本文主要是介绍python内建模块，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
datetime
from datetime import datetime, timedelta, timezone#测试datetime
now = datetime.now()
#创建时间by数字
dt = datetime(1970, 2, 28, 20, 10, 50)
#创建时间by string
dt = datetime.strptime('2015/06/01 18:19:59', '%Y/%m/%d %H:%M:%S')
#时间戳
timestamp = dt.timestamp() #5055050.0 单位s，小数点后表示ms
#创建时间by时间戳
dt = datetime.fromtimestamp(timestamp)#时间运算
print(now + timedelta(hours=10))
print(now + timedelta(days=2, hours=10))
collections
nametuple
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。
# nametuple, 一个最精简的类实现
Point = namedtuple('Point', ['x','y'])
p = Point(1, 2)
print('x=', p.x, 'y=', p.y)
deque
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
# deque, 双向列表
q = deque(['a','b','c'])
q.append('x') #在尾部插入'x'
q.appendleft('y') #在头部插入'y'
q.popleft() #删除最左边一个item
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
# defaultdict, key不存在时，返回一个默认值
dd = defaultdict(lambda : 'N/A')
dd['key1'] = 'abc'
print('dd key1=', dd['key1'], 'dd key2=', dd['key2'])
OrderedDict
使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。
如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict
注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：
# OrderedDict, 有序的dict
d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print('d=', d)
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print('od=', od)
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。
default = {'color':'red', 'user':'guest'}
args = {'key':'123345', 'color':'green'}combined = ChainMap(args, default)print('color=%s' % combined['color'])
print('user=%s' % combined['user'])
base64
Base64编码会把3字节的二进制数据编码为4字节的文本数据，长度增加33%，好处是编码后的文本数据可以在邮件正文、网页等直接显示。
如果要编码的二进制数据不是3的倍数，最后会剩下1个或2个字节怎么办？Base64用\x00字节在末尾补足后，再在编码的末尾加上1个或2个=号，表示补了多少字节，解码的时候，会自动去掉。
# 字节码在python中表示,前面要加b，例如 b'abcd'
enc = base64.b64encode(b'abcd')
dec = base64.b64decode(b'YWJjZA==')
enc = base64.b64encode(b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff')
#由于标准的Base64编码后可能出现字符+和/，在URL中就不能直接作为参数，
#所以又有一种"url safe"的base64编码，其实就是把字符+和/分别变成-和_
enc = base64.urlsafe_b64encode(b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff')
struct
struct用来解决bytes和其他二进制数据类型的转换。
方法，调用struct.pack('>I', 10240099) 返回是一个tuple
规则：
>表示字节顺序是big-endian，也就是网络序
I表示4字节无符号整数。H2字节无符号整数。c表示char
i表示4字节有符号整数。h2字节无符号整数。
# -*- coding: utf-8 -*-
struct.unpack('>IH', b'\xf0\xf0\xf0\xf0\x80\x80')
# 返回(4042322160, 32896)
hashlib
hashlib提供了常见的摘要算法，如MD5，SHA1等等。
import hashlib#md5的使用
#MD5是最常见的摘要算法，速度很快，生成结果是固定的128 bit字节，通常用一个32位的16进制字符串表示。md5 = hashlib.md5()
md5.update('how to use md5 in '.encode('utf-8'))
md5.update('python hashlib'.encode('utf-8'))
digest = md5.hexdigest()
print('md5 digest=', digest)#sha1的使用
#SHA1的结果是160 bit字节，通常用一个40位的16进制字符串表示
#另外，还有sha256, sha512
sha1 = hashlib.sha1()
sha1.update('how to use sha1 in python hashlib'.encode('utf-8'))
digest = sha1.hexdigest()
print('sha1 digest=', digest)
itertools
itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。
import itertools# count 创建一个无限的迭代器，用于数字，第一参数start，第二个参数step默认1
natuals = itertools.count(1, 2)
for n in natuals:print(n)if(n > 10):break# takewhile表示取出一部分
ns = itertools.takewhile(lambda x: x<=20, natuals)
print(list(ns))print(type(natuals))# cycle 创建一个无限循环序列， 参数是一个iterable
cs = itertools.cycle('abc')
cnt = 0
for c in cs:print(c)cnt += 1if cnt > 10:break
print(type(cs))# repeat 创建一个不断重复的序列，第二个参数表示count，不指定则无限
ns = itertools.repeat('ab', 3)
for n in ns:print(n)# chain 把一组迭代对象串联起来
for c in itertools.chain('abc', 'XYZ', '123'):print(c)# groupby 把迭代器中相邻的重复元素挑出来
for key, group in itertools.groupby('aaaaAAAbbbBB'):print(key, list(group))
参考资料
廖雪峰python教程
这篇关于python内建模块的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
