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工具函数python,工具函数库提高

python常用函数包有哪些?

一些python常用函数包:

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1、Urllib3

Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端,它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能:

线程安全

连接池

客户端 SSL/TLS 验证

使用分段编码上传文件

用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手

支持 gzip 和 deflate 编码

HTTP 和 SOCKS 的代理支持

2、Six

six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库(#22)的基础,后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础,后者为 AWS 提供统一的命令行界面。

S3transfer(#7)是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中,其介绍页面不推荐人们现在使用,或者至少等版本固定下来再用,因为其 API 可能发生变化,在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。

4、Pip

pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。

pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可,而删除包只需pip uninstall package name即可。

最大优点之一是它可以获取包列表,通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。

如果结合使用pip与virtualenv(列表中的 #57),就可以创建可预测的隔离环境,同时不会干扰底层系统,反之亦然。

5、Python-dateutil

python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是,常规的Python datetime缺少哪些功能,python-dateutil就能补足那一块。

6、Requests

Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说,很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层,并且考虑到它对内部的控制级别,它一般是作为其他项目的依赖项。

7、Certifi

近年来,几乎所有网站都转向 SSL,你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的,能防止窃听行为。

8、Idna

根据其 PyPI 页面,idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名(IDNA)协议的支持。”

IDNA的核心是两个函数:ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中,这些函数称为idna.encode()和idna.decode()

9、PyYAML

YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容,计算机也可以解析它。

PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器,这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML:列表、字典,甚至是类实例都包括在内。

10、Pyasn1

像上面的IDNA一样,这个项目也非常有用:

ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码(X.208)的纯 Python 实现

所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写,它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift?这就是它们的 1984 年版本。

11、Docutils

Docutils是一个模块化系统,用来将纯文本文档处理为很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档,这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。

12、Chardet

你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说,需要分析大量随机文本时,这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据,但不知道用的是什么字符集时使用它。

13、RSA

rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持:

加密和解密

签名和验证签名

根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥

它既可以用作 Python 库,也能在命令行中使用。

14、Jmespath

JMESPath,发音为“James path”,使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。

15、Setuptools

它是用于创建 Python 包的工具。不过,其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途,并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点,特别是这个创建 Python 包的指南。

16、Pytz

像dateutils一样,这个库可帮助你处理日期和时间。有时候,时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包,可以让事情变得简单些。

17、Futures

从 Python 3.2 开始,python 提供current.futures模块,可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户,因为 Python 3 原生提供了该模块。

18、Colorama

使用 Colorama,你可以为终端添加一些颜色:

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python如何定义和调用函数

1、函数定义

①使用def关键字定义函数

def 函数名(参数1.参数2.参数3...):

"""文档字符串,docstring,用来说明函数的作用"""

#函数体

return 表达式

注释的作用:说明函数是做什么的,函数有什么功能。

③遇到冒号要缩进,冒号后面所有的缩进的代码块构成了函数体,描述了函数是做什么的,即函数的功能是什么。Python函数的本质与数学中的函数的本质是一致的。

2、函数调用

①函数必须先定义,才能调用,否则会报错。

②无参数时函数的调用:函数名(),有参数时函数的调用:函数名(参数1.参数2.……)

③不要在定义函数的时候在函数体里面调用本身,否则会出不来,陷入循环调用。

④函数需要调用函数体才会被执行,单纯的只是定义函数是不会被执行的。

⑤Debug工具中Step into进入到调用的函数里,Step Into My Code进入到调用的模块里函数。

python 内置排序函数使用

python内置关于排序的工具主要有两个一个是列表自带的 sort() 方法,另外一个是 sorted() 函数。Python 列表内置方法可以直接修改列表。而 sorted() 内置函数从一个可迭代对象(列表,元组等都可以)构建一个新的排序列表。其函数原型分别如下:

对列表进行默认排序

从函数原型来看,可以看到两者都具有两个可选参数,它们都必须指定为关键字参数。

key 指定带有单个参数的函数,用于从 iterable 的每个元素中提取用于比较的键 (例如 key=str.lower)。默认值为 None (直接比较元素)。 key 形参的值应该是个函数(或其他可调用对象),它接受一个参数并返回一个用于排序的键。

假设有其他类型的变量,比如一个自定义的类或者列表中又是一个列表。以官网例子为例有这样一个列表,其元素为元组,

可以用以下方式按照年龄排序

类似的有自定义类

可以用如下方式进行排序

也可以显示定义一个函数,且只有一个参数,返回用于排序的键,比如

总之就是定义一个函数返回一个用于排序的键,可以用lambda函数或者 def 定义都可以。

上面实现的简单函数实际就是实现了返回一个有序结构的第 n 的元素,或者某个类中的某个属性,因此 Python 提供了便利功能,使访问器功能更容易,更快捷。operator 模块有 itemgetter() 、 attrgetter() 函数。分别完成返回第 n 个元素,某个属性功能。上面的排序可以用如下方式进行实现

在python2中,sort有一个 cmp 参数,即用一个函数来自定义比较,在python3中这种方式被取消。为了继承类似的用法,在 Python 3.2 中, functools.cmp_to_key() 函数被添加到标准库中的 functools 模块中。

这种作用先定义如何比较两个变量,以上面的学生列表按照年龄排序为例

这种做法自定义比较函数接收两个形参,返回比较结果(bool),而新式方法接受一个参数,返回的是比较的键。

假设有字典 d = {'b':2, 'a':1,'c':8,'d':4} ,则可以通过以下方式对字典按照键和值进行排序


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