Python(五)

日期和时间

time模块

time()函数获取当前时间戳
localtime([seconds])格式化时间戳为本地时间，返回时间元组

tm_isdst：是否为夏令默认为-1

实例1：

import time;  # 引入time模块

ticks = time.time()
print ("当前时间戳为:", ticks)

结果：

1523707408.4362438

##时间间隔是以秒为单位的浮点小数。
##每个时间戳都以自从1970年1月1日午夜（历元）经过了多长时间来表示。
##时间戳单位最适于做日期运算。但是1970年之前的日期就无法以此表示了。太遥远的日期也不行，UNIX和Windows只支持到2038年。

实例2：

1 2	import time print(time.localtime(time.time()))

结果：

1	time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=4, tm_mday=14, tm_hour=21, tm_min=13, tm_sec=30, tm_wday=5, tm_yday=104, tm_isdst=0)

实例3：

#获取格式化时间
import time

localtime = time.asctime( time.localtime(time.time()) )
print ("本地时间为 :", localtime)

结果：

1	本地时间为 : Sat Apr 14 21:22:05 2018

time.strftime(format[,time_tuple])格式化日期函数

time.strptime(string, format)将日期时间字符串转换为时间元组
time.mktime(time_tuple)将时间元组转换成时间戳

实例4：

# 格式化成2018-04-14 21:46:50形式
print (time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))

# 格式化成Sat Apr 14 21:46:50 2018形式
print (time.strftime("%a %b %d %H:%M:%S %Y", time.localtime()))
  
# 将格式字符串转换为时间戳
a = "Sat Apr 14 21:46:50 2018"
print (time.mktime(time.strptime(a,"%a %b %d %H:%M:%S %Y")))

结果：

1
2
3

2018-04-14 21:46:50
Sat Apr 14 21:46:50 2018
1459171464.0

time.sleep(seconds)将程序睡眠等待几秒钟

实例5：

#sleep(秒)程序睡眠时间
start_time = time.time()
time.sleep(5)
end_time = time.time()
print(end_time - start_time)

结果：

1	5.0000221729278564

datetime模块

链接：datatime模块

datetime.datetime.now()获取当前日期和时间

实例6：

#获取当前时间
import datetime

print(datetime.datetime.now())

结果：

1	2018-04-14 22:08:00.916396

strftime(format)日期时间格式化
datetime.datetime.formtimestamp(timestamp)将时间戳转换为日期时间
datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp)将时间戳转换为日期时间

实例7：

1
2
3

#日期时间格式化
import datetime
print(datetime.datetime.now().strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S"))

结果：

1	2018/04/14 22:11:13

datetime.timedelta(时间间隔)返回一个时间间隔对象，通过时间间隔可以对时间进行加减法得到新的时间

实例8：

import time
import datetime
start_time = datetime.datetime.now()
time.sleep(2)
end_time = datetime.datetime.now()
print(start_time) #当前时间
print(end_time)   #结束时间
print(end_time-start_time) #时间间隔
print((end_time-start_time).seconds) 
print('==============')
ts = time.time() #当前时间戳
print(ts)
print(datetime.datetime.fromtimestamp(ts))

结果：

2018-04-15 01:22:34.713639
2018-04-15 01:22:36.714288
0:00:02.000649
2
==============
1523722956.7303264
2018-04-15 01:22:36.730326

实例9：

#计算昨天的日期
import datetime
today = datetime.datetime.today()
print(today.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
timedelta = datetime.timedelta(days=1)
yesterday = today - timedelta
print(yesterday.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

结果：

1 2	2018-04-15 01:23:36 2018-04-14 01:23:36

文件与文件夹操作

链接：python文件I/O

链接：python 文件夹操作方法

open(文件路径，访问模式，encoding = 编码格式)方法打开一个已存在的文件，或者创建新的文件

file object = open(file_name [, access_mode][, buffering])

参数：ile_name：file_name变量是一个包含了你要访问的文件名称的字符串值。

access_mode：access_mode决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。
所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读(r)。

buffering:如果buffering的值被设为0，就不会有寄存。如果buffering的值取1，访问文件时会寄存行。如果将buffering的值设为大于1的整数，表明了这就是的寄存区的缓冲大小。
如果取负值，寄存区的缓冲大小则为系统默认。

close()方法关闭已打开的文件

下表为access_mode不同参数打开文件的完全列表，取自菜鸟课程，点击上述链接可以获得。

实例10：

import  os
import shutil
#文件不存在报错
# f = open("test.txt","r")
# f.close() #切结要关闭

#文件不存在则创建
#覆盖已存在的内容,encoding="utf-8"解决中文乱码
f = open("test.txt","w",encoding="utf-8")
f.write("你好")
f.close()

打开文件常用的三种访问模式
r ：只读模式（默认）
w ：只写模式
a : 追加模式
write（data）方法向文件中写入字符串
read()方法读取文件全部内容

实例11：

#read读文件

f = open("test.txt","r",encoding="utf-8")
print(f.read())
f.close()

结果：

1
2
3

你好

#txt文件中的‘你好’

实例12：

1 2	f = open("test.txt","a",encoding="utf-8") #覆盖已存在的内容,encoding="utf-8"解决中文乱码 f.write("\n大家好")

结果：

你好
大家好

##a是指追加，在原有的你好的基础上追加大家好的内容

readlines()方法读取文件全部内容，放回一个列表，每行数据是列表中的一个元素

实例13：

#readlines按行全部读取文件数据，返回一个文件数据列表，每一行是列表的一个元素

f = open("test.txt","r",encoding="utf-8")
data = f.readlines()
print(data)
print("-----------")
i = 1
for line in data:
    print("第{}行：{}".format(i,line),end="")
    i += 1
f.close()

结果：

['你好\n', '大家好']
-----------
第1行：你好
第2行：大家好

readline()方法按行读取文件数据

实例14：

#readline

f = open("test.txt","r",encoding="utf-8")
line1 = f.readline()
print(line1,end="")
line2 = f.readline()
print(line2,end="")
#line3 = f.readline()
#print(line3,end="")
f.close()

结果：

1
2

你好
大家好

writelines(字符串序列)将一个字符串序列（如字符串列表等）的元素写入到文件

实例15：

#writelines向文件写入一个字符串序列

f = open("test.txt","w",encoding="utf-8")
f.writelines(["张三\n","李四\n","王五\n"])
f.close()

结果：

张三
李四
王五

##以上为文件中内容

os.rename(oldname,newname)文件重命名
os.remove(filepath)删除文件
安全的打开关闭文件的方式（自动调用close方法）：

实例16：

1
2
3

# 用with open as f的语句
with open("d://test.txt","w") as f:
    f.write('hello python')

实例16：

import os
 
# 重命名文件test1.txt到test2.txt。
os.rename( "test.txt", "test2.txt" )

import os
 
# 删除一个已经存在的文件test2.txt
os.remove("test2.txt")

os.mkdir(path) 创建文件夹
os.getcwd()获取程序运行的当前目录
os.listdir(path)删除获取指定目录下的文件列表
os.rmdir(path)删除空文件夹
shutil.rmtree(path)删除非空文件夹
os.chdir(path)切换目录

import os
import shutil

os.mkdir("d://testdir123")
print(os.getcwd())
print(os.listdir("d://"))
os.rmdir("d://testdir123")

shutil.rmtree("d://testdir123")

path = os.getcwd() #程序运行的当前路径
print(path)
os.chdir("../") #切换到上一级目录
path = os.getcwd()
print(path)
os.chdir("d://") #切换到上一级目录
path = os.getcwd()
print(path)

JSON格式文件操作

引入json模块：import json
dumps(python_data):将Python数据转换为JSON编码的字符串
loads(json_data): 将json编码的字符串转换为python的数据结构

实例17：

import json
#dumps和loads

json_dict = {"name":"zhangsan","age":20,"language":["python","java"],"study":{"AI":"python","bigdata":"hadoop"},"if_vip":True}
'''
json_str = json.dumps(json_dict)
print(json_str)
print(type(json_str))
python_data = json.loads(json_str)
print(python_data)
print(type(python_data))

结果：

{"name": "zhangsan", "age": 20, "language": ["python", "java"], "study": {"AI": "python", "bigdata": "hadoop"}, "if_vip": true}
<class 'str'>
{'name': 'zhangsan', 'age': 20, 'language': ['python', 'java'], 'study': {'AI': 'python', 'bigdata': 'hadoop'}, 'if_vip': True}
<class 'dict'>

dump(python_data,file):将python数据转换为JSON编码的字符串，并写入文件
load(json_file):从JSON数据文件中读取数据，并将json编码的字符串转换为python的数据结构
python数据类型与JSON类型对比

实例18：

#dump和load
with open("d://user_info.json","w") as f: #文件操作完自动调用close方法关闭

    json.dump(json_dict,f)

with open("d://user_info.json","r") as f:
    user_info_data = json.load(f)
    print(user_info_data)
    print(type(user_info_data))

结果：

1 2	{'name': 'zhangsan', 'age': 20, 'language': ['python', 'java'], 'study': {'AI': 'python', 'bigdata': 'hadoop'}, 'if_vip': True} <class 'dict'>

CSV格式文件操作

链接：csv操作

csv格式文件默认以逗号分隔
引入csv模块：import csv
writerow([row_data])一次写入一行数据
writerows([[row_data],[row_data],···])一次写入多行数据

实例19：

##csv文件操作
#向csv文件写数据

datas = [["nam'''e","age"],["张三",20],["lisi",30]] #第一个列表是表示csv文件的标题
with open("d://user_info_csv.csv","w",newline="",encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.writer(f)
    for row in datas:
# #一次写入一行
        writer.writerow(row)
# #一次写入多行
        writer.writerows(datas)

reader(file_object)根据打开的文件对象返回一个可迭代reader对象
可以使用next(reader)遍历reader对象，获取每一行数据

实例19：

#从csv文件读数据

with open("d://user_info_csv.csv","r",newline="",encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.reader(f) #reader可迭代对象
    header = next(reader) #读一行数据
    print(header)
    print("------------")
    for row in reader:
        print(row)
        print(row[0])
        print(row[1])

结果：

["nam'''e", 'age']
------------
["nam'''e", 'age']
nam'''e
age
['张三', '20']
张三
20
['lisi', '30']
lisi
30
['张三', '20']
张三
20
["nam'''e", 'age']
nam'''e
age
['张三', '20']
张三
20
['lisi', '30']
lisi
30
['lisi', '30']
lisi
30
["nam'''e", 'age']
nam'''e
age
['张三', '20']
张三
20
['lisi', '30']
lisi
30

DictWrite和DictReader对象处理Python字典类型的数据

实例20：

header = ["name","age"]
rows = [{"name":"zhangsan","age":20},{"name":"lisi","age":30},{"name":"wangwu","age":18}]

with open("d://user_info_csv_dict.csv","w",newline="",encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.DictWriter(f,header)
    writer.writeheader()
    writer.writerows(rows)

with open("d://user_info_csv_dict.csv","r",newline="",encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        print(row)
        print("name:{},age:{}".format(row["name"],row["age"]))

结果：

OrderedDict([('name', 'zhangsan'), ('age', '20')])
name:zhangsan,age:20
OrderedDict([('name', 'lisi'), ('age', '30')])
name:lisi,age:30
OrderedDict([('name', 'wangwu'), ('age', '18')])
name:wangwu,age:18

面向对象编程

链接：面对对象编程

类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
数据成员：类变量或者实例变量, 用于处理类及其实例对象的相关的数据。
方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。
实例变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。
继承：即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟”是一个（is-a）”关系（例图，Dog是一个Animal）。
实例化：创建一个类的实例，类的具体对象。
方法：类中定义的函数。
对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。
类与对象的关系：类相当于创建对象的模板，根据类可以创建多个对象
类的构成：类的名称、类的属性、类的方法
类的定义

实例21：

####
class 类名：
    def 方法名(self,[,参数列表])
####

#定义类
class Dog:
	def eat(self):
		print("小狗正在啃骨头...")
	def drink(self):
		print("小狗正在喝水...")

类的命名规则按照“大驼峰”，首字母大写
定义的方法默认要传入一个self参数，表示自己，self参数必须是第一个参数
创建对象：对象变量名 = 类名()

实例22：

#定义类
class Dog:
    name = 'petter'
    def eat(self):
        print("小狗正在啃骨头...")
    def drink(self):
        print("小狗正在喝水...")
#创建对象
wang_cai = Dog()
print(id(wang_cai))
wang_cai.eat()
wang_cai.drink()


a_fu = Dog()
# id([object])返回对象的内存地址
print(id(a_fu))
a_fu.eat()
a_fu.drink()
print(a_fu.name)

结果：

1379489803568
小狗正在啃骨头...
小狗正在喝水...
1379489740056
小狗正在啃骨头...
小狗正在喝水...
petter