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Python 提供了非常丰富的标准库，包含了许多模块和工具，使得开发者能够轻松地处理常见的任务，如文件处理、网络通信、数据解析等。以下是一些常用的 Python 标准库模块和它们的功能：
1. os - 操作系统相关功能
功能：用于与操作系统进行交互，执行诸如文件路径操作、目录遍历等任务。
常用方法：
os.path: 路径操作os.mkdir(),os.rmdir(): 创建/删除目录os.remove(),os.rename(): 删除/重命名文件os.getenv(),os.environ: 环境变量操作os.system(): 执行系统命令
import os
# 获取当前工作目录
print(os.getcwd())
# 创建一个新目录
os.mkdir('test_dir')
# 删除该目录
os.rmdir('test_dir')
# 获取文件的路径信息
file_path = '/home/user/file.txt'
print(os.path.exists(file_path)) # 检查文件是否存在
print(os.path.basename(file_path)) # 获取文件名
print(os.path.dirname(file_path)) # 获取文件所在的目录
2. sys - 与 Python 解释器交互
功能：与 Python 解释器的相关功能交互，提供系统级的参数和功能。
常用方法：
sys.argv: 获取命令行参数sys.exit(): 退出程序sys.version: 获取 Python 版本信息sys.path: 获取模块搜索路径
import sys
# 获取命令行参数
print(sys.argv)
# 获取 Python 版本信息
print(sys.version)
# 退出程序
# sys.exit("Exiting the program.")
3. math - 数学运算
功能：提供数学运算功能，包括三角函数、对数、指数等。
常用方法：
math.sqrt(): 计算平方根math.pow(): 计算幂math.sin(),math.cos(),math.tan(): 三角函数math.log(),math.log10(): 对数函数math.factorial(): 阶乘
import math
# 计算平方根
print(math.sqrt(16))
# 计算2的3次方
print(math.pow(2, 3))
# 计算圆周率的正弦值
print(math.sin(math.pi / 2))
# 计算对数
print(math.log(100, 10)) # 以 10 为底的对数
4. datetime - 日期和时间操作
功能：处理日期和时间。
常用方法：
datetime.date(): 创建日期对象datetime.datetime(): 创建日期时间对象datetime.now(): 获取当前日期和时间datetime.strptime(),datetime.strftime(): 字符串与日期时间的转换timedelta: 用于日期间的加减运算
import datetime
# 获取当前日期和时间
now = datetime.datetime.now()
print(now)
# 格式化当前日期
print(now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
# 创建指定日期
my_birthday = datetime.date(1990, 5, 15)
print(my_birthday)
# 计算日期差
delta = datetime.timedelta(days=10)
print(now + delta) # 当前日期加 10 天
5. re - 正则表达式
功能：正则表达式模块，用于字符串匹配、搜索和替换。
常用方法：
re.match(),re.search(): 匹配正则表达式re.findall(): 查找所有匹配的字符串re.sub(): 替换匹配的字符串re.compile(): 编译正则表达式
import re
# 查找匹配的字符串
text = "The rain in Spain"
match = re.search(r"rain", text)
if match:
print(f"Found: {match.group()}")
# 查找所有匹配的字符串
words = re.findall(r"\b\w{4}\b", text) # 匹配所有4个字母的单词
print(words)
# 替换字符串
replaced_text = re.sub(r"rain", "sun", text)
print(replaced_text)
6. json - JSON 数据操作
功能：用于 JSON 数据的编码（序列化）和解码（反序列化）。
常用方法：
json.dump(): 将对象转换为 JSON 字符串并写入文件json.dumps(): 将对象转换为 JSON 字符串json.load(): 从文件中加载 JSON 数据json.loads(): 将 JSON 字符串转换为 Python 对象
import json
# 将 Python 对象转换为 JSON 字符串
data = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)
# 将 JSON 字符串转换为 Python 对象
json_data = '{"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}'
data_obj = json.loads(json_data)
print(data_obj)
# 将 Python 对象写入 JSON 文件
with open('data.json', 'w') as f:
json.dump(data, f)
# 从 JSON 文件读取数据
with open('data.json', 'r') as f:
data_from_file = json.load(f)
print(data_from_file)
7. random - 随机数生成
功能：生成随机数、随机选择等。
常用方法：
random.random(): 生成 0 到 1 之间的随机浮点数random.randint(): 生成指定范围内的随机整数random.choice(): 从列表中随机选择一个元素random.shuffle(): 随机打乱列表
import random
# 生成 0 到 1 之间的随机浮点数
print(random.random())
# 生成一个范围内的随机整数
print(random.randint(1, 100))
# 从列表中随机选择一个元素
items = ['apple', 'banana', 'cherry']
print(random.choice(items))
# 打乱列表中的元素
random.shuffle(items)
print(items)
8. time - 时间相关功能
功能：处理时间相关的功能，如时间延迟、格式化时间等。
常用方法：
-
time.time(): 获取当前时间的时间戳（自1970年1月1日以来的秒数） time.sleep(): 使程序暂停指定时间time.localtime(),time.gmtime(): 将时间戳转换为本地时间或UTC时间time.strftime(): 格式化时间
import time
# 获取当前时间的时间戳
timestamp = time.time()
print(timestamp)
# 程序暂停 2 秒
print("Start sleeping...")
time.sleep(2)
print("Wake up!")
# 格式化时间戳
current_time = time.localtime(timestamp)
formatted_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", current_time)
print(formatted_time)
9. logging - 日志记录
功能：提供日志记录功能，用于跟踪程序运行时的信息、警告、错误等。
常用方法：
-
logging.basicConfig(): 配置日志输出 logging.info(),logging.warning(),logging.error(): 记录不同级别的日志logging.debug(): 调试信息日志logging.exception(): 错误日志记录
import logging
# 配置日志输出格式
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
# 记录不同级别的日志
logging.debug("This is a debug message")
logging.info("This is an info message")
logging.warning("This is a warning message")
logging.error("This is an error message")
logging.critical("This is a critical message")
10. subprocess - 子进程管理
功能：用于启动和与外部进程交互。
常用方法：
-
subprocess.run(): 执行外部命令 subprocess.Popen(): 启动进程并进行更复杂的控制subprocess.call(): 执行命令并返回执行结果
import subprocess
# 执行外部命令（这里以 "ls" 为例）
result = subprocess.run(['ls', '-l'], capture_output=True, text=True)
print(result.stdout) # 输出命令执行结果
# 执行一个简单的命令并返回状态码
return_code = subprocess.call(['echo', 'Hello, World!'])
print(f"Return code: {return_code}")
11. itertools - 迭代器处理
功能：提供了用于处理迭代器的函数，用于高效的循环和组合操作。
常用方法：
-
itertools.count(): 创建一个无限的计数器 itertools.cycle(): 循环遍历一个可迭代对象itertools.permutations(): 获取元素的排列组合itertools.combinations(): 获取元素的组合
import itertools
# 创建一个无限的计数器
counter = itertools.count(start=10, step=2)
for _ in range(5):
print(next(counter))
# 获取排列组合
data = [1, 2, 3]
combinations = itertools.permutations(data)
for comb in combinations:
print(comb)
# 循环遍历一个列表
cycle_list = itertools.cycle([1, 2, 3])
for _ in range(6):
print(next(cycle_list))
12. collections - 高效数据结构
功能：提供了高效的数据结构（如字典、集合、队列等）的扩展。
常用方法：
-
collections.Counter(): 计数器，统计元素出现次数 collections.defaultdict(): 提供默认值的字典collections.deque(): 双端队列collections.namedtuple(): 创建具名元组
import collections
# 使用 Counter 统计元素出现次数
counter = collections.Counter('abracadabra')
print(counter)
# 使用 defaultdict 为字典提供默认值
default_dict = collections.defaultdict(int)
default_dict['a'] += 1
default_dict['b'] += 2
print(default_dict)
# 使用 deque 实现双端队列
deque_obj = collections.deque([1, 2, 3])
deque_obj.append(4)
deque_obj.appendleft(0)
print(deque_obj)
# 使用 namedtuple 创建具名元组
Point = collections.namedtuple('Point', ['x', 'y'])
pt = Point(1, 2)
print(pt.x, pt.y)
13. socket - 网络通信
功能：用于网络通信，支持 TCP、UDP 等协议。
常用方法：
-
socket.socket(): 创建一个 socket 对象 socket.bind(): 绑定地址和端口socket.listen(): 开始监听连接socket.connect(): 连接到远程主机socket.send(),socket.recv(): 发送和接收数据
import socket
# 创建一个 TCP 客户端并连接到服务器
client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
client_socket.connect(('localhost', 12345))
# 发送数据
client_socket.sendall(b'Hello, server')
# 接收数据
response = client_socket.recv(1024)
print('Received:', response)
# 关闭连接
client_socket.close()
14. email - 发送邮件
功能：处理电子邮件的创建、解析和发送。
常用方法：
-
email.mime.multipart.MIMEMultipart(): 创建 MIME 格式的多部分邮件 email.mime.text.MIMEText(): 创建文本邮件email.mime.base.MIMEBase(): 创建文件附件email.message_from_string(): 从字符串解析邮件
import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText
# 创建邮件
msg = MIMEMultipart()
msg['From'] = 'your_email@example.com'
msg['To'] = 'recipient@example.com'
msg['Subject'] = 'Test Email'
body = 'This is a test email sent from Python.'
msg.attach(MIMEText(body, 'plain'))
# 发送邮件
with smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587) as server:
server.starttls()
server.login('your_email@example.com', 'password')
server.sendmail(msg['From'], msg['To'], msg.as_string())
print("Email sent successfully.")
15. argparse - 命令行参数解析
功能：用于命令行参数解析。
常用方法：
-
argparse.ArgumentParser(): 创建参数解析器 parser.add_argument(): 添加命令行参数parser.parse_args(): 解析命令行参数
import argparse
# 创建解析器
parser = argparse.ArgumentParser(description='A simple argument parser')
# 添加参数
parser.add_argument('--name', type=str, help='Your name')
parser.add_argument('--age', type=int, help='Your age')
# 解析命令行参数
args = parser.parse_args()
print(f'Hello, {args.name}. You are {args.age} years old.')
16. shutil - 高级文件操作
功能：提供高级文件操作功能，如文件复制、移动等。
常用方法：
-
shutil.copy(): 复制文件 shutil.move(): 移动文件或目录shutil.rmtree(): 删除目录及其内容shutil.disk_usage(): 获取磁盘使用情况
import shutil
# 复制文件
shutil.copy('source.txt', 'destination.txt')
# 移动文件
shutil.move('old_location.txt', 'new_location.txt')
# 删除文件或目录
shutil.rmtree('test_dir')
# 获取磁盘使用情况
usage = shutil.disk_usage('/')
print(f"Total: {usage.total}, Used: {usage.used}, Free: {usage.free}")
17. uuid - 生成 UUID
功能：生成全局唯一的标识符（UUID）。
常用方法：
-
uuid.uuid4(): 生成一个随机的 UUID uuid.uuid1(): 基于时间戳和 MAC 地址生成 UUID
import uuid
# 生成一个随机的 UUID
print(uuid.uuid4())
# 基于时间戳和主机 ID 生成 UUID
print(uuid.uuid1())
18. pickle - 对象序列化
功能：序列化和反序列化 Python 对象。
常用方法：
pickle.dump(): 将对象序列化并写入文件pickle.load(): 从文件中加载并反序列化对象
import pickle
# 序列化对象
data = {'name': 'Alice', 'age': 25}
with open('data.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)
# 反序列化对象
with open('data.pkl', 'rb') as f:
这些模块可以帮助你在许多常见的编程任务中提高效率和灵活性。Python 的标准库非常丰富，建议在编程时了解和掌握这些常用的模块，可以大大简化开发工作。
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