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模块(modue)的概念：
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在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。
为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。
使用模块有什么好处？
最大的好处是大大提高了代码的可维护性。
其次，编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。我们在编写程序的时候，也经常引用其他模块，包括Python内置的模块和来自第三方的模块。
所以，模块一共三种：
另外，使用模块还可以避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中，因此，我们自己在编写模块时，不必考虑名字会与其他模块冲突。但是也要注意，尽量不要与内置函数名字冲突。
模块导入方法
1. import 语句
import module1[, module2[,... moduleN]当我们使用import语句的时候，Python解释器是怎样找到对应的文件的呢？答案就是解释器有自己的搜索路径，存在sys.path里。
['', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu',
'/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages'] 2. from…import 语句
from modname import name1[, name2[, ... nameN]]这个声明不会把整个modulename模块导入到当前的命名空间中，只会将它里面的name1或name2单个引入到执行这个声明的模块的全局符号表。
运行本质
#1 import test
#2 from test import add 无论1还是2，首先通过sys.path找到test.py,然后执行test脚本（全部执行），区别是1会将test这个变量名加载到名字空间，而2只会将add这个变量名加载进来。
包(package)
如果不同的人编写的模块名相同怎么办？为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。
请注意，每一个包目录下面都会有一个init.py的文件，这个文件是必须存在的，否则，Python就把这个目录当成普通目录(文件夹)，而不是一个包。init.py可以是空文件，也可以有Python代码，因为init.py本身就是一个模块，而它的模块名就是对应包的名字。
如果我们是直接执行某个.py文件的时候，该文件中那么”name== 'main'“是True,但是我们如果从另外一个.py文件通过import导入该文件的时候，这时name的值就是我们这个py文件的名字而不是main。
这个功能还有一个用处：调试代码的时候，在”if name== 'main'“中加入一些我们的调试代码，我们可以让外部模块调用的时候不执行我们的调试代码，但是如果我们想排查问题的时候，直接执行该模块文件，调试代码能够正常运行！
三种时间表示
import time
# 1 time() :返回当前时间的时间戳
time.time() #1473525444.037215
# 2 localtime([secs])
# 将一个时间戳转换为当前时区的struct_time。secs参数未提供，则以当前时间为准。
time.localtime() #time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=9, tm_mday=11, tm_hour=0,
# tm_min=38, tm_sec=39, tm_wday=6, tm_yday=255, tm_isdst=0)
time.localtime(1473525444.037215)
# 3gmtime([secs]) 和localtime()方法类似，gmtime()方法是将一个时间戳转换为UTC时区（0时区）的struct_time。
# 4 mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。
print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0
# 5 asctime([t]) : 把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式：'Sun Jun 20 23:21:05 1993'。
# 如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。
print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 2016
#----------------------------------------------------------
# 6 ctime([secs]) : 把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化为time.asctime()的形式。如果参数未给或者为
# None的时候，将会默认time.time()为参数。它的作用相当于time.asctime(time.localtime(secs))。
print(time.ctime()) # Sun Sep 11 00:46:38 2016
print(time.ctime(time.time())) # Sun Sep 11 00:46:38 2016
# 7 strftime(format[, t]) : 把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和
# time.gmtime()返回）转化为格式化的时间字符串。如果t未指定，将传入time.localtime()。如果元组中任何一个
# 元素越界，ValueError的错误将会被抛出。
print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56
# 8 time.strptime(string[, format])
# 把一个格式化时间字符串转化为struct_time。实际上它和strftime()是逆操作。
print(time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X'))
#time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6,
# tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1)
#在这个函数中，format默认为："%a %b %d %H:%M:%S %Y"。
# 9 sleep(secs)
# 线程推迟指定的时间运行，单位为秒。
# 10 clock()
# 这个需要注意，在不同的系统上含义不同。在UNIX系统上，它返回的是“进程时间”，它是用秒表示的浮点数（时间戳）。
# 而在WINDOWS中，第一次调用，返回的是进程运行的实际时间。而第二次之后的调用是自第一次调用以后到现在的运行
# 时间，即两次时间差。
import random
print(random.random()) #产生一个0到3的随机浮点数，
print(random.uniform(1,100)) #产生一个自定义范围的浮点数
print(random.randint(0,5)) #产生一个指定范围的随机整数，包括5
print(random.randrange(0,5)) #产生一个指定范围的随机整数，不包括5
print(random.choice([1,23,33])) #在给定的列表内随机选取一个数字
print(random.sample([1,2,3,4],2)) #在给定的列表表随机选取2个数字
l=[1,2,3,4,5]
random.shuffle(l) #打乱列表里元素的位置顺序
print(l)
#----生成随机码函数----
def code_v(x): #x表示要生成多少位的随机数
code_str=''
for i in range(10):
code_int=random.randint(0,9) #生成数字
code_alp_A=chr(random.randint(65,90)) #生成大写字母
code_alp_a=chr(random.randint(97,122)) #生成小写字母
code_alp=random.choice([code_alp_A,code_alp_a]) #从大小写字母 随机选取一个
code_res=str(random.choice([code_int,code_alp])) #从数字和最终的字母随机选取一个
code_str += code_res #拼接字符串
return code_str
print(code_v(5))os模块是与操作系统交互的一个接口
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('dirname1/dirname2') 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","newname") 重命名文件/目录
os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息
os.sep 输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep 输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"
os.pathsep 输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
os.name 输出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
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(path2[, path3[, ...]]) 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
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如何让程序自动导入path路径
import sys,os
e=os.path.abspath(__file__) #获取当前执行脚本的绝对路径
f=os.path.dirname(e) # 获取脚本执行的目录
l=os.path.dirname(f) #获取脚本执行的上级目录。也就是获取到模块目录的父母录
print(l)
sys.path.append(l) 导入目录
from my_module import cal
cal.lxd() 执行自定义目录模块、验证sys.argv
import sys
print(sys.argv)
command=sys.argv[1] #获取脚本执行时第一个参数 post
path=sys.argv[2] #获取脚本执行时，第二个参数 lingxd
执行脚本时，传入参数python 1.py post lingxdsys.exit(n) 退出程序，正常退出时exit(0)
sys.version 获取Python解释程序的版本信息
sys.path 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
sys.platform 返回操作系统平台名称进度条
import sys,time
for i in range(100):
sys.stdout.write('#') #这一步相当于print
time.sleep(0.1)
sys.stdout.flush() #刷新eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。
序列化
我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。
序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。
反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。
json
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。
JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：
import json
dic={'name':'alex'}
f = open('hello','w')
dic_str=json.dumps(dic)
f.write(dic_str)
f_read=open('hello')
data=json.loads(f_read.read())
print(data,type(data))
import json
#dct="{'1':111}"#json 不认单引号
#dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{'one': 1}
dct='{"1":"111"}'
print(json.loads(dct))
#conclusion:
# 无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loadspickle
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。
import pickle
dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#
j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#
f=open('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
f.write(j) #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)
f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open('序列化对象_pickle','rb')
data=pickle.loads(f.read())# 等价于data=pickle.load(f)
print(data['age']) shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写;key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型
import shelve
f = shelve.open(r'shelve.txt')
# f['stu1_info']={'name':'alex','age':'18'}
# f['stu2_info']={'name':'alvin','age':'20'}
# f['school_info']={'website':'oldboyedu.com','city':'beijing'}
#
#
# f.close()
print(f.get('stu_info')['age'])xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，但json使用起来更简单
xml的格式如下，就是通过<>节点来区别数据结构的:
2
2008
141100
5
2011
59900
69
2011
13600
xml协议在各个语言里的都 是支持的，在python中可以用以下模块操作xml：
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
print(root.tag)
#遍历xml文档
for child in root:
print(child.tag, child.attrib)
for i in child:
print(i.tag,i.text)
#只遍历year 节点
for node in root.iter('year'):
print(node.tag,node.text)
#---------------------------------------
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
#修改
for node in root.iter('year'):
new_year = int(node.text) + 1
node.text = str(new_year)
node.set("updated","yes")
tree.write("xmltest.xml")
#删除node
for country in root.findall('country'):
rank = int(country.find('rank').text)
if rank > 50:
root.remove(country)
tree.write('output.xml')自己创建xml文档：
import xml.etree.ElementTree as ET
new_xml = ET.Element("namelist")
name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"})
sex = ET.SubElement(name,"sex")
sex.text = '33'
name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
age = ET.SubElement(name2,"age")
age.text = '19'
et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象
et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True)
ET.dump(new_xml) #打印生成的格式
创建xml文档正则表达式（或 RE）是一种小型的、高度专业化的编程语言，（在Python中）它内嵌在Python中，并通过 re 模块实现。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。
*元字符之 . ^ $ + ? { }**
import re
ret=re.findall('a..in','helloalvin') # . 表示任意字符
print(ret)#['alvin']
ret=re.findall('^a...n','alvinhelloawwwn') # ^表示以什么开头
print(ret)#['alvin']
ret=re.findall('a...n$','alvinhelloawwwn') # $ 表示已什么结尾
print(ret)#['awwwn']
ret=re.findall('abc*','abcccc')#贪婪匹配[0,+oo] 重复任意次数，包括0次
print(ret)#['abcccc']
ret=re.findall('abc+','abccc')#[1,+oo] 至少匹配一次
print(ret)#['abccc']
ret=re.findall('abc?','abccc')#[0,1] 最多匹配一次
print(ret)#['abc']
ret=re.findall('abc{1,4}','abccc') 匹配1到4次
print(ret)#['abccc'] 贪婪匹配注意：前面的*,+,?等都是贪婪匹配，也就是尽可能匹配，后面加?号使其变成惰性匹配
ret=re.findall('abc*?','abcccccc')
print(ret)#['ab']元字符之字符集［］：
ret=re.findall('a[bc]d','acd') #[]这里面的元素表示或
print(ret)#['acd']
ret=re.findall('[a-z]','acd')
print(ret)#['a', 'c', 'd']
ret=re.findall('[.*+]','a.cd+') #【】中括号内的元素 没有其他附加意思
print(ret)#['.', '+']
#在字符集里有功能的符号: - ^ \
ret=re.findall('[1-9]','45dha3')
print(ret)#['4', '5', '3']
ret=re.findall('[^ab]','45bdha3') # 【^】表示取反
print(ret)#['4', '5', 'd', 'h', '3']
ret=re.findall('[\d]','45bdha3') # \表示转义，附加其功能
print(ret)#['4', '5', '3']元字符之转义符\
反斜杠后边跟元字符去除特殊功能,比如\.
反斜杠后边跟普通字符实现特殊功能,比如\d
\d 匹配任何十进制数；它相当于类 [0-9]。
\D 匹配任何非数字字符；它相当于类 [^0-9]。
\s 匹配任何空白字符；它相当于类 [ \t\n\r\f\v]。
\S 匹配任何非空白字符；它相当于类 [^ \t\n\r\f\v]。
\w 匹配任何字母数字字符；它相当于类 [a-zA-Z0-9_]。
\W 匹配任何非字母数字字符；它相当于类 [^a-zA-Z0-9_]
\b 匹配一个特殊字符边界，比如空格 ，&，＃等
ret=re.findall('I\b','I am LIST')
print(ret)#[]
ret=re.findall('I\\b','I am LIST')
print(ret)#[I]
ret=re.findall(r'I\b','I am LIST')
print(ret)#['I']
import re
ret=re.findall('c\l','abc\le')
print(ret)#[]
ret=re.findall('c\\l','abc\le')
print(ret)#[]
ret=re.findall('c\\\\l','abc\le')
print(ret)#['c\\l']
ret=re.findall(r'c\\l','abc\le')
print(ret)#['c\\l']
#-----------------------------eg2:
#之所以选择\b是因为\b在ASCII表中是有意义的
m = re.findall('\bblow', 'blow')
print(m)
m = re.findall(r'\bblow', 'blow')
print(m)