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1、掌握time、random库的常用用法。
2、了解collection库，掌握Counter、namedtuple、deque函数的含义和用法。
3、了解itertools库，掌握enumarate、zip、product等函数的含义和用法。

Python自身提供了比较丰富的生态，拿来即用，可极大的提高开发效率。

一、time库

Python处理时间的标准库

1、获取现在时间

• time.localtime()：本地时间
• time.gmtime()：UTC世界统一时间
  北京时间比世界统一时间早8个小时

import time

t_local = time.localtime()
t_UTC = time.gmtime()
print("t_local: ", t_local)     # 本地时间
print("t_UTC: ", t_UTC)         # UTC统一时间

print(time.ctime())                  # 返回本地时间的字符串

"""
t_local:  time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=2, tm_mday=8, tm_hour=12, tm_min=9, tm_sec=9, tm_wday=5, tm_yday=39, tm_isdst=0)
t_UTC:  time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=2, tm_mday=8, tm_hour=4, tm_min=9, tm_sec=9, tm_wday=5, tm_yday=39, tm_isdst=0)
Sat Feb  8 12:09:09 2020
"""

2、时间戳与计时器

• time.time()：返回自纪元以来的秒数，记录sleep
• time.perf_counter()：随意选取一个时间点，记录现在时间到该时间点的间隔秒数，记录sleep

• time.process_time()：随意选取一个时间点，记录现在时间到该时间点的间隔秒数，不记录sleep

  3、格式化

  time.strftime：自定义格式化输出

import time

t_local = time.localtime()
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%m:%S", t_local))

"""
2020-02-08 12:16:51
"""

4、休眠

time.sleep(m)：休眠m秒

二、random库

随机数在计算机应用中十分常见，Python通过random库提供各种伪随机数，基本可以用于除加密解密算法外的大多数工程应用

1、随机种子——seed(a=None)

• 相同种子会产生相同的随机数

• 如果不设置随机种子，以系统当前时间为默认值

  2、产生随机整数

• (1) randlint(a, b)：产生[a, b]之间的随机整数
• (2) randrange(a)：产生[0, a)之间的随机整数

• (3) randrange(a, b, step)：产生[a,b)之间以step为步长的随机整数

  3、产生随机浮点数

• (1) random()：产生[0.0, 1.0]之间的随机浮点数
• (2) uniform(a, b)：产生[a, b]之间的随机浮点数

from random import *
numbers = [uniform(2.1, 3.5) for i in range(10)]
print(numbers)
"""
[2.1929577529017896, 2.1924724048023942, 2.774429454086627,
 2.8437011579509877, 2.124246843787783, 3.28800355840583,
 2.1034517877154464, 2.1154575533581137, 2.1230887166888635, 3.209706038847072]
"""

4、序列用函数

• choice(seq)——从序列类型中随机返回一个元素

choice(['win', 'lose', 'draw'])
choice("python")

• choice(seq.weights = None,k)——对序列类型进行k次重复采样，可设置权重

from random import *
print(choices(['win', 'lose', 'draw'], [4, 4, 2], k=10))
"""
['draw', 'lose', 'lose', 'win', 'draw',
 'draw', 'lose', 'lose', 'win', 'win']
"""

• shuffle(seq)——将序列类型中元素随机排列，返回打乱后的序列

• sample(pop, k)——从pop类型中随机选取k个元素，以列表类型返回

  5、概率分布——以高斯分布为例

  gauss(mean, std)：生产一个符合高斯分布的随机数

import matplotlib.pyplot as plt
from random import *
res = [gauss(0, 1) for i in range(10000)]
plt.hist(res, bins=1000)
plt.show()

三、collections库——容器数据类型

1、namedtuple——具名元组

collections.namedtuple(typename, filed_name, *, rename=False, defaults=None, module=None)

• typename是元组名字，field_names是域名

import collections

Point = collections.namedtuple("Point", ["x", "y"])
p = Point(1, y=2)  # Point(x=1, y=2)
# 可以调用属性
print(p.x)
print(p.y)
# 有元组的属性
print(p[0])
print(p[1])
x, y = p
print(x, y)
# 确实是元组的子类
print(isinstance(p, tuple)) # True

模拟扑克牌

2、Counter——计数器工具

• 是字典的一个子类 # isinstance(Counter(), dict) #True
  ```python
  from collections import Counter
  s = "牛奶奶找刘奶奶买牛奶"
  colors = [‘red‘, ‘blue‘, ‘red‘, ‘green‘, ‘blue‘, ‘blue‘]
  cat_str = Counter(s)
  cat_color = Counter(colors)
  print(cat_str)
  print(cat_color)

"""
Counter({‘奶‘: 5, ‘牛‘: 2, ‘找‘: 1, ‘刘‘: 1, ‘买‘: 1})
Counter({‘blue‘: 3, ‘red‘: 2, ‘green‘: 1})
"""

• 最常见的统计——most_common(n)：提供n个频率最高的元素和计算

print(cat_color.most_common(2)) # [('blue', 3), ('red', 2)]

• 元素展开——elements()

print(list(cat_str.elements()))
# ['牛', '牛', '奶', '奶', '奶', '奶', '奶', '找', '刘', '买']

• 其他的一些加减操作

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

3、双向队列——deque

列表访问数据非常快速，插入和删除非常慢——通过移动元素位置来实现，特别是insert(0, v)和pop(0)，在列表开始进行的插入和删除操作
双向列表可以方便的在队列两边搞笑、快速的增加和删除元素

from collections import deque
d = deque('cde')
d.append("f")   # 在右端添加
d.appendleft("g")   # 在左端添加

print(d)  # deque(['g', 'c', 'd', 'e', 'f'])

d.pop() # 右端删除
d.popleft() # 左端删除
print(d)    # deque(['c', 'd', 'e'])

"""
Counter({'奶': 5, '牛': 2, '找': 1, '刘': 1, '买': 1})
Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})
"""

其他用法参照官网

四、Itertools库——迭代器

1、排列组合迭代器

• (1)product——笛卡尔积

import itertools

for i in itertools.product('ABC', '01'):
    print(i)
for i in itertools.product('ABC', repeat=3):
    print(i)
"""
('A', '0')
('A', '1')
('B', '0')
('B', '1')
('C', '0')
('C', '1')

('A', 'A', 'A')
('A', 'A', 'B')
('A', 'A', 'C')
('A', 'B', 'A')
('A', 'B', 'B')
('A', 'B', 'C')
('A', 'C', 'A')
('A', 'C', 'B')
('A', 'C', 'C')
('B', 'A', 'A')
('B', 'A', 'B')
('B', 'A', 'C')
('B', 'B', 'A')
('B', 'B', 'B')
('B', 'B', 'C')
('B', 'C', 'A')
('B', 'C', 'B')
('B', 'C', 'C')
('C', 'A', 'A')
('C', 'A', 'B')
('C', 'A', 'C')
('C', 'B', 'A')
('C', 'B', 'B')
('C', 'B', 'C')
('C', 'C', 'A')
('C', 'C', 'B')
('C', 'C', 'C')

"""
- (3)combinations——组合
- (4) combinations_with_replacement——元素可重复组合

• (2)permutations——排列

  2、拉链

• (1)zip——短拉链：相同位置上的元素组合在一起

import itertools

for i in zip("ABC", "012", "xyz"):
    print(i)
"""
('A', '0', 'x')
('B', '1', 'y')
('C', '2', 'z')
"""
# 长度不一致是，执行到最短的对象处就停止
for i in zip("ABC", "012345"):
    print(i)
"""
('A', '0')
('B', '1')
('C', '2')
"""

• (2) zip_longest——长拉链：长度不一时，执行到最长的对象处，就停止，缺省元素用None或指定字符代替

import itertools

for i in itertools.zip_longest("ABC", "012345"):
    print(i)
"""
('A', '0')
('B', '1')
('C', '2')
(None, '3')
(None, '4')
(None, '5')
"""
for i in itertools.zip_longest("ABC", "012345", fillvalue="?"):
    print(i)
"""
('A', '0')
('B', '1')
('C', '2')
('?', '3')
('?', '4')
('?', '5')
"""

3、无穷迭代器

• (1) count(start=0, step=1)——计数：创建一个迭代器，从start值开始，返回均匀间隔的值
• (2) cycle(iterable)——循环：创建一个迭代器，返回iterable中所有元素，无限重复

• (3) repeat(object, times)——重复：创建一个迭代器，不断重复object，除非设定参数times，否则将无限重复

  4、其他

• (1) chain(iterable)——锁链：把一组迭代对象串联起来，形成一个更大的迭代器

import itertools

for i in itertools.chain("ABC", "012"):
    print(i)
"""
A
B
C
0
1
2
"""

• (2) enumerate(iterable, start=0)——枚举(Python内置)：产生由两个元素组成的元组，结构是(index, item),其中index从start开始，item从iterable中取
  ```python
  import itertools

for i in enumerate("Python", start=1):
print(i)
"""
(1, ‘P‘)
(2, ‘y‘)
(3, ‘t‘)
(4, ‘h‘)
(5, ‘o‘)
(6, ‘n‘)
"""

• (3)groupby(iterable, key=None)——分组：创建一个迭代器，按照key指定的方式，返回iterable中连续的键和值。一般来说需要预先对数据进行排序，key为None默认把连续重复元素分组

import itertools

animal = ['duck', 'eagle', 'rat', 'giraffe', 'bear', 'bat', 'dolphin', 'shark', 'lion']
# 按照长度进行排序
animal.sort(key=len)
print(animal)
"""
['rat', 'bat', 'duck', 'bear', 'lion', 'eagle', 'shark', 'giraffe', 'dolphin']
"""
for key, group in itertools.groupby(animal, key=len):
    print(key, list(group))
"""
3 ['rat', 'bat']
4 ['duck', 'bear', 'lion']
5 ['eagle', 'shark']
7 ['giraffe', 'dolphin']
"""
# 按照首字母大小排序

animal.sort(key=lambda x: x[0])
print(animal)
"""
['bat', 'bear', 'duck', 'dolphin', 'eagle', 'giraffe', 'lion', 'rat', 'shark']
"""
for key, group in itertools.groupby(animal, key=lambda x: x[0]):
    print(key, list(group))
"""
b ['bat', 'bear']
d ['duck', 'dolphin']
e ['eagle']
g ['giraffe']
l ['lion']
r ['rat']
s ['shark']
"""

06-Python之标准库

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lyszyl/p/12285957.html