time、datetime、sys、序列化模块

time模块

import time

time.sleep([n])    # 休眠N  s

time.time()   #获取当前的时间戳       1564101704.107082

在Python中，时间有3中表示方式：

• 时间戳(timetamp) :从1970.01.01 00:00:00 开始按秒计算的偏移量
• 格式化的时间字符串(format string)
• 结构化的时间(struct_time)—> 元组，9个元素，(年月日时分秒，一年的第几周，一年的第几天，夏令时)

python中时间日期格式化符号：
%y 两位数的年份表示（00-99）
%Y 四位数的年份表示（000-9999）
%m 月份（01-12）
%d 月内中的一天（0-31）
%H 24小时制小时数（0-23）
%I 12小时制小时数（01-12）
%M 分钟数（00=59）
%S 秒（00-59）
%a 本地简化星期名称
%A 本地完整星期名称
%b 本地简化的月份名称
%B 本地完整的月份名称
%c 本地相应的日期表示和时间表示
%j 年内的一天（001-366）
%p 本地A.M.或P.M.的等价符
%U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
%w 星期（0-6），星期天为星期的开始
%W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
%x 本地相应的日期表示
%X 本地相应的时间表示
%Z 当前时区的名称
%% %号本身

import time
>>> time.time()
1564101692.7392354

>>> dir(time)
['_STRUCT_TM_ITEMS', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'altzone', 'asctime', 'clock', 'ctime', 'daylight', 'get_clock_info', 'gmtime', 'localtime', 'mktime', 'monotonic', 'perf_counter', 'process_time', 'sleep', 'strftime', 'strptime', 'struct_time', 'time', 'timezone', 'tzname']

>>> [i for i in dir(time) if not i.startswith("_")]
['altzone', 'asctime', 'clock', 'ctime', 'daylight', 'get_clock_info', 'gmtime', 'localtime', 'mktime', 'monotonic', 'perf_counter', 'process_time', 'sleep', 'strftime', 'strptime', 'struct_time', 'time', 'timezone', 'tzname']

time模块的常用方法

方法	描述
time.localtime([sec])	将一个时间戳转换为当前时区的struct_time(若未提供参数，则显示当前时间）
time.gmtime([sec])	和localtime()类似，不同的是，将一个时间戳转换为UTC时区(0时区)的struct_time
time.time()	返回当前时间戳
time.mktime(t)	将time.struct_time转换为时间戳
time.sleep(sec)	休眠指定的时间，单位(s)
time.asctime([t])	把表时间的元组或struct_time表示为：‘Sun July 26 09:06:35’ 2019’;如果未传参数，默认为time.localtime()
time.ctime([t])	把一个时间戳转换为time.asctime()形式。如果未传参数，默认time.time()
time.strftime(format[,t])	把一个代表时间的元组/struct_time(localtime()和gmtime()转换为格式化的字符串，未传参数，默认为time.localtime())
time.strptime()	将结构化字符串转化为struct_time形式

• 时间戳，计算机事别
• 字符串时间，给人看的
• 结构化时间，对时间操作

时间戳和结构化时间的转化

• timegmtime(now)
• time.localtime(now)

>>> time.time()
1564103862.1325593
>>> now = time.time()
>>> time.gmtime(now)   #UTC,0时区
time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=7, tm_mday=26, tm_hour=1, tm_min=17, tm_sec=51, tm_wday=4, tm_yday=207, tm_isdst=0)
>>> time.localtime(now)#北京 时间，东8区
time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=7, tm_mday=26, tm_hour=9, tm_min=17, tm_sec=51, tm_wday=4, tm_yday=207, tm_isdst=0)

结构化时间和时间戳的转化

• time.mktime(结构化时间)

>>> tp_truct = time.localtime()
>>> time.mktime(tp_truct)
1564104191.0

结构化时间到字符串时间的转化

• time.strftime(format[,t])

>>> tp_truct = time.localtime()
>>> time.strftime("%Y-%m-%d %X", tp_truct)
'2019-07-26 09:25:49'

字符串时间到结构化时间的转换

• time.strptime(时间字符串，字符串对应格式)

>>> time.strptime("2019-07-26", "%Y-%m-%d")
time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=7, tm_mday=26, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=207, tm_isdst=-1)
>>>

结构化时间和字符串时间的转换(国际化时间字符串)

• time.asctime(结构化时间)

>>> tp_truct = time.localtime()
>>> time.asctime(tp_truct)
'Fri Jul 26 09:48:51 2019'
>>>
>>> time.asctime()
'Fri Jul 26 09:49:58 2019'
>>>

时间戳和字符串时间的转换(国际化)

>>> time.ctime()
'Fri Jul 26 09:51:16 2019'
>>> time.ctime(time.time())
'Fri Jul 26 09:51:25 2019'
>>> time.ctime(1500000000)
'Fri Jul 14 10:40:00 2017'
>>>

datetime模块

方法(类)	描述
datetime.date	表示日期（类），常用属性year,month,day
datetime.time	表示时间（类），常用属性hour,minute,second,microsecond
datetime.datetime	表示日期
datetime.timedelta	表示时间间隔
datetime.tzinfo	与时区有关的信息

>>> datetime.datetime.now()
datetime.datetime(2019, 7, 26, 10, 2, 25, 444424)
>>> print(datetime.datetime.now())
2019-07-26 10:02:49.956399
>>>
>>> print(datetime.datetime.now().date())
2019-07-26
>>> print(datetime.datetime.now().time())
10:05:24.965656
>>> print(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(-1))
2019-07-25 10:06:58.068425
>>> print(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(hours = 1))
2019-07-26 11:07:13.796489
>>>

sys模块

sys 模块是与Pathon解释器交互的一个接口

处理命令行参数

在解释器启动后，argv列表

import sys
print("Script name is", sys.argv[0])
if len(sys.argv)>1:
    print("There are", len(sys.argv)-1,'arguments')
    for i in sys.argv[1:]:
        print(i)
else:
    print('There are no arguments ')

D:\NEWS Por>python day9_0726_time.py
Script name is day9_0726_time.py
There are no arguments

D:\NEWS Por>python day9_0726_time.py aa bb cc
Script name is day9_0726_time.py
There are 3 arguments
aa
bb
cc

序列化模块

序列化

概念：将一个对象从内存中转换为可存储(字符串类型)或者可传输(bytes)类型的过程

Python中叫pickling

为什么要使用序列化？

• 持久化数据类型
• 跨平台交互使用
• 使程序更易维护

json

json格式在各个语言中都可以通用的序列化格式。在json中，所有字符串必须为""

json类型	python类型
{}	dict
[]	list
“string”	str
123.45	int/float
true/false	True/False
null	None

json 优缺点

• 优点：所有数据类型是各语言通用的
• 缺点：
  • 支持的数据类型少
  • 对数据类型的约束十分严格
    • 字典中的key必须是字符串
    • json只支持列表，字典，数值

查看json的方法和属性

>>> dir(json)
['JSONDecodeError', 'JSONDecoder', 'JSONEncoder', '__all__', '__author__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', '__version__', '_default_decoder', '_default_encoder', 'codecs', 'decoder', 'detect_encoding', 'dump', 'dumps', 'encoder', 'load', 'loads', 'scanner']
>>>

四个功能

• dumps
• dump
• loads
• load

>>> dic = {"name":"Tom","age":18, 2:6}
>>> sr_dic = json.dumps(dic) #序列化将字典转换为字符串
>>> print(sr_dic)
{"name": "Tom", "age": 18, "2": 6}
>>> dic
{'name': 'Tom', 'age': 18, 2: 6}
>>> sr_dic     #key被强转为字符串
'{"name": "Tom", "age": 18, "2": 6}'

 #反序列化
>>> dic_2 = json.loads(sr_dic)  
>>> type(dic_2)
<class 'dict'>
>>> dic_2
{'name': 'Tom', 'age': 18, '2': 6}

#如果是元组，序列化时强转为列表；若元组作为字典的键，序列化时报错
>>> tp = (1,2,3)
>>> tp1 = json.dumps(tp)
>>> print(tp1)
[1, 2, 3]

import json
dic = {"name":"Tom", "age":20}
with open('dump_json','w') as f:
    json.dump(dic, f)   #dump方法可以接受一个文件句柄。直接将字典->字符串，写入文件

with open('dump_json')as f:
    ret = json.load(f)
    print((ret,type(ret)))

import json
dic = {"name":"Tom", "age":20}
dic2 = {"name":"Jack", "age":18}
with open('dump_json', 'w') as f:
    str_dic1 = json.dumps(dic)     #序列化将字典->字符串，写入文件
    str_dic2 = json.dumps(dic2)
    f.write(str_dic1 + '\n')
    f.write(str_dic2 + '\n')

with open('dump_json')as f:
    for line in f:              # 循环 反序列化读取
        ret = json.loads(line)
        print(ret)

>>> dic = {'城士':'杭州'}
>>> dic_sr = json.dumps(dic)
>>> dic_sr
'{"\\u57ce\\u58eb": "\\u676d\\u5dde"}'   #中文的序列化
>>> dic_ = json.loads(dic_sr)
>>> dic_
{'城士': '杭州'}
>>>

pickle

只用于Python

内存中结构化的数据 <—>格式pickle<—>bytes类型<—>保存在文件或基于网络传输

• 优点

• 支持Python中的几乎所有类型

• pickle会把数据类型序列化为bytes类型

• 缺点

  • 只支持Python

模块提供四个功能

• 序列化
  • dumps
  • dump
• 反序列化
  • loads()