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Python编程新视角:模块化让复杂变得简单

itomcoil 2025-03-14 18:07 16 浏览

Python拥有丰富的标准库,这里介绍常用的Python模块及其简单应用示例。请注意,部分示例可能需要特定版本的Python环境,且自Python 2到Python 3存在一些不兼容的变化,以下示例假设使用的是Python 3环境。

os: 提供了与操作系统交互的各种功能。

import os

print(os.getcwd()) # 打印当前工作目录


sys: 提供对Python解释器的一些访问,用于操控Python运行时环境。

import sys

print(sys.version) # 打印Python版本信息


math: 提供数学相关的函数。

import math

print(math.sqrt(16)) # 计算16的平方根


datetime: 处理日期和时间。

from datetime import datetime

now = datetime.now()

print(now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")) # 当前日期时间格式化输出


json: JSON数据的编码和解码。

import json

data = {'name': 'John', 'age': 30}

json_str = json.dumps(data)

print(json_str) # 将字典转换为JSON字符串


requests: 简洁易用的HTTP库(非内置,需安装)。

import requests

response = requests.get('https://api.github.com')

print(response.text) # 发起GET请求并打印响应内容


re: 正则表达式操作。

import re

match = re.search(r'\d+', 'My number is 123.')

print(match.group()) # 查找并打印数字


random: 随机数生成。

import random

print(random.randint(1, 100)) # 生成1到100之间的随机整数


csv: CSV文件读写。

import csv

with open('example.csv', 'w', newline='') as file:

writer = csv.writer(file)

writer.writerow(['Name', 'Age'])

writer.writerow(['Alice', 24])


argparse: 命令行参数解析。

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('--foo', help='foo help')

args = parser.parse_args()

print(args.foo)


shutil: 高级文件和文件夹操作。

import shutil

shutil.copyfile('source.txt', 'destination.txt') # 复制文件


glob: 文件名模式匹配。

import glob

for file in glob.glob('*.txt'):

print(file) # 打印当前目录下所有.txt文件


itertools: 迭代器函数生成工具。

import itertools

for i in itertools.count(1): # 无限计数器

print(i)

if i > 5: break # 打印前5个数字


functools: 高阶函数和操作工具。

from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4]

print(reduce(lambda x, y: x+y, numbers)) # 列表求和


urllib: URL处理和请求库。

from urllib.request import urlopen

with urlopen('https://www.example.com/') as response:

html = response.read().decode()

print(html[:250]) # 打印网页的前250个字


time: 时间访问和转换。

import time

print(time.time()) # 打印当前时间戳


os.path: 操作路径名的工具。

import os.path

print(os.path.join('mydir', 'myfile.txt')) # 合并路径


pickle: 对象序列化和反序列化。

import pickle

data = {'a': 1, 'b': 2}

with open('data.pickle', 'wb') as f:

pickle.dump(data, f)


logging: 日志记录。

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

logging.info('This is an info message') # 记录日志信息


configparser: INI配置文件解析。

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config.read('settings.ini')

print(config['Section']['key']) # 读取配置文件中的值

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