模块collections,time,random,os,sys,json,pickle

# 常用模块一
    # collections模块
    # 时间模块
    # random模块
    # os模块
    # sys模块
    # 序列化模块
    # re模块
# 常用模块二
    # hashlib模块
    # configparse模块
    # logging模块

from collections import namedtuple,deque,OrderedDict,Counter
# 我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：
Point = namedtuple('point',['x','y'])
p = Point(1,2)
print(p.x)  #1
print(p.y)  #2
print(p)    #point(x=1, y=2)

# 类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：

#namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])
c = Circle(1,1,5)
print(c.x)  #1
print(c.y)  #1
print(c)    #Circle(x=1, y=1, r=5)

# deque
# 使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，
# 因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。
#
# deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：
q = deque([11,22,33,44])

q.append('aa')       #从后面添加
q.appendleft('bb')  #从左边添加
print(q)            #deque(['bb', 11, 22, 33, 44, 'aa'])
q.pop()             #从后面删除
q.popleft()         #从前面删除
print(q)            #deque([11, 22, 33, 44])

# OrderedDict
# 使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。
# 如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：
d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(d)    #{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od)   #OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od['a'])  #1

# Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print(c)    #Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

import time
# time.sleep(5)
print(time.time())  #时间戳从1970年开始1545099547.6558099
#格式化时间
# %y 两位数的年份表示（00-99）
# %Y 四位数的年份表示（000-9999）
# %m 月份（01-12）
# %d 月内中的一天（0-31）
# %H 24小时制小时数（0-23）
# %I 12小时制小时数（01-12）
# %M 分钟数（00=59）
# %S 秒（00-59）
# %a 本地简化星期名称
# %A 本地完整星期名称
# %b 本地简化的月份名称
# %B 本地完整的月份名称
# %c 本地相应的日期表示和时间表示
# %j 年内的一天（001-366）
# %p 本地A.M.或P.M.的等价符
# %U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
# %w 星期（0-6），星期天为星期的开始
# %W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
# %x 本地相应的日期表示
# %X 本地相应的时间表示
# %Z 当前时区的名称
# %% %号本身

print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #2018-12-18 10:24:02
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S" ))  #2018-12-18 10-25-17
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S" ))  #2018-12-18 10:27:45
print(time.strftime("%Y/%m/%d %H-%M-%S" ))  #2018/12/18 10-26-29
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M" ))     #2018-12-18 10-26
print(time.strftime("%H:%M:%S"))    #10:28:38
print(time.ctime()) #Tue Dec 18 10:33:41 2018
# 结构化时间
print(time.localtime()) #time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=12, tm_mday=18, tm_hour=10, tm_min=30, tm_sec=32, tm_wday=1, tm_yday=352, tm_isdst=0)



import datetime

print(datetime.datetime.now())  #2018-12-18 10:39:02.333192
print(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")) #2018-12-18 10:44:29
print(datetime.datetime.now().date())   #2018-12-18
print(datetime.date.today())   #2018-12-18
print(datetime.time)

import random

print(random.random())      # 大于0且小于1之间的小数
# 0.7664338663654585
print(random.uniform(1,3)) #大于1小于3的小数
# 1.6270147180533838

# 随机整数
print(random.randint(1,5))  # 大于等于1且小于等于5之间的整数
print(random.randrange(1,10,2)) # 大于等于1且小于10之间的奇数

#随机选择一个返回
print(random.choice([1,'23',[4,5]]))  # #1或者23或者[4,5]
#随机选择多个返回，返回的个数为函数的第二个参数
print(random.sample([1,'23',[4,5]],2)) # #列表元素任意2个组合
# [[4, 5], '23']

# os模块

import os
'''
os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname1')    若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推
os.mkdir('dirname')    生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname')    删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname')    列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印
os.remove()  删除一个文件
os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录
os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息

os.system("bash command")  运行shell命令，直接显示
os.popen("bash command).read()  运行shell命令，获取执行结果
os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd

os.path
os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径
os.path.split(path) 将path分割成目录和文件名二元组返回 
os.path.dirname(path) 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素 
os.path.basename(path) 返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
os.path.exists(path)  如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path)  如果path是绝对路径，返回True
os.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]])  将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略
os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间
os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
os.path.getsize(path) 返回path的大小
'''

print(os.getcwd())
os.chdir('C:\Program Files')
print(os.getcwd())

import sys
# sys模块是与python解释器交互的一个接口
# sys.argv           #命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
# sys.exit(0)       #退出程序，正常退出时exit(0),错误退出sys.exit(1)
print(sys.version)        #获取Python解释程序的版本信息
print(sys.path)           #返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
print(sys.platform)       #返回操作系统平台名称


# 序列化模块
'''
将字典转换成一个字符串很简单，就是str(dic)就可以
但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢？
聪明的你肯定想到了eval()，如果我们将一个字符串类型的字典str_dic传给eval，就会得到一个返回的字典类型了。
eval()函数十分强大，但是eval是做什么的？e官方demo解释为：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。
强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。
所以，我们并不推荐用eval方法来进行反序列化操作(将str转换成python中的数据结构)
'''

import json
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = json.dumps(dic)  #序列化：将一个字典转换成一个字符串
print(type(str_dic),str_dic)  #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}
#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的

dic2 = json.loads(str_dic)  #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典
#注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示
print(type(dic2),dic2)  #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}


list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]
str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型
print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
list_dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]

import json
# f = open('json_file','w')
# dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
# json.dump(dic,f)  #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件
# f.close()
#
# f = open('json_file')
# dic2 = json.load(f)  #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
# f.close()
# print(type(dic2),dic2)
#
# json，用于字符串和python数据类型间进行转换
# pickle，用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换
#
# pickle模块提供了四个功能：dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，读）、load
# （不仅可以序列化字典，列表...可以把python中任意的数据类型序列化）

import pickle
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic)  #一串二进制内容

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)    #字典

import time
struct_time  = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
f = open('pickle_file','wb')
pickle.dump(struct_time,f)
f.close()

f = open('pickle_file','rb')
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time2.tm_year)