python常用模組

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yield

• yield的語句形式 yield 1

• yield的運算式形式 x=yield

運算式形式的yield,協程函數

def eater(name):    print(‘%s ready to eat‘ %name)    while True:        food yield        print(‘%s start to eat %s‘%(name,food))g=eater(‘Tom‘) #製作產生器next(g) #產生器初始化，執行時碰到yield暫停，相當g.send(None)g.send(‘黃燜雞‘) #在暫停處繼續運行，將值傳給food

　功能

1. x=yield

2. g.send(‘111‘),先把111傳給yield,由yield賦值給x

3. 然後再往下執行，知道再次碰到yield停止，然後把yield後的傳回值返回

匯入包

• 包是包含有init.py檔案的目錄

• 包的用途：是從目錄級組織模組

• 包相當於一個模組，本質還是給使用者

匯入模組乾的事情

1. 產生新的名稱空間

2. 以建立的名稱空間為全域名稱空間，執行模組中的代碼

3. 拿到模組名，指向該模組差生的名稱空間

if  name == ‘ main‘

此時當做指令碼執行 將需要執行的部分和需要被匯入的部分分開

模組搜尋路徑

• 先從記憶體找 ---> 內建模組 ---> sys.path路徑

常用模組time

• 時間戳記 print(time.localtime().tm_year)

• 格式化輸出 print(time.strtime(‘%Y-&m-%d %H:%M:%S‘))

json

• 把資料從記憶體中序列化的儲存到磁碟中 序列化過程:dic ---> res=json.dumps(dic)--->f.write(res) 還原序列化過程:res=f.read()--->res.json.loads(res)--->dic=reswith open(‘a.json‘,‘r‘) as f: dic=json.loads(f.read()) print(dic,type(dic))

json便捷操作

1. 序列化 import json dic={ ‘go‘:‘die‘, ‘hehe‘:‘哈哈‘, } json.dump(dic,open(‘b.json‘,‘w‘)) #直接開啟檔案寫入

2. 還原序列化

res=json.load(open(‘b.json‘,‘r‘)) #直接開啟json檔案 print(res,type(res))

pickle只支援python這種語言os &　sys

`import osprint(os.getcwd()) #當前所在目錄print(os.listdir()) #目前的目錄下檔案print(os.name)print(os.path.abspath(‘‘))print(os.path.getsize(r‘C:\Users\Administrator\PycharmProjects\17\day6‘))print(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) #取出目錄名字`import sys,timeprint(sys.argv)  # list形式取出當前絕對路徑形式的名字print(sys)for i in range(50):    sys.stdout.write(‘%s\r‘ % (‘#‘ * i)) #\r 為移動到行首    sys.stdout.flush() #立即重新整理到終端    time.sleep(0.1)

logging模組記錄層級種類,數值越大越嚴重，從數值小的開始匹配

1. CRITICAL = 50

2. FATAL = CRITICAL

3. ERROR = 40

4. WARNING = 30

5. WARN = WARNING

6. INFO = 20

7. DEBUG = 10

8. NOTSET = 0

   import logging 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=40,    )logging.debug(‘debug‘)logging.info(‘info‘)logging.warning(‘warning‘)logging.error(‘error‘)logging.critical(‘critical‘)

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