一：模块
1.模块和包：
（1）模块
模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其扩展名为 .py ，模块也就是 .py 文件；模块可以被其它的程序引入，以使用该模块中的函数等功能；这也是使用Python标准库的方法
导入模块的方式：
import 模块名-- 导入这个模块的所有功能（函数；属性；类等全部导入）
from 模块名 import 功能名（类名；函数名等）-- 从这个模块中精准导入某一功能（类；函数等）
from 模块名 import
import 模块名 as 别名-- 别名为自己现取的名字（防止原文件名过长，在这个文件中临时用的名字）
from 模块名 import 功能名 as 别名 注意： 在导入模块的时候不用写后面的后缀 .py ，只写文件名就可以了；如果在这个模块中功能过多，用
import精准导入功能名可以节省内存
#导入模块的语法格式
import 模块名
a = 模块名.类名/函数名等 #调用这个函数的某一功能
print(a)
#导入模块的语法格式
from 模块名 import 功能名（类名；函数名等）
a = 功能名
print(a)
#导入模块的语法格式
import 模块名 as bieming
a = bieming.类名/函数名等 #调用这个函数的某一功能
print(a)
b = bieming.类名/函数名等 #调用这个函数的某一功能
if __name__ == '__main__': 文件中的代码块（在初始化时不直接执行的代码）作用：
if判断，指定在导入文件的过程中控制去执行哪些内容（在要导入的文件内使用）- 当
__name__的属性输出是__main__时，说明这个代码是在当前的文件中执行的；当__name__输出的是当前文件的文件名时，说明__name__是在另一个文件中执行的- 被
if __name__ == '__main__':包裹的代码块不被调用是不会初始化不自动执行的，只有被调用了才会执行__all__ = []作用：在
__init__.py文件中添加__all__ = []，控制允许导入的模块，只适用于from 包名 import 模 块名的方式
__all__变量的作用：控制import *和from 包名 import *能够导入的内容
（2）包
基于Python模块，在编写代码的时候，会导入许多外部代码来丰富功能；但是，如果Python的模块太多，就可能造成一定的混乱。这时候，可以通过Python包的功能来管理，包相当于一个文件夹，在该文件夹下包含了一个 __init__.py 文件，通过这个文件表示一个文件夹是Python的包，而非普通的文件夹
导入包的方式：
import 包名.模块名
from 包名 import 模块名
import urllib 注意：
urllib就是包，按住CTRL用鼠标左键点击urllib，就进入了__init__.py初始化的文件中，urllib包中有很多的文件，如：import urllib.request，按住CTRL用鼠标左键点击request，就进入了request文件。包相当于是一个文件夹，模块就是.py文件，一个包里面可以存放多个.py文件，也就是多个模块
#导入包里面模块的语法格式
import urllib #导入包中所有的模块，如果包中模块太多可能会导致运行缓慢
import urllib.request
from urllib import request
#导入包中模块的功能的语法格式1
import urllib.request
urllib.request.Request() #Request()是功能名
#导入包中模块的功能的语法格式2
import urllib.request as R #R是别名
R.Request() #Request()是功能名
#导入包中模块的功能的语法格式3
from urllib import request
Request()
#同时在一个包中导入多个模块
from urllib import request,parse #request和parse是模块名
import request,parse
注意： 导入模块用import；导入包用from：如果只是单纯的模块就用import；如果模块存放在包里面就用from
#导入其它路径下的.py文件
import sys
sys.path.append("绝对路径")
2.常用内置模块：
（1）time模块
time模块常用的方法：
-
time.sleep(秒)：延迟执行时间，休眠，让程序在这里暂停多长时间 -
time.time()：打印当前时间戳，单位秒 -
time.localtime()：打印本地时间以时间元组的形式输出 -
time.strftime()：接收时间元组，并返回以可读字符串表示的当地时间，格式由参数format决定
-
%Y：完整的四位数年份 -
%y：两位数的年份 -
%m：两位数的月份 -
%d：两位数的日期 -
%H：24小时制的小时数 -
%I：12小时制的小时数 -
%M：分钟数 -
%S：秒数（最大为60）
import time
print(time.time()) #输出时间戳，以秒为单位
print(time.localtime()) #输出时间元组
print(time.sleep(3)) #运行到这里时，延迟3秒后继续往下执行
print(time.strftime('%y年 %m月 %d日', time.localtime())) #以字符串的形式输出当前时间
（2）datetime模块
也是与时间相关的模块
import datetime
print(datetime.datetime.now()) #直接输出当前时间（年-月-日 时-分-秒）
（3）random模块：
-
random.random()：不用给参数，随机生成(0,1)区间的数，包含0不包含1，生成的都是小数 -
random.randint()：随机生成(x,y)区间的数，生成数包含x；y本身 -
random.choice()：从指定的序列中随机取出一个元素 -
random.shuffle()：打乱一个列表的顺序 -
random.sample()：从指定的序列中随机提取不重复的元素
import random
print(random.randint(1, 100)) #随机生成1~100的随机数，包含1和100
print(random.random()) #随机生成0~1，不包含1，生成的是小数，不需要传参数，传的话会报错
print(random.choice([12, 4, 56, 17, 78, 31])) #从这个列表中随机取出一个元素
print(random.choice(range(100))) #随机取出0~99之间的一个数
print(random.sample([4,90,56,89,54,34],2)) #有两个必备参数，缺一不可：一个是序列；一个是要随机取出多少个数，用sample取出的数不会发生重复，是唯一的
p = [45,32,57,8,43,11,50]
random.shuffle(p) #打乱列表p本身的顺序
print(p)
（4）join模块
json是一个序列化的对象或数组，一种使用广泛的轻量数据格式，Python标准库中的json模块提供了json数据的处理功能，由于json与Python中的字典格式非常像，所以Python中的json模块也相当于是用来使json与字典做转换
注意： 对象和数组并不是Python中的对象和数组，而是json中的专有名词；json中的对象对应的是Python中的字典；json中的数组对应的是Python中的列表；序列化指的是更标准的格式，序列化的数据是可以在多个平台上使用的，如：Python中的数据是不能与JAVA；C++中的数据混用的，但json中的数据可以；因为json中的数据是经过序列化的，是更标准的格式，可以跨平台使用的一种格式
json模块常用的方法：
-
json.loads()：json转换为字典（适用于语句） -
json.dumps()：字典转换为json（适用于语句） -
json.load()：json转换为字典（适用于文件） -
json.dump()：字典转换为json（适用于文件）
#针对语句的示例代码
import json
A = {
"age":18} #字典格式
B = '{"age":18}' #json格式；属于字符串类型
print(type(B))
#把json格式的B转换成字典，通过json进行语句转换
#不能使用str进行强制转换，因为字典可以转换成其它的序列，但是其它的序列不能直接转换成字典；字典与字典可以互转
a = json.loads(B)
print(a,type(a))
#把字典A转换为json格式（str类型），通过json进行语句转换
b = json.dumps(A)
print(b,type(b))
C = {
"name":"张四"}
print(json.dumps(C)) #此时因为字典中有中文，json格式会把中文变成ASCII编码
print(json.dumps(C,ensure_ascii=False)) #此时中文便被固定住了，不会进行ASCII编码转换
#针对文件的示例代码
name = {
"name":"张四"}
import json
with open('json.txt','w',encoding='utf-8') as i:
json.dump(name,i,ensure_ascii=False)
with open('json.txt','r',encoding='utf-8') as i:
a = json.load(i)
print(a)
注意： json是一种通用格式，是跨编程语言的工具
二：异常处理
- 当检测到一个错误时，解释器就无法继续执行了，反而出现了一些错误的提示，这就是所谓的异常
- 异常是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响程序的正常执行，当Python脚本发生异常时我们可以捕获并处理它，不然程序会终止执行；当对异常进行捕获之后，它就不会影响整体程序的执行。只要是报错，它就是一个异常
1.异常语法：
#语法1
try: #这一句在异常语法里是必须要有的
程序正常执行的代码
except: #捕获异常
抛出错误时执行此代码块
#语法2
try:
程序正常执行的代码
except Exception as a:
抛出错误时执行此代码块
else: #检验代码的正确性
程序没有抛出错误时执行此代码块
finally:
不管程序有无异常，都会执行的代码块
#示例代码
a = "w"
try:
b = int(a) #try里面的代码无论如何都会执行
except:
print("这句代码有错误") #except里面的代码是当try里面的代码出现异常时执行
else:
print("代码正确") #else里面的代码是当try里面的代码没有异常出现时执行
finally:
print("我就是路过") #try里面的代码无论是否出现异常都会执行
print("dudu")
#输入一个数字并加上10
try:
num = int(input("请输入数字："))
except:
num = 1
print("输入有误，已经强制为num赋值为1")
print(num+10)
注意： else和finally是可以省略不写的
2.常见的异常类型
| 异常名称 | 描述 |
|---|---|
AttributeError |
对象没有这个属性 |
OSError |
操作系统错误 |
ImportError |
导入模块/对象失败 |
IndexError |
序列中没有此索引（index) |
KeyError |
没有这个键 |
NameError |
未声明/初始化对象（没有属性） |
SyntaxError |
Python语法错误 |
TypeError |
对类型无效的操作 |
ValueError |
传入无效的参数 |
Warning |
警告的基类 |
注意： Warning是警告，警告一般都不会影响程序的执行
3.主动触发异常
在实际开发中，在程序不满足某条件时，通常会主动抛出异常，语法如下：
raise Exception()
注意： raise关键字表示自动触发异常，就算代码没有错误，也让它报错
#判断烧饼熟了没，当烹饪时间小于5分钟，主动触发没熟异常
def cooking(minutes):
if minutes < 5:
raise Exception(f'{minutes}分钟没熟，不能吃') #手动的去触发异常
else:
print("熟了，放心吃")
cooking(6)
