符（或字符串）开始匹配上后面的全部忽略
#简单
#分组

无分组

# 无分组
import re

origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
r = re.match("h\w+", origin)
print(r.group())  # 获取匹配到的所有结果
print(r.groups())  # 获取模型中匹配到的分组结果
print(r.groupdict())  # 获取模型中匹配到的分组结果

结果
hello
()
{}

分组

# 分组
# 分组的用处:从已经匹配到的字符串里在获取其中的某个字符
import re

origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
r = re.match("h(\w+)", origin)
print(r.group())  # 获取匹配到的所有结果
print(r.groups())  # 获取模型中匹配到的分组结果（括号（组）里的内容）
print(r.groupdict())  # 获取模型中匹配到的分组结果

结果：
hello
('ello',)
{}

#有组（括号）只有groups可以匹配到，有key只有gruopdict可以匹配到

origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"

r = re.match("(h)\w+", origin)
print(r.groups())  # 获取模型中匹配到的分组结果

结果：('h',)

r = re.match("?P<n1>h(\w+)", origin)  # ?P<x>  x为key字典类型
print(r.groupdict())  # 获取模型中匹配到的分组结果
r = re.match("?P<n1>h(?P<n2>\w+)", origin)  # key ?P<> 的值为后面的字符串
print(r.groupdict())  # 获取模型中匹配到的分组结果

 结果：
{'n1': 'h'}
{'n1': 'h', 'n2': 'ello'}

re.search()
浏览全部字符串，匹配第一个符合规则的字符串
和match用法差不多，search只不过这个全部浏览，一个一个字符的匹配

origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
r = re.search("a\w+", origin)
print(r.group())  # 获取匹配到的所有结果
print(r.groups())  # 获取模型中匹配到的分组结果
print(r.groupdict())  # 获取模型中匹配到的分组结果

结果：
alex
()
{}

origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
r = re.search("a(\w+).*(?P<name>\d)$", origin)
print(r.group())  # 获取匹配到的所有结果                      #上下两个也相同
print(r.groups())  # 获取模型中匹配到的分组结果#显示组的结果，忽略掉自己不匹配的比如?P<name>
print(r.groupdict())  # 获取模型中匹配到的分组结果

结果：
alex bcd alex lge alex acd 19
('lex', '9')
{'name': '9'}


import re
origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
n = re.search("(a)(\w+)",origin)
print(n.group())
print(n.groups())

结果：
alex
('a', 'lex')    

re.findall()
在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。

import re
re.findall("\d+\w\d+","a2b3c4d5")
#匹配时是逐个匹配，匹配到之后，下一轮匹配时就从他的后面开始匹配
结果:['2b3', '4d5']

findall特别
print(re.findall("","asdfasdf"))
结果：
['', '', '', '', '', '', '', '', '']

当元素处理时，有几个括号就有几个组，就要分几个，如果第一个匹配了，第二个，没有匹配但是第二个可有可无，但是在第二个的位置上第三个匹配了，就会生成三个，其中一个留给没有匹配的，留的那个为空。

import re
origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
print(re.findall("a\w+",origin))
print(re.findall("(a\w+)",origin))
print(re.findall("a(\w+)",origin))
#加括号以后，就行当于把按照规则匹配后，把括号里的输出，不在括号里的就不输出
结果：   
['alex', 'alex', 'alex', 'acd']
['alex', 'alex', 'alex', 'acd']
['lex', 'lex', 'lex', 'cd']

origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
n = re.search("(a)(\w+)", origin)
print(re.findall("(a)(\w+)",origin))#在规则都匹配过一次时，先把这些放在一个括号里，之后一次匹配放在一个括号里，再匹配再放
print(n.groups())                                #结果第一个
结果：
[('a', 'lex'), ('a', 'lex'), ('a', 'lex'), ('a', 'cd')]
('a', 'lex')


                                #origin为上面的
print(re.findall("(a)(\w+(e))(x)",origin))
结果：#先找到a放进组里，再找到le放进组里，再从le里找到e放进组里，在找到x放进组里
[('a', 'le', 'e', 'x'), ('a', 'le', 'e', 'x'), ('a', 'le', 'e', 'x')]
#括号的意思是从提取到的内容里再次提取内容，有几个括号提取几次
例子：
origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
print(re.findall("(a)((\w+)(e))(x)",origin))
[('a', 'le', 'l', 'e', 'x'), ('a', 'le', 'l', 'e', 'x'), ('a', 'le', 'l', 'e', 'x')]
#详情请看199


import re
a = "alex"
n = re.findall("(\w){4}",a)#理论上它输出了四次，但是它只有一个括号，所以取一个，而且默认去最后一个
n1 = re.findall("(\w)(\w)(\w)(\w)",a)
n3 = re.findall("(\w)*",a)详解199 24
print(n)
print(n1)
print(n3)
结果
['x']
[('a', 'l', 'e', 'x')]
['x', '']
#findall其实就是search的groups组合而来
#当加有*时，前面那个可有可无所以当匹配不到或匹配到最后时，会以空的再匹配一次？？？？

import re
n = re.findall("(\dasd)*","1asd2asdp3asd98kif")
print(n)
#结果  #那么多空，因为贪婪匹配 #连续两次匹配到就去后面那个，带括号情况下
['2asd', '', '3asd', '', '', '', '', '', ''] #详解200 6 or 7

re.finditer()
和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。

import re

origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
r = re.finditer("(a)((\w+)(e))(?P<n1>x)",origin)
print(r)
for i in r:
    print(i,i.group(),i.groups(),i.groupdict())
    

结果：
<callable_iterator object at 0x0000000687374C50>
<_sre.SRE_Match object; span=(6, 10), match='alex'> alex ('a', 'le', 'l', 'e', 'x') {'n1': 'x'}
<_sre.SRE_Match object; span=(15, 19), match='alex'> alex ('a', 'le', 'l', 'e', 'x') {'n1': 'x'}
<_sre.SRE_Match object; span=(24, 28), match='alex'> alex ('a', 'le', 'l', 'e', 'x') {'n1': 'x'}

re.split()

方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表

import re

origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
ddd = "hello alex bcd alex ddaf lge alex acd 19"
n = re.split("a\w+", origin, 1)  # 1为分割次数
n1 = re.split("a\w+", ddd)
print(n)
print(n1)
结果
['hello ', ' bcd ', ' lge ', ' ', ' 19']
['hello ', ' bcd ', ' dd', ' lge ', ' ', ' 19']

origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
n = re.split("a(\w+)", origin, )
print(n)
结果  # 因为被分割了，所以n有三个部分，就像下面，n[1]第一部分 n[2]第二部分 n[3]第三部分
['hello ', 'lex', ' bcd alex lge alex acd 19']

# 中括号里面的字符无需转意，但是正则表达式里的括号有特殊意义，所以正常情况下需要转意

re.sub()
替换匹配成功的指定位置的字符串

sub(模型，替换成什么，所要替换的字符串，替换到前几个，模式)

origin = "jhasdjas4dg564jskdbf5s41g56asg"
str_n = re.sub("\d+","KKK",origin,5)
print(str_n)

结果
jhasdjasKKKdgKKKjskdbf5s41g56asg

subn()      #subn返回两个元素
origin = "jhasdjas4dg564jskdbf5s41g56asg"
new_str,count = re.subn("\d+","KKK",origin)
print(new_str,count)

结果：                    #5为匹配个数
jhasdjasKKKdgKKKjskdbfKKKsKKKgKKKasg 5

 

五、json模块

用于字符串和python基本数据类型之间转换

json模块中提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

import json
result = json.loads(s)#将字符串类型转换为一种类型（看起来像什么转什么）但是需要完全符合那种类型的条件
print(result,type(result))
#json.loads用于将字典、列表、元组形式的字符串，转换为相应的字典、列表、元组
#json.dumps将基本数据类型转换为字符串

json.dump()
json.load()#这两个基本不用，可以不记

import json
dic = {"k1":123,"k2":"asd"}
json.dump(dic,open("hp","w"))#将dic字符串写到hp文件里面来

r = json.load(open("hp","r"))#将hp文件里的字符串读出，转为相应的类型

json是通用的数据传输，可以和多种语言转换，在用元组转换时可能出现错误，因为这种类型是python里特有的所以，别的可能无法识别。

 

六、pickle模块

用于python特有的类型和python基本数据类型间进行转换

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

pickle模块用于将内存中的python对象序列化成字节流，并可以写入任何类似文件对象中；它也可以根据序列化的字节流进行反序列化，将字节流还原为内存中的对象。

#pickle使用dump方法将内存对象序列化：
import pickle

li = list(range(1,3))
dbfile = open('pickle_list', 'wb')    #必须以2进制打开文件，否则pickle无法将对象序列化只文件
pickle.dump(li, dbfile)
dbfile.close()

#以上代码即将list对象li序列化至文件“pickle_list"中，下次再次运行时，可以通过pickle的load方法恢复list对象：
import pickle

dbfile = open('pickle_list', 'rb')
li = pickle.load(dbfile)
dbfile.close()

json模块和pickle模块的区别

#pickle可以将任何数据类型序列化，json只能列表字典字符串数字等简单的数据类型，复杂的不可以
#但是pickle只能在python中使用，json可以支持多个语言

六、time模块

时间相关的操作

print(time.time())
# 时间戳 从1970年1月1号开始到现在一共过去了多少秒

print(time.ctiem())
# 输出当前系统时间

print(time.ctime(time.time() - 86640))
# 将时间戳转为字符串格式

print(time.gmtime(time.time() - 86640))
结果
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=8, tm_mday=7, tm_hour=7, tm_min=32, tm_sec=49, tm_wday=0, tm_yday=219, tm_isdst=0)

time_obj = time.gmtime(time.time() - 86640)
print(time_obj)  # 根据上面的输出内容进行格式化输出
print(str(time_obj.tm_year) + "-" + str(time_obj.tm_mon) + "-" + str(time_obj.tm_mday))
结果
　　　　 2018 - 6 - 17  # 加上str是因为他们原来是整形的
用字符串格式化输出
print("%s-%s-%s" % (time_obj.tm_year, time_obj.tm_mon, time_obj.tm_mday))
结果为
2018 - 6 - 17
格林威治时间

time.locatime(time.time() - 86640)
# 本地时间（本机时间）

time.strftime("%Y-%m=%d %H:%M:%S", time.localtime())
# 格式化输出时间可以将time.localtime替换为其他时间
# strftime将给定对象转成给定格式

time.strptime("2016/05/22", "%Y/%m/%d")
# 将 日期字符串 转成 struct时间对象格式
# 就是上面那个反过来
# 表明时间格式转换成struct时间格式

七、datatime模块

datatime模块重新封装了time模块，提供更多接口

print(datetime.date.today())
#输出格式2016-01-26

print(datetime.date.fromtimestamp(timetime()-86400))
#2016-01-26 将时间戳转换为日期格式

current_time = datetime.datetime.now()
print(current_time)
#输出2017-08-08 20:33:12.870346
print(current_time.timetuple)
#返回struct_time格式
print(current_time.replace())#输出现在时间
print(current_time.replace(1996,5,20))#输出给定时间


print(datetime.datetime.now() )#当前时间
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30
#这里可以进行的操作
#days=None, seconds=None, microseconds=None, milliseconds=None, minutes=None,
#hours=None, weeks=None

第三方开源模块

python有很丰富的模块库，我们以后编写代码是的时候可以直接下载别人的模块，简化我们的代码，那么怎么下载模块，接下来我们就介绍一些。

我们使用pip进行安装，pip是一个Python包管理工具，我们安装的python3.6中自带pip3，我们需要找到python根目录下的scripts添加到环境变量中。

首先右击我的电脑==>属性==>高级系统设置==>在高级下找到下面的环境变量点击==>在系统变量中找到path点开==>将pip的目录（python根目录下的scripts文件路径）添加到path中。注意每个路径之间需要用 “；”分开。

打开命令提示符，使用pip3进行安装，我们演示一下，格式就是：pip3 install 你要安装的模块名字。

 

今天主要对三方面进行了介绍

• 模块的调用
• 内置模块（今天介绍了几个常用的模块，以后我们用到模块继续介绍）
• 第三方模块下载

今天所讲的重点就在前两个，需要多练习的是内置模块中的方法，今天就到这里就结束了，明天见。