Python Package

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Python 常用包记录

python 自带包

内置函数

  • type(object) 返回对象的类型

  • isinstance(object,classinfo) 判断对象是否匹配类型，考虑继承关系

    • classinfo可以为元组形式isinstance(object,(str,int,list))，表示只要满足其中一个类型即可
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class A:
    pass

class B(A):
    pass

isinstance(A(), A)    # returns True
type(A()) == A        # returns True
isinstance(B(), A)    # returns True
type(B()) == A        # returns False

argparse

命令行参数解析

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import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-n', '--name', help='set name', type=str, default='unknow', required=False)
args = parser.parse_args()
print(args.name)

string

join

  • string.join(iterable) 将当前字符串作为分割符，将迭代列表元素进行分割后，组成新的字符串
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print(' '.join(['Python', 'is', 'a', 'fun', 'programming', 'language']))
# Output: Python is a fun programming language

format

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# 打印 hello world!
"{} {}!".format("hello", "world") # 直接按顺序占位
"{1} {0}!".format("world", "hello") # 通过下标占位
"{name1} {name2}".format(name1="hello", name2="world")  # 通过参数名占位
"{price:.2f} dollars!".format(price=2)  # 2.00 dollars! 参数名占位加指定格式

# 用 f/F string 可以实现用当前变量作为参数名占位格式化
name1 = "hello"; name2 = "world"
f"{name1} {name2}!"

strip

  • str.strip([chars])

删除字符串前后的指定字符序列，如果不传参数默认为空格和换行。

  • 传入的字符串会被看作是字符数组，每个字符都独立被用于删除操作
  • 字符数组的字符可能会被反复利用，直到没有可以删除的字符为止
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str = "123abcrunoob321"
print (str.strip( '12' ))  # 字符序列为 12
# 3abcrunoob3

datetime

datetime 包可以用于时间的各种计算，其中有几个关键类型：

  • date年月日等日期相关
  • time时分秒等时间相关
  • datetime年月日时分秒完整信息
  • timedelta两个date/time/datetime之间的差
  • timezone时区信息
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from datetime import datetime, timedelta, timezone

time1 = datetime.now(tz = timezone.utc)   # 创建 datetime，不传时区参数则默认系统时区
time1 += timedelta(days = 5)    # 可以调整时间
timeStr = tarTime.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")  # datetime 转字符串，默认系统时区
print(timeStr)  # 2022-01-05 09:19:52

# 字符串转 datetime，同时设定时区
time2 = datetime.strptime(timeStr, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").replace(tzinfo = timezone.utc)
time2 -= timedelta(minutes = 5)
print(time2)    # 2022-01-05 09:19:52

during = time1 - time2  # 计算差值，获得 timedelta 类型
print(during.total_seconds()) # 一定要用 total_seconds() 获取 float 绝对值，seconds 等都是获得自己范围内的值

print(time1 > time2)  # 可以直接用符号比较 datetime 对象

base64

base64 格式用 64 个可打印字符来表示二进制数据，操作过程输入输出都是 bytes 类型。

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import base64

base64_data = base64.b64encode(b'abc')
print(base64_data.decode())
origin_data = base64.b64decode(base64_data)
print(origin_data.decode())

inspect

代码反射相关

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# 打印当前代码文件及行数
print(f'{__file__} {inspect.currentframe().f_lineno}')

json

json 操作

  • str1 = json.dumps(obj) 对象转 json 字符串

  • obj1 = json.loads(str1) json 字符串转对象

  • 注意，python 的 set 类型无法兼容 json，会报错。如果必须使用，可以转为 List[str] 或 dict 替代。

logging

打印 log

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import logging

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.DEBUG)

LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
DATE_FORMAT = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
formatter = logging.Formatter(fmt=LOG_FORMAT, datefmt=DATE_FORMAT)

stream_handler = logging.StreamHandler(stream=sys.stdout)
stream_handler.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(stream_handler)

def testLog():
    logger.debug("debug log") # 2023-06-21 21:42:17 - DEBUG - debug log
    logger.info("info log")
    logger.exception(f"{e}")  # 打印 error 时，同时打印调用栈

testLog()

re

regex 正则表达式相关

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import re

date = "09/03/2022"
pattern = re.compile("(\d{2})\/(\d{2})\/(\d{4})")   # 编译出模式对象
match = pattern.match(date) # pattern 可多次 match，如果匹配则返回 match 对象；不匹配返回 None
print(match.groups()[0]) # 返回捕获的组

sys

系统相关

  • sys.path.insert(0, '/tmp') 将指定的路径加入到 path 中的最前面(第 0 个位置)

  • sys.argv 传递进程调用时传入的参数

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import sys

len(sys.argv) # 默认长度为 1，sys.argv[0] 中保存启动时的py文件名

type(sys.argv[1]) # 调用脚本时传入的参数从下标 1 开始，元素类型都是 str
  • exc_type, exc_value, exc_traceback = system.exc_info() 返回异常信息，包括异常类型、异常信息、调用栈

traceback

用于打印调用栈

  • traceback.print_stack() 打印调用栈

  • traceback.format_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback) 将异常信息转为字符串

thread

这个包比较特殊，是隐藏包，一般用threading代替。如果非要使用，可以import _thread as thread

threading

多线程相关高级功能

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import threading

lock = threading.Lock() # 创建一个互斥锁

lock.acquire()  # 获取锁

lock.release()  # 释放锁

启动线程

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import threading, time

def func(p1: int):
  while True:
    print(p1)
    time.sleep(1)

t1 = threading.Thread(target=func, args=(1,))
t2 = threading.Thread(target=func, args=(2,))

t1.start()
t2.start()

线程专用成员变量 threading.local()

有时，某个变量想要不同线程区分开，可以用下面方法实现。

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g_basic_var = threading.local() # 这个变量在所有线程都可见，但其内的成员变量只在一个线程中定义

g_basic_var.X = 1

def set_var(x: int):
  g_basic_var.X = x

def print_var():
  print(f"{g_basic_var.X}")

# 如果只有一个线程调用 print_var()，则输出默认值 1
# 如果第二个线程未调用 set_var 就调 print_var()，则报错：
# "exceptions.AttributeError:'thread._local' object has no attribute 'X'"
# 因为成员必须在每个线程中独立初始化，不同线程相互隔离

multiprocessing

多进程相关功能，与线程相比有更好的独立性，一个进程挂掉不影响别的进程，但无法共享变量和锁。

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# 创建进程
p = multiprocessing.Process(target=func, args=(1,))
p.start()

# 等待进程结束
p.join()

# 获取进程状态
p.is_alive()

# 终止进程
p.terminate()

# 获取进程 id
p.pid

# 获取进程名
p.name

启动进程

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import multiprocessing

def func(p1: int):
  while True:
    print(p1)
    time.sleep(1)

p1 = multiprocessing.Process(target=func, args=(1,))
p1.start()

p2 = multiprocessing.Process(target=func, args=(2,))
p2.start()

time

time.sleep(1) # second 进程挂起

uuid

生成 uuid

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from uuid import uuid4

print(uuid4())

第三方包

pyjwt

实现 jwt(JSON Web Token) 编解码

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import jwt

body = {'a': 'valueA'}  # 要保存的 kv 对象
secret = "123456"       # 秘钥
tokenStr = jwt.encode(body, secret, algorithm='HS256')
print("token is: " + tokenStr)  # 加密后的乱码

dictResult = jwt.decode(tokenStr, secret, algorithms=['HS256'])
print(dictResult.get('a'))  # valueA

pyyaml

操作 yaml 文件

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import yaml

yamlContent = 'key1: "value1"'
yamlDict = yaml.load(yamlContent)

pipdeptree

可以用命令查看 python 包的依赖关系

  • pipdeptree 显示依赖树

requests

简化 http 请求

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import requests

response = requests.get("https://www.baidu.com")
print(response.text)	# 返回的文本响应

bodyStr = "{\"content\": \"123\"}"
auth=('username', 'password')		# basic auth
headers={"Content-Type":"application/json"}
response = requests.post("https://xxx/xxx", data = bodyStr, headers = headers, auth = auth)

print(response.status_code)
responseDict = response.json()  # 将结果 json 转为级联 dict

pprint

打印嵌套对象。 pprint 只能用于一般测试，因为它无法把输出结果放到字符串中，在有 logger 时会使用不便，不过 logger 一般都有嵌套打印功能。

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from pprint import pprint

x = {'a': {'b': 'c'}}
pprint(x) # {'a': {'b': 'c'}}

pyflakes

提供基本的语法扫描功能

  • python -m file1.py file2.py ... 扫描指定代码 path

  • python -m pyflakes ./folder1/* | grep -Ev 'but never used|imported but unused|redefinition of unused|may be undefined|unable to detect undefined names' 扫描指定文件夹下所有.py文件，并且忽略常见的 warning

py-spy

python 进程运行情况查询

  • py-spy dump --pid {} 查看进程调用堆栈

  • py-spy top --pid {} 获取函数调用消耗

  • py-spy record -o profile.svg --pid {} 生成火焰图