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一、time 模块
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名词
UTC（世界协调时间）：格林尼治时间，世界标准时间，在中国为 UTC+8DST（夏令时）：是一种为了节约能源而人为规定地方时间的制度，一般在天亮早的夏季将时间提前一小时
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时间的表示形式
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时间戳
以整型或浮点型表示的是一个以秒为单位的时间间隔，这个时间的基础值是 1970 年 1 月 1 号零时开始算 -
元组
一种 python 的数据结构表示方式，这个元组有 9 个整数元素，分别表示不同的时间含义
year 年
month(1-12) 月
day(1-31) 日
hours(0-23) 时
minutes(0-59) 分
seconds(0-59) 秒
weekday(0-6，0 表示星期一) 周
Julian day(1-366)：表示当前日期在本年度是第几天
DST flag(-1 or 0 or 1)：夏令时格式，0 表示正常格式，1 表示夏令时格式，- 1 表示根据当前的时间格式来判定 -
格式化字符串
格式化字符 含义 %a 本地简化星期名称 %A 本地完整星期名称 %b 本地简化月份名称 %B 本地完整月份名称 %c 本地相应的日期和时间表示 %d 一个月中的第几天(01-31) %H 一天中的第几个小时(24 时制,00-23) %I 一天中的第几个小时(12 时制,01-12 %j 一年中的第几天(001-366) %m 月份（01-12） %M 分钟数（00-59） %p 本地 am 或者 pm 的响应符号 %S 秒（00-59） %U 一年中的星期数，以星期日为一个星期 %w 一个星期中的第几天（0-6,0 表示星期日） %W 和 %U 基本相同，以星期一为一个星期 %x 本地相应的日期 %X 本地相应的时间 %y 去掉世纪的年份(00-99) %Y 完整的年份 %Z 时区的名字，如果不存在为空字符串
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导入
import time -
方法
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time()
返回当前时间的时间戳，无需参数，返回值为浮点型
t1 = time.time() print(t1) -
gmtime([t])
将给定的时间戳转为 UTC 时间元组，如果没有参数默认转换当前时间戳
t2 = time.gmtime() print(t2) -
localtime([t])
将给定的时间戳转为本地时间元组格式，如果没有参数默认转换当前时间戳
t3 = time.localtime() print(t3) -
mktime(tt)
将本地时间元组转为时间戳
t4 = time.mktime(t3) print(t4) -
asctime([tt])
将时间元组格式转为指定格式的字符串形式，如果没有参数默认使用 localtime 时间的时间元组
t5 = time.asctime(t3) print(t5, type(t5)) -
ctime([tt])
将时间戳格式转为指定格式的字符串形式，如果没有参数默认使用当前时间戳
t6 = time.ctime() print(t6) -
strftime(format[, tt])
将时间元组以指定的格式转为字符串，如果没有 tt 参数默认使用当前本地时间元组
t7 = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", t3) print(t7) -
strptime(st, format)
将指定格式的字符串解析为时间元组，是 strftime 的逆过程
注意：format 表示的格式要与 st 一致
t8 = time.strptime("2001-10-01 08:08:08", "%Y-%m-%d %H:%M:%S") print(t8) -
sleep()
延迟一个时间段，接收整型或者浮点型
time.sleep(2) -
clock()
返回当前程序执行时间，Unix 系统始终返回全部运行时间，而 Windows 系统从第二次开始都是以第一次调用此函数的时间戳为基准，而不是以程序开始的时间为基准
# windows Unix print(time.clock()) # 0 1 time.sleep(1) print(time.clock()) # 1 2 time.sleep(1) print(time.clock()) # 2 3
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二、datetime 模块
- 概述
datetime 比 time 高级，可以理解为 datetime 基于 time 进行了封装，提供了更简单的函数接口，datetime 模块的接口更直观、更容易调用
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模块中的类
- time 只关注时间
- date 只关注日期
- datetime 同时关注日期和时间
- timedelta 主要用于计算时间跨度
- tzinfo 时区相关
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导入
import datetime -
方法
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获取当前时间
t1 = datetime.datetime.now() print(t1, type(t1)) -
获取指定日期时间
t2 = datetime.datetime(2001, 10, 1, 8, 8, 8) print(t2) -
将 datetime 时间转对象为字符串
t3 = t1.strftime("%X %x") print(t3, type(t3)) -
将字符串转为 datetime 对象
t4 = datetime.datetime.strptime(t3, "%X %x") print(t4, type(t4)) -
时间相减，返回一个时间间隔
t5 = datetime.datetime(2001, 10, 1, 8, 8, 8) t6 = datetime.datetime(2001, 10, 2, 9, 8, 9) t7 = t6- t5 print(t7, type(t7)) # 获取时间间隔天数 print(t7.days) # 获取去除间隔天数以外的间隔秒数 print(t7.seconds)
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三、calendar 模块
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概述
日历模块
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导入
import calendar -
方法
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返回指定年的某月
print(calendar.month(2019, 2)) -
返回指定年的日历
print(calendar.calendar(2018))-
判断是否是闰年
print(calendar.isleap(2000)) -
返回某个月的 weekday 的第一天和这个月的所有天数
print(calendar.monthrange(2019, 4)) -
返回某一个月以一周为周期的元素序列
print(calendar.monthcalendar(2019, 2))
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四、uuid 模块
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概述
是 128 位的全局唯一标识符，通常由 32 字节的字母串表示，它可以保证时间和空间的唯一性，也称为 GUID
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作用
随机生成字符串，在 token、账号、订单号等需要唯一标识的地方使用
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原理
通过 Mac 地址、时间戳、命名空间、随机数、伪随机数来保证产生的 id 的唯一性
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算法：
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uuid1()基于时间戳
有 MAC 地址、当前时间戳、随机数字，可以保证全球范围内的唯一性。但是由于 MAC 地址的使用会带来安全问题，局域网中可以使用 IP 来代替 MAC -
uuid2()基于分布式计算环境 DCE
算法和 uuid1()相同，不同的是把时间戳的前 4 位换成 POSI 的 UID，实际当中很少使用注意：python 中没有这个函数
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uuid3()基于名字和 MD5 散列值
通过计算名和命名空间的 MD5 散列值得到，保证了同一命名空间中不同名字的唯一性，和不同命名空间的唯一性，但是同一命名空间的相同名字生成相同的 uuid -
uuid4()基于随机数
由伪随机数得到的，有一定的重复概率，这个重复概率是可以通过计算得到的 -
uuid5()基于名字和 SHA1 散列值
算法和 uuid3()相同，不同的是使用 SHA1 算法
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使用经验：
- python 中没有基于 DCE 的，所以 uuid2()可以忽略
- uuid4()存储概率性重复，由于无映射性所以最好不用
- 如果在全局的分布式环境下，最好使用 uuid1()
- 若名字的唯一性要求，最好使用 uuid3()或者 uuid5()
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导入
import uuid -
使用
a = uuid.uuid1() print(a, type(a)) b = str(a) print(b, type(b)) # print(uuid.uuid2()) print(uuid.uuid3(uuid.NAMESPACE_DNS, "zutuanxue_com")) print(uuid.uuid3(uuid.NAMESPACE_DNS, "zutuanxue_com")) print(uuid.uuid3(uuid.NAMESPACE_OID, "zutuanxue_com")) print(uuid.uuid3(uuid.NAMESPACE_DNS, "zutuanxue_com")) print(uuid.uuid5(uuid.NAMESPACE_DNS, "zutuanxue_com"))
五、collections 模块
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概述
python 中内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类
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namedtuple
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概述
命名元组，本质是一个函数，用他来创建一个自定义的 tuple 类型
规定 tuple 元素的格式，并可以用属性而不是索引引用 tuple 中的元素
用 namedtuple 实际上是创建一个新的数据类型
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导入
from collections import namedtuple -
使用
# 假设这是一个点的坐标，但是没有写注释，时间久了就忘了该有含义 p = (1, 2) # 定义一个新的数据类型， Point = namedtuple("point", ["x", "y"]) # 定义一个 Point 类型的变量，保存一个元组数据 p2 = Point(1, 2) print(p2, isinstance(p2, Point), isinstance(p2, tuple)) # 访问命名元组元素的值 print(p2[0], p2[1]) print(p2.x, p2.y)
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deque
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概述
使用 list 存储数据，按索引访问元素，但是插入和删除元素会根据元素的个数增多个降低效率。因为 list 是线性存储，数据量大插入和删除的效率就会低。
deque 就是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适用于队列和栈。并且 deque 是线程安全的
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导入
from collections import deque -
使用
q = deque([1,2,3,4,5]) q.append(6) q.appendleft(0) print(q.pop()) print(q.popleft()) print(q)
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defaultdict
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概述
使用 dict 时，如果引用的 key 不存在，如果使用的 [] 方式则会报 KeyError 异常，如果使用的 get()方式则会得到 None。
如果希望 key 不存在时也能得到一个默认的值就使用 defaultdict -
导入
from collections import defaultdict -
使用
d1 = {"a": 1, "b": 2, "c": 3} # print(d1["d"]) # print(d1.get("d")) d2 = defaultdict(lambda :"键值对不存在") d2["a"] = 1 d2["b"] = 2 print(d2["c"]) print(d2.get("c")) print(d2, type(d2), isinstance(d2, dict))
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OrderedDict
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概述
使用 dict 是，key 是无序的。对 dict 做迭代时无法保证 key 的顺序。如果需要 key 有顺序，就可以使用 OrderDict
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导入
from collections import OrderedDict -
使用
d1 = {"a": 1, "b": 2, "c": 3} for key in d1: print(key) print("----------------------") d2 = OrderedDict([("a", 1),("b", 2),("c", 3)]) print(d2) print(d2["a"]) print(d2.get("b"))
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Counter
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概述
是一个简单的计数器，本质上是 dict 的一个子类
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导入
from collections import Counter -
使用
需求：计算集合中每个字符出现的次数
s = "zutuanxue_com is a good man" c = Counter() print(c, type(c), isinstance(c, dict)) for ch in s: c[ch] = c[ch] + 1 print(c) for key in c: print(key, c[key])
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六、base64 模块
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概述
用记事本打开图片等文件，看到一坨乱码，因为二进制文件包含很多无法显示的内容。所以想让记事本能处理二进制数据，就需要将二进制字符串转换，base64 是一种比较常见的二进制编码方式
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作用
适用于小段内容的编码，比如数字证书签名、cookie、网页中传输的少量二进制数据
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编码原理
一个包含 64 个字符的列表
[“A”,“B”, ……,“Z”,“a”,“b”, ……,“z”,“0”,“1”, ……,“9”,“+”,“/”]
对二进制数据进行处理，每是三个字节一组，一组就是 3 ×8=24bit，划分为 4 组，每组正好 6bit。得到 4 个数字作为索引，然后查表，获取相应的 4 个字符，就是编码后的字符串 -
注意
base64 是一种通过查表的编码方法，不能用于加密，即使修改了字符对照表也不行
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使用
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b64encode
s1 = b"zutuanxue_com is a good man" print(base64.b64encode(s1)) s2 = b'c3VuY2sgaXMgYSBnb29kIG1hbg==' print(base64.b64decode(s2))由于 = 字符也可能出现在 base64 编码中，但是 = 在 url、cookie 里会造成歧义，所以很多 base64 编码会把编码后的 = 去掉
s6 = b"abcd" s7 = base64.b64encode(s6) print(s7) ''''YWJjZA==' 'YWJjZA' ''' s8 = b'YWJjZA==' print(base64.b64decode(s8))注意
由于标准 base64 编码后可能出现字符 + 或 /，在 URL 中就不能直接作为参数
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urlsafe_b64encode
提供 urlsafe_b64encode 编码，保证 url 的安全，将 + 和 / 替换为 - 和_，提供 urlsafe_b64decode 进行 url 安全解码
s3 = b"http://www.zutuanxue.com" print(base64.urlsafe_b64encode(s3)) s4 = b"aHR0cDovL3d3dy5zdW5jay53YW5n" print(base64.urlsafe_b64decode(s4)) s5 = b"zutuanxue_com is a good m~" print(base64.b64encode(s5)) print(base64.urlsafe_b64encode(s5))
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七、hashlib 模块
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概述
该模块提供了常见的摘要算法，如 MD5、SHA1
摘要算法(又称哈希算法、散列算法)：它通过一个函数，把任意长度的数据转为一个长度固定的数据串(通常用 16 进制的字符串表示)
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作用
用于加密
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MD5
最常见的摘要算法，速度快，生成的结构是 128 位字节，通常用 32 位 16 进制字符串表示 -
使用
s1 = b"zutuanxue_com is a good man" m1 = hashlib.md5() m1.update(s1) ret = m1.hexdigest() print(ret) # 如果数据量比加大，可以分多次调用 update，最终结果是一样的 m2 = hashlib.md5() m2.update(b"zutuanxue_com is a") m2.update(b"good man") ret2 = m2.hexdigest() print(ret2) -
SHA1
调用 SHA1 与调用 MD5 完全一样，SHA1 的结果是 160 字节，通常用 40 位 16 进制字符串表示 -
使用
s2 = b"zutuanxue_com is a good man" sh1 = hashlib.sha1() sh1.update(s2) ret3 = sh1.hexdigest() print(ret3)注意：数据量大同 md5 使用相同
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更安全的
SHA256
SHA512
越安全的算法不见越慢，而且摘要越长 -
应用：
任何允许用户登录的网站都会存储用户登录的用户名和密码(存储在数据库中)，那么密码一般存储的是原密码的摘要值
zutuanxue_com-666666 明文存储到数据库中，如果数据库泄露，所有用户信息就会暴露正确的保存口令方式不是存储明文，而是存储口令的摘要，当用户登录时，首先计算用户输入的明文的摘要，和数据库中的对比，如果一致说明口令正确，否则一定错误
八、hmac 模块
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概述
实现了 HMAC 算法，是用一个 key 对数据进行“杂凑”后在进行的 hash，是用 hmac 比 hash 算法更安全，不同的 key 会产生不同的 hash 值
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导入
s = b"zutuanxue_com is a good man" key = b"good" h = hmac.new(key, s, digestmod="MD5") ret = h.hexdigest() print(ret)
