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15 Python模块

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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
  1. import mymodule
  2. mymodule.some_function()
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1.2 导入特定的函数或类
  1. from mymodule import some_function
  2. some_function()
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1.3 导入所有内容
  1. from mymodule import *
  2. some_function()  # 直接调用函数,无需模块前缀
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1.4 使用别名
  1. import mymodule as mm
  2. mm.some_function()
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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。
  1. import os
  2. print(os.getcwd())  # 获取当前工作目录
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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。
  1. import sys
  2. print(sys.argv)  # 获取命令行参数
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2.1.3 math

数学函数,如平方根、对数等。
  1. import math
  2. print(math.sqrt(16))  # 计算平方根
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2.1.4 random

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

日期和时间操作。
  1. from datetime import datetime
  2. print(datetime.now())  # 获取当前日期和时间
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2.1.6 re

正则表达式支持。
  1. import re
  2. pattern = r'\d+'
  3. result = re.findall(pattern, '123 abc 456')
  4. print(result)  # 输出所有匹配数字的字符串
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2.1.7 json

JSON 编码和解码。
  1. import json
  2. data = {'name': 'John', 'age': 30}
  3. json_str = json.dumps(data)
  4. print(json_str)  # 将字典转换为 JSON 字符串
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2.1.8 collections

高级容器类型,如 defaultdict, Counter, deque 等。
  1. from collections import defaultdict
  2. d = defaultdict(int)
  3. d['a'] += 1
  4. print(d['a'])  # 输出: 1
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2.1.9 itertools

迭代工具,提供了高效的循环迭代器。
  1. import itertools
  2. for x in itertools.count(start=1):
  3.     print(x)
  4.     if x > 10:
  5.         break  # 无限计数,直到超过10
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2.1.10 functools

高阶函数工具,如装饰器、偏函数等。
  1. from functools import lru_cache
  2. @lru_cache(maxsize=None)
  3. def fib(n):
  4.     if n < 2:
  5.         return n
  6.     return fib(n-1) + fib(n-2)
  7. print(fib(10))  # 计算斐波那契数列第10项
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2.1.11 pathlib

用于处理路径的现代接口。
  1. from pathlib import Path
  2. p = Path('/etc') / 'passwd'
  3. print(p)  # 输出: /etc/passwd
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12. argparse

解析命令行参数和选项。
  1. import argparse
  2. parser = argparse.ArgumentParser()
  3. parser.add_argument("--input", help="input file")
  4. args = parser.parse_args()
  5. print(args.input)
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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。

来源:https://www.cnblogs.com/GilbertDu/p/18399753
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