不要将文件名与第三方库的名字一样，否则会冲突（可能会导致第三方库无法导入）
re模块
正则表达式模块
re.findall()字符串里都找
正则表达式常用匹配格式：
\w 匹配字母数字下划线
\W 匹配字母数字下划线
\s 匹配任意空白字符 等价于[\t\n\r\f]
\S 匹配非空字符
\d 匹配任意数字，等价于[0-9]
\D 匹配任意非数字
\A 匹配字符串开始
\Z 匹配字符串结束，如果存在换行，只匹配到换行前的结束字符串
\z 匹配字符串结束
\G 匹配最后完成的位置
\n 匹配一个换行符
\t 匹配一个制表符
^ 匹配字符串开头
$ 匹配字符串末尾
. 匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符
[…] 用来表示一组字符，单独列出：[amk]匹配’a’,‘m’或’k’
[^…] 不在[]中的字符：[^abc]匹配除了a,b,c之外的字符
-
匹配0个或多个表达式
-
匹配一个或多个表达式
？ 匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段，非贪婪方式
{n} 精准匹配前面n个表达式
{n,m} 匹配n到m次由前面正则表达式定义的片段，贪婪方式
a|b 匹配a或b
() 匹配括号里的表达式，也表示一个组
列表如下：
若想详细了解正则表达式可以参考：
https://blog.csdn.net/yufenghyc/article/details/51078107
序列化：把内存中的一种数据类型转成一种可以存储的数据，或者转译成可以发给别人的数据
就好比将一个字典存入文件，字典本身是存不进文件的，但我们将字典转成字符串，在存进文件就可以了，这个过程就是序列化
反序列化：将已经硬盘储存好的数据转译到内存，转译成一种数据类型
如将文件中的字符串转成字典
json&pickle
json的特点是通用跨平台性强，即所有语言都可以进行转译
注意：json里没有单引号，json中没有元组，与python数据类型对应如下：
序列化语法：dump:
import json
dic = {“name”:“egon”,“xxx”:“True”,“yyy”:None}
json.dump(dic,open(“a.json”,“wt”,encoding=“utf-8”))
#一步到位：不用在单独打开文件往里写入，json支持直接写，但格式一定不能错
dumps:
json.dumps(‘dshkhashashl’)
转成json格式的字符串，切不可以直接一步到位式的写入
反序列化：
mport json
f=open(‘序列化对象’)
data=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f)
pickle
特点：python所有的数据类型都认识，多用于存档
序列化与反序列化与json相似，也是用dumps,dump 和load,loads
import pickle
dic={
'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#<class 'dict'>
j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'bytes'>
f=open('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
f.write(j) #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)
f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open('序列化对象_pickle','rb')
data=pickle.loads(f.read())# 等价于data=pickle.load(f)
print(data['age'])
了解内容：
猴子补丁：
属性在运行时的动态替换，叫做猴子补丁（Monkey Patch）。
猴子补丁的核心就是用自己的代码替换所用模块的源代码
例子如下：
class Monkey:
def hello(self):
print('hello')
def world(self):
print('world')
def other_func():
print("from other_func")
monkey = Monkey()
monkey.hello = monkey.world
monkey.hello()
monkey.world = other_func
monkey.world()
time与datetime
时间的三种格式：
1、时间戳：时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量，
通常用来计算时间间隔 time.time()
2、格式化的字符串：
通常用来记录日志，因为其表示的时间非常清晰，所以用来表示时间比较合适
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%s")
结构化时间：
可以单独的取到某个时间，如一年中的第几天，第几个月
print(time.localtime()) #输出本地时区时间
time.sleep()休眠多少秒
三者互相转换的关系如下：
--------------------------按图2转换时间
2 asctime([t]) : 把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式：'Sun Jun 20 23:21:05 1993'。
3 如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。
4 print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 2016
5
6 ctime([secs]) : 把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化为time.asctime()的形式。如果参数未给或者为
7 None的时候，将会默认time.time()为参数。它的作用相当于time.asctime(time.localtime(secs))。
8 print(time.ctime()) # Sun Sep 11 00:46:38 2016
9 print(time.ctime(time.time())) # Sun Sep 11 00:46:38 2016
datetime:
import datetime
print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925
print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) ) # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19
print(datetime.datetime.now() )
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(hours=3)) #当前时间+3小时
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分
c_time = datetime.datetime.now()
print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换
random模块(随机数模块)：
import random
print(random.random())#(0,1)----float 大于0且小于1之间的小数
print(random.randint(1,3)) #[1,3] 大于等于1且小于等于3之间的整数
print(random.randrange(1,3)) #[1,3) 大于等于1且小于3之间的整数
print(random.choice([1,‘23’,[4,5]]))#1或者23或者[4,5]
print(random.sample([1,‘23’,[4,5]],2))#列表元素任意2个组合
print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数，如1.927109612082716
item=[1,3,5,7,9]
random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌"
print(item)
生成随机数的小工具：
import random
def make_code(n):
res=''
for i in range(n):
s1=chr(random.randint(65,90))
s2=str(random.randint(0,9))
res+=random.choice([s1,s2])
return res
print(make_code(9))
若想详细了解模块的使用可参照：
https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6384466.html#_label13