12.1python常用内建模块1

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Python之所以自称“batteries included”，就是因为内置了许多非常有用的模块，无需额外安装和配置，即可直接使用。

主要介绍了datetime和collections模块

datetime

datetime是Python处理日期和时间的标准库。

获取当前日期和时间

datetime.now()返回的是当前日期和时间。

获取指定日期和时间

要指定某个日期和时间，我们直接用参数构造一个datetime

datetime转换为timestamp

timestamp时间戳，timestamp的值与时区毫无关系，因为timestamp一旦确定，其UTC时间就确定了，注意时区的问题

把一个datetime类型转换为timestamp只需要简单调用timestamp()方法：

Python的timestamp是一个浮点数，整数位表示秒。

timestamp转换为datetime

要把timestamp转换为datetime，使用datetime提供的fromtimestamp()方法：

timestamp是一个浮点数，它没有时区的概念，而datetime是有时区的。上述转换是在timestamp和本地时间做转换。本地时间是指当前操作系统设定的时区

timestamp也可以直接被转换到UTC标准时区的时间，使用utcfromtimestamp()方法，后续该方法可能会被移除。

str转换为datetime

把日期和时间的字符串转换为datetime，通过datetime.strptime()实现，需要一个日期和时间的格式化字符串：

格式化字符串参考文档 strftime-strptime-behavior

datetime转换为str

使用strftime()函数实现，参数需要一个格式化的字符串，和转datetime的一样。

now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

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# 获取当前日期和时间
>>> from datetime import datetime
>>> now = datetime.now()
>>> print(now)
2023-12-26 11:36:58.026154
>>> print(type(now))
<class 'datetime.datetime'>
# 获取指定日期和时间
>>> dt = datetime(2023,12,26,11,22,44)
>>> print(dt)
2023-12-26 11:22:44
# timestamp
>>> print(dt.timestamp())
1703560964.0
>>>
>>> print(now.timestamp())
1703561818.026154
>>>
# 转datetime
>>> t = 1601234654.1243
>>> print(datetime.fromtimestamp(t))
2020-09-28 03:24:14.124300
>>> print(datetime.utcfromtimestamp(t))
2020-09-27 19:24:14.124300
>>>
# 字符串转datetime
>>> day  = datetime.strptime('2023-12-01 12:11:01', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
>>> print(day)
2023-12-01 12:11:01
>>> print(type(day))
<class 'datetime.datetime'>
>>>
# datetime转字符串
>>> print(now.strftime( '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
2023-12-26 11:36:58
>>>
# datetime 加减计算
>>> print(now)
2023-12-26 11:36:58.026154
>>> nd = now + timedelta(days = 2)
>>> print(nd)
2023-12-28 11:36:58.026154
>>>

datetime加减

加减可以直接用+和-运算符，不过需要导入timedelta这个类

本地时间转换为UTC时间

一个datetime类型有一个时区属性tzinfo，但是默认为None，可以给datetime设置一个时区。

tz_utc_8 = timezone(timedelta(hours=8)) # 创建时区UTC+8:00

时区转换
可以先通过utcnow()拿到当前的UTC时间，再转换为任意时区的时间

利用带时区的datetime，通过astimezone()方法，可以转换到任意时区

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>>> from datetime import datetime, timedelta, timezone
>>> utc_dt = datetime.utcnow().replace(tzinfo=timezone.utc)
>>> print(utc_dt)
2023-12-26 06:17:28.304592+00:00
>>> bj_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=8)))
>>> print(bj_dt)
2023-12-26 14:17:28.304592+08:00
>>> tokyo_dt=bj_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=9)))
>>> print(tokyo_dt)
2023-12-26 15:17:28.304592+09:00
>>>

collections集合模块

namedtuple

tuple可以表示不变集合，一个点的二维坐标就可以表示成 p = (1, 2)，但是看到 (1, 2) 很难看出是表示一个坐标的。定义一个calss又小题大做了，这时可以用namedtuple

namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。

我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。

可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类

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>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1,2)
>>> p.x
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>>> type(p)
<class '__main__.Point'>
>>>
>>> isinstance(p, tuple)
True
>>>

deque

使用list存储数据时，按照索引访问快，但是插入和删除慢，数据量大的时候，效率很低。

deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈

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>>> from collections import deque
>>> q = deque(['1', '2', '3'])
>>> q.append('4')
>>> q.appendleft('5')
>>> q
deque(['5', '1', '2', '3', '4'])
>>> q.pop()
'4'
>>> q.popleft()
'5'
>>> q
deque(['1', '2', '3'])

deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

defaultdict

使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict

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>>> from collections import defaultdict
>>> d = defaultdict(lambda: 'N/A')
>>> d['key1'] = '1'
>>> d['key1']
'1'
>>> d['key2']
'N/A'
>>>

意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。

OrderedDict

dict的key是无序的，如果需要保持key的顺序，使用OrderedDict

OrderedDict是按照key插入的顺序排序，而不是key本身的顺序。

OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key

OrderedDict在Python 3.7及以后的版本中，已经不再是必要的，因为从Python 3.7开始，普通的dict对象也会保持元素的插入顺序。

如果想要按照字母顺序排序，可以先对dict排序，然后存入OrderedDict

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from collections import OrderedDict
# 创建一个普通的字典
unsorted_dict = {'apple': 5, 'banana': 2, 'orange': 3, 'pear': 1}
# 按照键的字母顺序对字典进行排序
sorted_dict = OrderedDict(sorted(unsorted_dict.items()))

ChainMap

ChainMap可以把一组dict串起来并组成一个逻辑上的dict。ChainMap本身也是一个dict，但是查找的时候，会按照顺序在内部的dict依次查找。

什么时候使用ChainMap最合适？举个例子：应用程序往往都需要传入参数，参数可以通过命令行传入，可以通过环境变量传入，还可以有默认参数。我们可以用ChainMap实现参数的优先级查找，即先查命令行参数，如果没有传入，再查环境变量，如果没有，就使用默认参数。

Counter

Counter是一个简单的计数器，Counter实际上也是dict的一个子类

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>>> from collections import Counter
>>> c = Counter()
>>> c.update('hahahshashsahashqh2qhewhfwh')
>>> c
Counter({'h': 11, 'a': 5, 's': 4, 'q': 2, 'w': 2, '2': 1, 'e': 1, 'f': 1})
>>>