15 Python模块

本篇是 Python 系列教程第 15 篇，更多内容敬请访问我的 Python 合集

一个模块其实就是一个文件（以.py结尾）。使用模块的好处是便于维护和重用代码。
要创建一个模块，只需编写一个新的文本文件，生存为 .py 扩展名。
1 引入模块

1.1 导入整个模块

1. import mymodule
2. mymodule.some_function()

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1.2 导入特定的函数或类

1. from mymodule import some_function
2. some_function()

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1.3 导入所有内容

1. from mymodule import *
2. some_function()  # 直接调用函数，无需模块前缀

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1.4 使用别名

1. import mymodule as mm
2. mm.some_function()

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2 常用模块

Python 的标准库非常庞大，提供了大量的内置模块来支持各种编程任务。这里枚举了一些常用的模块及其重要用途：
2.1 标准库模块

2.1.1 os

操纵体系干系功能，如读取环境变量、改变目录等。

1. import os
2. print(os.getcwd())  # 获取当前工作目录

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2.1.2 sys

体系特定的一些变量和函数，如获取命令行参数、退出程序等。

1. import sys
2. print(sys.argv)  # 获取命令行参数

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2.1.3 math

数学函数，如平方根、对数等。

1. import math
2. print(math.sqrt(16))  # 计算平方根

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2.1.4 random

生成随机数。

1. import random
2. print(random.randint(1, 100))  # 生成一个1到100之间的随机整数

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2.1.5 datetime

日期和时间操纵。

1. from datetime import datetime
2. print(datetime.now())  # 获取当前日期和时间

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2.1.6 re

正则表达式支持。

1. import re
2. pattern = r'\d+'
3. result = re.findall(pattern, '123 abc 456')
4. print(result)  # 输出所有匹配数字的字符串

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2.1.7 json

JSON 编码和解码。

1. import json
2. data = {'name': 'John', 'age': 30}
3. json_str = json.dumps(data)
4. print(json_str)  # 将字典转换为 JSON 字符串

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2.1.8 collections

高级容器范例，如 defaultdict, Counter, deque 等。

1. from collections import defaultdict
2. d = defaultdict(int)
3. d['a'] += 1
4. print(d['a'])  # 输出: 1

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2.1.9 itertools

迭代工具，提供了高效的循环迭代器。

1. import itertools
2. for x in itertools.count(start=1):
3.     print(x)
4.     if x > 10:
5.         break  # 无限计数，直到超过10

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2.1.10 functools

高阶函数工具，如装饰器、偏函数等。

1. from functools import lru_cache
2. @lru_cache(maxsize=None)
3. def fib(n):
4.     if n < 2:
5.         return n
6.     return fib(n-1) + fib(n-2)
7. print(fib(10))  # 计算斐波那契数列第10项

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2.1.11 pathlib

用于处理路径的现代接口。

1. from pathlib import Path
2. p = Path('/etc') / 'passwd'
3. print(p)  # 输出: /etc/passwd

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12. argparse

解析命令行参数和选项。

1. import argparse
2. parser = argparse.ArgumentParser()
3. parser.add_argument("--input", help="input file")
4. args = parser.parse_args()
5. print(args.input)

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2.2 第三方模块

除了标准库之外，另有许多第三方模块可以安装和使用，例如：

• NumPy - 数值盘算。
  
• Pandas - 数据分析。
  
• Matplotlib - 数据可视化。
  
• Requests - 发送 HTTP 哀求。
  
• Flask - Web 开发框架。
  
• SQLAlchemy - 数据库抽象层。
  

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