#什么是模塊呢？就是用一大坨代碼來完成一個功能的代碼集合，是不是簡單易懂

#類似于函數式編程和面向過程編程，函數式編程則完成一個功能，其他代碼用來調用即可，提供了代碼的重用性和代碼間的耦合。而對于一個復雜的功能來，可能需要多個函數才能完成(函數又可以在不同的.py文件中)，n個 .py 文件組成的代碼集合就稱為模塊。

如：os 是系統相關的模塊；file是文件操作相關的模塊

模塊分為三種：

自定義模塊

內置標準模塊(又稱標準庫)

開源模塊

#既然別人可以寫一個代碼集合組成模塊，我們自然也可以，這就是自定義模塊

自定義模塊 和開源模塊的使用參考?http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4963027.html

1.json模塊

用法：

1 importjson2 a ={3 '1':'a',4 '2':'b',5 '3':'c'

6 }7 with open("1.txt",'r+') as f:8 json.dump(a,f)9 print(json.load(f))10 >>>{'1': 'a', '2': 'b', '3': 'c'}11 f.write(json.dumps(a))12 print(json.loads(f.readline()))13 >>>{'1': 'a', '2': 'b', '3': 'c'}14

15 #dump:將數據通過特殊的形式轉換為所有程序語言都認識的字符串

16 ，并放入文件,第一個參數是字典對象，第二個是文件對象17 #dumps:將數據通過特殊的形式轉換為所有程序語言都認識的字符串

18 #loads:將json編碼的字符串再轉換為python的數據結構

19 #load:從數據文件中讀取數據,并將json編碼的字符串轉換為python的數據結構

20

21 #說明：

22 json編碼支持的基本類型有：None, bool, int, float, string, list, tuple, dict.23

24 對于字典，json會假設key是字符串(字典中的任何非字符串key都會在編碼時轉換為字符串)，要符合JSON規范，應該只對python列表和字典進行編碼。此外，在WEB應用中，把最頂層對象定義為字典是一種標準做法。25

26 json編碼的格式幾乎和python語法一致，略有不同的是：True會被映射為true,False會被映射為false,None會被映射為null，元組()會被映射為列表[]，因為其他語言沒有元組的概念，只有數組，也就是列表。27 a ={28 '1':True,29 '2':False,30 '3':None,31 '4':(1,2,3),32 5:'qwe'

33 }34 da =json.dumps(a)35 print(da)36 >>>{"1": true, "2": false, "3": null, "4": [1, 2, 3], "5": "qwe"}

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2. pickle模塊

用法：

1 importpickle2

3 defhello():4 for i in range(10):5 print('Hello',i)6 returnhello7 L ={8 'a':1,9 'b':2,10 'c':'Daniel'

11 }12 with open('pickle.txt','wb') as f:13 f.write(pickle.dumps(hello))14 with open('pickle.txt','wb') as f:15 f.write(pickle.dumps(L)) #pickle可以序列化python所有的數據類型，但僅允許在python中使用(等于是python獨有語法)，與json不同，不管能否反序列化，都可以序列化

16 #如果你重新開個程序

17 importpickle18 with open('pickle.txt','rb') as f:19 a =pickle.loads(f.read())20 print(a)21 #則會報錯'AttributeError: Can't get attribute 'hello' on

22 #那如果調用‘L’則毫無問題，因為存的不是內存地址，而是數據

23 #所以說內存地址用完則釋放，兩個程序無法互相訪問內存地址，數據可以直接反序列化

24

25 #當然pickle也有'load'、'dump'

26 L ={27 'a':1,28 'b':2,29 'c':'Daniel'

30 }31 with open('pickle.txt','wb') as f:32 pickle.dump(L,f)33 with open('pickle.txt','rb') as f:34 a =pickle.load(f)35 print(a)36 >>>{'a': 1, 'b': 2, 'c': 'Daniel'}

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3.time & datetime模塊

用法：

1 importtime2

3 print(time.clock()) #返回處理器時間,3.3開始已廢棄 , 改成了time.process_time()測量處理器運算時間,不包括sleep時間,不穩定,mac上測不出來

4 print(time.altzone) #返回與utc時間的時間差,以秒計算\

5 print(time.asctime()) #返回時間格式"Mon Nov 6 17:21:39 2017"

6 print(time.localtime()) #返回本地時間 的struct time對象格式

7 print(time.gmtime(time.time()-800000)) #返回utc時間的struc時間對象格式

8 print(time.asctime(time.localtime())) #返回時間格式"Mon Nov 6 17:31:19 2017"

9 print(time.ctime()) 同上10

11 #日期字符串 轉成 時間戳

12

13 string_struct = time.strptime('2017/11/13',"%Y/%m/%d") #將 日期字符串 轉成 struct時間對象格式

14 print(string_struct)15 str_stamp = time.mktime(string_struct) #將struct時間對象轉成時間戳

16 print(str_stamp)17

18 #時間戳轉成日期字符串

19

20 print(time.gmtime(time.time()-86640))21 print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.gmtime()))22

23 #時間加減

24

25 print(datetime.datetime.now())26 >>>2017-11-13 17:33:00.117320

27 print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()))28 >>>2017-11-13 #時間戳直接轉成日期字符串

29 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #加三天

30 >>>2017-11-16 17:33:00.117320

31 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #減三天

32 >>>2017-11-10 17:33:00.117320

33 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=1))34 >>>2017-11-13 18:33:00.117320 #加一小時

35 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=-1))36 >>>2017-11-13 16:33:00.117320 #減一小時

37 print(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(minutes=10)) #加十分鐘

38 >>>2017-11-13 17:43:00.117320

39 #so 那么就有秒----"second"不舉例子了。=

40 print(now_time.replace(minute=0,hour=18,second=0,microsecond=0))41 >>>2017-11-13 18:00:00 #時間替換

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4.random模塊

用法：

1 importrandom2

3 #生成隨機數

4 print(random.random())5 print(random.randint(1,10000)) #給隨機數指定范圍，最高為10000

6 print(random.randrange(1,10000000000)) #給隨機數指定范圍，最高9999999999

7

8 #生成隨機驗證碼

9

10 importrandom11 ver_code = ''

12 for i in range(5):13 number = random.randrange(0,5)14 if number !=i:15 letter = chr(random.randrange(65,99))16 else:17 letter = random.randint(0,9)18 ver_code +=str(letter)19 print(ver_code)

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5.os模塊

提供對操作系統進行調用的接口

用法：

1 importos2

3 print(os.getcwd())4 >>>c:\test.py #查看當前路徑(類似shell的pwd)

5 os.chdir('test')6 print(os.getcwd())7 >>>c:\test\test2 #改變當前路徑(類似shell的cd)

8 os.curdir #返回當前目錄 (類似shell的cd .)

9 os.pardir #返回父級目錄(類似shell的 cd ..)

10 os.makedirs('P1/P2/P3') #創建多級目錄

11 os.removedirs('A/B/C') #刪除多級目錄，比如(A/B/C) 如果C是空的則刪除，不是則不刪除，并返回錯誤，依次往上一級推

12 os.mkdir('test') #創建目錄('mkdir')

13 os.rmdir('test') #刪除目錄，不為空則刪除失敗

14 os.listdir('test') #列出目錄下的所有文件和所有目錄

15 os.remove('test') #刪除一個文件

16 os.rename('oldtest','newtest') #修改文件或目錄名字

17 print(os.stat('oldtest') #獲取文件或目錄信息

18 print(os.sep ) #返回系統路徑分隔符

19 print(os.linesep) #返回行的終止符

20 print(os.pathsep ) #返回分割文件路徑的字符串

21 os.environ #獲取系統環境變量

22 os.system("ping 1.1.1.1") #直接執行shell的命令

23 print(os.path.abspath('C:')) #返回規范化的絕對路徑

24 print(os.path.split('c:/test'))25 >>>('c:', 'test') #將目錄和文件以二元組的方式返回

26 print(os.path.dirname(path)) #返回父級目錄,即'os.path.split'的第一個元素

27 print(os.path.basename('path')) #返回結束的文件名，即'os.path.split'的第二個元素

28 os.path.exists(path) #如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False

29 os.path.isabs(path) #如果path是絕對路徑，返回True

30 os.path.isfile(path) #如果path是一個存在的文件，返回True。否則返回False

31 os.path.isdir(path) #如果path是一個存在的目錄，則返回True。否則返回False

32 os.path.join(path1[, path2[, ...]]) #將多個路徑組合后返回，第一個絕對路徑之前的參數將被忽略

33 os.path.getatime(path) #返回path所指向的文件或者目錄的最后存取時間

34 os.path.getmtime(path) #返回path所指向的文件或者目錄的最后修改時間

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6.sys模塊

用法：

1 sys.argv #配合腳本使用可以讀取從外面傳進來的參數

2 print(sys.version) #查看python版本

3 sys.exit() #退出程序

4 sys.path #返回模塊搜索路徑，還有python環境變量

5 #還有modules，stdin,stdout，大家自己去查吧

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7.shutil模塊

用法：

1 importshutil2

3 f1 = open('1.txt')4 f2 = open('2.txt','w',encoding='utf-8')5 shutil.copyfileobj(f1,f2) #復制文件

6 shutil.copyfile('1.txt','2.txt') #可直接復制

7 shutil.copytree('1','2') #復制目錄，整個目錄

8 shutil.rmtree('2') #刪除目錄

9 shutil.move(src,stc) #移動

10 shutil.make_archive('C:/1','zip','D:/test') #壓縮，打包

11

12 #還有兩種壓縮方式:'Zipfile','Tarfile'

13

14 Zipfile:15 壓縮:16 z = zipfile.ZipFile('test.zip','w') #一個一個選擇壓縮

17 z.write('test1.py')18 z.write('test2.py')19 z.close()20 解壓:21 z = zipfile.ZipFile('test.zip','r')22 z.extractall()23 z.close()24

25 Tarfile:26 #跟上面差不多，舉個例子

27 tar = tarfile.open('1.tar','w)

28 tar.add('test1.py')29 tar.close()30 #解壓跟上面完全一樣

31 tar.extractall()32 tar.close()

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8.shelve模塊

shelve是一個簡單的的key,vlaue將內存數據通過文件持久化的模塊，可以持久化任何pickle可支持的python數據格式

用法：

1 importshelve2

3 d = shelve.open('shelve_test') #打開一個文件

4

5 classTest(object):6 def __init__(self, n):7 self.n =n8

9 t = Test(123)10 t2 = Test(123334)11

12 name = ["alex", "rain", "test"]13 d["test"] = name #持久化列表

14 d["t1"] = t #持久化類

15 d["t2"] =t216

17 d.close()18 d = shelve.open('shelve_test') #讀取

19 print(d.get('test'))20 >>>['alex', 'rain', 'test']

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9.xml模塊

xml是實現不同語言或程序之間進行數據交換的協議，跟json差不多，但json使用起來更簡單，不過，古時候，在json還沒誕生的黑暗年代，大家只能選擇用xml呀，至今很多傳統公司如金融行業的很多系統的接口還主要是xml。

xml的格式如下，就是通過<>節點來區別數據結構的:

1 <?xml version="1.0"?>

2

3

4 2

5 2008

6 141100

7

8

9

10

11 5

12 2011

13 59900

14

15

16

17 69

18 2011

19 13600

20

21

22

23

XML文件

1 importxml.etree.ElementTree as ET2 tree = ET.parse("XML")3 root =tree.getroot()4

5 #讀取全部

6 print(root.tag)7 for child inroot:8 print(child.tag, child.attrib)9 for i inchild:10 print(i.tag,i.text)11

12 #只讀取其中一項比如(year)

13 for node in root.iter('year'):14 print(node.tag,node.text)15

16

17 #修改xml文件的內容

18 for node in root.iter('year'):19 new_year = int(node.text) + 1

20 node.text =str(new_year)21 node.set("updated", "yes")22

23 tree.write("XML") #將year+1

24

25 #刪除xml文件的內容

26 for country in root.findall('country'):27 rank = int(country.find('rank').text)28 if rank > 50:29 root.remove(country)30

31 tree.write('output.xml') #如果country下的rank大于50就刪除country

32

33 #有刪有改有查自然也有增

34 new_xml = ET.Element('company')35 post = ET.SubElement(new_xml,'post',attrib={"enrolled":"yes"})36 name = ET.SubElement(post,'name',attrib={"ehecked":"no"})37 age = ET.SubElement(name,'age')38 post.text = 'General manager'

39 name.text = 'Daniel'

40 age.text = '18'

41 et =ET.ElementTree(new_xml)42 et.write('XML',encoding='utf-8',xml_declaration=True)43 ET.dump(new_xml)

處理XML文件

10.PyYaml

Python也可以很容易的處理ymal文檔格式，只不過需要安裝一個模塊，參考文檔：http://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python常用模块用法_python常用模块（一）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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