编写模块
模块是程序
模块就是一个扩展名为.py
的Python程序。
编写模块
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
lang = "python"
引入模块
>>> import sys
>>> sys.path.append("~/Documents/VBS/StartLearningPython/2code/pm.py")
>>> import pm
>>> pm.lang
'python'
当Python解释器读取了.py
文件,先将它变成由字节码组成的.pyc
文件,然后这个.pyc
文件交给一个叫做Python虚拟机的东西去运行(那些号称编译型的语言也是这个流程,不同的是它们先有一个明显的编译过程,编译好了之后再运行)。如果.py
文件修改了,Python解释器会重新编译,只是这个编译过程不是完全显示给你看的。
我这里说的比较笼统,要深入了解Python程序的执行过程,可以阅读这篇文章:说说Python程序的执行过程
有了.pyc
文件后,每次运行就不需要重新让解释器来编译.py
文件了,除非.py
文件修改了。这样,Python运行的就是那个编译好了的.pyc
文件。
if name == "__main__"
如果要作为程序执行,则__name__ == "__main__"
;如果作为模块引入,则pm.__name__ == "pm"
,即属性__name__
的值是模块名称。
模块的位置
>>> import sys
>>> import pprint
>>> pprint.pprint(sys.path) #查看所有模块的位置
__all__
在模块中的作用
# /usr/bin/env python
# coding:utf-8
__all__ = ['_private_variable', 'public_teacher']
public_variable = "Hello, I am a public variable."
_private_variable = "Hi, I am a private variable."
def public_teacher():
print "I am a public teacher, I am from JP." #Python 3: print("I am a public teacher, I am from JP.")
def _private_teacher():
print "I am a private teacher, I am from CN." #Python 3: print("I am a private teacher, I am from CN.")
__all__
属性以及相应的值,在__all__
属性列表中包含了一个私有变量的名字和一个函数的名字。这是在告诉引用本模块的解释器,这两个东西是有权限被访问的,而且只有这两个东西。
包或者库
包或者库,应该是比“模块”大的。也的确如此,一般来讲,一个“包”里面会有多个模块,当然,“库”是一个更大的概念了,比如Python标准库中的每个库都有好多个包,每个包都有若干个模块。
一个包是由多个模块组成,即多个.py
的文件,那么这个所谓“包”也就是我们熟悉的一个目录罢了。现在就需要解决如何引用某个目录中的模块问题了。解决方法就是在该目录中放一个__init__.py
文件。__init__.py
是一个空文件,将它放在某个目录中,就可以将该目录中的其它.py
文件作为模块被引用。
自带电池
在Python被安装的时候,就有不少模块也随着安装到本地的计算机上了。这些东西就如同“能源”、“电力”一样,让Python拥有了无限生机,能够非常轻而易举地免费使用很多模块。所以,称之为“自带电池”。
那些在安装Python时就默认已经安装好的模块被统称为“标准库”。
引用的方式
import pprint #引入模块
from pprint import pprint #引入该模块下的方法
from pprint import * #引入该模块下的所有方法
import pprint as pr #重命名模块
from pprint import pprint as pt #重命名方法
深入探究
dir()
,查看对象的属性和方法help()
查看对象的含义
帮助、文档和源码
print pprint.__doc__ #查看文档
print pprint.__file__ #查看模块的位置,根据这个位置查到源代码
标准库
sys
sys.argv
sys.argv是专门用来向python解释器传递参数,名曰“命令行参数”。
$ python --version # --veriosn就是命令行参数
Python 2.7.6
sys.exit()
退出当前程序.
在大多数函数中会用到return,其含义是终止当前的函数,并向调用函数的位置返回相应值(如果没有就是None)。但是sys.exit()
的含义是退出当前程序——不仅仅是函数,并发起SystemExit
异常。这就是两者的区别了。
如果使用sys.exit(0)
表示正常退出。若需要在退出的时候有一个对人友好的提示,可以用sys.exit("I wet out at here.")
,那么字符串信息就被打印出来。
sys.stdout
与Python中的函数功能对照,sys.stdin
获得输入(等价于Python 2中的raw_input(),Python 3中的input()),sys.stdout
负责输出。
>>> f = open("stdout.md", "w")
>>> sys.stdout = f #重定向到文件
>>> print "Learn Python: From Beginner to Master" #Python 3: print("Learn Python: From Beginner to Master")
>>> f.close()
copy
import copy
copy.copy() #浅拷贝
copy.deepcopy() #深拷贝
os
操作文件
import os
os.rename("22201.py", "newtemp.py") #重命名文件
os.remove("123.txt") #删除一个文件,不能是目录
操作目录
os.listdir:显示目录中的内容(包括文件和子目录)
os.getcwd:获取当前工作目录;
os.pardir:获得上一级目录
os.chdir:改变当前工作目录
os.makedirs, os.removedirs:创建和删除目录
文件和目录属性
os.stat(p)
显示文件或目录的属性os.chmod()
改变权限
操作命令
os
模块中提供了这样的方法,许可程序员在Python程序中使用操作系统的命令。
>>> p
'/home/qw/Documents/VBS/StarterLearningPython'
>>> command = "ls " + p #命令复制给Command变量
>>> command
>>> os.system(command) #执行命令
需要注意的是,os.system()
是在当前进程中执行命令,直到它执行结束。如果需要一个新的进程,可以使用os.exec
或者os.execvp
。对此有兴趣详细了解的读者,可以查看帮助文档了解。另外,os.system()
是通过shell执行命令,执行结束后将控制权返回到原来的进程,但是os.exec()
及相关的函数,则在执行后不将控制权返回到原继承,从而使Python失去控制。
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import webbrowser
webbrowser.open("http://www.baidu.com") #跨平台打开浏览器
heapq:堆
headpq模块
>>> import heapq
>>> heapq.__all__
['heappush', 'heappop', 'heapify', 'heapreplace', 'merge', 'nlargest', 'nsmallest', 'heappushpop']
heappush(heap, x):将x压入堆heap
>>> import heapq
>>> heap = []
>>> heapq.heappush(heap, 3)
>>> heapq.heappush(heap, 9)
>>> heapq.heappush(heap, 2)
>>> heapq.heappush(heap, 4)
>>> heapq.heappush(heap, 0)
>>> heapq.heappush(heap, 8)
>>> heap
[0, 2, 3, 9, 4, 8]
heappop(heap):删除最小元素
>>> heapq.heappop(heap)
0
>>> heap
[2, 4, 3, 9, 8]
heapify():将列表转换为堆
>>> hl = [2, 4, 6, 8, 9, 0, 1, 5, 3]
>>> heapq.heapify(hl)
>>> hl
[0, 3, 1, 4, 9, 6, 2, 5, 8]
heapreplace()是heappop()
和heappush()
的联合,也就是删除一个,同时加入一个
>>> heap
[2, 4, 3, 9, 8]
>>> heapq.heapreplace(heap, 3.14)
2
>>> heap
[3, 4, 3.14, 9, 8]
deque:双端队列
>>> qlst.append(5) #从右边增加
>>> qlst
deque([1, 2, 3, 4, 5])
>>> qlst.appendleft(7) #从左边增加
>>> qlst
deque([7, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> qlst.pop() #右边删除一个元素
5
>>> qlst
deque([7, 1, 2, 3, 4])
>>> qlst.popleft() # 左边删除一个元素
7
>>> qlst
deque([1, 2, 3, 4])
>>> qlst.rotate(3) #循环移动n个位置
>>> qlst
deque([2, 3, 4, 1])
calendar:日历
import calendar
cal = calendar.month(2016,8)
print cal
August 2016
Mo Tu We Th Fr Sa Su
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 26 27 28
29 30 31
calendar(year,w=2,l=1,c=6)
返回year年的年历,3个月一行,间隔距离为c。 每日宽度间隔为w字符。每行长度为21* w+18+2* c
。l是每星期行数。
isleap(year)判断是否为闰年,是则返回true,否则false.
leapdays(y1, y2)返回在y1,y2两年之间的闰年总数,包括y1,但不包括y2.
month(year, month, w=2, l=1)返回year年month月日历,两行标题,一周一行。每日宽度间隔为w字符。每行的长度为7* w+6,l是每星期的行数。
monthcalendar(year,month)返回一个列表,列表内的元素还是列表。每个子列表代表一个星期,都是从星期一到星期日,如果没有本月的日期,则为0。
monthrange(year, month)返回一个元组,里面有两个整数。第一个整数代表着该月的第一天从星期几是(从0开始,依次为星期一、星期二,直到6代表星期日)。第二个整数是该月一共多少天。
weekday(year,month,day)输入年月日,知道该日是星期几(注意,返回值依然按照从0到6依次对应星期一到星期六)。
time
常用方法
time()获得的是当前时间(严格说是时间戳),只不过这个时间对人不友好,它是以1970年1月1日0时0分0秒为计时起点,到当前的时间长度(不考虑闰秒)。
localtime()得到的结果可以称之为时间元组(也有括号),其各项的含义是:
索引 | 属性 | 含义 |
---|---|---|
0 | tm_year | 年 |
1 | tm_mon | 月 |
2 | tm_mday | 日 |
3 | tm_hour | 时 |
4 | tm_min | 分 |
5 | tm_sec | 秒 |
6 | tm_wday | 一周中的第几天 |
7 | tm_yday | 一年中的第几天 |
8 | tm_isdst | 夏令时 |
gmtime()localtime()得到的是本地时间,如果要国际化,就最好使用格林威治时间。
asctime()
>>> time.asctime()
'Mon May 4 21:46:13 2015'
time.asctime(h) #参数必须是时间元组,即localtime返回的值
ctime()
>>> time.ctime()
'Mon May 4 21:52:22 2015'
>>> time.ctime(1000000) #参数是时间戳
'Mon Jan 12 21:46:40 1970'
mktime()mktime()也是以时间元组为参数,但是它返回的是时间戳
strftime()将时间元组按照指定格式要求转化为字符串。如果不指定时间元组,就默认为localtime()
值。
格式 | 含义 | 取值范围(格式) |
---|---|---|
%y | 去掉世纪的年份 | 00-99,如"15" |
%Y | 完整的年份 | 如"2015" |
%j | 指定日期是一年中的第几天 | 001-366 |
%m | 返回月份 | 01-12 |
%b | 本地简化月份的名称 | 简写英文月份 |
%B | 本地完整月份的名称 | 完整英文月份 |
%d | 该月的第几日 | 如5月1日返回"01" |
%H | 该日的第几时(24小时制) | 00-23 |
%l | 该日的第几时(12小时制) | 01-12 |
%M | 分钟 | 00-59 |
%S | 秒 | 00-59 |
%U | 在该年中的第多少星期(以周日为一周起点) | 00-53 |
%W | 同上,只不过是以周一为起点 | 00-53 |
%w | 一星期中的第几天 | 0-6 |
%Z | 时区 | 在中国大陆测试,返回CST,即China Standard Time |
%x | 日期 | 日/月/年 |
%X | 时间 | 时:分:秒 |
%c | 详细日期时间 | 日/月/年 时:分:秒 |
%% | ‘%’字符 | ‘%’字符 |
%p | 上下午 | AM or PM |
strptime()作用是将字符串转化为时间元组,其参数要指定两个,一个是时间字符串,另外一个是时间字符串所对应的格式,格式符号用上表中的。
>>> today = time.strftime("%y/%m/%d")
>>> today
'15/05/05'
>>> time.strptime(today, "%y/%m/%d")
time.struct_time(tm_year=2015, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=125, tm_isdst=-1)
datetime
datetime
模块中有几个类:
datetime.date:日期类,常用的属性有year/month/day
datetime.time:时间类,常用的有hour/minute/second/microsecond
datetime.datetime:日期时间类
datetime.timedelta:时间间隔,即两个时间点之间的时间长度
datetime.tzinfo:时区类
date类
# 生成日期对象
>>> import datetime
>>> today = datetime.date.today()
>>> today
datetime.date(2015, 5, 5)
# 操作日期对象
>>> print today #Python 3: print(today)
2015-05-05
>>> print today.ctime() #Python 3: print(today.ctime())
Tue May 5 00:00:00 2015
>>> print today.timetuple() #Python 3: print(today.timetuple())
time.struct_time(tm_year=2015, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=125, tm_isdst=-1)
>>> print today.toordinal() #Python 3: print(today.toordinal())
735723
>>> print today.year
2015
>>> print today.month
5
>>> print today.day
5
# 时间戳与格式化时间格式的转换
>>> to = today.toordinal()
>>> to
735723
>>> print datetime.date.fromordinal(to)
2015-05-05
>>> import time
>>> t = time.time()
>>> t
1430787994.80093
>>> print datetime.date.fromtimestamp(t)
2015-05-05
# 修改日期。
>>> d1 = datetime.date(2015,5,1)
>>> print d1
2015-05-01
>>> d2 = d1.replace(year=2005, day=5)
>>> print d2
2005-05-05
time类
# 生成time对象
>>> t = datetime.time(1,2,3)
>>> print t
01:02:03
# 常用属性:
>>> print t.hour
1
>>> print t.minute
2
>>> print t.second
3
>>> t.microsecond
0
>>> print t.tzinfo
None
timedelta类
主要用来做时间的运算。
>>> now = datetime.datetime.now()
>>> print now #Python 3: print(now)
2015-05-05 09:22:43.142520
# 对`now`增加5个小时;
>>> b = now + datetime.timedelta(hours=5)
>>> print b #Python 3: print(b)
2015-05-05 14:22:43.142520
# 增加两周;
>>> c = now + datetime.timedelta(weeks=2)
>>> print c #Python 3: print(c)
2015-05-19 09:22:43.142520
# 计算时间差:
>>> d = c - b
>>> print d #Python 3: print(d)
13 days, 19:00:00
urllib
urllib
模块用于读取来自网上(服务器上)的数据,比如不少人用Python做爬虫程序,就可以使用这个模块。
# 在Python 2中,这样操作:
>>> import urllib
>>> itdiffer = urllib.urlopen("http://www.itdiffer.com")
# 但是如果读者使用的是Python 3,必须换个姿势:
>>> import urllib.request
>>> itdiffer = urllib.request.urlopen("http://www.itdiffer.com")
>>> print itdiffer.read() #得到网页的内容
urlopen()
urlopen()
主要用于打开url文件,然后就获得指定url的数据,然后就如同在操作文件那样来操作,得到的对象叫做类文件对象。
参数说明一下:
url:远程数据的路径,常常是网址
data:如果使用post方式,这里就是所提交的数据
proxies:设置代理
url编码、解码
url对其中的字符有严格的编码要求,要对url进行编码和解码。
quote(string[, safe]):对字符串进行编码。参数safe指定了不需要编码的字符
urllib.unquote(string) :对字符串进行解码
quote_plus(string [ , safe ] ) :与urllib.quote类似,但这个方法用'+'来替换空格
' '
,而quote用'%20'来代替空格unquote_plus(string ) :对字符串进行解码;
urllib.urlencode(query[, doseq]):将dict或者包含两个元素的元组列表转换成url参数。例如{'name': 'laoqi', 'age': 40}将被转换为"name=laoqi&age=40"
pathname2url(path):将本地路径转换成url路径
url2pathname(path):将url路径转换成本地路径
urlretrieve()
将远程文件保存在本地存储器中.
urllib.urlretrieve(url[, filename[, reporthook[, data]]])
url:文件所在的网址
filename:可选。将文件保存到本地的文件名,如果不指定,urllib会生成一个临时文件来保存
reporthook:可选。是回调函数,当链接服务器和相应数据传输完毕时触发本函数
data:可选。如果用post方式所发出的数据
函数执行完毕,返回的结果是一个元组(filename, headers),filename是保存到本地的文件名,headers是服务器响应头信息。
urllib2
仅仅是针对Python 2的,在Python 3中,已经没有urllib2
这个模块了,取代它的是urllib.request
。
Request类
>>>req = urllib2.Request("http://www.itdiffer.com")
# Python2
>>> response = urllib2.urlopen(req)
>>> page = response.read()
>>> print page
Python 3:
>>> response = urllib.request.urlopen(req)
>>> page = response.read()
>>> print(page)
urllib2
或者urllib.request
的东西还很多,比如还可以:
设置HTTP Proxy
设置Timeout值
自动redirect
处理cookie
XML
Python提供了多种模块来处理XML。
xml.dom.* 模块:Document Object Model。适合用于处理 DOM API。它能够将XML数据在内存中解析成一个树,然后通过对树的操作来操作XML。但是,这种方式由于将XML数据映射到内存中的树,导致比较慢,且消耗更多内存。
xml.sax.* 模块:simple API for XML。由于SAX以流式读取XML文件,从而速度较快,切少占用内存,但是操作上稍复杂,需要用户实现回调函数。
xml.parser.expat:是一个直接的,低级一点的基于 C 的 expat 的语法分析器。 expat接口基于事件反馈,有点像 SAX 但又不太像,因为它的接口并不是完全规范于 expat 库的。
xml.etree.ElementTree (以下简称 ET):元素树。它提供了轻量级的Python式的API,相对于DOM,ET快了很多
,而且有很多令人愉悦的API可以使用;相对于SAX,ET也有ET.iterparse提供了 “在空中” 的处理方式,没有必要加载整个文档到内存,节省内存。ET的性能的平均值和SAX差不多,但是API的效率更高一点而且使用起来很方便。
ElementTree
在标准库中有两种实现。一种是纯Python实现:xml.etree.ElementTree
,另外一种是速度快一点:xml.etree.cElementTree
。
如果使用的是Python 2,可以像这样引入模块:
try:
import xml.etree.cElementTree as ET
except ImportError:
import xml.etree.ElementTree as ET
如果是Python 3以上,就没有这个必要了,只需要一句话import xml.etree.ElementTree as ET
即可,然后由模块自动来寻找适合的方式。显然Python 3相对Python 2有了很大进步。
常用属性和方法总结
ET里面的属性和方法不少,这里列出常用的,供使用中备查。
Element对象
常用属性:
tag:string,元素数据种类
text:string,元素的内容
attrib:dictionary,元素的属性字典
tail:string,元素的尾形
针对属性的操作
clear():清空元素的后代、属性、text和tail也设置为None
get(key, default=None):获取key对应的属性值,如该属性不存在则返回default值
items():根据属性字典返回一个列表,列表元素为(key, value)
keys():返回包含所有元素属性键的列表
set(key, value):设置新的属性键与值
针对后代的操作
append(subelement):添加直系子元素
extend(subelements):增加一串元素对象作为子元素
find(match):寻找第一个匹配子元素,匹配对象可以为tag或path
findall(match):寻找所有匹配子元素,匹配对象可以为tag或path
findtext(match):寻找第一个匹配子元素,返回其text值。匹配对象可以为tag或path
insert(index, element):在指定位置插入子元素
iter(tag=None):生成遍历当前元素所有后代或者给定tag的后代的迭代器
iterfind(match):根据tag或path查找所有的后代
itertext():遍历所有后代并返回text值
remove(subelement):删除子元素
ElementTree对象
find(match)
findall(match)
findtext(match, default=None)
getroot():获取根节点.
iter(tag=None)
iterfind(match)
parse(source, parser=None):装载xml对象,source可以为文件名或文件类型对象.
write(file, encoding="us-ascii", xml_declaration=None, default_namespace=None,method="xml")
实例
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<bookstore liu="a">
<book category="COOKING">
<title lang="en">Everyday Italian</title>
<author>Giada De Laurentiis</author>
<year>2005</year>
<price>30.00</price>
</book>
<book category="CHILDREN">
<title lang="en">Harry Potter</title>
<author>J K. Rowling</author>
<year>2005</year>
<price>29.99</price>
</book>
<book category="WEB">
<title lang="en">Learning XML</title>
<author>Erik T. Ray</author>
<year>2003</year>
<price>39.95</price>
</book>
</bookstore>
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import xml.etree.ElementTree as ET
fd = open("xml.xml")
data = fd.read()
tree = ET.ElementTree(file="xml.xml")
print tree
#获得根元素
root = tree.getroot()
print root.tag
print root.attrib
#获得根元素下面的元素
for child in root:
print child.tag,child.attrib
for gen in child:
print gen.tag,gen.text
JSON
JSON建构于两种结构:
“名称/值”对的集合(A collection of name/value pairs)。不同的语言中,它被理解为对象(object),纪录(record),结构(struct),字典(dictionary),哈希表(hash table),有键列表(keyed list),或者关联数组 (associative array)。
值的有序列表(An ordered list of values)。在大部分语言中,它被理解为数组(array)。
python标准库中有JSON模块,主要是执行序列化和反序列化功能:
序列化:encoding,把一个Python对象编码转化成JSON字符串
反序列化:decoding,把JSON格式字符串解码转换为Python数据对象
encoding: dumps()
data_json = json.dumps(data)
json.dumps(data, sort_keys=True, indent=2) #格式化输出json数据
decoding: loads()
大json字符串
如果数据不是很大,上面的操作足够了。但现在是所谓“大数据”时代了,随便一个什么业务都在说自己是大数据,显然不能总让JSON很小,事实上真正的大数据,再“大”的JSON也不行了。前面的操作方法是将数据都读入内存,如果数据太大了就会内存溢出。怎么办?JSON提供了load()
和dump()
函数解决这个问题,注意,跟上面已经用过的函数相比,是不同的,请仔细观察。
>>> import tempfile #临时文件模块
>>> data
[{'lang': ('python', 'english'), 'age': 40, 'name': 'qiwsir'}]
>>> f = tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w+')
>>> json.dump(data, f)
>>> f.flush()
>>> print open(f.name, "r").read() #Python 3: print(open(f.name, "r").read())
[{"lang": ["python", "english"], "age": 40, "name": "qiwsir"}]
实例
{"code":20,"data":"liuguoquan","person":[{"name":"zhang","age":19,"sex":"male"},{"name":"zhang","age":20,"sex":"male"}]}
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import json
class B(object):
def __init__(self):
self.age = 0
self.name = ""
self.sex = ""
class A(object):
def __init__(self):
self.code = 2
self.data = ""
self.person = []
f = open("sample.json")
value = f.read();
print value
ret = json.loads(value)
print type(ret)
a = A()
#对象转为字典
a.__dict__ = ret
print a.code
print a.data
print a.person
print type(a.person)
for item in a.person:
b = B()
b.__dict__ = item;
print b.age
print b.name
print b.sex
第三方库
安装第三方库
利用源码安装
在github.com网站可以下载第三方库的源码,通常会看见一个 setup.py 的文件。
python setup.py install
pip管理工具
pip是一个以Python计算机程序语言写成的软件包管理系统,它可以安装和管理软件包,另外不少的软件包也可以在“Python软件包索引”(英语:Python Package Index,简称PyPI)中找到。
pip install XXXXXX
(XXXXXX代表第三方库的名字)即可安装第三方库。
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
。你还可以使用@
来通知其他用户。