os 模块提供了一系列与系统交互的模块：

>>> os.getcwd()  # Return the current working directory
‘/home/minix/Documents/Note/Programming/python/lib1‘
>>> os.chdir(‘~/python‘) # Change current working directory
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
OSError: [Errno 2] No such file or directory: ‘~/python‘
>>> os.chdir(‘/home/minix/python‘) # Change current working directory
>>> os.system(‘mkdir tos‘)
0
>>> os.system(‘ls‘)
classes        errorAexception       learnPython  pythonInterpreter
controlFlow    informalIntroduction  lib1         tos
dataStructure  io                    modules
0

注意

• 注意使用 import os, 而非 from os import *.否则os.open()会覆盖内置的open()函数
• 路径要写全路径哦～

shutil 模块提供了易于使用的接口，方便我们日常的文件管理工作

>>> os.system(‘touch data.db‘)
0
>>> os.system(‘ls‘)
data.db
0
>>> import shutil
>>> shutil.copy(‘data.db‘, ‘archive.db‘)
>>> os.system(‘ls‘)
archive.db  data.db
0

glob 模块提供了使用通配符获取文件名列表的方式：

>>> os.system (‘ls‘)
archive.db  data.db  foo.cpp
0
>>> import glob
>>> glob.glob(‘*.db‘)
[‘archive.db‘, ‘data.db‘]

通常使用脚本时会给它提供参数，通过sys模块的argv属性可以得到这些参数

#demo.py
import sys
print sys.argv

这样，在命令行执行时会得到：

$ python demo.py one two three
[‘demo.py‘, ‘one‘, ‘two‘, ‘three‘]

geropt 模块使用 Unix的 getopt()函数的方式处理sys.argv. 更多强大灵活的命令行处理方式可以在 argparse 模块中找到。

sys 模块还提供了三个属性:stdin,stdout,和stderr.当stdout被重定向时,stderr可以显示错误和警告.

>>> import sys
>>> sys.stderr.write(‘Warning, long file not found\n‘)
Warning, long file not found

结束一个脚本最直接的方式是使用 sys.exit()

re 模块为高级字符串处理提供了正则表达式工具.对一些复杂的匹配的操作,正则表达式通常能提供 最优的解决方案:

>>> re.sub(r‘(\b[a-z]+) \l‘, r‘\l‘, ‘cat in the the hat hat‘)
‘cat in the the hat hat‘

当只需要一些简单的功能时,string 方法是最好的,因为它们容易阅读和调试

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

math 模块提供了访问底层C函数库中浮点处理函数的功能:

>>> import math
>>> math.cos(math.pi / 4.0)
0.7071067811865476
>>> math.log(1024, 2)
10.0

random 模块提供了用于随机选择的工具

>>> import random
>>> random.choice([‘apple‘, ‘pear‘, ‘banana‘])
‘banana‘
>>> random.choice([‘apple‘, ‘pear‘, ‘banana‘])
‘apple‘
>>> random.choice([‘apple‘, ‘pear‘, ‘banana‘])
‘apple‘
>>> random.sample(xrange(100), 10)
[37, 22, 82, 76, 51, 58, 33, 92, 56, 48]
>>> random.sample(xrange(100), 10)
[13, 44, 15, 70, 69, 42, 17, 0, 14, 81]
>>> random.random()
0.4976690748939975
>>> random.random()
0.10626734770387691
>>> random.randrange(10)
6
>>> random.randrange(10)
9

python中有一系列模块用于访问internet,处理internet协议.其中最简单的是urllib2和smtplib,前者用于从URL接收数据, 后者可以发送邮件.

datatime 模块提供了处理日期和时间的一系列类,从简单到复杂.

>>> from datetime import date
>>> now = date.today()
>>> now
datetime.date(2013, 3, 7)
>>> now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B.")
‘03-07-13. 07 Mar 2013 is a Thursday on the 07 day of March.‘
>>> birthday = date(1964, 7, 31)
>>> age = now - birthday
>>> age.days
17751

常见的数据打包和压缩格式,在python中都得到直接支持,它们在下列模块中:zlib,gzip,bz2,zipfile和tarfile.

>>> import zlib
>>> str = "we repeat repeat and repeat many time"
>>> len(str)
37
>>> t = zlib.compress(str)
>>> len(t)
32
>>> zlib.decompress(t)
‘we repeat repeat and repeat many time‘

有些python用户需要比较解决同一问题时,不同方法的性能优劣.Python提供了相应的度量工具,可以快速得出结论.

>>> from timeit import Timer
>>> Timer(‘t=a; a=b; b=t‘, ‘a=1; b=2‘).timeit()
0.05308699607849121
>>> Timer(‘a,b = b,a‘, ‘a=1; b=2‘).timeit()
0.042800188064575195

与timeit相比,profile和pstat模块提供了一系列工具,用于识别大段代码中的关键区域的时间.

开发高质量软件的一种方式是,在开发的过程为每一个函数编写测试程序,并多次运行它们. doctest 模块提供了一个工具,用于扫描一个模块,验证嵌入在程序 docstring 中的测试. 嵌入的测试代码结构非常简单,就像把输出的结果复制粘贴到测试代码后一样.

def average(values):
    """ Computes the arithmetic mean of a list of numbers.

    >>> print average([20,30,70])
    40.0
    """
    return sum(values, 0,0) / len(values+1)

import doctest
doctest.testmod()

unittest 模块可不像 doctest 模块那样看起来不费吹灰之力,但是它可以写在独立的文件中, 用于更加复杂的测试.

import unittest

class TestStatisticalFunctions(unittest.TestCase):

    def test_average(self):
        self.assertEqual(average([20, 30, 70]), 40.0)
        self.assertEqual(round(average([1, 5, 7]), 1), 4.3)
        self.assertRaises(ZeroDivisionError, average, [])
        self.assertRaises(TypeError, average, 20, 30, 70)

unittest.main() # Calling from the command line invokes all tests