day0320 时间模块 collection模块

一. TIME模块

　　`python`提供了一个`time`和`calendar`模块可以用于格式化日期和时间。

　　时间间隔一秒为单位。

　　每个时间戳都以1970年1月1日午夜经过多长时间来表示。

1.时间戳

　　函数time.time()用于获取当前时间戳。

import time
print(time.time())
结果：
1553066028.9183624

2.时间元祖：

　　很多`python`函数用一个元组装起来的9组数字来处理时间。

　　上述就是`struct_time`元组，且具有如下属性：

　　`tm_yday` 显示是一年的第几天。

　　怎么去获取当前时间？

　　从返回浮点数的时间戳向元组时间转换，用`localtime`函数

import time
localtime=time.localtime(time.time())
print('本地时间：',localtime)
结果：
本地时间： time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=3, tm_mday=20, tm_hour=15, tm_min=24, tm_sec=52, tm_wday=2, tm_yday=79, tm_isdst=0)
#这里是命名元组，可以索引，步长。

3.格式化时间

　　`time`模块中的`strftime`方式来格式化日期。

print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime()))
#这里的格式可以改变的
结果：
2019-03-20 15:31:35

4.时间格式转换：

import time
#TIME 模块
#2019-03-20 将时间退后一个月。
f=time.strptime('2019-03-20 10:40:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S')
将格式化时间转换成时间元组（结构化时间）
print(f)
new_T=time.mktime(f)+30*24*60*60
#将时间元组（结构化时间）转换成时间戳，在进行运算
print(new_T)
new_t=time.localtime(new_T)
#将计算后的时间戳转化成结构化时间。
print(new_t)
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',new_t))
#将结构化时间转化成格式化时间
结果：
2019-04-19 10:40:00

　　实现了从格式化时间-->时间元组--->时间戳--->时间元组--->格式化时间。timestamp（时间戳）

import time
#当前时间求前一个月时间
new_T=time.time()-28*24*60*60
f1=time.localtime(new_T)
print(f1)
print(time.strftime("%Y-%m-%d  %H:%M:%S",f1))
结果：
2019-02-20  16:21:01

实现了从时间戳--->时间元组--->格式化时间。

二.datetime模块

`from datetime import datetime ==import datetime.datetime `导入模块

from datetime import datetime
print(datetime.now())#当前时间对象

print(datetime.timestamp(datetime.now()))       #当前时间转时间戳

f=datetime.timestamp(datetime.now())
print(datetime.fromtimestamp(f))                # f是时间戳，转成时间对象

g=datetime.strptime('2019-03-21 ','%Y-%m-%d ')  #字符串时间 ————》时间对象
print(g)

print(datetime.strftime(datetime.now(),'%Y-%m-%d %X'))#  时间对象————》字符串时间
结果：
2019-03-21 08:38:05.097608
1553128685.097608
2019-03-21 08:38:05.097608
2019-03-21 00:00:00
2019-03-21 08:38:05

　　

三.COLLECTION 模块

　　在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

　　1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

　　2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象

　　3.Counter: 计数器，主要用来计数

　　4.OrderedDict: 有序字典

　　5.defaultdict: 带有默认值的字典

　　A.namedtuple能够用来创建类似于元组的数据类型，除了能够用索引来访问数据，能够迭代，更能够方便的通过属性名来访问数据。

from collections import namedtuple
friend=namedtuple('friend',['name','age','email'])
f1=friend('林冲',28,'178*****8@163.com')
print(f1)
print(f1.email)
f2=friend('李逵',age=29,email='15***46@163.com')
print(f2)
name,age,email=f2
print(name,age)
结果：
friend(name='林冲', age=28, email='178*****8@163.com')
178*****8@163.com
friend(name='李逵', age=29, email='15***46@163.com')
李逵 29

from collections import namedtuple
def get_name():
    name=namedtuple('name',['first','middle','last'])
    return name('JOHN',"you know nothing",'snow')
name=get_name()
print(name.first,name.middle,name.last)
结果：
JOHN you know nothing snow

B.deque

　　使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。

　　deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：提供了两端都可以操作的序列。在序列的前后都能执行添加或删除操作。

import collections
d=collections.deque()            #创建双向队列
d.append('Ada lace')             #左侧添加元素
d.appendleft('I love ')
print(d)
 结果：
deque(['I love ', 'Ada lace'])

import collections
d=collections.deque()        #创建双向队列
d.append('Ada lace')
d.appendleft('I love ')
print(d)
d.clear()                        #清空队列
print(d)
    结果：
deque(['I love ', 'Ada lace'])
deque([])

　　

import collections
d=collections.deque()#创建双向队列
d.append('蓝天白云。。。')            #左侧添加元素
d.appendleft('爱就像 ')
print(d)

d.extendleft([3,2,1])               #从左侧队列扩展列表元素
print(d)
结果：
deque(['爱就像 ', '蓝天白云。。。'])
deque([1, 2, 3, '爱就像 ', '蓝天白云。。。'])

　　

import collections
d=collections.deque()#创建双向队列
d.append('蓝天白云。。。')            #左侧添加元素
d.appendleft('爱就像 ')

d.extend([3,2,1])               #从右侧队列扩展列表元素
print(d)
print(d.index(3))               #该方法返回查找对象的索引位置，如果没有找到对象则抛出异常。
print(d.index('爱就像 ',0,1))        #从索引0到1，定义了查找区间
结果：
deque(['爱就像 ', '蓝天白云。。。', 3, 2, 1])
2
0

C.Counter

　　Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

from  collections import Counter
L=Counter({'k':1})
l1=Counter([1,2,'ada',1])
print(L)
print(l1)    #显示元素和出现次数
结果：
Counter({'k': 1})
Counter({1: 2, 2: 1, 'ada': 1})

　　https://www.jb51.net/article/115578.htm（关于defaultdict的文章）

from collections import defaultdict
li = [('红色',1),('黄色',1),('绿色',1),('蓝色',1),('红色',5),('绿色',1),('绿色',1),('绿色',1)]

d = defaultdict(list)
for i in li:
    d[i[0]].append(i[1])
dd = dict(d)
print(dd)
for em in dd:
    dd[em] = sum(dd[em])

print(dd)
结果：
{'红色': [1, 5], '黄色': [1], '绿色': [1, 1, 1, 1], '蓝色': [1]}
{'红色': 6, '黄色': 1, '绿色': 4, '蓝色': 1}

D.defaultdict：

# -*- coding: utf-8 -*-
from collections import defaultdict
members = [
    # Age, name
    ['male', 'John'],
    ['male', 'Jack'],
    ['female', 'Lily'],
    ['male', 'Pony'],
    ['female', 'Lucy'],
]
result = defaultdict(list)
for sex, name in members:
    result[sex].append(name)
print result
# Result:
defaultdict(<type 'list'>, {'male': ['John', 'Jack', 'Pony'], 'female': ['Lily', 'Lucy']})