Python 常用模块

在 Python 编程中，模块是代码复用和功能扩展的重要方式。本文将详细介绍 Python 中一些常用的模块，包括时间处理、随机数生成、文件操作、数据序列化、日志记录等，帮助你快速掌握这些模块的使用方法，提升编程效率。

一、Time 模块：时间处理的利器

Time 模块提供了处理时间的各种功能，主要包括时间戳、格式化时间和结构化时间三种时间表示方式。

1. 时间戳

时间戳是从 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 开始到现在的秒数，是一个浮点数。

import time
time_stamp = time.time()
print(time_stamp, type(time_stamp))  # 输出类似：1729987200.123456 <class 'float'>

2. 格式化时间

格式化时间是将时间按照指定的格式转换为字符串，方便阅读和展示。

format_time = time.strftime("%Y-%m-%d %X")
print(format_time, type(format_time))  # 输出类似：2024-10-25 15:30:45 <class 'str'>

其中，%Y 表示年份，%m 表示月份，%d 表示日期，%X 表示时间（包含时、分、秒）。

3. 结构化时间

结构化时间是一个包含年、月、日、时、分、秒等信息的元组，便于对时间的各个部分进行操作。

print('本地时区的struct_time:\n{}'.format(time.localtime()))
print('UTC时区的struct_time:\n{}'.format(time.gmtime()))

输出结果类似：

本地时区的struct_time:
time.struct_time(tm_year=2024, tm_mon=10, tm_mday=25, tm_hour=15, tm_min=32, tm_sec=10, tm_wday=4, tm_yday=299, tm_isdst=0)
UTC时区的struct_time:
time.struct_time(tm_year=2024, tm_mon=10, tm_mday=25, tm_hour=7, tm_min=32, tm_sec=10, tm_wday=4, tm_yday=299, tm_isdst=0)

4. 常见用法：计算程序执行时间

通过记录程序开始和结束的时间戳，可计算程序的执行时间。

start = time.time()
time.sleep(3)  # 暂停 3 秒
end = time.time()
print(end - start)  # 输出约为 3.0

二、datetime 模块：更便捷的时间加减

datetime 模块在 time 模块的基础上提供了更直观的时间操作，尤其适合进行时间的加减运算。

import datetime# 获取当前时间
print(datetime.datetime.now())  # 输出类似：2024-10-25 15:35:20.123456# 时间加减
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3))  # 当前时间 + 3 天
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3))  # 当前时间 - 3 天
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30))  # 当前时间 + 30 分钟# 时间替换
c_time = datetime.datetime.now()
print(c_time.replace(minute=20, hour=5, second=13))  # 将时间替换为指定的时、分、秒# 时间戳转换为日期
print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()))  # 输出类似：2024-10-25

三、random 模块：随机数生成

random 模块用于生成各种随机数，在游戏、抽样、加密等场景中广泛应用。

import random# 生成 0-1 之间的随机小数
print(random.random())  # 输出类似：0.67891234# 生成指定范围内的随机整数（包含端点）
print(random.randint(1, 3))  # 可能输出 1、2 或 3# 生成指定范围内的随机小数
print(random.uniform(1, 3))  # 输出类似：1.927109612082716# 从列表中随机选择一个元素
print(random.choice([1, '23', [4, 5]]))  # 可能输出 1、'23' 或 [4,5]# 从列表中随机选择指定数量的元素（不重复）
print(random.sample([1, '23', [4, 5]], 2))  # 输出类似：[[4, 5], '23']# 打乱列表顺序（原地操作）
lis = [1, 3, 5, 7, 9]
random.shuffle(lis)
print(lis)  # 输出类似：[1, 9, 3, 7, 5]

四、os 模块：与操作系统交互

os 模块提供了与操作系统进行交互的功能，如文件路径操作、目录管理等。

1. 常用路径操作

import os# 获取当前文件的绝对路径（包含文件名）
print(os.path.abspath(__file__))# 获取当前文件的父路径
print(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))# 获取当前文件的父父路径
print(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))# 分割路径和文件名
print(os.path.split('C:\\WINDOWS\\system32\\cmd.exe'))  # 输出：('C:\\WINDOWS\\system32', 'cmd.exe')# 拼接路径
print(os.path.join('C:\\WINDOWS\\system32', 'hello'))  # 输出：'C:\\WINDOWS\\system32\\hello'# 获取文件大小（字节）
print(os.path.getsize('C:\\WINDOWS\\system32\\cmd.exe'))

五、sys 模块：与 Python 解释器交互

sys 模块用于与 Python 解释器进行交互，获取解释器相关信息或控制解释器行为。

1. 常用功能

• sys.path：返回模块的搜索路径，初始化时使用 PYTHONPATH 环境变量的值。
• sys.version：获取 Python 解释器的版本信息。
• sys.exit(n)：退出程序，正常退出时使用 exit(0)。

2. 实战案例：实现进度条

import sys
import timedef progress(percent, width=100):if percent >= 1:percent = 1show_str = ('[%%-%ds]' % width) % (int(width * percent) * '#')print('\r%s %d%%' % (show_str, int(100 * percent)), file=sys.stdout, flush=True, end='')time.sleep(0.1)# 模拟数据传输进度
data_size = 1025
recv_size = 0
while recv_size < data_size:time.sleep(0.1)  # 模拟延迟recv_size += 1024percent = recv_size / data_sizeprogress(percent, width=70)

六、json 和 pickle 模块：数据序列化

序列化是将内存中的对象转换为可存储或传输的格式的过程，反序列化则是其逆过程。

1. json 模块：跨平台数据交互

json 格式是一种轻量级的数据交换格式，被多种语言支持，适合跨平台数据传输。

import json# 序列化：将 Python 对象转换为 json 字符串
data = {'name': 'Alice', 'age': 20, 'is_student': True}
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
print(json_str)# 反序列化：将 json 字符串转换为 Python 对象
data = json.loads(json_str)
print(data['name'])  # 输出：Alice

json 支持的数据类型与 Python 类型的对应关系如下：

Json 类型	Python 类型
{}	dict
[]	list
"string"	str
520.13	int 或 float
true/false	True/False
null	None

2. pickle 模块：Python 专属序列化

pickle 模块可序列化 Python 中所有数据类型（包括对象），但仅支持 Python 语言，不同版本的 Python 可能不兼容。

import pickle# 序列化：将 Python 对象写入文件
data = {'name': 'Bob', 'scores': [90, 85, 95]}
with open('data.pkl', 'wb') as f:pickle.dump(data, f)# 反序列化：从文件读取 Python 对象
with open('data.pkl', 'rb') as f:data = pickle.load(f)
print(data['scores'])  # 输出：[90, 85, 95]

七、hashlib 模块：哈希算法

hashlib 模块提供了多种哈希算法（如 MD5、SHA 系列），可将任意数据转换为固定长度的哈希值，常用于密码加密、数据校验等。

1. 基本使用（以 MD5 为例）

import hashlib# 创建 MD5 哈希对象
md5 = hashlib.md5()
# 更新哈希对象（传入 bytes 类型数据）
md5.update('hello world'.encode('utf-8'))
# 获取哈希值（十六进制字符串）
print(md5.hexdigest())  # 输出：5eb63bbbe01eeed093cb22bb8f5acdc3

2. 哈希值的特点

• 输入相同，输出必相同。
• 不可逆：无法从哈希值反推原始数据。
• 固定长度：无论输入数据大小，哈希值长度固定。

八、shutil 模块：高级文件操作

shutil 模块提供了文件复制、移动、删除、压缩和解压等高级操作，功能比 os 模块更丰富。

1. 复制文件

import shutil# 复制文件内容（需打开文件对象）
with open('f1.txt', 'rb') as f1, open('f2.txt', 'wb') as f2:shutil.copyfileobj(f1, f2)# 直接通过文件名复制
shutil.copyfile('f1.txt', 'f3.txt')# 复制文件内容及权限
shutil.copy('f1.txt', 'f4.txt')# 复制文件内容及所有状态信息（权限、时间等）
shutil.copy2('f1.txt', 'f5.txt')

2. 移动文件

shutil.move('f1.txt', 'dir1/')  # 将文件移动到目录 dir1
shutil.move('f2.txt', 'f6.txt')  # 重命名文件

3. 压缩与解压

# 创建压缩文件（格式支持 zip、tar 等）
shutil.make_archive('archive', 'zip', root_dir='dir1')  # 将 dir1 目录压缩为 archive.zip# 解压文件
shutil.unpack_archive('archive.zip', extract_dir='dir2')  # 将 archive.zip 解压到 dir2

九、subprocess 模块：执行系统命令

subprocess 模块用于在 Python 中执行系统命令，并获取命令的输出结果。

import subprocess# 执行命令，获取输出
result = subprocess.Popen('ls -l',  # 要执行的命令（Linux 系统）shell=True,stdout=subprocess.PIPE,  # 命令成功时的输出管道stderr=subprocess.PIPE   # 命令失败时的错误管道
)# 读取输出（需解码）
stdout = result.stdout.read().decode('utf-8')
stderr = result.stderr.read().decode('utf-8')print('标准输出：', stdout)
print('错误输出：', stderr)

十、logging 模块：日志记录

logging 模块用于记录程序运行过程中的日志信息，便于调试和监控。

1. 日志级别

日志级别从低到高依次为：

• DEBUG（10）：调试信息
• INFO（20）：普通信息
• WARNING（30）：警告信息（默认级别）
• ERROR（40）：错误信息
• CRITICAL（50）：严重错误信息

2. 基本使用

import logging# 配置日志（输出到文件，指定格式和级别）
logging.basicConfig(filename='app.log',format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S',level=logging.DEBUG  # 记录 DEBUG 及以上级别的日志
)# 记录日志
logging.debug('调试信息')
logging.info('程序启动')
logging.warning('注意：内存不足')
logging.error('文件读取失败')
logging.critical('系统崩溃')

3. 高级配置

通过配置字典可实现更灵活的日志管理（如同时输出到文件和终端，设置不同格式）：

import logging.configLOGGING_DIC = {'version': 1,'disable_existing_loggers': False,'formatters': {'standard': {'format': '[%(asctime)s][%(levelname)s] %(message)s'},},'handlers': {'console': {'level': 'DEBUG','class': 'logging.StreamHandler','formatter': 'standard'},'file': {'level': 'INFO','class': 'logging.FileHandler','filename': 'app.log','formatter': 'standard'}},'loggers': {'': {'handlers': ['console', 'file'],'level': 'DEBUG','propagate': False}}
}logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.debug('调试信息')  # 输出到终端
logger.info('程序启动')   # 输出到终端和文件

十一、re 模块：正则表达式

正则表达式是一种用于匹配字符串的模式，re 模块提供了正则表达式的支持。

1. 常用匹配模式

模式	描述
\w	匹配字母、数字及下划线
\W	匹配非字母、数字及下划线
\s	匹配任意空白字符（空格、换行、制表符等）
\S	匹配任意非空白字符
\d	匹配任意数字（0-9）
\D	匹配任意非数字
.	匹配任意字符（除换行符，指定 re.DOTALL 可包含换行符）
*	匹配前面的表达式 0 次或多次（贪婪模式）
+	匹配前面的表达式 1 次或多次（贪婪模式）
?	匹配前面的表达式 0 次或 1 次；或用于非贪婪模式（如 .*?）
{n,m}	匹配前面的表达式 n 到 m 次
[]	匹配括号内的任意字符（如 [a-z] 匹配小写字母）
[^]	匹配不在括号内的任意字符（如 [^0-9] 匹配非数字）
^	匹配字符串开头
$	匹配字符串结尾
()	分组匹配

2. 常用方法

import re# findall：返回所有匹配结果的列表
print(re.findall(r'\d+', 'abc123def456'))  # 输出：['123', '456']# search：找到第一个匹配，返回匹配对象（通过 group() 获取结果）
match = re.search(r'\d+', 'abc123def456')
print(match.group())  # 输出：123# sub：替换匹配的字符串
print(re.sub(r'\d+', 'num', 'abc123def456'))  # 输出：'abcnumdefnum'# compile：编译正则表达式，提高复用效率
pattern = re.compile(r'\d+')
print(pattern.findall('abc123def456'))  # 输出：['123', '456']