标准库和第三方库第一手资料：

在线： 官方文档（https://docs.python.org/）

离线：交互式解释器（dir()、help()函数），IPython（tab键提示、?、??）

一、             日期和时间（https://docs.python.org/3/library/datetime.html）

datetime模块

date类-实例属性：

year

month

day

time类-实例属性：

hour

minute

second

microsecond

datetime类

date()实例方法->date对象

time()实例方法->time对象

now()类方法->datetime对象

strftime(str_format)实例方法->(datetime->str)

Y：4位年份

y：后2位年份

m：月份

d：日（月内第几天）

H：小时（24小时制）

I：小时（12小时制）

M：分钟

S：秒

f：微秒

strptime(dt_str, str_format)类方法->(str->datetime)

timedelta类(时间差，两个datetime对象 相减 得到 timedelta对象)

days属性

seconds属性

microseconds属性

total_seconds()方法

from datetime import  datetime, timedelta dt_begin = datetime.now() for i in range(10 ** 8): temp = 3.2 / 2.3 dt_end = datetime.now() dt_diff = dt_end - dt_begin print('花费 {0.seconds} 秒, {0.microseconds} 毫秒'.format(dt_diff))

time()：时间戳（1970.01.01 00:00:00到现在经过的秒）

sleep(seconds)：延时

calendar

setfirstweekday(weekday)，设置每周的起始日期码。0（星期一）到6（星期日）。

calendar(year,w=2,l=1,c=6)：返回一个多行字符串格式的year年年历。

3个月一行，间隔距离为c。

每日宽度间隔为w字符。

每行长度为21* W+18+2* C。

l是每星期行数。

isleap(year)：判断闰年

weekday(year, month, day) ：返回给定日期的星期日期码

monthrange(year, month)：返回给定月份的日期范围（元组：(第一天的星期日期码，月天数））

二、             数据格式

JSON：JavaScript对象表示法。（json在Python中叫做dict，在JS中叫做json）。

Json字符串（str_obj）：所有的字符串只能用双引号（"）不能用单引号（'）。

Json字符串必须要有内容（len(str_obj) > 0），不能是空字符串（''）

json

load(fp):文件对象->python内置对象

loads(str_obj):str->python内置对象（js：JSON.parse(str_obj)）

object_pairs_hook,，控制数据如何转换，是一个继承自字典dict的类

dump(obj, fp):python内置对象->文件对象

dumps(obj):python内置对象->str（js: JSON.stringify(obj, null, 4)）

ensure_ascii: （默认值：True，会将CJK字符转成Unicode嘛，以符合ASCII规范）。设置为False，可保证原样输出。

indent：（默认值：None，将会没有缩进和多余的空白输出，全部挤到一行。）。调试中，一般设置为4，和Python中风格一致。正式环境（比如web后端输出），不需要缩进。

csv

writer(wfp) (写入器) wfp: 可写的文件对象(open: newline)

writerow(list_obj)

writerows(2d_list_obj)

reader(rfp) (读取器) rfp: 可读的文件对象

pickle

dump(obj, wfp):（obj -> wfp），无返回值

dumps(obj):（obj -> bytes），返回值bytes类型

load(rfp):（rfp -> obj），返回值为obj，打开的必须是Python的pickle生成的文件。

loads(bytes_obj):（bytes -> obj），返回值为obj，加载的必须是Python的pickle的字节串，可以是dumps()方法生成的，也可以是从dump()方法生成的文件中以二进制方式读取的。

说明：

obj为Python内置类型（list、dict、str等）对象

wfp为可写的文件对象

rfp为可读的文件对象

bytes为二进制字符串（字节串）

三、             系统调用

os

getenv()：获取环境变量

putenv()：设置环境变量

environ 从系统启动时开始加载的环境变量（数据共享），dict兼容类型，可修改。

注意： os._Environ中有一个字典，字典中存储了环境变量，在Python进程启动时，就会获取系统中的环境变量，放入其中。

system()：系统调用，需要传递一个必须的参数，字符串类型。

sep：目录分隔符（Windows： \， Linux和Max OS X： /）

linesep：行结束符（行分隔符）

sys

argv：命令行参数

path： Python中import时的搜索路径，list类型，可修改

modules：Python中已经加载了的模块，dict类型，可修改

stdin/stdout/stderr：标准 输入、（正常）输出、错误输出

platform

platform()：平台

version()：内核版本

architecture()：CPU架构

machine()：操作系统类型（I386,AMD64）。

node()：本机网络名

processor()：处理器信息

system()：系统（Windows）

uname():汇总信息

python_version()：Python版本

补充：

第三方-日期时间操作库：python-dateutil

安装：

pip install python-dateutil

解析时间：

import dateutil.parser as dt_parser dt_str = '2018-08-09 12:23:34' dt = dt_parser.parse(dt_str)

第三方-数据操作库：pandas

安装：

pip install pandas

解析时间：

import pandas as pd csv_path = r'C:\User\XYZ\abc.csv' df = pd.read_csv(csv_path)

标准库-读取json到有序字典：

import json from collections import OrderedDict dict_obj = json.loads(str_data, object_pairs_hook=OrderedDict)

Json扩展应用（豆瓣标签爬虫）：

# -*- coding: utf-8 -*- import json import requests resp = requests.get('https://movie.douban.com/j/search_tags?type=movie&source=') if resp.ok: try: data = json.loads(resp.text) except Exception as e: print(e) else: print(data) else: print('请求失败')

bytes与str转换：

bytes_obj. decode(encoding='utf-8', errors='strict')

bytes.decode()参数：

encoding：指明字节串是以哪种编码保存的。默认值为'utf-8'。

errors：如果出错了，如何处理。可能的值为'strict'（严格处理，引发异常）、'ignore'（忽略，程序继续）、'replace'（替换，程序继续）。默认值为'strict'。

str.encode(=, ='strict')

encoding：指定了转成哪种编码。默认值为'utf-8'。

errors：如果出错了，如何处理。默认值为'strict'。

chardet：第三方库，专用于编码判断，使用步骤如下：

1. 以二进制方式读取文件，得到字节串
2. 调用chardet.detect()方法，参数为上一步得到的字节串。
3. 识别结果为字典类型，有一个名为'encoding'，就是识别到的编码。但是，有可能判断失败，所以需要判断结果是否有效。

chardet示例代码

# -*- coding: utf-8 -*- # 模块倒入 try: import chardet except ImportError: # 如果导入第三方库出错，一般是未安装 # 调用pip安装 import os os.system('pip install chardet') # 安装完成后重新导入 import chardet # 要判断编码的内容 bys = b'hehe' # 判断编码 det = chardet.detect(bys) # 获取编码 encoding = 'None' # 可能检测失败，需要判断 if isinstance(det, dict) and 'encoding' in det: encoding = det['encoding'] # 如果获取到了编码 if bool(encoding): # TODO：得到编码后做的事，以下是示例 # 就算正确得到了编码，也要防止存在不可解码的字符 # 所以需要设置errors参数值为'ignore'或'replace'，一般用前者 str_obj = bys.decode(encoding, errors='ignore') print(str_obj) # TODO: 对字符串操作 pass else: print('编码检测失败，请手动处理')