Python入门（六）：标准库

操作系统接口

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
 os.chdir('d:/')   # 修改当前的工作目录
 os.system('mkdir today')   # 执行系统命令 mkdir 

针对日常的文件和目录管理任务的shutil 模块

文件通配符

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')

错误输出重定向和程序终止

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。

import sys
sys.stderr.write('Warning, log file not found starting a new one\n')

#大多脚本的定向终止都使用 "sys.exit()"。

字符串正则匹配

正则表达式注解：

（1）数量词的贪婪模式与非贪婪模式

正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。例如：正则表达式”ab*”如果用于查找”abbbc”，将找到”abbb”。而如果使用非贪婪的数量词”ab*?”，将找到”a”。

注：我们一般使用非贪婪模式来提取。

（2）反斜杠问题

与大多数编程语言相同，正则表达式里使用”\”作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符”\”，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠”\\\\”：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。

Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r”\\”表示。同样，匹配一个数字的”\\d”可以写成r”\d”。

re模块为高级字符串处理提供了正则表达式工具，主要方法如下：

#返回pattern对象

re.compile(string[,flag])

#以下为匹配所用函数

re.match(pattern, string[, flags])   尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。

re.search(pattern, string[, flags])  扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。

re.split(pattern, string[, maxsplit])

re.findall(pattern, string[, flags])

re.finditer(pattern, string[, flags])

re.sub(pattern, repl, string[, count])

re.subn(pattern, repl, string[, count])

例如：

#!/usr/bin/python3
import re

line = "Cats are smarter than dogs" #
pattern = re.compile(r'(.*) are (.*?) .*',re.M|re.I)
matchObj = re.match(pattern, line)

if matchObj:
   print ("matchObj.group() : ", matchObj.group())
   print ("matchObj.group(1) : ", matchObj.group(1))
   print ("matchObj.group(2) : ", matchObj.group(2))
else:
   print ("No match!!")

　　

数学

math模块为浮点运算提供了对底层C函数库的访问,random提供了生成随机数的工具。

random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0。

random.uniform()的函数原型为：random.uniform(a, b)，用于生成一个指定范围内的随机符点数。

random.randint()的函数原型为：random.randint(a, b)，用于生成一个指定范围内的整数。

random.randrange()的函数原型为：random.randrange([start], stop[, step])，从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数。

random.choice从()序列中获取一个随机元素。

random.shuffle()的函数原型为：random.shuffle(x[, random])，用于将一个列表中的元素打乱。

random.sample()的函数原型为：random.sample(sequence, k)，从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列。

访问 互联网

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:

日期和时间

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。

# dates are easily constructed and formatted
import datetime
from datetime import date
now = date.today()
print(now)
print(datetime.date(2003, 12, 2))
print(now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B."))　

数据压缩

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。

性能度量

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timeit。

测试模块

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。

以下是收集常用的库类：

standard libs:

• itertools http://docs.python.org/2/library/itertools.html
• functools http://docs.python.org/2/library/functools.html 学好python有必要掌握上面这两个库吧，
• re 正则
• subprocess http://docs.python.org/2/library/subprocess.html 调用shell命令的神器
• pdb 调试
• traceback 调试
• pprint 漂亮的输出
• logging 日志
• threading和multiprocessing 多线程
• urllib/urllib2/httplib http库，httplib底层一点，推荐第三方的库requests
• os/sys 系统，环境相关
• Queue 队列
• pickle/cPickle 序列化工具
• hashlib md5, sha等hash算法
• cvs
• json/simplejson python的json库，据so上的讨论和benchmark，simplejson的性能要高于json
• timeit 计算代码运行的时间等等
• cProfile python性能测量模块
• glob 类似与listfile，可以用来查找文件
• atexit 有一个注册函数，可用于正好在脚本退出运行前执行一些代码
• dis python 反汇编，当对某条语句不理解原理时，可以用dis.dis 函数来查看代码对应的python 解释器指令等等。

3th libs:

• paramiko https://github.com/paramiko/paramiko ssh python 库
• selenium https://pypi.python.org/pypi/selenium 浏览器自动化测试工具selenium的python 接口
• lxml http://lxml.de/ python 解析html,xml 的神器
• mechanize https://pypi.python.org/pypi/mechanize/ Stateful programmatic web browsing
• pycurl https://pypi.python.org/pypi/pycurl cURL library module for Python
• Fabric http://docs.fabfile.org/en/1.8/ Fabric is a Python (2.5 or higher) library and command-line tool for streamlining the use of SSH for application deployment or systems administration tasks.
• xmltodict https://github.com/martinblech/xmltodict xml 转 dict，真心好用
• urllib3 和 requests: 当然其实requests就够了 Requests: HTTP for Humans
• flask http://flask.pocoo.org/python web 微框架
• ipdb 调试神器，同时推荐ipython！结合ipython使用
• redis redis python接口
• pymongo mongodbpython接口
• PIL http://www.pythonware.com/products/pil/ python图像处理
• mako http://www.makotemplates.org/ python模版引擎
• numpy ， scipy 科学计算
• matplotlib 画图
• scrapy 爬虫
• django/tornado/web.py/web2py/uliweb/flask/twisted/bottle/cherrypy.等等 python web框架/服务器
• sh 1.08 — sh v1.08 documentation 用来运行shell 模块的 极佳选择

来源：https://www.zhihu.com/question/20501628/answer/19542741