常用模块二---time--random--collections--json--pickle--shelve

 ========= namedtuple ??可以命名的元组 ============from collections import namedtuple Point=namedtuple(‘Point‘,[‘x‘,‘y‘]) p=Point(1,2)circle=namedtuple(‘Circle‘,[‘x‘,‘y‘,‘r‘])c=circle(1,2,1)print(p.x)print(p.y) print(c.x) print(c.y) print(c.r) ======== 队列 先进先出 --双向队列 deque============ 处理任务--处理一个少一个from collections import deque# q=deque([1,2,3])# q.append(4)# q.appendleft(5)# q.pop()# q.popleft()# print(q) # ?deque([1, 2, 3])# q.extendleft([1,2]) # 没有entend ======== 有序字典 OrderedDict============from collections import OrderedDict# dic=dict([(‘a‘,2),(‘b‘,3),(‘c‘,6)])# print(dic) ??# {‘a‘: 2, ‘b‘: 3, ‘c‘: 6}# dic=OrderedDict([(‘a‘,2),(‘b‘,3),(‘c‘,6)])# print(dic) ?# ?OrderedDict([(‘a‘, 2), (‘b‘, 3), (‘c‘, 6)])# ======== 有默认值得字典 defaultdict============# from collections import defaultdict## dic=defaultdict(list) ??#里面必须是可以调用的函数函数# dic[‘k‘].append(123)# print(dic)# dic=defaultdict(lambda:‘N/A‘) # 括号里面是一个默认的值### ======== counter 返回一个计数字典 ?============

1 时间戳 ----- 1970 1 1 00 00 00 ---- 标识唯一的时间 用来计算2 字符串时间 ----- time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘,默认是 time.localtime())3 格式化时间 ?-----time.localtime() time.gtime()# import time# t1=time.time() ?????????????????????????????????????#=============时间戳=======计算器应用============## t2=time.localtime()  ?# 北京时间 ?东区 ?本时区的时间 ???#===========结构化时间=========操作========# t3=time.gmtime()  ????# 标准时间 ?晚8个小时 ???????????#===========结构化时间=========操作========### t=time.mktime(time.localtime(time.time())) ?# 结构化--->> 时间戳# t=time.strftime(‘%Y-%m-%d‘,time.localtime()) ?#结构化时间--->> 字符串时间 ??#==========字符串时间=======给人看========# tt=time.strptime(‘2018-08-23‘,‘%Y-%m-%d‘) ????# 字符串时间-->> 结构化时间 ??#==========字符串时间=======给人看=========## t4=time.ctime(time.time())# t5=time.asctime(time.localtime())## time.sleep(0.1) ?# ====I/O阻塞 不会占用CPU# print(t2.tm_year,t2.tm_mon,t2.tm_mday,t2.tm_hour,t2.tm_min,t2.tm_sec,sep=‘:‘)

例子1 ?计算 几天后的时间# time_str=‘2015-09-23‘# def add_days(my_time,num):# ????temp_time=time.strptime(my_time,‘%Y-%m-%d‘)# ????temp_time=time.mktime(temp_time)# ????actual_time=temp_time+3*24*3600*num# ????new_time=time.localtime(actual_time)# ????new_time=time.strftime(‘%Y-%m-%d‘,new_time)# ????return new_time# print(add_days(time_str,5))

例子 2 查看一个时间过去了多久# import time# old_time_str1=‘2015-09-10 08:30:00‘# struct_time=time.strptime(old_time_str1,‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘)# true_time=time.mktime(struct_time)# time_now=time.time()# dif_time=time_now-true_time-8*3600# struct_time=time.localtime(dif_time)# print(‘过去了%d年%d月%d天%d小时%d分钟%d秒‘%(struct_time.tm_year-1970,struct_time.tm_mon-1,struct_time.tm_mday-1,struct_time.tm_hour,struct_time.tm_min,struct_time.tm_sec))# str_time=time.strftime(‘%d %H %M %S‘,struct_time)# print(str_time)

# print(random.random()) ???????# ?(0,1)的 ?float# print(random.randint(1,5)) ???# ?[1,5]的 int# print(random.uniform(1,5)) ???# ?[1,5]的 float# print(random.randrange(1,5)) ?# ??[1,5)的 int# print(random.choice(‘abcd‘)) ?# ?可迭代对象 随机选择一个# print(random.sample(‘abcd‘,3))#  可迭代对象 随机选择多个 ?返回值为列表# li=[1,2,3,4]# random.shuffle(li) ???# 随机改变 ?可变,可以索引的 数据结构的顺序

例子 验证码# import random# check=‘‘# for i in range(8):# ????m=chr(random.choice(range(ord(‘A‘),ord(‘Z‘))))# ????n=chr(random.choice(range(ord(‘a‘),ord(‘z‘))))# ????o=random.randint(0,9)# ????string=random.choice([m,n,o])# ????check+=str(string)# print(check)

将原本的字典，列表等内容 转换为一个字符串的过程 叫做 ?=== 序列化存文件网络传输

 =========== ?序列化的目的 ===========用某种存储形式 使自定义 对象持久化将对象从一个地方传递到另一个地方程序更具有维护性===json==提供了四个功能 dumps dump load loads dumps ?loads ?????网络传输 ?处理字符串# import json# d={‘k‘:‘v‘,‘k2‘:[1,2,3]}# print(d,type(d)) ?#{‘k‘: ‘v‘, ‘k2‘: [1, 2, 3]} <class ‘dict‘>## sd=json.dumps(d)# print(sd,type(sd)) # ?序列化 {"k": "v", "k2": [1, 2, 3]} <class ‘str‘>### s=‘{"k":"v","k2":[1,2,3]}‘## d=json.loads(s) ?# ??反序列化# print(d,type(d)) # ?{‘k‘: ‘v‘, ‘k2‘: [1, 2, 3]} <class ‘dict‘># load ?dump ?? 文件操作 ?数据持久化 ????一次性的import jsond={‘k‘:‘v‘,‘k2‘:[1,2,3]}f=open(‘json_file‘,‘w‘)json.dump(d,f,ensure_ascii=True) ????#f.close()f=open(‘json_file‘)ret=json.load(f)f.close()print(ret)print(‘中国‘.encode(‘gbk‘)) ??# b‘\xd6\xd0\xb9\xfa‘print(ascii(‘中国‘)) ?????????#‘\u4e2d\u56fd‘ unicode===pickle===
# json (只能处理 字典 列表 元组 等基本的数据类型 ) 用于字符串 和 python数据类型间进行转换# 所有编程语言通用# pickle===用于自定义的 数据类型的序列化 (游戏 人物数据)# 只有python可以使用# # 序列化一些自定义的数据类型

===shelve=== ?简单的数据类型 --- 用于修改# import shelve## f=shelve.open(‘shelve_file‘,writeback=True) ????#{‘int‘: 5, ‘str‘: ‘a‘}# # f=shelve.open(‘shelve_file‘) ?????????????????#{‘int‘: 1, ‘str‘: ‘a‘}# f[‘key‘]={‘int‘:1,‘str‘:‘a‘}# f[‘key‘][‘int‘]=5# f.close()#
# f1=shelve.open(‘shelve_file‘) ???# ?内存消耗# ret=f1[‘key‘]# f1.close()# print(ret)