python-10.菜鸟教程-4

Python 子类继承父类构造函数说明

如果在子类中需要父类的构造方法就需要显式地调用父类的构造方法，或者不重写父类的构造方法。

子类不重写 __init__，实例化子类时，会自动调用父类定义的 __init__。

class Father(object):
    def __init__(self, name):
        self.name=name
        print ( "name: %s" %( self.name) )
    def getName(self):
        return 'Father ' + self.name
 
class Son(Father):
    def getName(self):
        return 'Son '+self.name
 
if __name__=='__main__':
    son=Son('runoob')
    print ( son.getName() )

输出结果为：

name: runoob
Son runoob

如果重写了__init__ 时，实例化子类，就不会调用父类已经定义的 __init__，语法格式如下：

class Father(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        print("name: %s" % self.name)

    def getName(self):
        return 'Father ' + self.name


class Son(Father):
    def __init__(self, name):
        print("hi")
        self.name = name

    def getName(self):
        return 'Son ' + self.name


if __name__ == '__main__':
    son = Son('runoob')
    print(son.getName())

输出结果为：

hi
Son runoob

如果重写了__init__ 时，要继承父类的构造方法，可以使用 super 关键字：

super(子类，self).__init__(参数1，参数2，....)

还有一种经典写法：

父类名称.__init__(self,参数1，参数2，...)

class Father(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        print("name: %s" % self.name)

    def getName(self):
        return 'Father ' + self.name


class Son(Father):
    def __init__(self, name):
        super(Son, self).__init__(name)
        print("hi")
        self.name = name

    def getName(self):
        return 'Son ' + self.name


if __name__ == '__main__':
    son = Son('runoob')
    print(son.getName())

输出结果为：

name: runoob
hi
Son runoob

总结：

情况一：子类需要自动调用父类的方法：子类不重写__init__()方法，实例化子类后，会自动调用父类的__init__()的方法。

情况二：子类不需要自动调用父类的方法：子类重写__init__()方法，实例化子类后，将不会自动调用父类的__init__()的方法。

情况三：子类重写__init__()方法又需要调用父类的方法：使用super关键词：

super(子类，self).__init__(参数1，参数2，....)
class Son(Father):
  def __init__(self, name):   
    super(Son, self).__init__(name)

Python super() 函数

Python 内置函数

---

描述

super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法。

super 是用来解决多重继承问题的，直接用类名调用父类方法在使用单继承的时候没问题，但是如果使用多继承，会涉及到查找顺序（MRO）、重复调用（钻石继承）等种种问题。

MRO 就是类的方法解析顺序表, 其实也就是继承父类方法时的顺序表。

语法

以下是 super() 方法的语法:

super(type[, object-or-type])

参数

• type -- 类。
• object-or-type -- 类，一般是 self

Python3.x 和 Python2.x 的一个区别是: Python 3 可以使用直接使用 super().xxx 代替 super(Class, self).xxx :

Python3.x 实例：

class A:
     def add(self, x):
         y = x+1
         print(y)
class B(A):
    def add(self, x):
        super().add(x)
b = B()
b.add(2)  # 3

Python2.x 实例：

class A(object):   # Python2.x 记得继承 object
    def add(self, x):
         y = x+1
         print(y)
class B(A):
    def add(self, x):
        super(B, self).add(x)
b = B()
b.add(2)  # 3

返回值

无。

实例

以下展示了使用 super 函数的实例：

class FooParent(object):
    def __init__(self):
        self.parent = 'I\'m the parent.'
        print('Parent')

    def bar(self, message):
        print("%s from Parent" % message)


class FooChild(FooParent):
    def __init__(self):
        # super(FooChild,self) 首先找到 FooChild 的父类（就是类 FooParent），然后把类 FooChild 的对象转换为类 FooParent 的对象
        super(FooChild, self).__init__()
        print('Child')

    def bar(self, message):
        super(FooChild, self).bar(message)
        print('Child bar fuction')
        print(self.parent)


if __name__ == '__main__':
    fooChild = FooChild()
    fooChild.bar('HelloWorld')

执行结果：

Parent
Child
HelloWorld from Parent
Child bar fuction
I'm the parent.

直接用类名调用父类方法在使用单继承的时候没问题，但是如果使用多继承，会涉及到查找顺序（MRO）。一开始看到这句话，不太理解。

看了这个文章后，明白了。

我们在学习 Python 类的时候，总会碰见书上的类中有 __init__() 这样一个函数，很多同学百思不得其解，其实它就是 Python 的构造方法。

构造方法类似于类似 init() 这种初始化方法，来初始化新创建对象的状态，在一个对象被创建以后会立即调用，比如像实例化一个类：

f = FooBar()
f.init()

使用构造方法就能让它简化成如下形式：

f = FooBar()

你可能还没理解到底什么是构造方法，什么是初始化，下面我们再来举个例子：

class FooBar:
    def __init__(self):
        self.somevar = 42

>>>f = FooBar()
>>>f.somevar

我们会发现在初始化 FooBar 中的 somevar 的值为 42 之后，实例化直接就能够调用 somevar 的值；如果说你没有用构造方法初始化值得话，就不能够调用，明白了吗？

在明白了构造方法之后，我们来点进阶的问题，那就是构造方法中的初始值无法继承的问题。

例子：

class Bird:
    def __init__(self):
        self.hungry = True

    def eat(self):
        if self.hungry:
            print('Ahahahah')
        else:
            print('No thanks!')


class SongBird(Bird):
    def __init__(self):
        self.sound = 'Squawk'

    def sing(self):
        print(self.sound)


sb = SongBird()
sb.sing()  # 能正常输出
sb.eat()  # 报错，因为 songbird 中没有 hungry 特性

那解决这个问题的办法有两种：

1、调用未绑定的超类构造方法（多用于旧版 python 阵营）

class SongBird(Bird):
     def __init__(self):
          Bird.__init__(self)
          self.sound = 'Squawk'
     def sing(self):
          print self.sound 

原理：在调用了一个实例的方法时，该方法的self参数会自动绑定到实例上（称为绑定方法）；如果直接调用类的方法（比如Bird.__init__），那么就没有实例会被绑定，可以自由提供需要的self参数（未绑定方法）。

2、使用super函数（只在新式类中有用）

class SongBird(Bird):
    def __init__(self):
        super(SongBird, self).__init__()
        self.sound = 'Squawk'

    def sing(self):
        print(self.sound)

原理：它会查找所有的超类，以及超类的超类，直到找到所需的特性为止。

经典的菱形继承案例，B  C 继承 A，然后 D 继承 BC，创造一个 D 的对象。

     ---> B ---
A --|          |--> D
     ---> C ---

 使用 super() 可以很好地避免构造函数被调用两次。

 # 思考题正确答案如下：

class A:
    def __init__(self):
        print('enter A')
        print('leave A')


class B(A):
    def __init__(self):
        print('enter B')
        super().__init__()
        print('leave B')


class C(A):
    def __init__(self):
        print('enter C')
        super().__init__()
        print('leave C')


class D(B, C):
    def __init__(self):
        print('enter D')
        super().__init__()
        print('leave D')


d = D()

enter D
enter B
enter C
enter A
leave A
leave C
leave B
leave D

 

Python3 命名空间和作用域

命名空间

先看看官方文档的一段话：

A namespace is a mapping from names to objects.Most namespaces are currently implemented as Python dictionaries。

命名空间(Namespace)是从名称到对象的映射，大部分的命名空间都是通过 Python 字典来实现的。

命名空间提供了在项目中避免名字冲突的一种方法。各个命名空间是独立的，没有任何关系的，所以一个命名空间中不能有重名，但不同的命名空间是可以重名而没有任何影响。

我们举一个计算机系统中的例子，一个文件夹(目录)中可以包含多个文件夹，每个文件夹中不能有相同的文件名，但不同文件夹中的文件可以重名。

一般有三种命名空间：

• 内置名称（built-in names）， Python 语言内置的名称，比如函数名 abs、char 和异常名称 BaseException、Exception 等等。
• 全局名称（global names），模块中定义的名称，记录了模块的变量，包括函数、类、其它导入的模块、模块级的变量和常量。
• 局部名称（local names），函数中定义的名称，记录了函数的变量，包括函数的参数和局部定义的变量。（类中定义的也是）

命名空间查找顺序:

假设我们要使用变量 runoob，则 Python 的查找顺序为：局部的命名空间去 -> 全局命名空间 -> 内置命名空间。

如果找不到变量 runoob，它将放弃查找并引发一个 NameError 异常:

NameError: name 'runoob' is not defined。

命名空间的生命周期：

命名空间的生命周期取决于对象的作用域，如果对象执行完成，则该命名空间的生命周期就结束。

因此，我们无法从外部命名空间访问内部命名空间的对象。

# var1 是全局名称
var1 = 5


def some_func():
    # var2 是局部名称
    var2 = 6

    def some_inner_func():
        # var3 是内嵌的局部名称
        var3 = 7

如下图所示，相同的对象名称可以存在于多个命名空间中。

作用域

A scope is a textual region of a Python program where a namespace is directly accessible. "Directly accessible" here means that an unqualified reference to a name attempts to find the name in the namespace.

作用域就是一个 Python 程序可以直接访问命名空间的正文区域。

在一个 python 程序中，直接访问一个变量，会从内到外依次访问所有的作用域直到找到，否则会报未定义的错误。

Python 中，程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的，访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

变量的作用域决定了在哪一部分程序可以访问哪个特定的变量名称。Python的作用域一共有4种，分别是：

有四种作用域：

• L（Local）：最内层，包含局部变量，比如一个函数/方法内部。
• E（Enclosing）：包含了非局部(non-local)也非全局(non-global)的变量。比如两个嵌套函数，一个函数（或类） A 里面又包含了一个函数 B ，那么对于 B 中的名称来说 A 中的作用域就为 nonlocal。
• G（Global）：当前脚本的最外层，比如当前模块的全局变量。
• B（Built-in）： 包含了内建的变量/关键字等。，最后被搜索

规则顺序： L –> E –> G –>gt; B。

在局部找不到，便会去局部外的局部找（例如闭包），再找不到就会去全局找，再者去内置中找。

g_count = 0  # 全局作用域


def outer():
    o_count = 1  # 闭包函数外的函数中

    def inner():
        i_count = 2  # 局部作用域

内置作用域是通过一个名为 builtin 的标准模块来实现的，但是这个变量名自身并没有放入内置作用域内，所以必须导入这个文件才能够使用它。在Python3.0中，可以使用以下的代码来查看到底预定义了哪些变量:

>>> import builtins
>>> dir(builtins)

import builtins

print(dir(builtins))



['ArithmeticError', 'AssertionError', 'AttributeError', 'BaseException', 'BlockingIOError', 'BrokenPipeError', 'BufferError', 'BytesWarning', 'ChildProcessError', 'ConnectionAbortedError', 'ConnectionError', 'ConnectionRefusedError', 'ConnectionResetError', 'DeprecationWarning', 'EOFError', 'Ellipsis', 'EnvironmentError', 'Exception', 'False', 'FileExistsError', 'FileNotFoundError', 'FloatingPointError', 'FutureWarning', 'GeneratorExit', 'IOError', 'ImportError', 'ImportWarning', 'IndentationError', 'IndexError', 'InterruptedError', 'IsADirectoryError', 'KeyError', 'KeyboardInterrupt', 'LookupError', 'MemoryError', 'ModuleNotFoundError', 'NameError', 'None', 'NotADirectoryError', 'NotImplemented', 'NotImplementedError', 'OSError', 'OverflowError', 'PendingDeprecationWarning', 'PermissionError', 'ProcessLookupError', 'RecursionError', 'ReferenceError', 'ResourceWarning', 'RuntimeError', 'RuntimeWarning', 'StopAsyncIteration', 'StopIteration', 'SyntaxError', 'SyntaxWarning', 'SystemError', 'SystemExit', 'TabError', 'TimeoutError', 'True', 'TypeError', 'UnboundLocalError', 'UnicodeDecodeError', 'UnicodeEncodeError', 'UnicodeError', 'UnicodeTranslateError', 'UnicodeWarning', 'UserWarning', 'ValueError', 'Warning', 'WindowsError', 'ZeroDivisionError', '__build_class__', '__debug__', '__doc__', '__import__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'abs', 'all', 'any', 'ascii', 'bin', 'bool', 'breakpoint', 'bytearray', 'bytes', 'callable', 'chr', 'classmethod', 'compile', 'complex', 'copyright', 'credits', 'delattr', 'dict', 'dir', 'divmod', 'enumerate', 'eval', 'exec', 'exit', 'filter', 'float', 'format', 'frozenset', 'getattr', 'globals', 'hasattr', 'hash', 'help', 'hex', 'id', 'input', 'int', 'isinstance', 'issubclass', 'iter', 'len', 'license', 'list', 'locals', 'map', 'max', 'memoryview', 'min', 'next', 'object', 'oct', 'open', 'ord', 'pow', 'print', 'property', 'quit', 'range', 'repr', 'reversed', 'round', 'set', 'setattr', 'slice', 'sorted', 'staticmethod', 'str', 'sum', 'super', 'tuple', 'type', 'vars', 'zip']

Python 中只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域，其它的代码块（如 if/elif/else/、try/except、for/while等）是不会引入新的作用域的，也就是说这些语句内定义的变量，外部也可以访问，如下代码：

>>> if True:
...  msg = 'I am from Runoob'
... 
>>> msg
'I am from Runoob'
>>> 

实例中 msg 变量定义在 if 语句块中，但外部还是可以访问的。

如果将 msg 定义在函数中，则它就是局部变量，外部不能访问：

>>> def test():
...     msg_inner = 'I am from Runoob'
... 
>>> msg_inner
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'msg_inner' is not defined
>>> 

从报错的信息上看，说明了 msg_inner 未定义，无法使用，因为它是局部变量，只有在函数内可以使用。

全局变量和局部变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。

局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例：

total = 0  # 这是一个全局变量


# 可写函数说明
def sum(arg1, arg2):
    # 返回2个参数的和."
    total = arg1 + arg2  # total在这里是局部变量.
    print("函数内是局部变量 : ", total)
    return total


# 调用sum函数
sum(10, 20)
print("函数外是全局变量 : ", total)

以上实例输出结果：

函数内是局部变量 :  30
函数外是全局变量 :  0

 

global 和 nonlocal关键字

当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到global和nonlocal关键字了。

以下实例修改全局变量 num：

num = 1


def fun1():
    global num  # 需要使用 global 关键字声明
    print(num)
    num = 123
    print(num)


fun1()
print(num)

以上实例输出结果：

1
123
123

如果要修改嵌套作用域（enclosing 作用域，外层非全局作用域）中的变量则需要 nonlocal 关键字了，如下实例：

def outer():
    num = 10

    def inner():
        nonlocal num  # nonlocal关键字声明
        num = 100
        print(num)

    inner()
    print(num)


outer()

以上实例输出结果：

100
100

另外有一种特殊情况，假设下面这段代码被运行：

a = 10


def test():
    a = a + 1
    print(a)


test()

以上程序执行，报错信息如下：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 7, in <module>
    test()
  File "test.py", line 5, in test
    a = a + 1
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

错误信息为局部作用域引用错误，因为 test 函数中的 a 使用的是局部，未定义，无法修改。

修改 a 为全局变量，通过函数参数传递，可以正常执行输出结果为：

a = 10


def test(a):
    a = a + 1
    print(a)


test(a)

执行输出结果为：

11 

MEMO

eg1:

作为一个从 Java 过来的人来说，Python 的作用域有点奇葩，作为开发者，只需要关注全局作用域和局部作用域就好了，全局作用域就是说白了模块(单个 .py 文件中)直接声明的变量。

比如有个 demo.py 的文件，含有以下代码：

var_global = 'global_var'  # 这个var_global就是全局作用域


def globalFunc():
    var_local = 'local_var'  # 这个就是局部变量


class demo():
    class_demo_local_var = 'class member'  # 这里也是局部变量

    def localFunc(self):
        var_locals = 'local_func_var'  # 这里也是局部变量

以上只是说明了全局变量仅仅是在 .py 文件中直接声明的变量叫全局变量，还有在 .py 文件中直接写的逻辑代码块中，也是全局变量。也就是说在 if/elif/else/、try/except、for/while 等逻辑代码块中的变量。

这个教程中在介绍三种命令空间的时候，说查找变量的顺序为局部的命名空间去 -> 全局命名空间 -> 内置命名空间，但是我理解的变量查找顺序为：当前域 -> 外部域(如果有) -> 全局域 -> 内置域。

光说没有什么概念，我们来一段代码就清楚了。

我们以 demo1.py 为例子:

global_var = 'this  var  on  global space'
'''
申明global_var这个位置就是全局域，也就是教程中所说的全局作用域，
同时它也是直接声明在文件中的，而不是声明在函数中或者类中的变量
'''


class demo():
    class_demo_local_var = 'class member'
    '''
    虽然class_demo_local_var在这里是局部变量，这个局部变量的域相对于var_locals是外部域，
    所以可以直接被var_locals所在的更小的局部域访问
    '''

    def localFunc(self):
        var_locals = 'local_func_var'
        '''
        这里也是局部变量，但是相对于class_demo_local_var变量，却是更小的域，
        因此class_demo_local_var所在的哪个域无法访问到当前域来
        '''
        print(self.class_demo_local_var)  # 到这里会查找当前域中有没有class_demo_local_var这个变量，然后再到相对于当前域的外部域去查找变量

Python3 标准库概览

操作系统接口

os模块提供了不少与操作系统相关联的函数。

>>> import os
>>> os.getcwd()      # 返回当前的工作目录
'C:\\Python34'
>>> os.chdir('/server/accesslogs')   # 修改当前的工作目录
>>> os.system('mkdir today')   # 执行系统命令 mkdir 
0

import os

print(os.getcwd())

建议使用 "import os" 风格而非 "from os import *"。这样可以保证随操作系统不同而有所变化的 os.open() 不会覆盖内置函数 open()。

在使用 os 这样的大型模块时内置的 dir() 和 help() 函数非常有用:

>>> import os
>>> dir(os)
<returns a list of all module functions>
>>> help(os)
<returns an extensive manual page created from the module's docstrings>

import os

dir(os)
help(os)

针对日常的文件和目录管理任务，:mod:shutil 模块提供了一个易于使用的高级接口:

​

import shutil

help(shutil)



Help on module shutil:

NAME
    shutil - Utility functions for copying and archiving files and directory trees.

DESCRIPTION
    XXX The functions here don't copy the resource fork or other metadata on Mac.



DATA
    __all__ = ['copyfileobj', 'copyfile', 'copymode', 'copystat', 'copy', ...

FILE
    d:\program files\python37\lib\shutil.py

[点击并拖拽以移动]
​

import shutil

shutil.copyfile('data.db', 'archive.db')
shutil.move('/build/executables', 'installdir')

文件通配符

glob模块提供了一个函数用于从目录通配符搜索中生成文件列表:

>>> import glob
>>> glob.glob('*.py')
['primes.py', 'random.py', 'quote.py']

import glob

print(glob.glob('*.py'))
help(glob)



['test.py', 'test2.py', 'test3.py']

Help on module glob:

NAME
    glob - Filename globbing utility.

FUNCTIONS
    escape(pathname)
        Escape all special characters.
    
    glob(pathname, *, recursive=False)
        Return a list of paths matching a pathname pattern.
        
        The pattern may contain simple shell-style wildcards a la
        fnmatch. However, unlike fnmatch, filenames starting with a
        dot are special cases that are not matched by '*' and '?'
        patterns.
        
        If recursive is true, the pattern '**' will match any files and
        zero or more directories and subdirectories.
    
    iglob(pathname, *, recursive=False)
        Return an iterator which yields the paths matching a pathname pattern.
        
        The pattern may contain simple shell-style wildcards a la
        fnmatch. However, unlike fnmatch, filenames starting with a
        dot are special cases that are not matched by '*' and '?'
        patterns.
        
        If recursive is true, the pattern '**' will match any files and
        zero or more directories and subdirectories.

DATA
    __all__ = ['glob', 'iglob', 'escape']

FILE
    d:\program files\python37\lib\glob.py

命令行参数

通用工具脚本经常调用命令行参数。这些命令行参数以链表形式存储于 sys 模块的 argv 变量。例如在命令行中执行 "python demo.py one two three" 后可以得到以下输出结果:

>>> import sys
>>> print(sys.argv)
['demo.py', 'one', 'two', 'three']

import sys

print(sys.argv)

错误输出重定向和程序终止

sys 还有 stdin，stdout 和 stderr 属性，即使在 stdout 被重定向时，后者也可以用于显示警告和错误信息。

>>> sys.stderr.write('Warning, log file not found starting a new one\n')
Warning, log file not found starting a new one

import sys

sys.stderr.write('Warning, log file not found starting a new one\n')




Warning, log file not found starting a new one

大多脚本的定向终止都使用 "sys.exit()"。

字符串正则匹配

re模块为高级字符串处理提供了正则表达式工具。对于复杂的匹配和处理，正则表达式提供了简洁、优化的解决方案:

>>> import re
>>> re.findall(r'\bf[a-z]*', 'which foot or hand fell fastest')
['foot', 'fell', 'fastest']
>>> re.sub(r'(\b[a-z]+) \1', r'\1', 'cat in the the hat')
'cat in the hat'

如果只需要简单的功能，应该首先考虑字符串方法，因为它们非常简单，易于阅读和调试:

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

数学

math模块为浮点运算提供了对底层C函数库的访问:

>>> import math
>>> math.cos(math.pi / 4)
0.70710678118654757
>>> math.log(1024, 2)
10.0

random提供了生成随机数的工具。

>>> import random
>>> random.choice(['apple', 'pear', 'banana'])
'apple'
>>> random.sample(range(100), 10)   # sampling without replacement
[30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]
>>> random.random()    # random float
0.17970987693706186
>>> random.randrange(6)    # random integer chosen from range(6)
4

import re
import math


re.findall(r'\bf[a-z]*', 'which foot or hand fell fastest')
print(re.findall(r'\bf[a-z]*', 'which foot or hand fell fastest'))
print(re.sub(r'(\b[a-z]+) \1', r'\1', 'cat in the the hat'))
print("--------------------------------------------------------------")
print('tea for too'.replace('too', 'two'))
print("--------------------------------------------------------------")
# math模块为浮点运算提供了对底层C函数库的访问:
print(math.cos(math.pi / 4))
print(math.log(1024, 2))
print(math.pow(2, 10))
print(math.log10(100))
print("--------圆周率--------")
print(math.pi)  # 圆周率
print(math.e)  # 常数e
print("--------------------------------------------------------------")
print(math.inf)
print(math.nan)
print(math.tau)
print("--------------------------------------------------------------")

['foot', 'fell', 'fastest']
cat in the hat
--------------------------------------------------------------
tea for two
--------------------------------------------------------------
0.7071067811865476
10.0
1024.0
2.0
--------圆周率--------
3.141592653589793
2.718281828459045
--------------------------------------------------------------
inf
nan
6.283185307179586
--------------------------------------------------------------

访问 互联网

有几个模块用于访问互联网以及处理网络通信协议。其中最简单的两个是用于处理从 urls 接收的数据的 urllib.request 以及用于发送电子邮件的 smtplib:

>>> from urllib.request import urlopen
>>> for line in urlopen('http://tycho.usno.navy.mil/cgi-bin/timer.pl'):
...     line = line.decode('utf-8')  # Decoding the binary data to text.
...     if 'EST' in line or 'EDT' in line:  # look for Eastern Time
...         print(line)

<BR>Nov. 25, 09:43:32 PM EST

>>> import smtplib
>>> server = smtplib.SMTP('localhost')
>>> server.sendmail('[email protected]', '[email protected]',
... """To: [email protected]
... From: [email protected]
...
... Beware the Ides of March.
... """)
>>> server.quit()

日期和时间

datetime模块为日期和时间处理同时提供了简单和复杂的方法。

支持日期和时间算法的同时，实现的重点放在更有效的处理和格式化输出。

该模块还支持时区处理:

>>> # dates are easily constructed and formatted
>>> from datetime import date
>>> now = date.today()
>>> now
datetime.date(2003, 12, 2)
>>> now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B.")
'12-02-03. 02 Dec 2003 is a Tuesday on the 02 day of December.'

>>> # dates support calendar arithmetic
>>> birthday = date(1964, 7, 31)
>>> age = now - birthday
>>> age.days
14368

# dates are easily constructed and formatted
from datetime import date, datetime

now = date.today()
print(now)
now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B.")
print(now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B."))

# dates support calendar arithmetic
birthday = date(1964, 7, 31)
age = now - birthday
print(age.days)

2020-01-02
01-02-20. 02 Jan 2020 is a Thursday on the 02 day of January.
20243

数据压缩

以下模块直接支持通用的数据打包和压缩格式：zlib，gzip，bz2，zipfile，以及 tarfile。

>>> import zlib
>>> s = b'witch which has which witches wrist watch'
>>> len(s)
41
>>> t = zlib.compress(s)
>>> len(t)
37
>>> zlib.decompress(t)
b'witch which has which witches wrist watch'
>>> zlib.crc32(s)
226805979

import zlib

s = b'witch which has which witches wrist watch'
print(len(s))
t = zlib.compress(s)  # 压缩
print(len(t))
# zlib.decompress(t)
print(zlib.decompress(t))  # 解压
# zlib.crc32(s)
print(zlib.crc32(s))

41
37
b'witch which has which witches wrist watch'
226805979

性能度量

有些用户对了解解决同一问题的不同方法之间的性能差异很感兴趣。Python 提供了一个度量工具，为这些问题提供了直接答案。

例如，使用元组封装和拆封来交换元素看起来要比使用传统的方法要诱人的多,timeit 证明了现代的方法更快一些。

>>> from timeit import Timer
>>> Timer('t=a; a=b; b=t', 'a=1; b=2').timeit()
0.57535828626024577
>>> Timer('a,b = b,a', 'a=1; b=2').timeit()
0.54962537085770791

相对于 timeit 的细粒度，:mod:profile 和 pstats 模块提供了针对更大代码块的时间度量工具。

测试模块

开发高质量软件的方法之一是为每一个函数开发测试代码，并且在开发过程中经常进行测试

doctest模块提供了一个工具，扫描模块并根据程序中内嵌的文档字符串执行测试。

测试构造如同简单的将它的输出结果剪切并粘贴到文档字符串中。

通过用户提供的例子，它强化了文档，允许 doctest 模块确认代码的结果是否与文档一致:

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

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

import doctest
doctest.testmod()   # 自动验证嵌入测试

import doctest


def average(values):
    """Computes the arithmetic mean of a list of numbers.
    print(average([20, 30, 70]))
    40.0
    """
    return sum(values) / len(values)


doctest.testmod()  # 自动验证嵌入测试

unittest模块不像 doctest模块那么容易使用，不过它可以在一个独立的文件里提供一个更全面的测试集:

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