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argparse
Python當(dāng)中的argparse模塊主要用于命令行的參數(shù)解析，可以幫助用戶輕松地編寫命令行接口，我們先來看一個例子。
import argparse
# 解析參數(shù)
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("name")
args = parser.parse_args()
# 打印結(jié)果
print(f'Hello {args.name}!')
然后我們在終端當(dāng)中運(yùn)行以下的代碼：
python python_package.py 俊欣
就會出現(xiàn)以下的結(jié)果。
Hello 俊欣!
要是我們忘記帶上參數(shù)了，會自動出現(xiàn)如下的提示：
usage: python_package.py [-h] name
python_package.py: error: the following arguments are required: name
當(dāng)然我們也可以通過如下的命令行來查看需要添加什么樣的參數(shù)。
python python_package.py -h
出來的結(jié)果如下所示：
usage: python_package.py [-h] name
positional arguments:
name
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
當(dāng)然我們并不知道這個name的參數(shù)到底指的是什么，因?yàn)槲覀兛梢愿囊幌挛覀儗懙某绦颉?/p>
import argparse
# 解析參數(shù)
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("name", help="Enter your name")
args = parser.parse_args()
print(f'Hello {args.name}!')
這樣的話，我們再來運(yùn)行一下如下的命令行：
python python_package.py -h
output
usage: python_package.py [-h] name
positional arguments:
name Enter your name
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
有時候我們想要輸入的不止一個參數(shù)，我們可以這樣來做，
import argparse
# 解析參數(shù)
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("name", help="Enter your name")
parser.add_argument("age", help='Enter your age', type=int)
args = parser.parse_args()
born_year = 2022 - args.age
print(f'Hello {args.name}! You were borned in {born_year}.')
我們通過終端輸入如下的程序。
python python_package.py 俊欣 24
output
Hello 俊欣! You were borned in 1998.
shutil
shutil模塊提供了大量的文件高級操作。特別是針對文件的拷貝、刪除、移動、壓縮和解壓縮等操作，我們先來看一個例子：
import shutil
print(shutil.which("python"))
output
路徑......
上面返回的是Python可執(zhí)行程序的路徑，文件移動的代碼是shutil.move(src, dst)。
shutil.move("源路徑", "目標(biāo)路徑")
除此之外我們主要會用到的還有：
- shutil.copyfile(src, dst): 復(fù)制文件
- shutil.copytree(olddir, newdir, True/False)：復(fù)制整個文件夾目錄
- shutil.rmtree(src): 遞歸刪除一整個目錄以及目錄文件夾下的所有內(nèi)容
glob
glob模塊主要是用來查找符合特定規(guī)則的目錄和文件，并將查找出來的結(jié)果返回到一個列表當(dāng)中來。它還可以和正則通配符一起來使用，例如：
def choose_numbered_files(root="."):
return glob.glob(f"{root}/[0-9].*")
choose_numbered_files("images")
返回的是在images路徑下的帶有數(shù)字的文件，結(jié)果如下：
['images\\1.gif',
'images\\1.png',
'images\\2.gif',
'images\\2.png',
'images\\3.png',]
上面用到的glob.glob()返回的是符合匹配條件的所有文件的路徑，而glob.iglob()返回的是一個迭代對象，需要循環(huán)遍歷獲取每個元素之后得到符合匹配條件的所有文件的路徑。
pprint
pprint模塊提供了“美化打印”任意Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的功能，方便使用者閱讀，要是用普通的print來打印的話，如下：
nested = [list("abcs"), list("sdff"), [1, 45, 4, 6, 7, 8], list(range(12))]
print(nested)
output
[['a', 'b', 'c', 's'], ['s', 'd', 'f', 'f'], [1, 45, 4, 6, 7, 8], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]]
而用pprint模塊來打印的話，如下：
from pprint import pprint
pprint(nested)
output
[['a', 'b', 'c', 's'],
['s', 'd', 'f', 'f'],
[1, 45, 4, 6, 7, 8],
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]]
我們還能夠?qū)︽I值對類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化的輸出，代碼如下：
import json
import pprint
from urllib.request import urlopen
with urlopen('https://pypi.org/pypi/sampleproject/json') as resp:
project_info = json.load(resp)['info']
pprint.pprint(project_info)
output
{'author': 'A. Random Developer',
'author_email': 'author@example.com',
'bugtrack_url': None,
'classifiers': [.......],
'description': [.......],
'description_content_type': 'text/markdown',
'docs_url': None,
'download_url': '',
'downloads': {.........},
'home_page': 'https://github.com/pypa/sampleproject',
'keywords': 'sample setuptools development',
'license': '',
'maintainer': '',
'maintainer_email': '',
'name': 'sampleproject',
'package_url': 'https://pypi.org/project/sampleproject/',
'platform': '',
'project_url': 'https://pypi.org/project/sampleproject/',
'project_urls': ..........,
'requires_dist': [..........],
'requires_python': '>=3.5, <4',
'summary': 'A sample Python project',
'version': '2.0.0',
'yanked': False,
'yanked_reason': None}
statistics
Python當(dāng)中的statistics模塊提供了更加完善的數(shù)據(jù)統(tǒng)計操作，例如對中位數(shù)的計算就提供了median_low()、median_high()兩種方法，分別來計算數(shù)據(jù)的低中位數(shù)(偶數(shù)個樣本時取中間兩個數(shù)的較小者)，代碼如下：
statistics.median_low([1,3,5,7])
output
3
和高中位數(shù)(偶數(shù)個樣本時取中間兩個數(shù)的較大者)，代碼如下：
statistics.median_high([1,3,5,7])
output
5
除此之外，例如平均數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、方差等等都能夠計算，例如：
x1 = statistics.mode([1,1,2,3,4,3,3,3,3])
print(x1)
x2 = statistics.mode(["a","b","c","d","d","a","a",])
print(x2)
output
3
a
calendar
Python當(dāng)中的日歷模塊提供了對日期的一系列操作方法，并且可以生成日歷，代碼如下：
import calendar
print(calendar.calendar(2022))
output
2022
January February March
Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su
1 2 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6
3 4 5 6 7 8 9 7 8 9 10 11 12 13 7 8 9 10 11 12 13
10 11 12 13 14 15 16 14 15 16 17 18 19 20 14 15 16 17 18 19 20
17 18 19 20 21 22 23 21 22 23 24 25 26 27 21 22 23 24 25 26 27
24 25 26 27 28 29 30 28 28 29 30 31
31
April May June
Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su
1 2 3 1 1 2 3 4 5
4 5 6 7 8 9 10 2 3 4 5 6 7 8 6 7 8 9 10 11 12
11 12 13 14 15 16 17 9 10 11 12 13 14 15 13 14 15 16 17 18 19
18 19 20 21 22 23 24 16 17 18 19 20 21 22 20 21 22 23 24 25 26
25 26 27 28 29 30 23 24 25 26 27 28 29 27 28 29 30
30 31
......
當(dāng)然我們也可以打印出某一個月份的日歷，代碼如下：
import calendar
print(calendar.month(2022, 3))
output
March 2022
Mo Tu We Th Fr Sa Su
1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11 12 13
14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 25 26 27
28 29 30 31
calendar.isleap(year)是閏年則返回True，否則返回False，例如：
import calendar
print(calendar.isleap(2022))
output
False
網(wǎng)站欄目：好用到爆！分享這幾個Python內(nèi)置模塊！
網(wǎng)頁路徑：http://www.5511xx.com/article/cdighed.html
