#-*- coding: utf-8 -*-print("================time标准库================")#time库 python处理时间的标准库#获取现在时间 time.localtime()#获取UTC世界统一时间 time.gmtime 北京时间比统一时间早8个小时import timet_local = time.localtime()t_UTC = time.gmtime()print("t_local",t_local) #本地时间print("t_UTC",t_UTC) #UTC统一时间print(time.ctime()) #返回本地时间的字符串#时间戳与计时器#time.time() 返回自纪元以来的秒数，记录sleep#time.perf_counter() 随意选取一个时间点，记录现在时间到该时间点间隔秒数，记录 sleep#time.process_time() 随意选取一个时间点，记录现在时间到该时间点间隔秒数，不记录 sleep#perf_counter()精度比time()更高一些t_1_start = time.time()t_2_start = time.perf_counter()t_3_start = time.process_time()print(t_1_start)print(t_2_start)print(t_3_start)#时间格式化输出 time.triftime 自定义格式化输出lctime = time.localtime()print(time.strftime("%Y-%m-%d %A %H:%M:%S",lctime))#睡眠time.sleep(1)print("================random标准库==============")#python通过random库提供各种伪随机数#随机种子 -- seed（a=None）#相同种子会产生相同随机数，如果不设置随机种子，以系统当前时间为默认值from random import *seed(10)print(random())seed(10)print(random())#产生随机整数#randint(a,b) -- 产生[a,b]之间的随机整数numbers = [randint(1,10) for i in range(10)]print(numbers)#randrange(a) -- 产生[0,a)之间的随机整数,不包含anumbers = [randrange(10) for i in range(10)]print(numbers)#randrange(a,b,step) -- 产生[a,b)之间以step为步长的随机整数numbers = [randrange(0,10,2) for i in range(10)]print(numbers)#产生随机浮点数#random()--产生[0.0,1.0]之间的随机浮点数numbers = [random() for i in range(10)]print(numbers)#uniform(a,b)-- 产生[a,b]之间的随机浮点数numbers = [uniform(2.1,3.5) for i in range(10)]print(numbers)#序列用函数#choice(seq)--从序列类型中随机返回一个元素print(choice(['win','lose','draw']))print("python")#choices(seq,weights=None,k) --对序列类型进行k次重复采样，可设置权重#重复采样5次,取完之后放回再取print(choices(['win','lose','draw'],k=5))#可对每个元素设置权重print(choices(['win','lose','draw'],[4,4,2],k=10))#shuffle(seq) 将序列类型中元素随机排列，返回打乱后对序列numbers = ["one","two","three","four"]shuffle(numbers)print(numbers)#sample(pop,k) -- 从pop类型中随机取k个元素，以列表类型返回print(sample([10,20,30,40,50],k=3))#概率分布 以高斯分布为例#gauss(mean,std) 生产一个符合高斯分布的随机数 mean是均值 std是标准差number = gauss(0,1)print(number)#多生成几个画直方图显示import matplotlib.pyplot as pltres = [gauss(0,1) for i in range(100000)]plt.hist(res,bins=1000)#plt.show()print("================collections标准库=========")#提供容器数据类型，可以看作之前学习过的组合数据类型的扩展#namedtuple，具名元组，即有名字的元组#构建一个新的元组子类，定义方法如下：typename是元组名字，field_names是域名, 即元组里面要存的元素的名字import collections#collections.namedtuple(typename,field_names,*,rename=False,defaults=None,module=None)Point = collections.namedtuple("Point",["x","y"])#对Point对域名赋值，完成初始化操作p = Point(1,y=2)print(p)#p作为一个元组，具有元组的属性，可以调用属性，解包赋值print(p.x)print(p.y)#有元组的性质print(p[0])print(p[1])x,y = pprint(x)print(y)print(isinstance(p,tuple))#Counter 计数器工具from collections import Counters = "牛奶奶找刘奶奶买牛奶"colors = ['red','blue','red','green','blue','blue']cnt_str = Counter(s)cnt_color = Counter(colors)print(cnt_str)print(cnt_color)#Counter是字典类型的子类print(isinstance(Counter(),dict))#最常见的统计 -- most_commom(n) 提供n个频率最高的元组和计数#比如打印出cnt_color中2个出现频率最高的元素和计数print(cnt_color.most_common(2))#将已经统计好的元素展开 -- elements()print(list(cnt_str.elements()))#其他一些加减操作c = Counter(a=3,b=1)d = Counter(a=1,b=2)print(c+d)#双向队列 可以方便的在队列两边高效、快速的增加和删除元素from collections import dequed = deque('cde')print(d)d.append("f") #右端增加d.append("g")d.appendleft("b")#左端增加d.appendleft("g")print(d)d.pop() #右端删除d.popleft()#左端删除print(d)print("================itertools标准库===========")#itertools标准库中有很多产生迭代器的方法#排列组合迭代器#product -- 笛卡尔积import itertoolsfor i in itertools.product('ABC','01'): print(i)for i in itertools.product('ABC',repeat = 3): print (i)#permutations 排列for i in itertools.permutations('ABCD',3): #从ABCD中取3个进行排列，3是排列的长度 print(i)for i in itertools.permutations(range(3)): print(i)#combinations 组合for i in itertools.combinations('ABCD',2): #2是组合的长度 print(i)for i in itertools.combinations(range(4),3): print(i)#combinations_with_replacement -- 元素可重复组合for i in itertools.combinations_with_replacement('ABC',2): #2是组合的长度 print(i)for i in itertools.product('ABC',repeat=2): print(i)#拉链#zip -- 短拉链for i in zip("ABC","012","xyz"): print(i)#长度不一致时，执行到最短的对象处，就停止for i in zip("ABC","012345"): print(i)#长度不一致时，执行到最长对象处，就停止，缺省的元素用None或指定字符替代for i in itertools.zip_longest("ABC","012345"): print(i)for i in itertools.zip_longest("ABC","012345",fillvalue="?"): print(i)#无穷迭代器#count(start=0,step=1) 计数#创建一个迭代器 它从start值开始，返回均匀间隔的值print(itertools.count(10))#cycle 循环#创建一个迭代器，返回iterable中所有元素，无限重复print(itertools.cycle("ABC"))#repeat(object[,times]) --重复#其他迭代器#chain(iterables) 锁链 把一组迭代对象串联起来 形成一个更大的迭代器#enumerate(iterable,start=0) 枚举 python内置#groupby(iterable,key=None) 分组
灰太狼
╰半橙微兮°
「爱情、让人受尽委屈。」
柔情只为你懂
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