python标准库函数 常用的python标准库

python哪些标准库

标准库比较多 功能也不同：

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标准库

sys

系统相关的参数和函数。 sys 库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。

os

操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式，比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。

re

正则表达式操作。这个库是我喜欢并且经常会用到的库，在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式，但是正则表达式的学习曲线较高，有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。

math

数学函数库。 math 库提供了对 C 语言标准定义的数学函数访问，比如数论（Number-theoretic）的各种表示方法、幂和对数函数（Power and logarithmic functions）、三角函数（Trigonometric functions）、常量圆周率（π）和自然常数（e）等等。

random

生成伪随机数。

伪随机数与随机数（真随机数）不同的是执行环境，随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论，而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数，所以这个过程是可预测的、有规律的，只是循环周期较长，并不能与现实场景相切合。

random库提供生成随机数，可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。

logging

日志记录工具。这个库提供了对应用程序和库函数的日志记录，日常开发中我们经常需要通过日志打印出当前程序的运行状态，实时查看可能出现的堆栈异常和错误信息。

json

Json 编码和解码器。 json 库提供了对 json 数据的支持，日常开发中我们做前后端分离需要对传输数据 json 进行序列化和反序列化操作，以保证对数据的完整性和有效性，而序列化和反序列化其实就是编码和解码的过程。

pickle

Python 对象序列化库。 pickle 库支持对 python 对象进行序列化和反序列化操作，当我们需要将处理好的对象保存到文件或数据库中时，就可以将其序列化成二进制数据，从而更好的保存起来。

shelve

Python 对象持久化。简单的数据存储方案。

socket

底层网络接口。 socket（套接字） 库提供了标准的BSD（伯克利套接字） Socket API，可以通过访问底层操作系统 Socket 的相关接口进行网络通讯。

datetime

基本日期和时间类型库。该库提供了各种简单和复杂的方式处理日期和时间，日常我们会用时间测算时间消耗、复杂度，对存储的创建时间和修改时间也需要进一步说明，对计时器的描述和控制也需要用到该库。

hashlib

安全哈希和消息摘要。摘要算法 其实就是对某些数据进行加密（不可逆的加密算法），因为被加密的数据无法破解，所以就能防止被篡改。常见的摘要算法有 MD5、SHA1，一般我们会用 MD5 对用户口令进行加密，防止盗用后被轻易破解；而 SHA1 与 MD5 类似，但是 SHA1 会产生更长的长度，也更安全，但是算法的复杂性通常伴随着存储空间和时间的消耗。要说比SHA1更长的字符长度，还有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512，看名字就能知道。

大家都知道无论算法生成的字符长度如何都有可能发生碰撞（被破解），这是不可避免的，所以具体场景具体情况而定。

configparser

配置文件解析器。 configparser 库可以轻松定制配置文件，通过解析配置文件的信息我们就可以全局访问相关配置。

urllib

URL 处理模块。 urllib 库集成了处理 URLs（统一资源定位符）的各种模块：

URL urllib.request URL robots.txt urllib 库对访问网络有很好的支持，提供了对数据的访问和处理、文件的上传和下载、记录 cookie 和 session 等等。

itertools

为高效循环而创建迭代器的函数。 itertools 库也是经常需要用到，当我们要对某些数进行 for-in 时就需要先将其处理成一个可迭代对象，之后我们才能进行遍历操作。

collections

容器数据类型库。 collections 库提供了对所有容器数据类型的支持，包括 dict, list, set 和 tuple。我们可以用此库对不同数据类型进行操作，常有的函数方法有这些：

namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数 deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop) ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面 Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能 OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序 defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值 UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化 UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化 UserString 封装了列表对象，简化了字符串子类化 functools

高阶函数和可调用对象上的操作。该库主要调用高阶函数，是常规函数的一种补充。目前库中包含以下几种函数：

cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod reduce singledispatch update_wrapper wraps threading

线程并行库。 threading 库支持线程和多线程的操作，针对多线程并发的问题可以给数据加同步锁，一次只能让一个线程处理数据，从而避免出现数据读写混乱。

在 CPython 解释器上，因为GIL（全局解释器锁）锁机制的存在的，被设计成线程安全，所以同一时间只能执行一个线程，这就导致了多线程不能发挥出计算机的多核特性。

multiprocessing

进程并行库。 multiprocessing 库与 threading 库很类似，不同的是进程库可以创建子进程避开 GIL，从而弥补线程库存在的劣势和发挥计算机的多核特性。

timeit

测量小代码片段的执行时间。此库主要用来计算运行代码的时间消耗，支持多种方式传入参数。

atexit

退出处理器。当处理一个函数需要立马退出时可以使用该库。

abc

抽象基类。 abc 库定义抽象基类，以便其他类派生出新类。比如 collections 容器库中就有此派生出的 collections.abc 类，派生出来的类可以进一步实现。

asyncio

异步IO库。 asyncio 库是一个用 async/await 关键字编写并发的库，为多个异步框架提供基础功能，能够实现高性能的网络、Web服务器、数据库连接和分布式任务队列等。

copy

浅层和深层复制操作。 copy 库提供对对象的拷贝，我们都知道要制作对象副本，是无法通过简单值传递创建新变量的方式做到，因为新变量所指向的内存空间依旧是原对象本身，所以对新变量进行任何操作都会改变原对象。那么， copy 库就提供了制作对象副本的各种方法，会开辟一个新的内存空间存放副本对象，修改操作不会对原对象有任何干预。

csv

csv（Comma Separated Values）文件读写库。此库支持以纯文本的形式存储表格数据（数字和文本）。

operator

标准运算符替代函数库。此库是将 python 自有的运算符作为有效函数，比如表达式 x+y 可以用函数 operator.add(x, y) 表示；比如表达式 a*b 可以用函数 operator.mul(a, b) 表示，等等。

enum

枚举库。 enum 库支持创建枚举类来存储大量同类型的不可变常量，以便其他函数调用。创建出来的枚举类是可迭代对象，所以可以用 for-in 枚举出所有常量。

heapq

堆队列算法。这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。优先队列中的每个元素都有各自的优先级，优先级最高的元素最先得到服务。所以当我们要求前n最大/最小值的时候就可以用此算法来实现， heapq 库中也提供了相应函数实现。

http

HTTP 模块。 http 模块是一个包，收集了多个处理超文本传输协议的模块：

urllib.request http 模块通过 http.HTTPStatus 枚举定义了HTTP状态码 以及相关联消息。

profile、pstats

性能分析工具。 profile 模块提供了 profile 和 cProfile 两种不同实现的性能分析工具，可用来描述程序各个部分的执行时间和频率，统计后的信息可以通过 pstats 模块保存并使用。

ssl

TLS/SSL（传输安全协议）。此模块提供对安全协议的支持，通过应用上下文，可将 TLS（传输层安全性协议）或其前身 SSL（安全套接层）支持安全协议，能为互联网通信提供安全和数据完整性保障。一般 HTTPS 协议都支持 TLS/SSL 加密。

unitest

单元测试框架。 unitest 库常用于单元测试，受到 JUnit 和其他主流测试库的启发， unitest 库的功能和函数与它们有着相似的风格。

uuid

UUID库。 uuid 库主要用途是生成随机字符串，库中有多个版本的 UUID 对象方法，比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是，如果要生成随机字符串，可以使用 uuid1() 和 uuid4() ，但是 uuid1() 会存在隐私风险，因为生成的原理里边包含用户访问计算机的网络地址，而 uuid4() 是通过随机字符生成。

希望可以帮助到你。

Python常用标准库之sys

sys模块主要是针对与Python解释器相关的变量和方法，不是主机操作系统。

导入方式： import sys

sys.argv是一个脚本执行参数列表，列表的第一个元素是脚本名称，从第二个元素开始才是真正的参数。

path是一个目录列表，供Python从中查找模块。在Python启动时，sys.path根据内建规则和PYTHONPATH变量进行初始化。sys.path的第一个元素通常是个空字符串，表示当前目录。

sys.path本质上是一个列表，可以进行append、insert、pop、remove等各种列表相关的操作，但通常都进行append操作，添加自己想要的查找路径。

stdin 用于所有的交互式输入（包括input()函数）。

stdout 用于print()的打印输出或者input()函数的提示符。

stderr 用于解释器自己的提示信息和错误信息。

简而言之，这三个属性就是操作系统的标准输入、输出和错误流，它们返回的都是一个“文件类型”对象，支持read()、write()和flush()等操作，就像用open()方法打开的文件对象那样！

当我们用 input('Please input something！') 时，事实上是先输出提示信息，然后捕获输入。 以下两组等价：

当我们 print(obj) 的时候，事实上是调用了 sys.stdout.write(obj+'\n') ，将内容打印到控制台（默认是显示器），然后追加一个换行符。以下两行等价：

默认情况下 sys.stdout 指向控制台。如果把文件对象赋值给 sys.stdout ，那么 print () 调用的就是文件对象的 write() 方法。

如果你还想同时在控制台打印的话，最好先将原始的控制台对象引用保存下来，向文件中打印之后再恢复 sys.stdout .

参考：

二级Python----Python的内置函数及标准库（DAY 8）

python的内置函数（68个）

Python考核31个内置函数，

python内置了很多内置函数、类方法属性及各种模块。当我们想要当我们想要了解某种类型有哪些属性方法以及每种方法该怎么使用时，我们可以使用dir()函数和help()函数在python idle交互式模式下获得我们想要的信息。

• dir()函数获得对象中可用属性的列表

Python中的关键词有哪些？

dir(__builtins__)：查看python内置函数

help(‘keywords‘)：查看python关键词

如微分积分方程的求解程序、访问互联网、获取日期和时间、机器学习算法等。这些程序往往被收入程序库中，构成程序库。

只有经过严格检验的程序才能放在程序库里。检验，就是对程序作充分的测试。通常进行的有正确性测试、精度测试、速度测试、边界条件和出错状态的测试。经过检验的程序不但能保证计算结果的正确性，而且对错误调用也能作出反应。程序库中的程序都是规范化的。所谓规范化有三重含义：①同一库里所有程序的格式是统一的；② 对这些程序的调用方法是相同的；③ 每个程序所需参数的数目、顺序和类型都是严格规定好的。

Python的库包含标准库和第三方库

标准库：程序语言自身拥有的库，可以直接使用。help('modules')

第三方库：第三方者使用该语言提供的程序库。

标准库： turtle 库（必选）、 random 库（必选）、 time 库（可选）。

• turtle 库：图形绘制库

原理如同控制一只海龟，以不同的方向和速度进行位移而得到其运动轨迹。

使用模块的帮助时，需要先将模块导入。

例如：在IDLE中输入import turtle

dir(turtle)

help(turtle.**)

1.画布

画布就是turtle为我们展开用于绘图区域, 我们可以设置它的大小和初始位置。

setup()方法用于初始化画布窗口大小和位置，参数包括画布窗口宽、画布窗口高、窗口在屏幕的水平起始位置和窗口在屏幕的垂直起始位置。

参数:width, height: 输入宽和高为整数时,表示 像素 ;为小数时,表示占据电脑屏幕的比例。(startx,starty):这一坐标表示

矩形窗口左上角顶点的位置,如果为空,则窗口位于屏幕中心:

例如：setup(640,480,300,300)表示在桌面屏幕(300,300)位置开始创建640×480大小的画布窗体。

2、画笔

• color() 用于设置或返回画笔颜色和填充颜色。

例如：color(‘red’)将颜色设为红色，也可用fillcolor()方法设置或返回填充颜色，或用pencolor()方法设置或返回笔触颜色。

Python常用的标准库以及第三方库有哪些？

推荐5个常用的Python标准库：

1、os：提供了不少与操作系统相关联的函数库

os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统进程，改变当前路径，改变文件权限等。但要注意，os包是建立在操作系统的平台上的，许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。

我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能通常可以在操作系统中看到，但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等，在Python内部实现。

2、sys：通常用于命令行参数的库

sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动，从命令行读取命令和参数。

3、random：用于生成随机数的库

Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。

4、math：提供了数学常数和数学函数

标准库中，Python定义了一些新的数字类型，以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包，用于处理随机数相关的功能。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数，比如pi、三角函数等等。

5、datetime：日期和时间的操作库

日期和时间的管理并不复杂，但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善，你不仅可以进行日期时间的查询和变换，还可以对日期时间进行运算。通过这些标准库，还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式