Python3 标准库是 Python 语言的一部分,它提供了大量的内置模块,可以用来实现各种功能。标准库中的模块可以帮助开发者快速实现复杂的功能,而不需要花费大量时间去开发。
Python3 标准库包含了很多有用的模块,其中有一些是非常常用的,如 os、sys、math 等。os 模块提供了与操作系统相关的功能,如文件、目录、进程等。sys 模块提供了与 Python 解释器相关的功能,如命令行参数、标准输入/输出流等。math 模块提供了数学运算相关的功能,如三角函数、对数运算、平方根运算等。
此外,Python3 标准库还包含了很多有用的内容,如 datetime 模块用来处理日期时间信息;re 模块用来处理正则表达式;json 模块用来处理 JSON 字符串;urllib.request 用来发送 HTTP 请求。
import os import sys import math import datetime import re import json from urllib import request
Python 语言参考手册描述了具体语法和语义,并介绍了与 Python 一起发布的标准库。本文还描述了发行版中通常包含的一些可选组件。
os 模块提供了不少与操作系统相关联的函数。
>>> import os
>>> os.getcwd() # 返回当前的工作目录
"C:Python34"
>>> os.chdir("/server/accesslogs") # 修改当前的工作目录
>>> os.system("mkdir today") # 执行系统命令 mkdir
0
建议使用 "import os" 风格而非 "from os import *"。这样可以保证随操作系统不同而有所变化的 os.open() 不会覆盖内置函数 open()。
在使用 os 这样的大型模块时内置的 dir() 和 help() 函数非常有用:
>>> import os
>>> dir(os)
<returns a list of all module functions>
>>> help(os)
<returns an extensive manual page created from the module"s docstrings>
针对日常的文件和目录管理任务,:mod:shutil 模块提供了一个易于使用的高级接口:
>>> import shutil
>>> shutil.copyfile("data.db", "archive.db")
>>> shutil.move("/build/executables", "installdir")
glob 模块提供了一个函数用于从目录通配符搜索中生成文件列表:
>>> import glob
>>> glob.glob("*.py")
["primes.py", "random.py", "quote.py"]
通用工具脚本经常调用命令行参数。这些命令行参数以链表形式存储于 sys 模块的 argv 变量。例如在命令行中执行 "python demo.py one two three" 后可以得到以下输出结果:
>>> import sys
>>> print(sys.argv)
["demo.py", "one", "two", "three"]
sys 还有 stdin,stdout 和 stderr 属性,即使在 stdout 被重定向时,后者也可以用于显示警告和错误信息。
>>> sys.stderr.write("Warning, log file not found starting a new onen")
Warning, log file not found starting a new one
大多脚本的定向终止都使用 "sys.exit()"。
re 模块为高级字符串处理提供了正则表达式工具。对于复杂的匹配和处理,正则表达式提供了简洁、优化的解决方案:
>>> import re
>>> re.findall(r"bf[a-z]*", "which foot or hand fell fastest")
["foot", "fell", "fastest"]
>>> re.sub(r"(b[a-z]+) 1", r"1", "cat in the the hat")
"cat in the hat"
如果只需要简单的功能,应该首先考虑字符串方法,因为它们非常简单,易于阅读和调试:
>>> "tea for too".replace("too", "two")
"tea for two"
math 模块为浮点运算提供了对底层 C 函数库的访问:
>>> import math
>>> math.cos(math.pi / 4)
0.70710678118654757
>>> math.log(1024, 2)
10.0
random 提供了生成随机数的工具。
>>> import random
>>> random.choice(["apple", "pear", "banana"])
"apple"
>>> random.sample(range(100), 10) # sampling without replacement
[30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]
>>> random.random() # random float
0.17970987693706186
>>> random.randrange(6) # random integer chosen from range(6)
4
有几个模块用于访问互联网以及处理网络通信协议。其中最简单的两个是用于处理从 urls 接收的数据的 urllib.request 以及用于发送电子邮件的 smtplib:
>>> from urllib.request import urlopen
>>> for line in urlopen("http://tycho.usno.navy.mil/cgi-bin/timer.pl"):
... line = line.decode("utf-8") # Decoding the binary data to text.
... if "EST" in line or "EDT" in line: # look for Eastern Time
... print(line)
<BR>Nov. 25, 09:43:32 PM EST
>>> import smtplib
>>> server = smtplib.SMTP("localhost")
>>> server.sendmail("soothsayer@example.org", "jcaesar@example.org",
... """To: jcaesar@example.org
... From: soothsayer@example.org
...
... Beware the Ides of March.
... """)
>>> server.quit()
注意第二个例子需要本地有一个在运行的邮件服务器。
datetime 模块为日期和时间处理同时提供了简单和复杂的方法。
支持日期和时间算法的同时,实现的重点放在更有效的处理和格式化输出。
该模块还支持时区处理:
>>> # dates are easily constructed and formatted
>>> from datetime import date
>>> now = date.today()
>>> now
datetime.date(2003, 12, 2)
>>> now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B.")
"12-02-03. 02 Dec 2003 is a Tuesday on the 02 day of December."
>>> # dates support calendar arithmetic
>>> birthday = date(1964, 7, 31)
>>> age = now - birthday
>>> age.days
14368
以下模块直接支持通用的数据打包和压缩格式:zlib,gzip,bz2,zipfile,以及 tarfile。
>>> import zlib
>>> s = b"witch which has which witches wrist watch"
>>> len(s)
41
>>> t = zlib.compress(s)
>>> len(t)
37
>>> zlib.decompress(t)
b"witch which has which witches wrist watch"
>>> zlib.crc32(s)
226805979
有些用户对了解解决同一问题的不同方法之间的性能差异很感兴趣。Python 提供了一个度量工具,为这些问题提供了直接答案。
例如,使用元组封装和拆封来交换元素看起来要比使用传统的方法要诱人的多,timeit 证明了现代的方法更快一些。
>>> from timeit import Timer
>>> Timer("t=a; a=b; b=t", "a=1; b=2").timeit()
0.57535828626024577
>>> Timer("a,b = b,a", "a=1; b=2").timeit()
0.54962537085770791
相对于 timeit 的细粒度,:mod:profile 和 pstats 模块提供了针对更大代码块的时间度量工具。
开发高质量软件的方法之一是为每一个函数开发测试代码,并且在开发过程中经常进行测试
doctest 模块提供了一个工具,扫描模块并根据程序中内嵌的文档字符串执行测试。
测试构造如同简单的将它的输出结果剪切并粘贴到文档字符串中。
通过用户提供的例子,它强化了文档,允许 doctest 模块确认代码的结果是否与文档一致:
def average(values):
"""Computes the arithmetic mean of a list of numbers.
>>> print(average([20, 30, 70]))
40.0
"""
return sum(values) / len(values)
import doctest
doctest.testmod() # 自动验证嵌入测试
unittest 模块不像 doctest 模块那么容易使用,不过它可以在一个独立的文件里提供一个更全面的测试集:
import unittest
class TestStatisticalFunctions(unittest.TestCase):
def test_average(self):
self.assertEqual(average([20, 30, 70]), 40.0)
self.assertEqual(round(average([1, 5, 7]), 1), 4.3)
self.assertRaises(ZeroDivisionError, average, [])
self.assertRaises(TypeError, average, 20, 30, 70)
unittest.main() # Calling from the command line invokes all tests
Python 的元组(tuple,简写为tup)与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号(),列表使用方括号[]...