操作系统接口

os 模块提供了许多与操作系统交互的函数:

>>>
>>> import os
>>> os.getcwd()      # Return the current working directory
'C:\\Python37'
>>> os.chdir('/server/accesslogs')   # Change current working directory
>>> os.system('mkdir today')   # Run the command mkdir in the system shell
0

 

一定要使用 import os 而不是 from os import * 。这将避免内建的 open() 函数被 os.open() 隐式替换掉，它们的使用方式大不相同。

内置的 dir() 和 help() 函数可用作交互式辅助工具，用于处理大型模块，如 os:

>>>
>>> import os
>>> dir(os)
<returns a list of all module functions>
>>> help(os)
<returns an extensive manual page created from the module's docstrings>

 

对于日常文件和目录管理任务， shutil 模块提供了更易于使用的更高级别的接口:

>>>
>>> import shutil
>>> shutil.copyfile('data.db', 'archive.db')
'archive.db'
>>> shutil.move('/build/executables', 'installdir')
'installdir'

 

文件通配符

glob 模块提供了一个在目录中使用通配符搜索创建文件列表的函数:

>>>
>>> import glob
>>> glob.glob('*.py')
['primes.py', 'random.py', 'quote.py']

 

命令行参数

通用实用程序脚本通常需要处理命令行参数。这些参数作为列表存储在 sys 模块的 argv 属性中。例如，以下输出来自在命令行运行 python demo.py one two three

>>>
>>> import sys
>>> print(sys.argv)
['demo.py', 'one', 'two', 'three']

 

getopt 模块使用Unix getopt() 函数的约定来处理 sys.argv 。 argparse 模块提供了更强大，更灵活的命令行参数处理。

错误输出重定向和程序终止

sys 模块还具有 stdin ， stdout 和 stderr 的属性。后者对于发出警告和错误消息非常有用，即使在 stdout 被重定向后也可以看到它们:

>>>
>>> sys.stderr.write('Warning, log file not found starting a new one\n')
Warning, log file not found starting a new one

 

终止脚本的最直接方法是使用 sys.exit() 。

字符串模式匹配

re 模块为高级字符串处理提供正则表达式工具。对于复杂的匹配和操作，正则表达式提供简洁，优化的解决方案:

>>>
>>> import re
>>> re.findall(r'\bf[a-z]*', 'which foot or hand fell fastest')
['foot', 'fell', 'fastest']
>>> re.sub(r'(\b[a-z]+) \1', r'\1', 'cat in the the hat')
'cat in the hat'

 

当只需要简单的功能时，首选字符串方法因为它们更容易阅读和调试:

>>>
>>> 'tea for too'.replace('too', 'two')
'tea for two'

 

数学

math 模块提供对浮点数学的底层C库函数的访问:

>>>
>>> import math
>>> math.cos(math.pi / 4)
0.70710678118654757
>>> math.log(1024, 2)
10.0

 

random 模块提供了进行随机选择的工具:

>>>
>>> import random
>>> random.choice(['apple', 'pear', 'banana'])
'apple'
>>> random.sample(range(100), 10)   # sampling without replacement
[30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]
>>> random.random()    # random float
0.17970987693706186
>>> random.randrange(6)    # random integer chosen from range(6)
4

 

statistics 模块计算数值数据的基本统计属性（均值，中位数，方差等）:

>>>
>>> import statistics
>>> data = [2.75, 1.75, 1.25, 0.25, 0.5, 1.25, 3.5]
>>> statistics.mean(data)
1.6071428571428572
>>> statistics.