包
之前我们讲到了模块，但是如果一个模块里的函数过多的话，会显得比较麻烦。如果将它直接分为多个文件，不仅会改变导入的方式，而且会对使用者造成不小的麻烦，毕竟不同的函数在不同的文件里，难道还要使用者一个一个找不成？这个时候包的用法就出现了
什么是包？包就是把一个模块分成多个文件，并且导入方式相同，用了包之后还是from m1 import f1, 使用者感觉不到变化
包本质上就是一个文件夹，但是其中必须拥有__init__这个文件。换句话说，__init__让一个普通的文件夹成为一个包，导包就是导inti
使用的第一种方式
from m1 import f1
from m1 import * # 运行init这个文件，创建一个init这个名称空间，然后把inti内的变量丢入 init 这个名称空间内
f1() # 导包以执行文件的环境变量为基准
f2()
f3()
f4()
# import sys
# print(sys.path)
import requests
from m1 import f1()
from m1 import f7
f7()这种方式虽然可行但是不推荐使用
导包就是导入init
包的文件以执行文件的环境变量为基准，包的init只能从包名开始导入
相对导入： （只能在包中使用）
.是当前目录
..是父目录
time模块
时间戳
print(time.time()) # 1565958257.9459026这是1970年到现在的时间
但是这样子看时间会很麻烦
格式化时间
# year month day X
print(time.strftime('%Y_%m_%d %X')) # 2019_08_16 10:26:36这样就舒服多了
结构化时间
print(time.localtime()) # 当地时间（中国）
print(time.gmtime()) # 标准时间三种格式化时间的转换
# 结构化时间转格式化时间
print(time.strftime('%Y-%m-%d %X', time.localtime()))
# 格式化时间转结构化时间
print(time.strptime('2019-08-16 10:30:44', '%Y-%m-%d %X'))# 结构化时间转时间戳
print(time.mktime(time.localtime()))
# 时间戳转结构化时间
print(time.localtime(time.time()))重点
time.time()
time.sleep(2)datetime模块
import datetime
print(datetime.datetime.now()) # 打印时间
now = datetime.datetime.now()
print(now+datetime.timedelta(3)) # 默认+3天
print(now+datetime.timedelta(hours=3)) # 3小时
print(now+datetime.timedelta(minutes=3)) # 3分钟
print(now.replace(year=1900))os模块
mport os
print(os.getcwd()) # 获取当前文件目录
os.mkdir('m2') # 创建一个文件夹
os.rmdir('m2') # 删除文件夹res = os.listdir(r'D:\上海Python11期视频\python11期视频\day 17') # 列出所有文件
print(res)
os.rename('test.py','test1.py')
os.remove('test1.py')__file__只有pycharm才提供，python本身不支持
print('os.path.abspath(__file__):',os.path.abspath(__file__)) # 支持不同的平台(windows,ios,andirod,linux,unix)
rint(os.path.exists('01 包.py')) # 文件不存在False，存在Trueprint(os.path.exists('01 包.py')) # 文件不存在False，存在True
print(os.path.isfile('01 包.py')) # 是否为文件
print(os.path.isdir('01 包.py')) # 是否为文件夹# ********（经常使用）
# 支持不同的平台(windows,ios,andirod,linux,unix)
res = os.path.join(r'D:\上海Python11期视频\python11期视频\day 17\m1\bbb','m5.py') # 拼接文件路径
res = os.path.join(r'D:\上海Python11期视频\python11期视频\day 17\m1\bbb','m5','test.py') # 拼接文件路径
# print(r'D:\上海Python11期视频\python11期视频\day 17\m1\bb'+'\m5.py')
print(res)
# ******* （经常使用）
print(os.path.abspath(__file__))
print(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))import os
g = os.walk(r'D:\上海Python11期视频\python11期视频\day 17') # 返回三个值，第一个值是路径；第二个值是路径下的文件夹，第三个值是路径下的文件
for i in g:
print(i)sys模块
#sys模块： 与Python解释器交互
import sys
# print(sys.path) # 路径
print(sys.argv) # 接收参数（用cmd执行文件时运行才有效）
print(sys.modules)json
# json模块：
# 用python写了一个程序，用java写了一门程序，这两个程序需要数据之间交流，规定了一种多种语言通用的数据类型，json串
# 序列化：从python的字典（最常用）变成json串， dump
# 反序列化：从json串变成python的字典（最常用），load
import json
dic = {'a': 1, 'b': 'abc', 'c': None}
data = json.dumps(dic) # 序列化到内存中
print(data,type(data)) # 单引号全部变成双引号
data = json.loads(data) # 从内存中获取json串
print(data,type(data))
with open('test.json','w',encoding='utf8') as fw:
json.dump(dic,fw)
with open(f'{"test"}.json','r',encoding='utf8') as fr:
data = json.load(fr)
print(data)pickle模块
方法类似于json但是当进行反序列化的时候，pickle的执行文件导出函数时，只能导出该执行文件里的同名函数，因为pickle存放函数是只存放了地址，并没有存放该函数的值
# 文件1
def func():
x = 3
print(x)
import pickle
with open('test.pkl','wb') as fw:
pickle.dump(func,fw)
# 文件2
with open('test.pkl', 'rb') as fr:
data = pickle.load(fr)
data()
print(data)如上述代码，如果运行文件2则会报错，因为文件2里没有定义函数func()，即使定义了也只会显示在该文件里定义的函数
也就是说，pickle的函数反序列化是没用的
hashlib模块
一般用于密码的保密
import hashlib
m = hashlib.md5() # 固定的写法
m.update(b'123456')
# m.update(b'456')
print(m.hexdigest())hash后的特点：
- 变成固定的字符串
- 相同的字符串哈希后结果一样
- 叠加性
hmac模块
import hmac
m = hmac.new(b'abc') # 加盐
m.update(b'123456')
# m.update(b'456')
print(m.hexdigest())方法类似于hashlib，只是管理者可以设定一个key值，更难被破译
logging模块
一般logging模块都是套用模板，这里就不详细说了
```
mport logging
logging.debug('调试') # 10
logging.info('正常') # 20 # 用这一个
logging.critical('严重错误') # 30
logging.error('错误') # 40
logging.warning('警告') # 50
默认30以上的可以输出
v2 日志信息记录在文件当中
logging.basicConfig(filename='access.log',
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
level=10)
logging.debug('调试信息') # 10
logging.info('正常信息') # 20
logging.warning('警告信息') # 30
logging.error('报错信息') # 40
logging.critical('严重错误信息') # 50
1. 生成一个logger对象
logger = logging.getLogger('hyc')
2. 生成格式
formmater1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
formmater2 = logging.Formatter('%(asctime)s : %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
formmater3 = logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)
3. 生成一个文件对象
h1 = logging.FileHandler('h1.log')
h2 = logging.FileHandler('h2.log')
sm = logging.StreamHandler()
4. 文件绑定格式
h1.setFormatter(formmater1)
h2.setFormatter(formmater2)
sm.setFormatter(formmater3)
5. 绑定文件
logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(sm)
6. 控制级别
logger.level = 50
7. 使用
logger.debug('调试信息') # 10
logger.info('正常信息') # 20
logger.warning('警告信息') # 30
logger.error('报错信息') # 40
logger.critical('严重错误信息') # 50