什么是模块
在Python中，模块其实也就是包含python代码的文件，我们为什么要使用模块？在我们以后写代码的时候，我们会发现有很多功能需要经常使用，那我们想要使用这些功能怎么办，要再把那些代码在敲一遍吗，这样不但增加了代码量，还浪费了时间，有人说我们可以写在函数里，是的，我们可以把一些功能写在函数里，使用的时候调用函数就行了，但是我们每次新建一个文件的时候，都需要再次将那些功能函数写一遍，还是有些麻烦，这时候，模块的便捷就体现出来了，我们将大量功能函数写在一个py文件里，当我们需要用到部分功能的时候，将这个文件（模块）导入一下，就可以轻松地调用里面的函数了。当然模块中不仅可以写函数，也可以写类。
模块的调用
1.import语句，用于导入整个模块
import module1import module as module_a#给导入的模块自定义一个别名import sysimport time as ti
2.form..import，用于导入模块的某一部分功能或模糊导入
from module import namefrom random import *#导入random中所有属性
使用import导入模块内部机制
import语句导入指定的模块时会执行3个步骤
1. 找到模块文件：在模块搜索路径下搜索模块文件
程序的主目录
PYTHONPATH目录
标准链接库目录
2.编译成字节码：文件导入时会编译，因此，顶层文件的.pyc字节码文件在内部使用后会被丢弃，只有被导入的文件才会留下.pyc文件
3.执行模块的代码来创建其所定义的对象：模块文件中的所有语句从头至尾依次执行，而此步骤中任何对变量名的赋值运算，都会产生所得到的模块文件的属性
注意：模块只在第一次导入时才会执行如上步骤，后续的导入操作只不过是提取内存中已加载的模块对象，reload()可用于重新加载模块
自定义模块
所谓的自定义模块就是自己创建一个python文件，在里面写入了一些函数或者类，在自己定义文件名的时候，注意不能把自己文件的名字定义和已经存在的模块的名字重复，否则导入模块的时候可能导入的模块不是你想要的模块。
先在一个.py文件内写一个函数，然后再另一个文件内import 文件名,然后再写使用文件名.函数名调用函数。
| 1234 | import 文件名 文件名.函数名() |
导入模块时需要根据sys.path的路径找，为了我们自定义的模块可以成功导入，我们需要把自己写的py文件的路径添加到sys.path。
import sys
sys.path.append("d:")#这个"d:"是你py文件放置的位置查看模块搜索路径有哪些，自己添加的路径是否在搜索路径中。
import sysfor i in sys.path: print(i)
内置模块
内置模块是python自带功能，使用的时候直接使用import或者from..import导入模块即可。
python中有哪些内置模块，接下来就介绍一下：
一、OS
用于提供操作系统级别的操作
os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd
os.curdir 返回当前目录: ('.')
os.pardir 获取当前目录的父目录字符串名：('..')
os.makedirs('dir1/dir2') 可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname1') 若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推
os.mkdir('dirname') 生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname') 删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname') 列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印
os.remove() 删除一个文件
os.rename("oldname","new") 重命名文件/目录 * os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息
import os
info = os.stat("D:\\文件名，需带后缀")
print(info)
os.sep 操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep 当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"
os.pathsep 用于分割文件路径的字符串
os.name 字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
os.system("bash command") 运行shell命令，直接显示
import os
os.system("shell命令")
os.environ 获取系统环境变量
os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径
os.path.split(path) 将path分割成目录和文件名二元组返回 * os.path.dirname(path) 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
os.path.basename(path) 返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值。
即os.path.split(path)的第二个元素 * os.path.exists(path) 如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path) 如果path是绝对路径，返回True
os.path.isfile(path) 如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path) 如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False * os.path.join(path1[, path2[, ...]])** 将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略
import os
str1 = "D:"
str2 = "home"
str3 = "index"
n = os.path.join(str1,str2,str3)
print(n)
#结果 #自己根据顺序添加分割符 D:home\index
os.path.getatime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
os.path.getmtime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
二、sys
用于提供对python解释器相关的操作
1 sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径2 sys.exit(n) 退出程序，正常退出时exit(0)3 sys.version 获取Python解释程序的版本信息4 sys.maxint 最大的Int值5 sys.path 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值6 sys.platform 返回操作系统平台名称7 sys.stdin 输入相关8 sys.stdout 输出相关9 sys.stderror 错误相关
三、hashlib
用于加密相关的操作，代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法。
import hashlib########md5#########
hash = hashlib.md5()
hash.update(bytes("admin", encoding="utf-8"))print(hash.hexdigest())print(hash.digest())######## sha1 ########hash = hashlib.sha1()
hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8'))print(hash.hexdigest())# ######## sha256 ########hash = hashlib.sha256()
hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8'))print(hash.hexdigest())# ######## sha384 ########hash = hashlib.sha384()
hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8'))print(hash.hexdigest())# ######## sha512 ########hash = hashlib.sha512()
hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8'))print(hash.hexdigest())#以上加密算法虽然依然非常厉害，但时候存在缺陷，即：通过撞库可以反解。所以，有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密。import hashlib# ######## md5 ########hash = hashlib.md5(bytes('898oaFs09f', encoding="utf-8"))
hash.update(bytes('admin', encoding="utf-8"))print(hash.hexdigest())#python内置还有一个hmac模块，它内部对我们创建key和内容进行进一步的处理然后再加密import hmac
h = hmac.new(bytes('898oaFs09f', encoding="utf-8"))
h.update(bytes('admin', encoding="utf-8"))print(h.hexdigest())#加盐值的加密（加密两次的加密）import hashlib# 自己加的加密规则hash = hashlib.md5(bytes("admafasdin", encoding="utf-8"))
hash.update(bytes("admin", encoding="utf-8"))print(hash.hexdigest())
四、re
python中提供了正则表达式相关操作
re.match()
#从头匹配
#最开始哪个字符（或字符串）开始匹配上后面的全部忽略
#简单
#分组
无分组
# 无分组import re
origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"r = re.match("h\w+", origin)print(r.group()) # 获取匹配到的所有结果print(r.groups()) # 获取模型中匹配到的分组结果print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果结果
hello
()
{}
分组
# 分组# 分组的用处:从已经匹配到的字符串里在获取其中的某个字符import re
origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"r = re.match("h(\w+)", origin)print(r.group()) # 获取匹配到的所有结果print(r.groups()) # 获取模型中匹配到的分组结果（括号（组）里的内容）print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果结果：
hello
('ello',)
{}
#有组（括号）只有groups可以匹配到，有key只有gruopdict可以匹配到
origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
r = re.match("(h)\w+", origin)print(r.groups()) # 获取模型中匹配到的分组结果结果：('h',)
r = re.match("?P<n1>h(\w+)", origin) # ?P<x> x为key字典类型print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果r = re.match("?P<n1>h(?P<n2>\w+)", origin) # key ?P<> 的值为后面的字符串print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果
结果：
{'n1': 'h'}
{'n1': 'h', 'n2': 'ello'}
re.search()
浏览全部字符串，匹配第一个符合规则的字符串
和match用法差不多，search只不过这个全部浏览，一个一个字符的匹配
origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"r = re.search("a\w+", origin)print(r.group()) # 获取匹配到的所有结果print(r.groups()) # 获取模型中匹配到的分组结果print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果
结果：
alex
()
{}
origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"r = re.search("a(\w+).*(?P<name>\d)$", origin)print(r.group()) # 获取匹配到的所有结果 #上下两个也相同print(r.groups()) # 获取模型中匹配到的分组结果#显示组的结果，忽略掉自己不匹配的比如?P<name>print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果
结果：
alex bcd alex lge alex acd 19('lex', '9')
{'name': '9'}import re
origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"n = re.search("(a)(\w+)",origin)print(n.group())print(n.groups())
结果：
alex
('a', 'lex')
re.findall()
在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。
import re
re.findall("\d+\w\d+","a2b3c4d5")#匹配时是逐个匹配，匹配到之后，下一轮匹配时就从他的后面开始匹配结果:['2b3', '4d5']
findall特别print(re.findall("","asdfasdf"))
结果：
['', '', '', '', '', '', '', '', '']
当元素处理时，有几个括号就有几个组，就要分几个，如果第一个匹配了，第二个，没有匹配但是第二个可有可无，但是在第二个的位置上第三个匹配了，就会生成三个，其中一个留给没有匹配的，留的那个为空。
import re
origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"print(re.findall("a\w+",origin))print(re.findall("(a\w+)",origin))print(re.findall("a(\w+)",origin))#加括号以后，就行当于把按照规则匹配后，把括号里的输出，不在括号里的就不输出结果：
['alex', 'alex', 'alex', 'acd']
['alex', 'alex', 'alex', 'acd']
['lex', 'lex', 'lex', 'cd']
origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"n = re.search("(a)(\w+)", origin)print(re.findall("(a)(\w+)",origin))#在规则都匹配过一次时，先把这些放在一个括号里，之后一次匹配放在一个括号里，再匹配再放print(n.groups()) #结果第一个结果：
[('a', 'lex'), ('a', 'lex'), ('a', 'lex'), ('a', 'cd')]
('a', 'lex') #origin为上面的print(re.findall("(a)(\w+(e))(x)",origin))
结果：#先找到a放进组里，再找到le放进组里，再从le里找到e放进组里，在找到x放进组里[('a', 'le', 'e', 'x'), ('a', 'le', 'e', 'x'), ('a', 'le', 'e', 'x')]#括号的意思是从提取到的内容里再次提取内容，有几个括号提取几次例子：
origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"print(re.findall("(a)((\w+)(e))(x)",origin))
[('a', 'le', 'l', 'e', 'x'), ('a', 'le', 'l', 'e', 'x'), ('a', 'le', 'l', 'e', 'x')]#详情请看199import re
a = "alex"n = re.findall("(\w){4}",a)#理论上它输出了四次，但是它只有一个括号，所以取一个，而且默认去最后一个n1 = re.findall("(\w)(\w)(\w)(\w)",a)
n3 = re.findall("(\w)*",a)详解199 24print(n)print(n1)print(n3)
结果
['x']
[('a', 'l', 'e', 'x')]
['x', '']#findall其实就是search的groups组合而来#当加有*时，前面那个可有可无所以当匹配不到或匹配到最后时，会以空的再匹配一次？？？？import re
n = re.findall("(\dasd)*","1asd2asdp3asd98kif")print(n)#结果 #那么多空，因为贪婪匹配 #连续两次匹配到就去后面那个，带括号情况下['2asd', '', '3asd', '', '', '', '', '', ''] #详解200 6 or 7
re.finditer()
和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。
import re
origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"r = re.finditer("(a)((\w+)(e))(?P<n1>x)",origin)print(r)for i in r: print(i,i.group(),i.groups(),i.groupdict())
结果：<callable_iterator object at 0x0000000687374C50>
<_sre.SRE_Match object; span=(6, 10), match='alex'> alex ('a', 'le', 'l', 'e', 'x') {'n1': 'x'}<_sre.SRE_Match object; span=(15, 19), match='alex'> alex ('a', 'le', 'l', 'e', 'x') {'n1': 'x'}<_sre.SRE_Match object; span=(24, 28), match='alex'> alex ('a', 'le', 'l', 'e', 'x') {'n1': 'x'}
re.split()
方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表
import re
origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"ddd = "hello alex bcd alex ddaf lge alex acd 19"n = re.split("a\w+", origin, 1) # 1为分割次数n1 = re.split("a\w+", ddd)print(n)print(n1)
结果
['hello ', ' bcd ', ' lge ', ' ', ' 19']
['hello ', ' bcd ', ' dd', ' lge ', ' ', ' 19']
origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"n = re.split("a(\w+)", origin, )print(n)
结果 # 因为被分割了，所以n有三个部分，就像下面，n[1]第一部分 n[2]第二部分 n[3]第三部分['hello ', 'lex', ' bcd alex lge alex acd 19']# 中括号里面的字符无需转意，但是正则表达式里的括号有特殊意义，所以正常情况下需要转意
re.sub()
替换匹配成功的指定位置的字符串
sub(模型，替换成什么，所要替换的字符串，替换到前几个，模式)
origin = "jhasdjas4dg564jskdbf5s41g56asg"str_n = re.sub("\d+","KKK",origin,5)print(str_n)
结果
jhasdjasKKKdgKKKjskdbf5s41g56asg
subn() #subn返回两个元素origin = "jhasdjas4dg564jskdbf5s41g56asg"new_str,count = re.subn("\d+","KKK",origin)print(new_str,count)
结果： #5为匹配个数jhasdjasKKKdgKKKjskdbfKKKsKKKgKKKasg 5
五、json模块
用于字符串和python基本数据类型之间转换
json模块中提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
import json
result = json.loads(s)#将字符串类型转换为一种类型（看起来像什么转什么）但是需要完全符合那种类型的条件print(result,type(result))#json.loads用于将字典、列表、元组形式的字符串，转换为相应的字典、列表、元组#json.dumps将基本数据类型转换为字符串json.dump()
json.load()#这两个基本不用，可以不记import json
dic = {"k1":123,"k2":"asd"}
json.dump(dic,open("hp","w"))#将dic字符串写到hp文件里面来r = json.load(open("hp","r"))#将hp文件里的字符串读出，转为相应的类型
json是通用的数据传输，可以和多种语言转换，在用元组转换时可能出现错误，因为这种类型是python里特有的所以，别的可能无法识别。
六、pickle模块
用于python特有的类型和python基本数据类型间进行转换
pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
pickle模块用于将内存中的python对象序列化成字节流，并可以写入任何类似文件对象中；它也可以根据序列化的字节流进行反序列化，将字节流还原为内存中的对象。
#pickle使用dump方法将内存对象序列化：import pickle
li = list(range(1,3))
dbfile = open('pickle_list', 'wb') #必须以2进制打开文件，否则pickle无法将对象序列化只文件pickle.dump(li, dbfile)
dbfile.close()#以上代码即将list对象li序列化至文件“pickle_list"中，下次再次运行时，可以通过pickle的load方法恢复list对象：import pickle
dbfile = open('pickle_list', 'rb')
li = pickle.load(dbfile)
dbfile.close()
json模块和pickle模块的区别
#pickle可以将任何数据类型序列化，json只能列表字典字符串数字等简单的数据类型，复杂的不可以
#但是pickle只能在python中使用，json可以支持多个语言
六、time模块
时间相关的操作
print(time.time())# 时间戳 从1970年1月1号开始到现在一共过去了多少秒print(time.ctiem())# 输出当前系统时间print(time.ctime(time.time() - 86640))# 将时间戳转为字符串格式print(time.gmtime(time.time() - 86640))
结果
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=8, tm_mday=7, tm_hour=7, tm_min=32, tm_sec=49, tm_wday=0, tm_yday=219, tm_isdst=0)
time_obj = time.gmtime(time.time() - 86640)print(time_obj) # 根据上面的输出内容进行格式化输出print(str(time_obj.tm_year) + "-" + str(time_obj.tm_mon) + "-" + str(time_obj.tm_mday))
结果
2018 - 6 - 17 # 加上str是因为他们原来是整形的用字符串格式化输出print("%s-%s-%s" % (time_obj.tm_year, time_obj.tm_mon, time_obj.tm_mday))
结果为2018 - 6 - 17格林威治时间
time.locatime(time.time() - 86640)# 本地时间（本机时间）time.strftime("%Y-%m=%d %H:%M:%S", time.localtime())# 格式化输出时间可以将time.localtime替换为其他时间# strftime将给定对象转成给定格式time.strptime("2016/05/22", "%Y/%m/%d")# 将 日期字符串 转成 struct时间对象格式# 就是上面那个反过来# 表明时间格式转换成struct时间格式
七、datatime模块
datatime模块重新封装了time模块，提供更多接口
print(datetime.date.today())#输出格式2016-01-26print(datetime.date.fromtimestamp(timetime()-86400))#2016-01-26 将时间戳转换为日期格式current_time = datetime.datetime.now()print(current_time)#输出2017-08-08 20:33:12.870346print(current_time.timetuple)#返回struct_time格式print(current_time.replace())#输出现在时间print(current_time.replace(1996,5,20))#输出给定时间print(datetime.datetime.now() )#当前时间print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30#这里可以进行的操作#days=None, seconds=None, microseconds=None, milliseconds=None, minutes=None,#hours=None, weeks=None
第三方开源模块
python有很丰富的模块库，我们以后编写代码是的时候可以直接下载别人的模块，简化我们的代码，那么怎么下载模块，接下来我们就介绍一些。
我们使用pip进行安装，pip是一个Python包管理工具，我们安装的python3.6中自带pip3，我们需要找到python根目录下的scripts添加到环境变量中。
首先右击我的电脑==>属性==>高级系统设置==>在高级下找到下面的环境变量点击==>在系统变量中找到path点开==>将pip的目录（python根目录下的scripts文件路径）添加到path中。注意每个路径之间需要用 “；”分开。
打开命令提示符，使用pip3进行安装，我们演示一下，格式就是：pip3 install 你要安装的模块名字。
今天主要对三方面进行了介绍
模块的调用
内置模块（今天介绍了几个常用的模块，以后我们用到模块继续介绍）
第三方模块下载
今天所讲的重点就在前两个，需要多练习的是内置模块中的方法，今天就到这里就结束了，明天见。
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