15 python快速上手

发布时间：2024年01月24日

内置模块和开发规范

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1. 内置模块

1.1 json

json模块，是python内部的一个模块，可以将python的数据格式 转换为json格式的数据，也可以将json格式的数据转换为python的数据格式。

json格式，是一个数据格式（本质上就是个字符串，常用语网络数据传输）

# Python中的数据类型的格式
data = [
    {"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18},
    {"id": 2, "name": "alex", "age": 18},
    ('wupeiqi',123),
]

# JSON格式
value = '[{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18}, {"id": 2, "name": "alex", "age": 18},["wupeiqi",123]]'
1.1.1 核心功能

json格式的作用？

跨语言数据传输，例如：
	A系统用Python开发，有列表类型和字典类型等。
	B系统用Java开发，有数组、map等的类型。

	语言不同，基础数据类型格式都不同。
	
	为了方便数据传输，大家约定一个格式：json格式，每种语言都是将自己数据类型转换为json格式，也可以将json格式的数据转换为自己的数据类型。

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Python数据类型与json格式的相互转换：

  • 数据类型 -> json ，一般称为：序列化

    import json

data = [
    {"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18},
    {"id": 2, "name": "alex", "age": 18},
]

res = json.dumps(data)
print(res) # '[{"id": 1, "name": "\u6b66\u6c9b\u9f50", "age": 18}, {"id": 2, "name": "alex", "age": 18}]'

res = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
print(res) # '[{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18}, {"id": 2, "name": "alex", "age": 18}]'

  • json格式 -> 数据类型，一般称为：反序列化

    import json

data_string = '[{"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18}, {"id": 2, "name": "alex", "age": 18}]'

data_list = json.loads(data_string)

print(data_list)
1.1.2 类型要求

python的数据类型转换为 json 格式，对数据类型是有要求的，默认只支持：

    +-------------------+---------------+
    | Python            | JSON          |
    +===================+===============+
    | dict              | object        |
    +-------------------+---------------+
    | list, tuple       | array         |
    +-------------------+---------------+
    | str               | string        |
    +-------------------+---------------+
    | int, float        | number        |
    +-------------------+---------------+
    | True              | true          |
    +-------------------+---------------+
    | False             | false         |
    +-------------------+---------------+
    | None              | null          |
    +-------------------+---------------+

data = [
    {"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18},
    {"id": 2, "name": "alex", "age": 18},
]

其他类型如果想要支持，需要自定义JSONEncoder 才能实现【目前只需要了解大概意思即可，以后项目开发中用到了还会讲解。】，例如：

import json
from decimal import Decimal
from datetime import datetime

data = [
    {"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18, 'size': Decimal("18.99"), 'ctime': datetime.now()},
    {"id": 2, "name": "alex", "age": 18, 'size': Decimal("9.99"), 'ctime': datetime.now()},
]


class MyJSONEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, o):
        if type(o) == Decimal:
            return str(o)
        elif type(o) == datetime:
            return o.strftime("%Y-%M-%d")
        return super().default(o)


res = json.dumps(data, cls=MyJSONEncoder)
print(res)
1.1.3 其他功能

json模块中常用的是：

  • json.dumps，序列化生成一个字符串。

  • json.loads，发序列化生成python数据类型。

  • json.dump，将数据序列化并写入文件（不常用）

    import json

data = [
    {"id": 1, "name": "武沛齐", "age": 18},
    {"id": 2, "name": "alex", "age": 18},
]

file_object = open('xxx.json', mode='w', encoding='utf-8')

json.dump(data, file_object)

file_object.close()

  • json.load，读取文件中的数据并反序列化为python的数据类型（不常用）

    import json

file_object = open('xxx.json', mode='r', encoding='utf-8')

data = json.load(file_object)
print(data)

file_object.close()

1.2 时间处理

  • UTC/GMT：世界时间

  • 本地时间：本地时区的时间。

Python中关于时间处理的模块有两个，分别是time和datetime。

1.2.1 time
import time

# 获取当前时间戳（自1970-1-1 00:00）
v1 = time.time()
print(v1)

# 时区
v2 = time.timezone

# 停止n秒，再执行后续的代码。
time.sleep(5)
1.2.2 datetime

在平时开发过程中的时间一般是以为如下三种格式存在：

  • datetime

    from datetime import datetime, timezone, timedelta

v1 = datetime.now()  # 当前本地时间
print(v1)

tz = timezone(timedelta(hours=7))  # 当前东7区时间
v2 = datetime.now(tz)
print(v2)

v3 = datetime.utcnow()  # 当前UTC时间
print(v3)

    from datetime import datetime, timedelta

v1 = datetime.now()
print(v1)

# 时间的加减
v2 = v1 + timedelta(days=140, minutes=5)
print(v2)

# datetime类型 + timedelta类型

    from datetime import datetime, timezone, timedelta

v1 = datetime.now()
print(v1)

v2 = datetime.utcnow()  # 当前UTC时间
print(v2)

# datetime之间相减，计算间隔时间（不能相加）
data = v1 - v2
print(data.days, data.seconds / 60 / 60, data.microseconds)

# datetime类型 - datetime类型
# datetime类型 比较 datetime类型

  • 字符串

    # 字符串格式的时间  ---> 转换为datetime格式时间
text = "2021-11-11"
v1 = datetime.strptime(text,'%Y-%m-%d') # %Y 年，%m，月份，%d，天。
print(v1)

    # datetime格式 ----> 转换为字符串格式
v1 = datetime.now()
val = v1.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(val)

  • 时间戳

    # 时间戳格式 --> 转换为datetime格式
ctime = time.time() # 11213245345.123
v1 = datetime.fromtimestamp(ctime)
print(v1)

    # datetime格式 ---> 转换为时间戳格式
v1 = datetime.now()
val = v1.timestamp()
print(val)

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1.3 正则表达式相关

当给你一大堆文本信息，让你提取其中的指定数据时，可以使用正则来实现。例如：提取文本中的邮箱和手机号

import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"

phone_list = re.findall("1[3|5|8|9]\d{9}", text)
print(phone_list)
1.3.1 正则表达式
1. 字符相关

  • wupeiqi 匹配文本中的wupeiqi

    import re

text = "你好wupeiqi,阿斯顿发wupeiqasd 阿士大夫能接受的wupeiqiff"
data_list = re.findall("wupeiqi", text)
print(data_list) # ['wupeiqi', 'wupeiqi'] 可用于计算字符串中某个字符出现的次数

  • [abc] 匹配a或b或c 字符。

    import re

text = "你2b好wupeiqi,阿斯顿发awupeiqasd 阿士大夫a能接受的wffbbupqaceiqiff"
data_list = re.findall("[abc]", text)
print(data_list) # ['b', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c']

    import re

text = "你2b好wupeiqi,阿斯顿发awupeiqasd 阿士大夫a能接受的wffbbupqcceiqiff"
data_list = re.findall("q[abc]", text)
print(data_list) # ['qa', 'qc']

  • [^abc] 匹配除了abc意外的其他字符。

    import re

text = "你wffbbupceiqiff"
data_list = re.findall("[^abc]", text)
print(data_list)  # ['你', 'w', 'f', 'f', 'u', 'p', 'e', 'i', 'q', 'i', 'f', 'f']

  • [a-z] 匹配a~z的任意字符（ [0-9]也可以 ）。

    import re

text = "alexrootrootadmin"
data_list = re.findall("t[a-z]", text)
print(data_list)  # ['tr', 'ta']

  • . 代指除换行符以外的任意字符。

    import re

text = "alexraotrootadmin"
data_list = re.findall("r.o", text)
print(data_list) # ['rao', 'roo']

    import re

text = "alexraotrootadmin"
data_list = re.findall("r.+o", text) # 贪婪匹配
print(data_list) # ['raotroo']

    import re

text = "alexraotrootadmin"
data_list = re.findall("r.+?o", text) # 非贪婪匹配
print(data_list) # ['rao']

  • \w 代指字母或数字或下划线（汉字）。

    import re

text = "北京武沛alex齐北  京武沛alex齐"
data_list = re.findall("武\w+x", text)
print(data_list) # ['武沛alex', '武沛alex']

  • \d 代指数字

    import re

text = "root-ad32min-add3-admd1in"
data_list = re.findall("d\d", text)
print(data_list) # ['d3', 'd3', 'd1']

    import re

text = "root-ad32min-add3-admd1in"
data_list = re.findall("d\d+", text)
print(data_list) # ['d32', 'd3', 'd1']

  • \s 代指任意的空白符，包括空格、制表符等。

    import re

text = "root admin add admin"
data_list = re.findall("a\w+\s\w+", text)
print(data_list) # ['admin add']
2. 数量相关

  • * 重复0次或更多次

    import re

text = "他是大B个，确实是个大2B。"
data_list = re.findall("大2*B", text)
print(data_list) # ['大B', '大2B']

  • + 重复1次或更多次

    import re

text = "他是大B个，确实是个大2B，大3B，大66666B。"
data_list = re.findall("大\d+B", text)
print(data_list) # ['大2B', '大3B', '大66666B']

  • ? 重复0次或1次

    import re

text = "他是大B个，确实是个大2B，大3B，大66666B。"
data_list = re.findall("大\d?B", text)
print(data_list) # ['大B', '大2B', '大3B']

  • {n} 重复n次

    import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"
data_list = re.findall("151312\d{5}", text)
print(data_list) # ['15131255789']

  • {n,} 重复n次或更多次

    import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"
data_list = re.findall("\d{9,}", text)
print(data_list) # ['442662578', '15131255789']

  • {n,m} 重复n到m次

    import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"
data_list = re.findall("\d{10,15}", text)
print(data_list) # ['15131255789']
3. 括号（分组）

  • 提取数据区域

    import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"
data_list = re.findall("15131(2\d{5})", text)
print(data_list)  # ['255789']

    import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来15131266666呀"
data_list = re.findall("15(13)1(2\d{5})", text)
print(data_list)  # [ ('13', '255789')   ]

    import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"
data_list = re.findall("(15131(2\d{5}))", text)
print(data_list)  # [('15131255789', '255789')]

  • 获取指定区域 + 或条件

    import re

text = "楼主15131root太牛15131alex逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"
data_list = re.findall("15131(2\d{5}|r\w+太)", text)
print(data_list)  # ['root太', '255789']

    import re

text = "楼主15131root太牛15131alex逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"
data_list = re.findall("(15131(2\d{5}|r\w+太))", text)
print(data_list)  # [('15131root太', 'root太'), ('15131255789', '255789')]
4. 起始和结束

上述示例中都是去一段文本中提取数据，只要文本中存在即可。

但，如果要求用户输入的内容必须是指定的内容开头和结尾，比就需要用到如下两个字符。

  • ^ 开始
  • $ 结束
import re

text = "啊442662578@qq.com我靠"
email_list = re.findall("^\w+@\w+.\w+$", text, re.ASCII)
print(email_list) # []

import re

text = "442662578@qq.com"
email_list = re.findall("^\w+@\w+.\w+$", text, re.ASCII)
print(email_list) # ['442662578@qq.com']

这种一般用于对用户输入数据格式的校验比较多，例如：

import re

text = input("请输入邮箱：")
email = re.findall("^\w+@\w+.\w+$", text, re.ASCII)
if not email:
    print("邮箱格式错误")
else:
    print(email)
5. 特殊字符

由于正则表达式中 * . \ { } ( ) 等都具有特殊的含义，所以如果想要在正则中匹配这种指定的字符，需要转义，例如：

import re

text = "我是你{5}爸爸"
data = re.findall("你{5}爸", text)
print(data) # []

import re

text = "我是你{5}爸爸"
data = re.findall("你\{5\}爸", text)
print(data)
1.3.2 re模块

python中提供了re模块，可以处理正则表达式并对文本进行处理。

  • findall，获取匹配到的所有数据

    import re

text = "dsf130429191912015219k13042919591219521Xkk"
data_list = re.findall("(\d{6})(\d{4})(\d{2})(\d{2})(\d{3})([0-9]|X)", text)
print(data_list) # [('130429', '1919', '12', '01', '521', '9'), ('130429', '1959', '12', '19', '521', 'X')]

  • match，从起始位置开始匹配，匹配成功返回一个对象，未匹配成功返回None

    import re

text = "大小逗2B最逗3B欢乐"
data = re.match("逗\dB", text)
print(data) # None

    import re

text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.match("逗\dB", text)
if data:
    content = data.group() # "逗2B"
    print(content)

  • search，浏览整个字符串去匹配第一个，未匹配成功返回None

    import re

text = "大小逗2B最逗3B欢乐"
data = re.search("逗\dB", text)
if data:
    print(data.group())  # "逗2B"

  • sub，替换匹配成功的位置

    import re

text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.sub("\dB", "沙雕", text)
print(data) # 逗沙雕最逗沙雕欢乐

    import re

text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.sub("\dB", "沙雕", text, 1)
print(data) # 逗沙雕最逗3B欢乐

  • split，根据匹配成功的位置分割

    import re

text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.split("\dB", text)
print(data) # ['逗', '最逗', '欢乐']

    import re

text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.split("\dB", text, 1)
print(data) # ['逗', '最逗3B欢乐']

  • finditer

    import re

text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.finditer("\dB", text)
for item in data:
    print(item.group())

    import re

text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.finditer("(?P<xx>\dB)", text)  # 命名分组
for item in data:
    print(item.groupdict())

    text = "dsf130429191912015219k13042919591219521Xkk"
data_list = re.finditer("\d{6}(?P<year>\d{4})(?P<month>\d{2})(?P<day>\d{2})\d{3}[\d|X]", text)
for item in data_list:
    info_dict = item.groupdict()
    print(info_dict)

小结

到此，关于最常见的内置模块就全部讲完了（共11个），现阶段只需要掌握这些模块的使用即可，在后续也会涉及到一起其他内置模块。

  • os
  • shutil
  • sys
  • random
  • hashlib
  • configparser
  • xml
  • json
  • time
  • datetime
  • re

2. 项目开发规范

现阶段，我们在开发一些程序时（终端运行），应该遵循一些结构的规范，让你的系统更加专业。

2.1 单文件应用

当基于python开发简单应用时（一个py文件就能搞定），需要注意如下几点。

"""
文件注释
"""

import re
import random

import requests
from openpyxl import load_workbook

DB = "XXX"


def do_something():
    """ 函数注释 """

    # TODO 待完成时，下一期实现xxx功能
    for i in range(10):
        pass


def run():
    """ 函数注释 """

    # 对功能代码进行注释
    text = input(">>>")
    print(text)


if __name__ == '__main__':
    run()

在这里插入图片描述

2.2 单可执行文件

新创建一个项目，假设名字叫 【crm】，可以创建如下文件和文件夹来存放代码和数据。

crm
├── app.py        文件，程序的主文件（尽量精简）
├── config.py     文件，配置文件（放相关配置信息，代码中读取配置信息，如果想要修改配置，即可以在此修改，不用再去代码中逐一修改了）
├── db            文件夹，存放数据
├── files         文件夹，存放文件
├── src           包，业务处理的代码
└── utils         包，公共功能

示例程序见附件：crm.zip

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2.3 多可执行文件

新创建项目，假设名称叫【killer】，可以创建如下文件和文件夹来存放代码和数据。

killer
├── bin					文件夹，存放多个主文件（可运行）
│   ├── app1.py
│   └── app2.py
├── config              包，配置文件
│   ├── __init__.py
│   └── settings.py
├── db                  文件夹，存放数据
├── files               文件夹，存放文件
├── src                 包，业务代码
│   └── __init__.py
└── utils               包，公共功能
    └── __init__.py

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总结

  1. json格式和json模块
  2. json模块处理特殊的数据类型
  3. datetime格式与字符串、时间戳以及相关之间的转换。
  4. datetime格式时间与timedelta的加减。
  5. 两个datetime相减可以计算时间间隔，得到的是一个timedelta格式的时间。
  6. 了解正则表达式的编写方式和python中re模块的使用。
  7. 项目开发规范。
文章来源:https://blog.csdn.net/hellow_xqs/article/details/135819707
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