Python 常用模块

共计 6701 个字符，预计需要花费 17 分钟才能阅读完成。

一、time 模块

• 名词
  UTC（世界协调时间）：格林尼治时间，世界标准时间，在中国为 UTC+8

  DST（夏令时）：是一种为了节约能源而人为规定地方时间的制度，一般在天亮早的夏季将时间提前一小时

• 时间的表示形式

  • 时间戳
    以整型或浮点型表示的是一个以秒为单位的时间间隔，这个时间的基础值是 1970 年 1 月 1 号零时开始算

  • 元组
    一种 python 的数据结构表示方式，这个元组有 9 个整数元素，分别表示不同的时间含义
    year 年
    month(1-12) 月
    day(1-31) 日
    hours(0-23) 时
    minutes(0-59) 分
    seconds(0-59) 秒
    weekday(0-6，0 表示星期一) 周
    Julian day(1-366)：表示当前日期在本年度是第几天
    DST flag(-1 or 0 or 1)：夏令时格式，0 表示正常格式，1 表示夏令时格式，- 1 表示根据当前的时间格式来判定

  • 格式化字符串

    格式化字符	含义
    %a	本地简化星期名称
    %A	本地完整星期名称
    %b	本地简化月份名称
    %B	本地完整月份名称
    %c	本地相应的日期和时间表示
    %d	一个月中的第几天(01-31)
    %H	一天中的第几个小时(24 时制,00-23)
    %I	一天中的第几个小时(12 时制,01-12
    %j	一年中的第几天(001-366)
    %m	月份（01-12）
    %M	分钟数（00-59）
    %p	本地 am 或者 pm 的响应符号
    %S	秒（00-59）
    %U	一年中的星期数，以星期日为一个星期
    %w	一个星期中的第几天（0-6,0 表示星期日）
    %W	和 %U 基本相同，以星期一为一个星期
    %x	本地相应的日期
    %X	本地相应的时间
    %y	去掉世纪的年份(00-99)
    %Y	完整的年份
    %Z	时区的名字，如果不存在为空字符串

• 导入

  import time
  

• 方法

  • time()

    返回当前时间的时间戳，无需参数，返回值为浮点型

    t1 = time.time()
    print(t1)
    

  • gmtime([t])

    将给定的时间戳转为 UTC 时间元组，如果没有参数默认转换当前时间戳

    t2 = time.gmtime()
    print(t2)
    

  • localtime([t])

    将给定的时间戳转为本地时间元组格式，如果没有参数默认转换当前时间戳

    t3 = time.localtime()
    print(t3)
    

  • mktime(tt)

    将本地时间元组转为时间戳

    t4 = time.mktime(t3)
    print(t4)
    

  • asctime([tt])

    将时间元组格式转为指定格式的字符串形式，如果没有参数默认使用 localtime 时间的时间元组

    t5 = time.asctime(t3)
    print(t5, type(t5))
    

  • ctime([tt])

    将时间戳格式转为指定格式的字符串形式，如果没有参数默认使用当前时间戳

    t6 = time.ctime()
    print(t6)
    

  • strftime(format[, tt])

    将时间元组以指定的格式转为字符串，如果没有 tt 参数默认使用当前本地时间元组

    t7 = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", t3)
    print(t7)
    

  • strptime(st, format)

    将指定格式的字符串解析为时间元组，是 strftime 的逆过程

    注意：format 表示的格式要与 st 一致

    t8 = time.strptime("2001-10-01 08:08:08", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(t8)
    

  • sleep()

    延迟一个时间段，接收整型或者浮点型

    time.sleep(2)
    

  • clock()

    返回当前程序执行时间，Unix 系统始终返回全部运行时间，而 Windows 系统从第二次开始都是以第一次调用此函数的时间戳为基准，而不是以程序开始的时间为基准

    #                   windows   Unix
    print(time.clock()) # 0         1
    time.sleep(1)
    print(time.clock()) # 1         2
    time.sleep(1)
    print(time.clock()) # 2         3
    

二、datetime 模块

• 概述

datetime 比 time 高级，可以理解为 datetime 基于 time 进行了封装，提供了更简单的函数接口，datetime 模块的接口更直观、更容易调用

• 模块中的类

  • time 只关注时间
  • date 只关注日期
  • datetime 同时关注日期和时间
  • timedelta 主要用于计算时间跨度
  • tzinfo 时区相关

• 导入

  import datetime
  

• 方法

  • 获取当前时间

    t1 = datetime.datetime.now()
    print(t1, type(t1))
    

  • 获取指定日期时间

    t2 = datetime.datetime(2001, 10, 1, 8, 8, 8)
    print(t2)
    

  • 将 datetime 时间转对象为字符串

    t3 = t1.strftime("%X %x")
    print(t3, type(t3))
    

  • 将字符串转为 datetime 对象

    t4 = datetime.datetime.strptime(t3, "%X %x")
    print(t4, type(t4))
    

  • 时间相减，返回一个时间间隔

    t5 = datetime.datetime(2001, 10, 1, 8, 8, 8)
    t6 = datetime.datetime(2001, 10, 2, 9, 8, 9)
    t7 = t6- t5
    print(t7, type(t7))
    # 获取时间间隔天数
    print(t7.days)
    # 获取去除间隔天数以外的间隔秒数
    print(t7.seconds)
    

三、calendar 模块

• 概述

  日历模块

• 导入

  import calendar
  

• 方法

  • 返回指定年的某月

    print(calendar.month(2019, 2))
    

  • 返回指定年的日历

  print(calendar.calendar(2018))
  

  • 判断是否是闰年

    print(calendar.isleap(2000))
    

  • 返回某个月的 weekday 的第一天和这个月的所有天数

    print(calendar.monthrange(2019, 4))
    

  • 返回某一个月以一周为周期的元素序列

    print(calendar.monthcalendar(2019, 2))
    

四、uuid 模块

• 概述

  是 128 位的全局唯一标识符，通常由 32 字节的字母串表示，它可以保证时间和空间的唯一性，也称为 GUID

• 作用

  随机生成字符串，在 token、账号、订单号等需要唯一标识的地方使用

• 原理

  通过 Mac 地址、时间戳、命名空间、随机数、伪随机数来保证产生的 id 的唯一性

• 算法：

  • uuid1()基于时间戳
    有 MAC 地址、当前时间戳、随机数字，可以保证全球范围内的唯一性。但是由于 MAC 地址的使用会带来安全问题，局域网中可以使用 IP 来代替 MAC

  • uuid2()基于分布式计算环境 DCE
    算法和 uuid1()相同，不同的是把时间戳的前 4 位换成 POSI 的 UID，实际当中很少使用

    注意：python 中没有这个函数

  • uuid3()基于名字和 MD5 散列值
    通过计算名和命名空间的 MD5 散列值得到，保证了同一命名空间中不同名字的唯一性，和不同命名空间的唯一性，但是同一命名空间的相同名字生成相同的 uuid

  • uuid4()基于随机数
    由伪随机数得到的，有一定的重复概率，这个重复概率是可以通过计算得到的

  • uuid5()基于名字和 SHA1 散列值
    算法和 uuid3()相同，不同的是使用 SHA1 算法

• 使用经验：

  • python 中没有基于 DCE 的，所以 uuid2()可以忽略
  • uuid4()存储概率性重复，由于无映射性所以最好不用
  • 如果在全局的分布式环境下，最好使用 uuid1()
  • 若名字的唯一性要求，最好使用 uuid3()或者 uuid5()

• 导入

  import uuid
  

• 使用

  a = uuid.uuid1()
  print(a, type(a))
  b = str(a)
  print(b, type(b))
  # print(uuid.uuid2())
  print(uuid.uuid3(uuid.NAMESPACE_DNS, "zutuanxue_com"))
  print(uuid.uuid3(uuid.NAMESPACE_DNS, "zutuanxue_com"))
  print(uuid.uuid3(uuid.NAMESPACE_OID, "zutuanxue_com"))
  print(uuid.uuid3(uuid.NAMESPACE_DNS, "zutuanxue_com"))
  print(uuid.uuid5(uuid.NAMESPACE_DNS, "zutuanxue_com"))
  

五、collections 模块

• 概述

  python 中内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类

• namedtuple

  • 概述

    命名元组，本质是一个函数，用他来创建一个自定义的 tuple 类型

    规定 tuple 元素的格式，并可以用属性而不是索引引用 tuple 中的元素

    用 namedtuple 实际上是创建一个新的数据类型

  • 导入

    from collections import namedtuple
    

  • 使用

    # 假设这是一个点的坐标，但是没有写注释，时间久了就忘了该有含义
    p = (1, 2)
    
    
    # 定义一个新的数据类型，
    Point = namedtuple("point", ["x", "y"])
    # 定义一个 Point 类型的变量，保存一个元组数据
    p2 = Point(1, 2)
    print(p2, isinstance(p2, Point), isinstance(p2, tuple))
    # 访问命名元组元素的值
    print(p2[0], p2[1])
    print(p2.x, p2.y)
    

• deque

  • 概述

    使用 list 存储数据，按索引访问元素，但是插入和删除元素会根据元素的个数增多个降低效率。因为 list 是线性存储，数据量大插入和删除的效率就会低。

    deque 就是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适用于队列和栈。并且 deque 是线程安全的

  • 导入

    from collections import deque
    

  • 使用

    q = deque([1,2,3,4,5])
    
    q.append(6)
    q.appendleft(0)
    
    print(q.pop())
    print(q.popleft())
    
    print(q)
    

• defaultdict

  • 概述

    使用 dict 时，如果引用的 key 不存在，如果使用的 [] 方式则会报 KeyError 异常，如果使用的 get()方式则会得到 None。
    如果希望 key 不存在时也能得到一个默认的值就使用 defaultdict

  • 导入

    from collections import defaultdict
    

  • 使用

    d1 = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
    # print(d1["d"])
    # print(d1.get("d"))
    
    
    d2 = defaultdict(lambda :"键值对不存在")
    d2["a"] = 1
    d2["b"] = 2
    print(d2["c"])
    print(d2.get("c"))
    print(d2, type(d2), isinstance(d2, dict))
    

• OrderedDict

  • 概述

    使用 dict 是，key 是无序的。对 dict 做迭代时无法保证 key 的顺序。如果需要 key 有顺序，就可以使用 OrderDict

  • 导入

    from collections import OrderedDict
    

  • 使用

    d1 = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
    for key in d1:
        print(key)
    print("----------------------")
    
    
    
    d2 = OrderedDict([("a", 1),("b", 2),("c", 3)])
    print(d2)
    print(d2["a"])
    print(d2.get("b"))
    

• Counter

  • 概述

    是一个简单的计数器，本质上是 dict 的一个子类

  • 导入

    from collections import Counter
    

  • 使用

    需求：计算集合中每个字符出现的次数

    s = "zutuanxue_com is a good man"
    c = Counter()
    print(c, type(c), isinstance(c, dict))
    for ch in s:
        c[ch] = c[ch] + 1
    print(c)
    for key in c:
        print(key, c[key])
    

六、base64 模块

• 概述

  用记事本打开图片等文件，看到一坨乱码，因为二进制文件包含很多无法显示的内容。所以想让记事本能处理二进制数据，就需要将二进制字符串转换，base64 是一种比较常见的二进制编码方式

• 作用

  适用于小段内容的编码，比如数字证书签名、cookie、网页中传输的少量二进制数据

• 编码原理

  一个包含 64 个字符的列表
  [“A”,“B”, ……,“Z”,“a”,“b”, ……,“z”,“0”,“1”, ……,“9”,“+”,“/”]
  对二进制数据进行处理，每是三个字节一组，一组就是 3 ×8=24bit，划分为 4 组，每组正好 6bit。得到 4 个数字作为索引，然后查表，获取相应的 4 个字符，就是编码后的字符串

• 注意

  base64 是一种通过查表的编码方法，不能用于加密，即使修改了字符对照表也不行

• 使用

  • b64encode

    s1 = b"zutuanxue_com is a good man"
    print(base64.b64encode(s1))
    s2 = b'c3VuY2sgaXMgYSBnb29kIG1hbg=='
    print(base64.b64decode(s2))
    

    由于 = 字符也可能出现在 base64 编码中，但是 = 在 url、cookie 里会造成歧义，所以很多 base64 编码会把编码后的 = 去掉

    s6 = b"abcd"
    s7 = base64.b64encode(s6)
    print(s7)
    ''''YWJjZA=='
    'YWJjZA'
    '''
    s8 = b'YWJjZA=='
    print(base64.b64decode(s8))
    

    注意

    由于标准 base64 编码后可能出现字符 + 或 /，在 URL 中就不能直接作为参数

  • urlsafe_b64encode

    提供 urlsafe_b64encode 编码，保证 url 的安全，将 + 和 / 替换为 - 和_，提供 urlsafe_b64decode 进行 url 安全解码

    s3 = b"http://www.zutuanxue.com"
    print(base64.urlsafe_b64encode(s3))
    s4 = b"aHR0cDovL3d3dy5zdW5jay53YW5n"
    print(base64.urlsafe_b64decode(s4))
    
    s5 = b"zutuanxue_com is a good m~"
    print(base64.b64encode(s5))
    print(base64.urlsafe_b64encode(s5))
    

七、hashlib 模块

• 概述

  该模块提供了常见的摘要算法，如 MD5、SHA1

  摘要算法(又称哈希算法、散列算法)：它通过一个函数，把任意长度的数据转为一个长度固定的数据串(通常用 16 进制的字符串表示)

• 作用

  用于加密

• MD5
  最常见的摘要算法，速度快，生成的结构是 128 位字节，通常用 32 位 16 进制字符串表示

• 使用

  s1 = b"zutuanxue_com is a good man"
  m1 = hashlib.md5()
  m1.update(s1)
  ret = m1.hexdigest()
  print(ret)
  
  # 如果数据量比加大，可以分多次调用 update，最终结果是一样的
  m2 = hashlib.md5()
  m2.update(b"zutuanxue_com is a")
  m2.update(b"good man")
  ret2 = m2.hexdigest()
  print(ret2)
  

• SHA1
  调用 SHA1 与调用 MD5 完全一样，SHA1 的结果是 160 字节，通常用 40 位 16 进制字符串表示

• 使用

  s2 = b"zutuanxue_com is a good man"
  sh1 = hashlib.sha1()
  sh1.update(s2)
  ret3 = sh1.hexdigest()
  print(ret3)
  

  注意：数据量大同 md5 使用相同

• 更安全的
  SHA256
  SHA512
  越安全的算法不见越慢，而且摘要越长

• 应用：
  任何允许用户登录的网站都会存储用户登录的用户名和密码(存储在数据库中)，那么密码一般存储的是原密码的摘要值
  zutuanxue_com-666666 明文存储到数据库中，如果数据库泄露，所有用户信息就会暴露

  正确的保存口令方式不是存储明文，而是存储口令的摘要，当用户登录时，首先计算用户输入的明文的摘要，和数据库中的对比，如果一致说明口令正确，否则一定错误

八、hmac 模块

• 概述

  实现了 HMAC 算法，是用一个 key 对数据进行“杂凑”后在进行的 hash，是用 hmac 比 hash 算法更安全，不同的 key 会产生不同的 hash 值

• 导入

  s = b"zutuanxue_com is a good man"
  key = b"good"
  h = hmac.new(key, s, digestmod="MD5")
  ret = h.hexdigest()
  print(ret)