python/常用内建模块datetime-collections-base64

Python之所以自称“batteries included”，就是因为内置了许多非常有用的模块，无需额外安装和配置，即可直接使用

datetime

datetime是Python处理日期和时间的标准库。

获取当前日期和时间

from datetime import datetime

now = datetime.now()
print(now)--->2020-07-15 09:40:35.787790
print(type(now))---><class 'datetime.datetime'>

注意到datetime是模块，datetime模块还包含一个datetime类，通过from datetime import datetime导入的才是datetime这个类。
如果仅导入import datetime，则必须引用全名datetime.datetime。
datetime.now()返回当前日期和时间，其类型是datetime。

获取指定日期和时间

要指定某个日期和时间，我们直接用参数构造一个datetime：

from datetime import datetime

dt = datetime(2019,5,28,12,20,25)
print(dt)--->2019-05-28 12:20:25

datetime转换为timestamp

在计算机中，时间实际上是用数字表示的。我们把1970年1月1日 00:00:00 UTC+00:00时区的时刻称为epoch time，记为0（1970年以前的时间timestamp为负数），当前时间就是相对于epoch time的秒数，称为timestamp。
你可以认为：

timestamp = 0 = 1970-1-1 00:00:00 UTC+0:00

对应的北京时间是：

timestamp = 0 = 1970-1-1 08:00:00 UTC+8:00

可见timestamp的值与时区毫无关系，因为timestamp一旦确定，其UTC时间就确定了，转换到任意时区的时间也是完全确定的，这就是为什么计算机存储的当前时间是以timestamp表示的，因为全球各地的计算机在任意时刻的timestamp都是完全相同的（假定时间已校准）。
把一个datetime类型转换为timestamp只需要简单调用timestamp()方法：

>>> from datetime import datetime
>>> dt = datetime(2015, 4, 19, 12, 20) # 用指定日期时间创建datetime
>>> dt.timestamp() # 把datetime转换为timestamp
1429417200.0

注意Python的timestamp是一个浮点数。如果有小数位，小数位表示毫秒数。
某些编程语言（如Java和JavaScript）的timestamp使用整数表示毫秒数，这种情况下只需要把timestamp除以1000就得到Python的浮点表示方法。

timestamp转换为datetime

要把timestamp转换为datetime，使用datetime提供的fromtimestamp()方法：

>>> from datetime import datetime
>>> t = 1429417200.0
>>> print(datetime.fromtimestamp(t))
2015-04-19 12:20:00

注意到timestamp是一个浮点数，它没有时区的概念，而datetime是有时区的。上述转换是在timestamp和本地时间做转换。
本地时间是指当前操作系统设定的时区。例如北京时区是东8区，则本地时间：

2015-04-19 12:20:00

实际上就是UTC+8:00时区的时间：

2015-04-19 12:20:00 UTC+8:00

而此刻的格林威治标准时间与北京时间差了8小时，也就是UTC+0:00时区的时间应该是：

2015-04-19 04:20:00 UTC+0:00

>>> from datetime import datetime
>>> t = 1429417200.0
>>> print(datetime.fromtimestamp(t)) # 本地时间
2015-04-19 12:20:00
>>> print(datetime.utcfromtimestamp(t)) # UTC时间
2015-04-19 04:20:00

str转换为datetime

很多时候，用户输入的日期和时间是字符串，要处理日期和时间，首先必须把str转换为datetime。转换方法是通过datetime.strptime()实现，需要一个日期和时间的格式化字符串：

>>> from datetime import datetime
>>> cday = datetime.strptime('2015-6-1 18:19:59', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
>>> print(cday)
2015-06-01 18:19:59

字符串'%Y-%m-%d %H:%M:%S'规定了日期和时间部分的格式。详细的说明请参考Python文档。

注意转换后的datetime是没有时区信息的。

datetime转换为str

如果已经有了datetime对象(需要先有一个日期对象)，要把它格式化为字符串显示给用户，就需要转换为str，转换方法是通过strftime()实现的，同样需要一个日期和时间的格式化字符串：

>>> from datetime import datetime
>>> now = datetime.now()
>>> print(now.strftime('%a, %b %d %H:%M'))
Mon, May 05 16:28

datetime加减

对日期和时间进行加减实际上就是把datetime往后或往前计算，得到新的datetime。加减可以直接用+和-运算符，不过需要导入timedelta这个类：

>>> from datetime import datetime, timedelta
>>> now = datetime.now()
>>> now
datetime.datetime(2015, 5, 18, 16, 57, 3, 540997)
>>> now + timedelta(hours=10)
datetime.datetime(2015, 5, 19, 2, 57, 3, 540997)
>>> now - timedelta(days=1)
datetime.datetime(2015, 5, 17, 16, 57, 3, 540997)
>>> now + timedelta(days=2, hours=12)
datetime.datetime(2015, 5, 21, 4, 57, 3, 540997)

可见，使用timedelta你可以很容易地算出前几天和后几天的时刻。

本地时间转换为UTC时间

本地时间是指系统设定时区的时间，例如北京时间是UTC+8:00时区的时间，而UTC时间指UTC+0:00时区的时间。
一个datetime类型有一个时区属性tzinfo，但是默认为None，所以无法区分这个datetime到底是哪个时区，除非强行给datetime设置一个时区：

>>> from datetime import datetime, timedelta, timezone
>>> tz_utc_8 = timezone(timedelta(hours=8)) # 创建时区UTC+8:00
>>> now = datetime.now()
>>> now
datetime.datetime(2015, 5, 18, 17, 2, 10, 871012)
>>> dt = now.replace(tzinfo=tz_utc_8) # 强制设置为UTC+8:00
>>> dt
datetime.datetime(2015, 5, 18, 17, 2, 10, 871012, tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(0, 28800)))

如果系统时区恰好是UTC+8:00，那么上述代码就是正确的，否则，不能强制设置为UTC+8:00时区。

时区转换

我们可以先通过utcnow()拿到当前的UTC时间，再转换为任意时区的时间：

# 拿到UTC时间，并强制设置时区为UTC+0:00:
>>> utc_dt = datetime.utcnow().replace(tzinfo=timezone.utc)
>>> print(utc_dt)
2015-05-18 09:05:12.377316+00:00
# astimezone()将转换时区为北京时间:
>>> bj_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=8)))
>>> print(bj_dt)
2015-05-18 17:05:12.377316+08:00
# astimezone()将转换时区为东京时间:
>>> tokyo_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=9)))
>>> print(tokyo_dt)
2015-05-18 18:05:12.377316+09:00
# astimezone()将bj_dt转换时区为东京时间:
>>> tokyo_dt2 = bj_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=9)))
>>> print(tokyo_dt2)
2015-05-18 18:05:12.377316+09:00

时区转换的关键在于，拿到一个datetime时，要获知其正确的时区，然后强制设置时区，作为基准时间。

利用带时区的datetime，通过astimezone()方法，可以转换到任意时区。

注：不是必须从UTC+0:00时区转换到其他时区，任何带时区的datetime都可以正确转换，例如上述bj_dt到tokyo_dt的转换。

练习

假设你获取了用户输入的日期和时间如2015-1-21 9:01:30，以及一个时区信息如UTC+5:00，均是str，请编写一个函数将其转换为timestamp：

import re
from datetime import datetime, timezone, timedelta
def to_timestamp(dt_str, tz_str):
    #抓取并创建
    tz = re.match(r'(UTC)([\+|\-]\d+):(\d+)',tz_str)
    tz = tz.group(2)
    tz_utc = timezone(timedelta(hours = int(tz)))
    #将str转化为datetime
    dt = datetime.strptime(dt_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    #强制设置时区
    dt = dt.replace(tzinfo=tz_utc) 
    #转化为timestamp
    t = dt.timestamp()
    return t


t1 = to_timestamp('2015-6-1 08:10:30', 'UTC+7:00')
assert t1 == 1433121030.0, t1

t2 = to_timestamp('2015-5-31 16:10:30', 'UTC-09:00')
assert t2 == 1433121030.0, t2

print('ok')

collections

namedtuple

我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：p = (1, 2)
但是，当我们看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
定义一个class又小题大做了，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

namedtuple是一个函数，可以用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。
这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。
可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类：

>>> isinstance(p, Point)
True
>>> isinstance(p, tuple)
True

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。

defaultdict

使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。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
d = defaultdict(lambda: 'N/A')
d['key1'] = 'abc'
print(d['key1']) # key1存在-->abc
print(d['key2']) # key2不存在，返回默认值-->N/A

注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。
除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的

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
>>> list(od.keys()) # 按照插入的Key的顺序返回
['z', 'y', 'x']

OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：

from collections import OrderedDict

class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity):
        super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
        self._capacity = capacity

    def __setitem__(self, key, value):
        containsKey = 1 if key in self else 0
        if len(self) - containsKey >= self._capacity:
            last = self.popitem(last=False)
            print('remove:', last)
        if containsKey:
            del self[key]
            print('set:', (key, value))
        else:
            print('add:', (key, value))
        OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

ChainMap

ChainMap可以把一组dict串起来并组成一个逻辑上的dict。ChainMap本身也是一个dict，但是查找的时候，会按照顺序在内部的dict依次查找。

什么时候使用ChainMap最合适？举个例子：应用程序往往都需要传入参数，参数可以通过命令行传入，可以通过环境变量传入，还可以有默认参数。我们可以用ChainMap实现参数的优先级查找，即先查命令行参数，如果没有传入，再查环境变量，如果没有，就使用默认参数。

下面的代码演示了如何查找user和color这两个参数：

from collections import ChainMap
import os, argparse

# 构造缺省参数:
defaults = {
    'color': 'red',
    'user': 'guest'
}

# 构造命令行参数:
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u', '--user')
parser.add_argument('-c', '--color')
namespace = parser.parse_args()
command_line_args = { k: v for k, v in vars(namespace).items() if v }

# 组合成ChainMap:
combined = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)

# 打印参数:
print('color=%s' % combined['color'])
print('user=%s' % combined['user'])

科普：

定义：argparse是python标准库里面用来处理命令行参数的库 'import argparse'
命令行参数分为位置参数和选项参数：
位置（必选）参数：前面不需要-或者--；
可选参数：通过一个-来指定的短参数，如-h；通过–来指定的长参数，如- -help
使用步骤：
 （1）import argparse    首先导入模块
 （2）parser = argparse.ArgumentParser（）    创建一个解析对象
 （3）parser.add_argument()    向该对象中添加你要关注的命令行参数和选项
 （4）args = parser.parse_args()    进行解析 或者 args，unparsed = parser.parse_known_args()
 （5）索引参数args.pospath
  (4’）或者args = vars(parser.parse_args())将其变为一个字典
 （5‘）索引参数 args['pospath']
其中：
'argparse.ArgumentParser'一般我们只选择用description
ArgumentParser对象保存了所有必要的信息，用以将命令行参数解析为相应的python数据类型。
'parser.add_argument()'
通过add-argument()方法来给ArgumentParser对象添加新的命令行参数，参数的类型和相应的处理方法由不同的参数决定。
'args=parser.parse_args(args=None, namespace=None)'
parse_args()方法将命令行参数字符串转换为相应对象并赋值给Namespace对象的相应属性，默认返回一个Namespace对象。

没有任何参数时，打印出默认参数：

$ python3 use_chainmap.py 
color=red
user=guest

当传入命令行参数时，优先使用命令行参数：

$ python3 use_chainmap.py -u bob
color=red
user=bob

同时传入命令行参数和环境变量，命令行参数的优先级较高：

$ user=admin color=green python3 use_chainmap.py -u bob
color=green
user=bob

Counter

Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter()
>>> for ch in 'programming':
...     c[ch] = c[ch] + 1
...
>>> c
Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})
>>> c.update('hello') # 也可以一次性update
>>> c
Counter({'r': 2, 'o': 2, 'g': 2, 'm': 2, 'l': 2, 'p': 1, 'a': 1, 'i': 1, 'n': 1, 'h': 1, 'e': 1})

Counter实际上也是dict的一个子类，上面的结果可以看出每个字符出现的次数。

base64

Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法。

用记事本打开exe、jpg、pdf这些文件时，我们都会看到一大堆乱码，因为二进制文件包含很多无法显示和打印的字符，所以，如果要让记事本这样的文本处理软件能处理二进制数据，就需要一个二进制到字符串的转换方法。Base64是一种最常见的二进制编码方法。

Base64的原理很简单，首先，准备一个包含64个字符的数组：

['A', 'B', 'C', ... 'a', 'b', 'c', ... '0', '1', ... '+', '/']

然后，对二进制数据进行处理，每3个字节一组，一共是3x8=24bit，划为4组，每组正好6个bit：

这样我们得到4个数字作为索引，然后查表，获得相应的4个字符，就是编码后的字符串。
所以，Base64编码会把3字节的二进制数据编码为4字节的文本数据，长度增加33%，好处是编码后的文本数据可以在邮件正文、网页等直接显示。
如果要编码的二进制数据不是3的倍数，最后会剩下1个或2个字节怎么办？Base64用\x00字节在末尾补足后，再在编码的末尾加上1个或2个=号，表示补了多少字节，解码的时候，会自动去掉。
Python内置的base64可以直接进行base64的编解码：

>>> import base64
>>> base64.b64encode(b'binary\x00string')
b'YmluYXJ5AHN0cmluZw=='
>>> base64.b64decode(b'YmluYXJ5AHN0cmluZw==')
b'binary\x00string'

由于标准的Base64编码后可能出现字符+和/，在URL中就不能直接作为参数，所以又有一种"url safe"的base64编码，其实就是把字符+和/分别变成-和_：

>>> base64.b64encode(b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff')
b'abcd++//'
>>> base64.urlsafe_b64encode(b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff')
b'abcd--__'
>>> base64.urlsafe_b64decode('abcd--__')
b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff'

还可以自己定义64个字符的排列顺序，这样就可以自定义Base64编码，不过，通常情况下完全没有必要。
Base64是一种通过查表的编码方法，不能用于加密，即使使用自定义的编码表也不行。
Base64适用于小段内容的编码，比如数字证书签名、Cookie的内容等。
由于=字符也可能出现在Base64编码中，但=用在URL、Cookie里面会造成歧义，所以，很多Base64编码后会把=去掉：

# 标准Base64:
'abcd' -> 'YWJjZA=='
# 自动去掉=:
'abcd' -> 'YWJjZA'

去掉=后怎么解码呢？因为Base64是把3个字节变为4个字节，所以，Base64编码的长度永远是4的倍数，因此，需要加上=把Base64字符串的长度变为4的倍数，就可以正常解码了

练习 请写一个能处理去掉=的base64解码函数：

def safe_base64_decode(s):
    if isinstance(s, bytes):
        if len(s) % 4 != 0:
            s += "=".encode('utf8')
            return safe_base64_decode(s)
    return base64.b64decode(s)
assert b'abcd' == safe_base64_decode(b'YWJjZA=='), safe_base64_decode('YWJjZA==')
assert b'abcd' == safe_base64_decode(b'YWJjZA'), safe_base64_decode('YWJjZA')
print('ok')

本文地址：https://blog.csdn.net/fan__lee/article/details/107352946