Python入门-常用模块

1.sys,os

import sys
import os

#获取当前的路径
print(sys.path[0])
print(os.getcwd())
print(os.path.abspath("."))  #绝对路径
"""
C:\Users\john\Desktop\code
C:\Users\john\Desktop\code
C:\Users\john\Desktop\code
"""

#获取默认的编码规则
print(sys.getdefaultencoding())
# utf-8

#获取当前的平台
print(sys.platform)
print(os.name)
"""
win32
nt
'posix'-表示Linux
'nt'----表示Windows
"""

#获取当前目录下的文件名和文件名
os.listdir()

#删除文件,文件夹
os.remove('文件名')
os.rmdir('hahaha/linghuchong')

#创建文件夹，递归文件夹
os.makedirs('hahaha/linghuchong')

#文件重命名
os.rename('test','test_new')

#执行shell命令
os.system('pwd')

#显示当前平台下路径分隔符
os.sep    

#给出当前平台使用的行终止符
os.linesep
"""
'\n'       #linux
'\r\n'    #windows

#获取系统环境变量
os.environ
"""
#获取父目录，子目录
res = os.getcwd()
print("当前路径：",res)
print("当前的绝对路径：",os.path.abspath(res))
print("当前路径父目录：",os.path.dirname(res))
print("返回该路径的最后一个目录或者文件",os.path.basename(res) )
print("路径是否是一个文件:",os.path.isfile(res))
print("路径是否是一个目录:",os.path.isdir(res))
print("获取文件或者目录信息:",os.stat(res))
"""
当前路径： C:\Users\john\Desktop\code
当前的绝对路径： C:\Users\john\Desktop\code
当前路径父目录： C:\Users\john\Desktop
返回该路径的最后一个目录或者文件 code
路径是否是一个文件: False
路径是否是一个目录: True
获取文件或者目录信息: os.stat_result(st_mode=16895, st_ino=476537135571141335, st_dev=958370624, st_nlink=1, st_uid=0, st_gid=0, st_size=4096, st_atime=1634220837, st_mtime=1634220837, st_ctime=1622276463)
"""

#目录分割与合并
print("路径进行操作分割:",os.path.split(res))
print("目录与文件名链接:",os.path.join(res,'test'))
"""
路径进行操作分割: ('C:\\Users\\john\\Desktop', 'code')
目录与文件名链接: C:\Users\john\Desktop\code\test
"""

if len(sys.argv) == 1:
    print("程序没有输入参数")
    sys.exit(0)
else:
    print("=======")
    for i in sys.argv:
        print(i)
"""
=======
D:\anaconda\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py
-f
C:\Users\Lenovo\AppData\Roaming\jupyter\runtime\kernel-83ae40ea-1212-46ac-b201-0a7428d93e37.json
"""

2.copy

使用copy模块需要先导入

copy分为：浅拷贝【copy.copy( 对象)】，深拷贝【copy.deepcopy(对象)】

引用传递赋值

# 引用不可变对象时==================================================================================
a = 22
b =a
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("开始修改源数据：")
a=99
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))  #
"""
22
22
140704197061072
140704197061072
开始修改源数据：
99
22
140704197063536
140704197061072
"""
引用对象的id和源对象id一致
当源对象改变后，引用对象id还是源对象id

# 引用可变对象时================================================================================
a = dict(name="tom",age=22)
b =a
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("开始修改源数据：")
a["age"]=99
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
"""
{'name': 'tom', 'age': 22}
{'name': 'tom', 'age': 22}
2133159287104
2133159287104
开始修改源数据：
{'name': 'tom', 'age': 99}
{'name': 'tom', 'age': 99}
2133159287104
2133159287104
"""
不管是否修改数据，引用传递的id和源对象id，始终保持一致

当拷贝对象为不可变对象时，无论深浅拷贝，对象id不变

import copy      #使用copy需要先导入

a = "hello word"
b = copy.copy(a)
print(id(a))
print(id(b))
c = copy.deepcopy(a)
print(id(c))

import copy
a = "hello word"
b = copy.copy(a)
print(id(a))
print(id(b))
c = copy.deepcopy(a)
d = copy.deepcopy(b)
print(id(c))
print(id(b))

"""
2900547798000
2900547798000
2900547798000
2900547798000
"""

当拷贝对象为可变对象，且子对象没有可变对象

无论深浅拷贝，都等于引用传递

import copy
list1 = [ i for i in range(10)]
a = copy.copy(list1)
b = copy.copy(list1)
c = copy.deepcopy(list1)
d = copy.deepcopy(list1)
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)
print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
print(id(d))
print("开始修改源对象列表===========")
list1.append(999)
print(list1)
print(id(list1))
print("已经改完了===================")
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("深拷贝：")
print(c)
print(d)
print(id(c))
print(id(d))
"""
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2133159968192
2133159967872
2133159968128
2133159964864
开始修改源对象列表===========
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 999]
2133159967936
已经改完了===================
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2133159968192
2133159967872
深拷贝：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2133159968128
2133159964864
"""

当拷贝对象为可变对象，且子对象有可变对象

深拷贝对象完全独立，子对象地址也是独立的。

浅拷贝只拷贝第一层地址，不会拷贝第二层地址

import copy
list1 = [ i for i in range(10)] + [[1,2,3]]
a = copy.copy(list1)
b = copy.copy(list1)
c = copy.deepcopy(list1)
d = copy.deepcopy(list1)
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)
print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
print(id(d))
print("开始修改源对象的子列表===========")
list1[-1].append(999)
print(list1)
print(id(list1))
print("已经改完了===================")
print("浅拷贝：")
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("深拷贝：")
print(c)
print(d)
print(id(c))
print(id(d))
"""
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, [1, 2, 3]]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, [1, 2, 3]]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, [1, 2, 3]]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, [1, 2, 3]]
2133159151360
2133159152832
2133159151872
2133159135872
开始修改源对象的子列表===========
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, [1, 2, 3, 999]]
2133158973824
已经改完了===================
浅拷贝：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, [1, 2, 3, 999]]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, [1, 2, 3, 999]]
2133159151360
2133159152832
深拷贝：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, [1, 2, 3]]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, [1, 2, 3]]
2133159151872
2133159135872
"""

3.偏函数partial

# 不使用偏函数的调用如下：
def add(a,b,c =2):
    return a + b +c
add(2,3,4)   # 9

from functools import  partial  #使用偏函数，需要先导入模块
def add(a,b,c =2):
    return a + b +c
res = partial(add,100,200)      #偏函数调用
print(res())
print(res(30))
"""
302
330
"""
使用偏函数，可以减少一些长参数函数的数据传递问题

4.math模块

from math import *

print("阶乘计算：", factorial(10))
print("累加计算：", fsum(range(101)))
print("乘方计算：", pow(10,3))
print("对数计算：", log2(10))
print("余数计算：",fmod(10,3) )

# 四舍五入计算，roun
i=4.5
print(round(i))   #偶数.5不会进1，这是bug，修复思路如下
res = (round(i) +1) if (i-0.5) % 2 ==0  else round(i)
print(res)

print(round(6.666666,2)) # 也可以设置小数保留位数，6.67

5.random随机数

# randint（开始，结束），获取范围内的一个随机整数==================
import random
randint_num = ""
for i in range(6):
    res = random.randint(0,9)  # 此处可省列random
    randint_num += str(res)

print(randint_num)
# 767568

#choice（对象），获取对象中的一个随机数===========================
numbers = [ i*2 for i in range(10)]
print(numbers)
for i in range(5):
    print(random.choice(numbers), end=",")  #此处的random可省略
"""
16,12,0,18,4,
"""

6.MapReduce数据处理

numbers =  list(range(10))
filter_res = list(filter(lambda x : x%2 ==0, numbers))  # 最后进行list转变
print(filter_res)
map_res = list(map(lambda x: x*2, filter_res))  # 最后进行list转变
print(map_res)

from functools import reduce
reduce_res = reduce(lambda x,y: x + y, map_res)
print(reduce_res)
"""
[0, 2, 4, 6, 8]
[0, 4, 8, 12, 16]
40
"""

7.hashlib编码模块

import  hashlib

"""
Python中的hashlib中提供了常见的摘要算法【MD5,SHA1等】
摘要算法：哈希算法，散列算法，通过一个函数，把任意长度的数据转换为长度固定的数据，一般使用16进制的字符串表示
      通过函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest,目的是为了监测原始数据是否被人篡改过
"""

#MD5===========================================
md5 = hashlib.md5()
md5.update("this is a test".encode("utf-8"))
print(md5.hexdigest())
#print("中文23432this is a test".encode("utf-8"))

#SHA1===========================================
sha1 = hashlib.sha1()
sha1.update("this is a test".encode("utf-8"))
print(sha1.hexdigest())

"""
MD5加密的特点：
 1.不同长度的数据，md5的值的长度有可能相等
 2.从原始数据计算md5的值速度很快，hashlib.md5()
 3.已知一个原始数据和对应的md5字符串，想要找到一个具有相同md5值的原始数据是很困难的，md5的加密是不可逆的
 4.如果对原始数据做了任何修改，不管数据量多大，生成的md5的结果完全不同
"""