#什么是模块呢？就是用一大坨代码来完成一个功能的代码集合，是不是简单易懂
#类似于函数式编程和面向过程编程，函数式编程则完成一个功能，其他代码用来调用即可，提供了代码的重用性和代码间的耦合。而对于一个复杂的功能来，可能需要多个函数才能完成(函数又可以在不同的.py文件中)，n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块。
如：os 是系统相关的模块；file是文件操作相关的模块
模块分为三种：
自定义模块
内置标准模块(又称标准库)
开源模块
#既然别人可以写一个代码集合组成模块，我们自然也可以，这就是自定义模块
自定义模块 和开源模块的使用参考 http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4963027.html
1.json模块
用法：
1 importjson2 a ={3 '1':'a',4 '2':'b',5 '3':'c'
6 }7 with open("1.txt",'r+') as f:8 json.dump(a,f)9 print(json.load(f))10 >>>{'1': 'a', '2': 'b', '3': 'c'}11 f.write(json.dumps(a))12 print(json.loads(f.readline()))13 >>>{'1': 'a', '2': 'b', '3': 'c'}14
15 #dump:将数据通过特殊的形式转换为所有程序语言都认识的字符串
16 ，并放入文件,第一个参数是字典对象，第二个是文件对象17 #dumps:将数据通过特殊的形式转换为所有程序语言都认识的字符串
18 #loads:将json编码的字符串再转换为python的数据结构
19 #load:从数据文件中读取数据,并将json编码的字符串转换为python的数据结构
20
21 #说明：
22 json编码支持的基本类型有：None, bool, int, float, string, list, tuple, dict.23
24 对于字典，json会假设key是字符串(字典中的任何非字符串key都会在编码时转换为字符串)，要符合JSON规范，应该只对python列表和字典进行编码。此外，在WEB应用中，把最顶层对象定义为字典是一种标准做法。25
26 json编码的格式几乎和python语法一致，略有不同的是：True会被映射为true,False会被映射为false,None会被映射为null，元组()会被映射为列表[]，因为其他语言没有元组的概念，只有数组，也就是列表。27 a ={28 '1':True,29 '2':False,30 '3':None,31 '4':(1,2,3),32 5:'qwe'
33 }34 da =json.dumps(a)35 print(da)36 >>>{"1": true, "2": false, "3": null, "4": [1, 2, 3], "5": "qwe"}
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2. pickle模块
用法：
1 importpickle2
3 defhello():4 for i in range(10):5 print('Hello',i)6 returnhello7 L ={8 'a':1,9 'b':2,10 'c':'Daniel'
11 }12 with open('pickle.txt','wb') as f:13 f.write(pickle.dumps(hello))14 with open('pickle.txt','wb') as f:15 f.write(pickle.dumps(L)) #pickle可以序列化python所有的数据类型，但仅允许在python中使用(等于是python独有语法)，与json不同，不管能否反序列化，都可以序列化
16 #如果你重新开个程序
17 importpickle18 with open('pickle.txt','rb') as f:19 a =pickle.loads(f.read())20 print(a)21 #则会报错'AttributeError: Can't get attribute 'hello' on
22 #那如果调用‘L’则毫无问题，因为存的不是内存地址，而是数据
23 #所以说内存地址用完则释放，两个程序无法互相访问内存地址，数据可以直接反序列化
24
25 #当然pickle也有'load'、'dump'
26 L ={27 'a':1,28 'b':2,29 'c':'Daniel'
30 }31 with open('pickle.txt','wb') as f:32 pickle.dump(L,f)33 with open('pickle.txt','rb') as f:34 a =pickle.load(f)35 print(a)36 >>>{'a': 1, 'b': 2, 'c': 'Daniel'}
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3.time & datetime模块
用法：
1 importtime2
3 print(time.clock()) #返回处理器时间,3.3开始已废弃 , 改成了time.process_time()测量处理器运算时间,不包括sleep时间,不稳定,mac上测不出来
4 print(time.altzone) #返回与utc时间的时间差,以秒计算\
5 print(time.asctime()) #返回时间格式"Mon Nov 6 17:21:39 2017"
6 print(time.localtime()) #返回本地时间 的struct time对象格式
7 print(time.gmtime(time.time()-800000)) #返回utc时间的struc时间对象格式
8 print(time.asctime(time.localtime())) #返回时间格式"Mon Nov 6 17:31:19 2017"
9 print(time.ctime()) 同上10
11 #日期字符串 转成 时间戳
12
13 string_struct = time.strptime('2017/11/13',"%Y/%m/%d") #将 日期字符串 转成 struct时间对象格式
14 print(string_struct)15 str_stamp = time.mktime(string_struct) #将struct时间对象转成时间戳
16 print(str_stamp)17
18 #时间戳转成日期字符串
19
20 print(time.gmtime(time.time()-86640))21 print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.gmtime()))22
23 #时间加减
24
25 print(datetime.datetime.now())26 >>>2017-11-13 17:33:00.117320
27 print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()))28 >>>2017-11-13 #时间戳直接转成日期字符串
29 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #加三天
30 >>>2017-11-16 17:33:00.117320
31 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #减三天
32 >>>2017-11-10 17:33:00.117320
33 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=1))34 >>>2017-11-13 18:33:00.117320 #加一小时
35 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=-1))36 >>>2017-11-13 16:33:00.117320 #减一小时
37 print(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(minutes=10)) #加十分钟
38 >>>2017-11-13 17:43:00.117320
39 #so 那么就有秒----"second"不举例子了。=
40 print(now_time.replace(minute=0,hour=18,second=0,microsecond=0))41 >>>2017-11-13 18:00:00 #时间替换
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4.random模块
用法：
1 importrandom2
3 #生成随机数
4 print(random.random())5 print(random.randint(1,10000)) #给随机数指定范围，最高为10000
6 print(random.randrange(1,10000000000)) #给随机数指定范围，最高9999999999
7
8 #生成随机验证码
9
10 importrandom11 ver_code = ''
12 for i in range(5):13 number = random.randrange(0,5)14 if number !=i:15 letter = chr(random.randrange(65,99))16 else:17 letter = random.randint(0,9)18 ver_code +=str(letter)19 print(ver_code)
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5.os模块
提供对操作系统进行调用的接口
用法：
1 importos2
3 print(os.getcwd())4 >>>c:\test.py #查看当前路径(类似shell的pwd)
5 os.chdir('test')6 print(os.getcwd())7 >>>c:\test\test2 #改变当前路径(类似shell的cd)
8 os.curdir #返回当前目录 (类似shell的cd .)
9 os.pardir #返回父级目录(类似shell的 cd ..)
10 os.makedirs('P1/P2/P3') #创建多级目录
11 os.removedirs('A/B/C') #删除多级目录，比如(A/B/C) 如果C是空的则删除，不是则不删除，并返回错误，依次往上一级推
12 os.mkdir('test') #创建目录('mkdir')
13 os.rmdir('test') #删除目录，不为空则删除失败
14 os.listdir('test') #列出目录下的所有文件和所有目录
15 os.remove('test') #删除一个文件
16 os.rename('oldtest','newtest') #修改文件或目录名字
17 print(os.stat('oldtest') #获取文件或目录信息
18 print(os.sep ) #返回系统路径分隔符
19 print(os.linesep) #返回行的终止符
20 print(os.pathsep ) #返回分割文件路径的字符串
21 os.environ #获取系统环境变量
22 os.system("ping 1.1.1.1") #直接执行shell的命令
23 print(os.path.abspath('C:')) #返回规范化的绝对路径
24 print(os.path.split('c:/test'))25 >>>('c:', 'test') #将目录和文件以二元组的方式返回
26 print(os.path.dirname(path)) #返回父级目录,即'os.path.split'的第一个元素
27 print(os.path.basename('path')) #返回结束的文件名，即'os.path.split'的第二个元素
28 os.path.exists(path) #如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
29 os.path.isabs(path) #如果path是绝对路径，返回True
30 os.path.isfile(path) #如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
31 os.path.isdir(path) #如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
32 os.path.join(path1[, path2[, ...]]) #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
33 os.path.getatime(path) #返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
34 os.path.getmtime(path) #返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
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6.sys模块
用法：
1 sys.argv #配合脚本使用可以读取从外面传进来的参数
2 print(sys.version) #查看python版本
3 sys.exit() #退出程序
4 sys.path #返回模块搜索路径，还有python环境变量
5 #还有modules，stdin,stdout，大家自己去查吧
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7.shutil模块
用法：
1 importshutil2
3 f1 = open('1.txt')4 f2 = open('2.txt','w',encoding='utf-8')5 shutil.copyfileobj(f1,f2) #复制文件
6 shutil.copyfile('1.txt','2.txt') #可直接复制
7 shutil.copytree('1','2') #复制目录，整个目录
8 shutil.rmtree('2') #删除目录
9 shutil.move(src,stc) #移动
10 shutil.make_archive('C:/1','zip','D:/test') #压缩，打包
11
12 #还有两种压缩方式:'Zipfile','Tarfile'
13
14 Zipfile:15 压缩:16 z = zipfile.ZipFile('test.zip','w') #一个一个选择压缩
17 z.write('test1.py')18 z.write('test2.py')19 z.close()20 解压:21 z = zipfile.ZipFile('test.zip','r')22 z.extractall()23 z.close()24
25 Tarfile:26 #跟上面差不多，举个例子
27 tar = tarfile.open('1.tar','w)
28 tar.add('test1.py')29 tar.close()30 #解压跟上面完全一样
31 tar.extractall()32 tar.close()
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8.shelve模块
shelve是一个简单的的key,vlaue将内存数据通过文件持久化的模块，可以持久化任何pickle可支持的python数据格式
用法：
1 importshelve2
3 d = shelve.open('shelve_test') #打开一个文件
4
5 classTest(object):6 def __init__(self, n):7 self.n =n8
9 t = Test(123)10 t2 = Test(123334)11
12 name = ["alex", "rain", "test"]13 d["test"] = name #持久化列表
14 d["t1"] = t #持久化类
15 d["t2"] =t216
17 d.close()18 d = shelve.open('shelve_test') #读取
19 print(d.get('test'))20 >>>['alex', 'rain', 'test']
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9.xml模块
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，不过，古时候，在json还没诞生的黑暗年代，大家只能选择用xml呀，至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。
xml的格式如下，就是通过<>节点来区别数据结构的:
1 <?xml version="1.0"?>
2
3
4 2
5 2008
6 141100
7
8
9
10
11 5
12 2011
13 59900
14
15
16
17 69
18 2011
19 13600
20
21
22
23
XML文件
1 importxml.etree.ElementTree as ET2 tree = ET.parse("XML")3 root =tree.getroot()4
5 #读取全部
6 print(root.tag)7 for child inroot:8 print(child.tag, child.attrib)9 for i inchild:10 print(i.tag,i.text)11
12 #只读取其中一项比如(year)
13 for node in root.iter('year'):14 print(node.tag,node.text)15
16
17 #修改xml文件的内容
18 for node in root.iter('year'):19 new_year = int(node.text) + 1
20 node.text =str(new_year)21 node.set("updated", "yes")22
23 tree.write("XML") #将year+1
24
25 #删除xml文件的内容
26 for country in root.findall('country'):27 rank = int(country.find('rank').text)28 if rank > 50:29 root.remove(country)30
31 tree.write('output.xml') #如果country下的rank大于50就删除country
32
33 #有删有改有查自然也有增
34 new_xml = ET.Element('company')35 post = ET.SubElement(new_xml,'post',attrib={"enrolled":"yes"})36 name = ET.SubElement(post,'name',attrib={"ehecked":"no"})37 age = ET.SubElement(name,'age')38 post.text = 'General manager'
39 name.text = 'Daniel'
40 age.text = '18'
41 et =ET.ElementTree(new_xml)42 et.write('XML',encoding='utf-8',xml_declaration=True)43 ET.dump(new_xml)
处理XML文件
10.PyYaml
Python也可以很容易的处理ymal文档格式，只不过需要安装一个模块，参考文档：http://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation