Python常用的內建模組
模組：
計算機在開發過程中，程式碼越寫越多，也就也來越難以維護，所以為了編寫可維護的程式碼，我們會把函式進行分組，放在不同的檔案裡。在python裡，一個.py檔案就是一個模組。
模組的優點：
- 提高程式碼的可維護性。
- 提高程式碼的複用，當模組完成時就可以在其他程式碼中呼叫。
- 引用其他模組，包含python內建模組和其他第三方模組
- 避免函式名和變數名等名稱衝突。
模組的匯入方式
import
直接使用import語句匯入標準庫的模組：
|
import sys print(sys.argv) #包含命令列引數的列表 print(sys.path) #自動查詢所需模組的路徑列表 |
import 語句：
格式：import module1[, module2]
注意：一個模組只會被匯入一次，不管執行了多少次import，防止一次次的匯入記憶體中浪費記憶體
使用模組中的內容：
module.方法/變數/類
from …… import……
作用：從模組中匯入一個指定的部分
格式： from modulename import name…
from …… import *
作用：從模組中所有內容全部匯入當前名稱空間
注意：不應該過多的使用，佔用記憶體太多了。容易導致變數的衝突
#注意！！兩個匯入包的區別，以time為例 import time #第一種 time.sleep(0) from time import time #第二種 time.sleep(0) from time import * #第三種 sleep(0) """兩個在匯入之後都可以呼叫sleep但是呼叫的方法書寫格式不同，第一種和第二種是要寫上包名，而第三種直接寫方法名， 但是在我們日常編寫中，我們都是採用前兩種種方式，以防止在程式碼塊中命名的重複，和降低程式碼閱讀的難度 注意 如果想要在兩個包中能夠互相呼叫的話，採用第一種方式，這種情況一般都是用到自己寫的包的互相呼叫中 """
模組中的__name__屬性：
每個模組都有一個__name__屬性，當其值為“__main__”時，表明該模組自身在執行，
否則是被當做模組引入，此時值為模組的名字
作用：模組就是一個可執行的python檔案，一個模組被另一個模組引入，想讓模組中的
某一程式不執行，我們可以用__name__屬性來使程式隱藏該塊內碼，當自身執行時，在執行‘該塊程式碼
一般程式的其實位置都是從__name__ =="__main__"開始
包：
為了避免模組名的衝突，python又引入了按目錄來組織模組的方方 稱為包（package）
特點：引入包以後，值頂層的包名不予別人衝突，那麼所有的模組都不會與比人衝突
注意：每個包下面都會有一個名為__init__.py的檔案，可以匯出包裡的內容
from 包 import （可以是方法名字 只不過需要有init檔案 也可以是模組的名字）
如果包裡面的模組相同了
from 包.模組 import 方法
如果方法也相同了
from 包.模組 import 方法 as 變數 # 給其重新命名 之後再去操作。
內建模組：
time 模組：
UTC（世界協調時間）:格林尼治時間，世界標準時間。在中國我們UTC+8
DST（夏令時）：是一種為了節約能源而人為規定地方時間的制度，一般在天亮早的夏季將時間提前一小時，時間段表示形式：
1.時間戳
以整型或者浮點型表示的 是一個一秒為單位的時間間隔，這個時間的基礎是1970年的1月1日零時開始算
2.元組形式
一種python的資料表示，這個元組有9個整形元素，分別表示不同的時間含義
year month(1-12) day(1-31) hours(0-23) minutes(0-59)seconds(0-59)weekday(0-6 0為週一)
Julian day （1-366）：表示當前日期在本年是第幾天，day in the year
DST flag（-1 or 0 or 1）：夏令時格式，0表示正常格式，1表示為夏令時格式，-1表示根據當前的日期時間格式來判定
3.格式化字串
%a 本地簡化星期名稱
%A 本地完整星期名稱
%b 本地簡化月份名稱
%B 本地完整月份名稱
%c 本地相應的日期和時間表示
%d 一個月中第幾天（01-31）
%H 一天中的第幾個小時（24小時制度，00-23）
%I 一天中的第幾個小時（12小時制度，01-12）
%j 一年中的第幾天（001-366）
%m 月份（01-12）
%M 分鐘數（00-59）
%p 本地am或者pm的相應符號
%S 秒（00-59）
%U 一年中的星期數，以星期日為一個星期
%w 一個星期中的第幾天（0-6，0表示星期日）
%W 和%U基本相同，以星期一為一個星期
%x 本地相應日期
%X 本地相應時間
%y 去掉世紀的年份（00-99）
%Y 完整的年份
%Z 時區的名字，如果不存在未空字串
方法：
time()：返回房錢的時間戳，浮點數形式，無須傳參 t1 = time.time()
gmtime()：將時間戳轉換為UTC時間元組格式，接收一個浮點型時間戳為引數，如果不傳預設為當前時間的時間戳 t2 = time.gmtime()
localtime()：將時間戳轉換為本地時間元組格式，接收一個浮點型時間戳為引數，如果不傳預設為當前時間的時間戳 t3 = time.localtime()
mktime()：將本地時間元組轉為時間戳，接收一個時間元組 t4 = time.mktime(t3)
asctime()：將時間元組格式轉為字串形式，接收一個時間元組，不傳預設為localtime時間的時間元組 t5 = time.asctime(t3)
ctime()：將時間戳轉為字串，接收一個時間戳，預設值為當前時間戳
t6 = time.ctime()
strftime()：將時間元組以指定的格式轉換字串格式沒接收一個字串格式化串，時間元組，不寫預設為localtime()
t7 = time.strftime("%Y-%m-%d %X", t3)
strptime()： 將指定格式的時間字串解析為時間元組，是strftime逆過程， t8 = time.strptime()
sleep()：延遲一個時間段，整型或者浮點型
clock()：返回當前程式執行時間，Unix系統時鐘返回全部執行時間，而windos從第二次開始都是以第一次呼叫次函式的時間戳為基準，而不是程式開始時間為基準。
tzset()：改變本地時區
datetime模組
比time高階了不少，可以理解為 datetime 基於time進行了封裝，提供了更實用的函式介面
datetime模組的介面更直觀，更容易呼叫。
模組中的類：
datetime 同時有時間和日期
timedelta 主要用於計算時間跨度
tzinfo 時區相關
time 只關注時間
date 只關注日期
獲取當前時間
t1 = datetime.datetime.now()
獲取指定時間
t2 = datetime.datetime(199, 10, 1, 8, 8, 8, 0)
將時間轉為字串
t3 = t1.strftime("%Y-%m-%d %X")
將格式化字串轉為datetime物件
t4 = datetime.datetime.strptime(t3, "%Y-%m-%d %X")
時間相減，返回一個時間間隔
t5 = datetime.datetime(199, 10, 1, 8, 8, 8, 0)
t6 = datetime.datetime(199, 10, 2, 8, 8, 8, 0)
t7 = t6 -t5 天數和時間都告訴了 t7.days 間隔天數 t7.second 出去天數的秒數
日曆模組 calendar
calendar.month(2018,8)返回某年某月
calendar.calendar(2018) 返回某一年的
calendar.isleap（）判斷是否是閏年
calendar.monthrange(2018,8)返回某個月的weekday的第一天開始星期和這個月的所有天數
calendar.monthcalendar(2018,8)返回的是這個月的序列 沒有的就是0
collections模組
python內建的一個集合模組，提供了許多有用的集合類
namedtuple():
命名元組，本質是是一個函式，用它來建立一個自定義的tuple物件
規定tuple元素的個數，並可以用屬性而不是索引來引用tuple中的元素，用namedtuple定義一個新的資料型別
from collections import namedtuple
Point = namedtuple("Point",["x", "y"])
point = Point(1,2)
print(point.x, point.y)defaultdict()：
在使用dict時，如果引用的key不存在，會丟擲KeyError異常，如果希望key不存在時，也能得到一個預設的值，就使用defautdict
from collections import defaultdict
d2 = defaultdict(lambda :"XiaoHa")#預設值不存在就會得到裡面的值
d2["a"] = 1
print(d2)
print(d2["a"])
print(d2["d"])
print(d2.get("d"))
除了key值不存在時，返回的是自己設定的值外其他的都和普通的dict方法運用相同。
OrdereDict()：
我們平時使用dict時，key值的存放是無序的，對dict進行的帶時，無法儲存key的順序。如果需要key值的有序性，就使用OrdereDict
from collections import OrdereDict
d3 = OrdereDict{[("a", [11, 111]), ("b", "22"),("c", "33")]}
print(d3)
print(d3["a"])
print(d3.get("a"))#字典的順序是按照存入時鍵值對的順序，其中也可以放入列表。
Counter()：
Counter就是一個簡單的計數器，本質上是dict的一個子類，對列表中字串某個元素在列表中出現的數字統計，在對文章分析的時候這個會用到。
from collections import Counter
a = "XiaoHa say hello world"
c = Counter()
print(c)#一個Counter型別的
for ch in a:
c[ch] = c[ch] + 1 #對每個資料進行讀取一遍，然後再對其進行賦值得到個數
print(c)uuid模組：
是一個128位的位元組的全域性唯一識別符號，通常由32位元組的字母穿表示，它可以保證時間和空間的唯一性，也稱為GUID
原理：
通過MAC地址、時間戳、名稱空間、隨機數、偽隨機數保證生成的ID的唯一性。
作用：
隨機生成字串，當成token使用，當成訂單號使用（要求不相同的字串）
演算法：
1、uuid1()：基於時間戳的演算法
由MAC地址、當前時間戳、隨機陣列成，可以保證全球範圍沒的唯一性，但是由於MAC地址的使用時帶來的安全問題，區域網可以使用IP來代替MAC
2.、uuid2()：基於分散式計算環境DCE的演算法
演算法和uuid1相同，但是不用的是把時間戳的前四位換為POSIX的UID，實際當中很少使用，在python中沒有這個函式。
3、uuid3()：基於名字和MD5雜湊值的演算法
通過計算名字和名稱空間的MD4雜湊值得到的，保證了同一名稱空間中不同名字的唯一性和不同名稱空間的唯一性。但同一名稱空間的相同名字生成相同的UUID
4、uuid4()：基於隨機數的演算法
由偽隨機數得到的，有一定的重複概率，概率是可以計算出來的但是機率太小。
5、uuid5()：基於名字和SAH1雜湊值的演算法
演算法和uuid3相同，不同的是使用SHA1演算法
使用經驗：
1、python中沒有DCE，所以uuid忽略使用
2、uuid4存在概率性重複，由於無對映性，最好不使用
3、如果在全域性的分散式環境下，最好使用uuid1
4、若名字的唯一性要求，最好使用uuid3或uuid5
import uuid
print(uuid.uuid1())
print(uuid.uuid4())
print(uuid.uuid3(uuid.NAMESPACE_DNS,"XiaoHa"))
print(uuid.uuid3(uuid.NAMESPACE_DNS,"XiaoHa"))
print(uuid.uuid3(uuid.NAMESPACE_DNS,"haha"))
print(uuid.uuid5(uuid.NAMESPACE_DNS, "XiaoHa"))base64模組：
概念：
用記事本開啟圖片等檔案會看到一堆亂碼，是因為二進位制檔案包含很多無法顯示的內容，所以想讓記事本能處理二進位制資料，就需要將二進位制字串轉換。base64就是一種常見的二進位制編碼方式
原理：
一個包含64個字元的陣列：["a"-"z","A"-"Z","0"-"9","+","/"]
對二進位制陣列進行處理，沒三個位元組一組，一組就是24bit，劃為4組，每組6bit，得到四個數字作為索引，然後查詢對應的表，得到相應的四個字元，就是編碼後的字串，在末尾如果不夠的話會使用=進行補位。
作用：
適用於小段內容的編碼，比如數字證書籤名，cookie，網頁中傳輸的少量二進位制資料。
注意：bsae64是一種通過查表的編碼方式，不能用於加密。
import base64
#編碼
s1 = b"hello world"
print(base64.b64encode(s1))
#解碼
s2 = b"aGVsbG8gd29ybGQ="
print(base64.b64decode(s2))如果我們要編碼的二進位制不是3的倍數，base用\x00位元組在末尾補足，在編碼的末尾我們加上一個或者2個等號表示補了多少位元組，解碼時會自動去掉。
由於標準base64編碼後可能會出現+和/,在URL中不能直接作為引數
提供base64.urlsafe_b64encode()編碼，保證url的安全，將+和/替換成-和_，提供base64.urlsafe_b64decode()解碼
由於= 字元可能出現在base64編碼中，但是=在url、cookie裡面會造成歧義，所以很多base64編碼會把=去掉
我們可以可以自定義編碼對照表列表中64個字元的排序，但是通常是不會有人用的
hashlib模組
提供了常見的摘要演算法：如IMD5，SHA1
摘要演算法：
又稱雜湊演算法，雜湊演算法。
原理：
它通過一個函式，把任意長度的資料轉為一個長度固定的資料串（通常十六進位制的字串表示）
加密：
MD5
最常見的照耀演算法，速度快，生成的結果是128位的位元組，通常用32位的16進位制字串表示
s1 = b"XiaoHa is a good man"
m5 = hashlib.md5()
m5.updata(s1)
print(m5.hexdigest())如果資訊量比較大，可以分多次呼叫updata，最後結果一樣
SHA1
呼叫SHA1和呼叫MD5完全一樣，SHA1的結果是160bit位元組，通常40位16進位制字串表示
s1 = b"XiaoHa is a good man"
sh1 = hashlib.sha1()
sh1.updata(s1)
print(sh1.hexdigest())SHA256
SHA512
越安全的演算法，不僅越慢，而且摘要會更長 可能會出現兩個不同的資料通過HASH演算法後得到了相同的摘要，因為摘要演算法是將無限多的資料對映到有限的集合中，如果兩個資料的摘要相同，稱之為碰撞，但是非常渺茫
應用：
任何允許使用者登入的網站都會儲存使用者登入的使用者和密碼，那麼密碼一般儲存的是原密碼的摘要值，如果明文存到資料中，如果資料庫洩露，所有使用者資訊會暴露，正確的儲存口令的方式不是儲存明文，而是儲存口令的摘要，當用戶登入時首先會計算使用者輸入的明文口令的摘要，和資料庫中的對比，如果一致說明口令正確否則一定錯誤。
hmac模組
是使用一個key對資料進行“雜讀”後在進行的hash ，使用hmac比hash更安全，不同的key會產生不同的hash。對同一條資料，key不同得到的摘要值不同。
import hmac
s = b"XiaoHa is a good man"
key = b"haha"
h = hmac.new(key, s, digestmod = "MD5")
print(h.hexdigest())itertools模組：
無限迭代：count(start = 0, step = 1)
cycle(iterable)：把傳入的序列無限重複下去
repeat(object[, times])：把一個元素無限重複下去，如果提供了第二個引數，就可以指定重複次數
有限迭代：chain(*iterables)
把一組迭代物件串聯起來，形成一個迭代物件
import itertools
c = itertools.count()
for i in c:
print(i)
time.sleep(1)
cy = itertools.cycle("XiaoHa")
for i in cy:
print(i)
time.sleep(1)
r = itertools.repeat("XiaoHa",3)
for i in r:
print(i)
time.sleep(1)
cha = itertools.chain("ABC", "abc")
for i in cha:
print(i)
time.sleep(1)
g = itertools.groupby("aavbbbccdebfff")
for key, value in g:
print(key,list(value))
time.sleep(1)
排列組合
全排列 itertools.permutations(iterable,len)
從n個不同的元素中取出m個元素，按照一定的序列排成一列，叫做從n個元素中獲取m個元素的一個排列，當m=n時叫做全排列
組合 itertools.combinations(iterable, n)
從n個不同的元素中，任意m個元素為一組，叫做從n個不同元素中取出m個元素的組合
排列組合（笛卡爾積）itertools.product(*iterable, repeat=1, )
#全排列 數學A
p = list(itertools.permutations([1,2,3,4], 4))
print(p)
#組合 數學C
c = list(itertools.combinations([1,2,3,4],4))
print(c)
#排列組合
pc = list(["".join(x) for x in itertools.product("0123456789",repeat=4)])
print(pc)