python标准库有哪些函数,python标准库有哪些numpy

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　　操作系统接口

　　os模块提供了许多与操作系统相关的功能。

　　导入操作系统

　　Os.getcwd() #返回当前工作目录

　　 C:\\Python34

　　OS . chdir(/server/access logs )#修改当前工作目录

　　Os.system(mkdir today) #执行系统命令mkdir。

　　建议使用0“导入操作系统”样式，而不是“从操作系统导入*”。这就保证了os.open()这个因操作系统不同而异的函数不会覆盖内置函数open()。

　　当使用像os 3360这样的大型模块时，内置的dir()和help()函数非常有用

　　导入操作系统

　　总监(操作系统)

　　返回所有模块函数的列表

　　帮助(操作系统)

　　返回从模块的文档字符串创建的可扩展手册页。对于日常文件和目录管理任务，mod:shutil模块提供了易于使用的高级界面3360。

　　导入技能

　　shutil.copyfile(data.db ， archive.db )

　　shutil . move(/build/executables ， install dir )文件通配符

　　Glob模块提供了从目录通配符搜索生成文件列表：的功能。

　　导入全球

　　glob.glob(*。py’)

　　[primes.py ， random.py ， quote . py ]命令行参数

　　常见的工具脚本经常调用命令行参数。这些命令行参数以链表的形式存储在sys模块的argv变量中。例如，在命令行上执行 python demo.py one two three 后，可以得到以下输出结果：

　　导入系统

　　打印(sys.argv)

　　[demo.py ，一，二，三]错误输出重定向和终止程序

　　Sys还具有stdin、stdout和stderr属性，即使在stdout被重定向时，这些属性也可用于显示警告和错误消息。

　　sys.stderr.write(警告，未找到启动新日志文件的日志文件\n )

　　警告，未找到日志文件，无法启动新的日志文件。大多数脚本使用 sys.exit()进行定向终止。

　　字符串正则匹配

　　Re模块为高级字符串处理提供了正则表达式工具。对于复杂的匹配和处理，正则表达式提供了简洁和优化的解决方案：

　　ar:false;">>>> import re

　　>>> re.findall(r'\bf[a-z]*', 'which foot or hand fell fastest')

　　['foot', 'fell', 'fastest']

　　>>> re.sub(r'(\b[a-z]+) \1', r'\1',

　　'cat in the the hat')'cat in the hat'如果只需要简单的功能，应该首先考虑字符串方法，因为它们非常简单，易于阅读和调试:

>>> 'tea for too'.replace('too', 'two')
　　'tea for two'

数学

　　math模块为浮点运算提供了对底层C函数库的访问:

>>> import math
　　>>> math.cos(math.pi / 4)
　　0.70710678118654757>>>
　　 math.log(1024, 2)
　　 10.0

random提供了生成随机数的工具。

>>> import random
　　>>> random.choice(['apple', 'pear', 'banana'])
　　'apple'
　　>>> random.sample(range(100), 10) # sampling without replacement
　　[30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]
　　>>> random.random() # random float
　　0.17970987693706186
　　>>> random.randrange(6) # random integer chosen from range(6)
　　4

访问互联网

　　有几个模块用于访问互联网以及处理网络通信协议。其中最简单的两个是用于处理从 urls 接收的数据的 urllib.request 以及用于发送电子邮件的 smtplib:

>>> from urllib.request import urlopen
　　>>> for line in urlopen('http://tycho.usno.navy.mil/cgi-bin/timer.pl'):
　　... line = line.decode('utf-8') # Decoding the binary data to text
　　.... if 'EST' in line or 'EDT' in line: # look for Eastern Time
　　... print(line)
　　<BR>Nov. 25, 09:43:32 PM EST
　　>>> import smtplib
　　>>> server = smtplib.SMTP('localhost')
　　>>> server.sendmail('soothsayer@example.org', 'jcaesar@example.org',
　　... """To: jcaesar@example.org
　　... From: soothsayer@example.org
　　...
　　... Beware the Ides of March.
　　... """)
　　>>> server.quit()

注意第二个例子需要本地有一个在运行的邮件服务器。

　　日期和时间

　　datetime模块为日期和时间处理同时提供了简单和复杂的方法。

　　支持日期和时间算法的同时，实现的重点放在更有效的处理和格式化输出。

　　该模块还支持时区处理:

>>> # dates are easily constructed and formatted
　　>>> from datetime import date
　　>>> now = date.today()
　　>>> now
　　datetime.date(2003, 12, 2)
　　>>> now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B.")
　　'12-02-03. 02 Dec 2003 is a Tuesday on the 02 day of December.'
　　>>> # dates support calendar arithmetic
　　>>> birthday = date(1964, 7, 31)
　　>>> age = now - birthday
　　>>> age.days
　　14368

数据压缩

　　以下模块直接支持通用的数据打包和压缩格式：zlib，gzip，bz2，zipfile，以及 tarfile。

>>> import zlib
　　>>> s = b'witch which has which witches wrist watch'
　　>>> len(s)
　　41
　　>>> t = zlib.compress(s)
　　>>> len(t)
　　37
　　>>> zlib.decompress(t)
　　b'witch which has which witches wrist watch'
　　>>> zlib.crc32(s)
　　226805979

性能度量

　　有些用户对了解解决同一问题的不同方法之间的性能差异很感兴趣。Python 提供了一个度量工具，为这些问题提供了直接答案。

　　例如，使用元组封装和拆封来交换元素看起来要比使用传统的方法要诱人的多,timeit 证明了现代的方法更快一些。

>>> from timeit import Timer
　　>>> Timer('t=a; a=b; b=t', 'a=1; b=2').timeit()
　　0.57535828626024577
　　>>> Timer('a,b = b,a', 'a=1; b=2').timeit()
　　0.54962537085770791

相对于 timeit 的细粒度，:mod:profile 和 pstats 模块提供了针对更大代码块的时间度量工具。

　　测试模块

　　开发高质量软件的方法之一是为每一个函数开发测试代码，并且在开发过程中经常进行测试

　　doctest模块提供了一个工具，扫描模块并根据程序中内嵌的文档字符串执行测试。

　　测试构造如同简单的将它的输出结果剪切并粘贴到文档字符串中。

　　通过用户提供的例子，它强化了文档，允许 doctest 模块确认代码的结果是否与文档一致:

def average(values):
　　 """Computes the arithmetic mean of a list of numbers.
　　 >>> print(average([20, 30, 70]))
　　 40.0
　　 """
　　 return sum(values) / len(values)import doctest
　　doctest.testmod() # 自动验证嵌入测试

unittest模块不像 doctest模块那么容易使用，不过它可以在一个独立的文件里提供一个更全面的测试集:

import unittestclass TestStatisticalFunctions(unittest.TestCase):
　　 def test_average(self):
　　 self.assertEqual(average([20, 30, 70]), 40.0)
　　 self.assertEqual(round(average([1, 5, 7]), 1), 4.3)
　　 self.assertRaises(ZeroDivisionError, average, [])
　　 self.assertRaises(TypeError, average, 20, 30, 70)unittest.main() # Calling from the command line invokes all tests

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