15 Python模块

2024-09-06 14:36
文章标签 python 模块 15

本文主要是介绍15 Python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!

本篇是 Python 系列教程第 15 篇,更多内容敬请访问我的 Python 合集

一个模块其实就是一个文件(以.py结尾)。使用模块的好处是便于维护和重用代码。

要创建一个模块,只需编写一个新的文本文件,保存为 .py 扩展名。

1 引入模块

1.1 导入整个模块

import mymodule
mymodule.some_function()

1.2 导入特定的函数或类

from mymodule import some_function
some_function()

1.3 导入所有内容

from mymodule import *
some_function()  # 直接调用函数,无需模块前缀

1.4 使用别名

import mymodule as mm
mm.some_function()

2 常用模块

Python 的标准库非常庞大,提供了大量的内置模块来支持各种编程任务。这里列举了一些常用的模块及其主要用途:

2.1 标准库模块

2.1.1 os

操作系统相关功能,如读取环境变量、改变目录等。

import os
print(os.getcwd())  # 获取当前工作目录
2.1.2 sys

系统特定的一些变量和函数,如获取命令行参数、退出程序等。

import sys
print(sys.argv)  # 获取命令行参数
2.1.3 math

数学函数,如平方根、对数等。

import math
print(math.sqrt(16))  # 计算平方根
2.1.4 random

生成随机数。

import random
print(random.randint(1, 100))  # 生成一个1到100之间的随机整数
2.1.5 datetime

日期和时间操作。

from datetime import datetime
print(datetime.now())  # 获取当前日期和时间
2.1.6 re

正则表达式支持。

import re
pattern = r'\d+'
result = re.findall(pattern, '123 abc 456')
print(result)  # 输出所有匹配数字的字符串
2.1.7 json

JSON 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
2.1.8 collections

高级容器类型,如 defaultdict, Counter, deque 等。

from collections import defaultdict
d = defaultdict(int)
d['a'] += 1
print(d['a'])  # 输出: 1
2.1.9 itertools

迭代工具,提供了高效的循环迭代器。

import itertools
for x in itertools.count(start=1):print(x)if x > 10:break  # 无限计数,直到超过10
2.1.10 functools

高阶函数工具,如装饰器、偏函数等。

from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):if n < 2:return nreturn fib(n-1) + fib(n-2)
print(fib(10))  # 计算斐波那契数列第10项
2.1.11 pathlib

用于处理路径的现代接口。

from pathlib import Path
p = Path('/etc') / 'passwd'
print(p)  # 输出: /etc/passwd
12. argparse

解析命令行参数和选项。

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--input", help="input file")
args = parser.parse_args()
print(args.input)

2.2 第三方模块

除了标准库之外,还有许多第三方模块可以安装和使用,例如:

  • NumPy - 数值计算。
  • Pandas - 数据分析。
  • Matplotlib - 数据可视化。
  • Requests - 发送 HTTP 请求。
  • Flask - Web 开发框架。
  • SQLAlchemy - 数据库抽象层。

这篇关于15 Python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!



http://www.chinasem.cn/article/1142278

相关文章

Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

《Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化》你有想过,一个小小的__slots__能让你的Python类内存消耗直接减半吗,没错,今天咱们要聊的就是这个让人眼前一亮的技巧,感兴趣的... 目录背景:内存吃得满满的类__slots__:你的内存管理小助手举个大概的例子:看看效果如何?1.

Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能

《Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能》在现代会议展示、数字广告、展览展示等场景中,多屏幕协同播放已成为刚需,下面我们就来看看如何利用Python和PyQt5开发一套功能强大的跨屏播控系统吧... 目录一、项目概述:突破传统播放限制二、核心技术解析2.1 多屏管理机制2.2 播放引擎设计2.3 专

Python中随机休眠技术原理与应用详解

《Python中随机休眠技术原理与应用详解》在编程中,让程序暂停执行特定时间是常见需求,当需要引入不确定性时,随机休眠就成为关键技巧,下面我们就来看看Python中随机休眠技术的具体实现与应用吧... 目录引言一、实现原理与基础方法1.1 核心函数解析1.2 基础实现模板1.3 整数版实现二、典型应用场景2

Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解

《Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解》很多时候,我们下载的第三方库是不会有需求不满足的情况,但也有极少的情况,第三方库没有兼顾到需求,本文将介绍几个修改源码的操作,大家可以根据需求进行选择... 目录需求不符合模拟示例 1. 修改源文件2. 继承修改3. 猴子补丁4. 追踪局部变量需求不符合很

python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码

《python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码》OpenCV是一个的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上,:本文主要介绍python+ope... 目录下面是代码+ 效果 + 解释转HSV: 关于颜色总是要转HSV的掩膜再标注总结 目标:将红色的部分滤

Python 中的异步与同步深度解析(实践记录)

《Python中的异步与同步深度解析(实践记录)》在Python编程世界里,异步和同步的概念是理解程序执行流程和性能优化的关键,这篇文章将带你深入了解它们的差异,以及阻塞和非阻塞的特性,同时通过实际... 目录python中的异步与同步:深度解析与实践异步与同步的定义异步同步阻塞与非阻塞的概念阻塞非阻塞同步

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash?1.1

在C#中调用Python代码的两种实现方式

《在C#中调用Python代码的两种实现方式》:本文主要介绍在C#中调用Python代码的两种实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录C#调用python代码的方式1. 使用 Python.NET2. 使用外部进程调用 Python 脚本总结C#调

Python下载Pandas包的步骤

《Python下载Pandas包的步骤》:本文主要介绍Python下载Pandas包的步骤,在python中安装pandas库,我采取的方法是用PIP的方法在Python目标位置进行安装,本文给大... 目录安装步骤1、首先找到我们安装python的目录2、使用命令行到Python安装目录下3、我们回到Py

Python GUI框架中的PyQt详解

《PythonGUI框架中的PyQt详解》PyQt是Python语言中最强大且广泛应用的GUI框架之一,基于Qt库的Python绑定实现,本文将深入解析PyQt的核心模块,并通过代码示例展示其应用场... 目录一、PyQt核心模块概览二、核心模块详解与示例1. QtCore - 核心基础模块2. QtWid