Python基础-22经常使用内置模块

22. 经常使用内置模块

22.1 random模块

    随机数据能够用于数学、测试、安全、算法等领域中。内置random模块，可用于生成伪随机数。

真正意义上的随机数或随机事件是在某次产生过程当中是按照实验过程当中表现的分布几率随机产生的，其结果是不可预测的，不可见的。而计算机中的随机函数是按必定的算法模拟产生，对于正常随机而言，会出现某个事件出现屡次的状况。而伪随机，是在事件触发前设定好，各个事件各发生一次，仅顺序不一样而已。

    在使用random模块前，须要导入其模块，用法以下所示：

import random

22.1.1 random

random() - 用于生成0~1的随机符点数，若用n表示随机生成的数，则0<=n<1.0

    示例用法以下所示：

>>> import random
>>> random.random()
0.8907589330748479
>>> [round(random.random(),2) for i in range(10)]
[0.83, 0.83, 0.73, 0.53, 0.67, 0.39, 0.23, 0.57, 0.4, 0.39]

22.1.2 randint

randint(start,end):用于生成指定范围内的整数，start为起始数字范围，end为结束数字范围，若用n表示随机生成的数，则start<=n<=end

    示例用法以下所示：

>>> random.randint(1,20)
16
>>> [random.randint(1,20) for i in range(10)]
[15, 3, 13, 17, 12, 5, 14, 9, 15, 17]

22.1.3 randrange

randrange([start],stop,[step]):按指定步长生成随机数，与range相似，若start未指定，默认人0开始，step可为正，也能够为负

    示例用法以下所示：

>>> [random.randrange(20) for i in range(20)]
[1, 9, 4, 11, 8, 10, 12, 6, 3, 16, 4, 10, 16, 19, 13, 0, 18, 2, 8, 1]
>>> [random.randrange(30,20,-2) for i in range(20)]
[28, 30, 28, 28, 30, 28, 28, 26, 26, 26, 30, 28, 22, 28, 28, 24, 30, 30, 28, 22]
>>> [random.randrange(20,30,2) for i in range(20)]
[24, 20, 26, 28, 22, 22, 26, 22, 20, 28, 20, 24, 22, 28, 28, 28, 22, 22, 20, 26]

22.1.4 choice&choices

choice(seq)：从非空序列seq中随机选择一个元素，seq须要可为字符串、列表和元组

choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)：从population中进行k次随机选择，每次选取一个元素（可能会出现同一个元素被屡次选中的状况）

• weights：相对权重值，population中有几个元素就要有相对应的权重值，
• cum_weights：累计权重值，如相对权重值为[1,2,3,5]，则累计权重值为[1,3,6,11]

    示例用法以下所示：

>>> random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
1
>>> random.choice((1,2,3,4,5,6,7,8,9,0))
9
>>> random.choice("abcdefgh")
'b'
>>> temp=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]
>>> random.choices(temp,k=10)
[6, 0, 6, 7, 2, 5, 4, 4, 3, 5]
>>> random.choices(temp,weights=temp,k=10)
[8, 9, 8, 3, 2, 8, 5, 9, 9, 6]   # 9的相对权重为最大，通过屡次选择后，被选中的几率也越大
>>> random.choices(temp,weights=[2,2,2,2,2,2,2,2,2,2],k=10)
[8, 1, 5, 4, 4, 8, 4, 5, 2, 1]
>>> random.choices(temp,cum_weights=[2,2,2,2,2,2,2,2,2,2],k=10)
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

22.1.5 sample

sample(population, k):从population选择k个元素并组成新的序列，经常使用于不重复的随机抽样。与choics的不一样之处在于choices是选择k次，而sample是选取k个元素。
k不能大于population的元素个数

    示例用法以下所示：

>>> temp=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]
>>> random.sample(temp,3)
[5, 9, 2]
>>> random.sample(temp,3)
[6, 5, 7]
>>> random.sample(range(1,100),3)
[94, 96, 62]

22.1.6 shuffle

shuffle(x, random=None):经常使用于打乱列表中的元素，仅适用于可变序列。

    示例用法以下所示：

>>> temp=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]
>>> random.shuffle(temp)
>>> temp
[1, 8, 4, 7, 5, 9, 6, 3, 2, 0]

22.1.7 uniform

uniform(a, b):产生一个大小介于a_b或ba的随机浮点数。

>>> random.uniform(10,20)
12.92109250364504
>>> random.uniform(100,20)
61.262911331961085
>>> random.uniform(-100,20)
8.388580711375894
>>> random.uniform(-100,0)
-36.12620029902773

22.2 时间日期模块

22.2.1 时间模块

    Python内置的time模块能够读取系统的当前时间，方便处理时间相关的内容。

22.2.1.1 sleep函数

    若是须要在程序运行阶段，暂停一会程序，则可使用sleep函数，暂停的时间单位为秒，其使用方法也很是简单，以下所示：

>>> import time
>>> time.sleep(5)

22.2.1.2 time函数

    Unix纪元是编程中常常参考的时间，其时间为1970-01-01 00:00:00，也被称为世界协调时间（UTC），而time函数返回的值为当前系统时间与UTC之间的差值，称之为UNIX时间戳，单位为秒。以下所示：

>>> import time
>>> time.time()
1590306522.6944528

    UNIX时间戳能够用于测量代码的运行时间，以下所示：

import time
import random

def calcTimeDiff(func):
    def wrapper():
        startTime=time.time()
        func()
        endTime=time.time()
        print(f"程序共耗时{endTime-startTime} s")
    return wrapper


@calcTimeDiff
def testCode():
    res=[random.uniform(-1000,9999) for i in range(9999)]
    time.sleep(5)

if __name__ == '__main__':
    testCode()

输出结果以下所示：

程序共耗时5.011289596557617 s

22.2.1.3 localtime函数

    将时间戳转换为struct_time格式，若是传入参数为空，则取系统当前时间，示例以下所示：

>>> time.localtime()
time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=5, tm_mday=24, tm_hour=16, tm_min=11, tm_sec=9, tm_wday=6, tm_yday=145, tm_isdst=0)
>>> time.localtime(1590306522.6944528)
time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=5, tm_mday=24, tm_hour=15, tm_min=48, tm_sec=42, tm_wday=6, tm_yday=145, tm_isdst=0)

22.2.1.4 mktime函数

    将元组格式的转换为时间戳格式，以下所示：

>>> time.mktime(time.localtime())
1590308257.0
>>> time.mktime((2020, 5, 24, 16, 20, 38, 1, 48, 0))
1590308438.0

22.2.1.5 asctime函数

    将元组格式的时间转换为字符串格式，若是未传入参数，则默认调用time.localtime()，示例以下所示：

>>> time.asctime((2020, 5, 24, 16, 20, 38, 1, 48, 0))
'Tue May 24 16:20:38 2020'
>>> time.asctime()
'Sun May 24 16:23:04 2020'

22.2.1.6 strftime

    指导指定的字符串转换为指定格式的字符串，如未传入表示时间字符串参数，则调用time.localtime()，若是传入的参数不能表明时间或越办，则抛出异常。其定义格式以下所示：

strftime(format, p_tuple=None)

    示例以下所示：

>>> time.strftime("%Y-%m-%d")
'2020-05-24'
>>> time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime())
'2020-05-24'
>>> time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime())
'2020-05-24 16:28:48'

    常见的格式字符以下所示：

column	column
%a	本地星期名称简称
%A	本地星期名称全称
%b	本地月份简称
%B	本地月份全称
%d	显示对应的日期和星期
%Y	显示完整的年份，格式为YYYY
%m	显示完整的月份，格式为mm
%d	显示天数，格式为dd
%H	显示小时，24小时制
%M	显示分钟
%S	显示秒
%I	显示小时，12小时制
%j	显示当前天数在一年以内属于第几天
%p	显示am或pm
%U	显示当前星期在一年以内属于第几个星期
%w	显示一个星期中的第几天（0表明星期天）
%Z	显示本地的时区

22.2.2 datetime

    time经常使用于获取时间戳或程序暂停。若是须要更方便的处理日期，则使用内置模块datetime。

22.2.2.1 获取当前系统时间now方法

>>> from datetime import datetime
>>> datetime.now()
datetime.datetime(2020, 5, 24, 18, 16, 56, 582298)

    在调用now方法以后，返回一个datetime对象，表示当前的系统时间，包含年、月、日、时、分、秒、微秒等信息，经过如下下方式能够单独获取其值，以下所示：

>>> dt=datetime.now()
>>> dt.year,dt.month,dt.day
(2020, 5, 24)
>>> dt.hour,dt.minute,dt.second,dt.microsecond
(18, 19, 13, 437783)

22.2.2.2 转换时间戳为时间fromtimestamp

import time
>>> from datetime import datetime
>>> timeStamp=time.time()
>>> datetime.fromtimestamp(timeStamp)
datetime.datetime(2020, 5, 24, 18, 21, 53, 958894)

22.2.2.3 转换时间为时间戳timestamp

>>> dt=datetime.now()
>>> dt.timestamp()
1590316238.912804
>>> datetime.now().timestamp()
1590316265.052493

22.2.2.4 格式化日期strftime

    strftime将日期格式的日期按格式化要求转换为相应的字符串格式日期。这里的日期格式化与time模块的格式很是像，示例以下所示：

>>> datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
'2020-05-24 18:34:13.628337'
>>> dt=datetime(2020,5,24,18,35,20,123456)
>>> dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
'2020-05-24 18:35:20.123456'

%f:表示格式化微秒，须要注意与time模块的区别

22.2.2.5 格式化日期strptime

    strptime与strftime相反，是将字符串格式的日期按格式化要求转换为相应的日期格式的日期，注意，必须是日期格式的字符串才能转换。

>>> dt="2020-05-24 18:34:13.628337"
>>> datetime.strptime(dt,"%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
datetime.datetime(2020, 5, 24, 18, 34, 13, 628337)
>>> datetime.strptime("2020-05-24","%Y-%m-%d")
datetime.datetime(2020, 5, 24, 0, 0)
>>> datetime.strptime("18:44:20","%H:%M:%S")
datetime.datetime(1900, 1, 1, 18, 44, 20)

22.2.3 timedelta

    tiemdelta主要用于计算两个datetime对象的差值。一般只保留days、seconds、microseconds三个值

22.2.3.1 计算时间差

>>> from datetime import datetime
>>> from datetime import timedelta
>>> now=datetime.now()
>>> now
datetime.datetime(2020, 5, 24, 18, 53, 36, 859069)
>>> addDay=now+timedelta(days=1)
>>> addDay
datetime.datetime(2020, 5, 25, 18, 53, 36, 859069)
>>> subDay=now-timedelta(days=1)
>>> subDay
datetime.datetime(2020, 5, 23, 18, 53, 36, 859069)
>>> now+timedelta(days=-10)
datetime.datetime(2020, 5, 14, 18, 53, 36, 859069)

&esmp;   虽然timedelta提供计算时间差，但却没有提供计算月份的时间差，使用time模块来进行计算，以下所示：

>>> import time
>>> nowMonth=time.localtime()[1]
>>> nowMonth
5
>>> nowMonth-1 # 上一个月
4
>>> nowMonth+1 # 下一个月
6

22.2.3.2 获取时间差总数

>>> from datetime import datetime
>>> from datetime import timedelta
>>> import time
>>> timedelta(days=2,hours=2,minutes=60,microseconds=100000)
>>> timedelta(days=2,hours=2,minutes=60,microseconds=100000).days
2
>>> timedelta(days=2,hours=2,minutes=60,microseconds=100000).seconds
10800
>>> timedelta(days=2,hours=2,minutes=60,microseconds=100000).microseconds
100000
timedelta(days=2,hours=2,minutes=60,microseconds=100000).total_seconds()
>>> 183600.1
>>> timedelta(days=2,hours=2,minutes=60,microseconds=1000000).total_seconds()
183601.0
>>> startTime=datetime.now()
>>> startTime
datetime.datetime(2020, 5, 24, 19, 12, 0, 242072)
>>> endTime=datetime.now()
>>> endTime
datetime.datetime(2020, 5, 24, 19, 12, 34, 331050)
>>> (endTime-startTime).total_seconds()
34.088978
>>> (endTime-startTime).microseconds
88978

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