五种Python模块介绍及用途说明

Python标准库有超过 200 个模块，程序员可以在他们的程序中导入和使用。虽然普通程序员对其中许多模块都有一些经验，但很可能有一些好用的模块他们仍然没有注意到。

我发现其中许多模块都包含了在各个领域都非常有用的函数。比较数据集、协作其他函数以及音频处理等都可以仅使用 Python 就可以自动完成。

因此，我编制了一份您可能不知道的 Python 模块的候选清单，并对这几个模块进行了适当的解释，以便您在将来理解和使用它们。

所有这些模块都有不同的函数和类。我包含了几个鲜为人知的函数和类，因此即使您听说过这些模块，也可能不知道它们的某些方面和用途。

1. difflib

difflib是一个专注于比较数据集（尤其是字符串）的 Python 模块。为了具体了解您可以使用此模块完成的几件事，让我们检查一下它的一些最常见的函数。

SequenceMatcher

SequenceMatcher是一个比较两个字符串并根据它们的相似性返回数据的函数。通过使用ratio()，我们将能够根据比率/百分比来量化这种相似性。

语法：

SequenceMatcher(None,string1,string2)

下面这个个简单的例子展示了该函数的作用：

fromdifflibimportSequenceMatcher phrase1="TandrewlovesTrees."phrase2="TandrewlovestomountTrees."similarity=SequenceMatcher(None,phrase1,phrase2) print(similarity.ratio())#Output:0.8163265306122449

get_close_matches

接下来是get_close_matches，该函数返回与作为参数传入的字符串最接近的匹配项。

语法：

get_close_matches(word,possibilities,result_limit,min_similarity)

下面解释一下这些可能有些混乱的参数：

• word是函数将要查看的目标单词。
• possibilities是一个数组，其中包含函数将要查找的匹配项并找到最接近的匹配项。
• result_limit是返回结果数量的限制（可选）。
• min_similarity是两个单词需要具有的最小相似度才能被函数视为返回值（可选）。

下面是它的一个使用示例：

fromdifflibimportget_close_matches word='Tandrew'possibilities=['Andrew','Teresa','Kairu','Janderson','Drew'] print(get_close_matches(word,possibilities))#Output:['Andrew']

除此之外还有几个是您可以查看的属于Difflib的其他一些方法和类：unified_diff、Differ和diff_bytes

2. sched

sched是一个有用的模块，它以跨平台工作的事件调度为中心，与 Windows 上的任务调度程序等工具形成鲜明对比。大多数情况下，使用此模块时，都会使用schedular类。

更常见的time模块通常与sched一起使用，因为它们都处理时间和调度的概念。

创建一个schedular实例：

schedular_name=sched.schedular(time.time,time.sleep)

可以从这个实例中调用各种方法。

• 调用run()时，调度程序中的事件/条目会按照顺序被调用。在安排完事件后，此函数通常出现在程序的最后。

• enterabs()是一个函数，它本质上将事件添加到调度程序的内部队列中。它按以下顺序接收几个参数：

  • 事件执行的时间
  • 活动优先级
  • 事件本身（一个函数）
  • 事件函数的参数
  • 事件的关键字参数字典

下面是一个示例，说明如何一起使用这两个函数：

importschedimporttimedefevent_notification(event_name):print(event_name+"hasstarted") my_schedular=sched.scheduler(time.time,time.sleep) closing_ceremony=my_schedular.enterabs(time.time(),1,event_notification,("TheClosingCeremony",)) my_schedular.run()#Output:TheClosingCeremonyhasstarted

还有几个扩展sched模块用途的函数：cancel()、enter()和empty()。

3. binaascii

binaascii是一个用于在二进制和 ASCII 之间转换的模块。

b2a_base64是binaascii模块中的一种方法，它将 base64 数据转换为二进制数据。下面是这个方法的一个例子：

importbase64importbinascii msg="Tandrew"encoded=msg.encode('ascii') base64_msg=base64.b64encode(encoded) decode=binascii.a2b_base64(base64_msg) print(decode)#Output:b'Tandrew'

该段代码应该是不言自明的。简单地说，它涉及编码、转换为 base64，以及使用b2a_base64方法将其转换回二进制。

以下是属于binaascii模块的其他一些函数：a2b_qp()、b2a_qp()和a2b_uu()。

4. tty

tty是一个包含多个实用函数的模块，可用于处理tty设备。以下是它的两个函数：

• setraw()将其参数 (fd) 中文件描述符的模式更改为 raw。

• setcbreak()将其参数 (fd) 中的文件描述符的模式更改为 cbreak。

由于需要使用termios模块，该模块仅适用于 Unix，例如在上述两个函数中指定第二个参数（when=termios.TCSAFLUSH）。

5. weakref

weakref是一个用于在 Python 中创建对对象的弱引用的模块。

弱引用是不保护给定对象不被垃圾回收机制收集的引用。

以下是与该模块相关的两个函数：

• getweakrefcount()接受一个对象作为参数，并返回引用该对象的弱引用的数量。

• getweakrefs()接受一个对象并返回一个数组，其中包含引用该对象的所有弱引用。

weakref及其函数的使用示例：

importweakrefclassBook:defprint_type(self):print("Book") lotr=Book num=1rcount_lotr=str(weakref.getweakrefcount(lotr)) rcount_num=str(weakref.getweakrefcount(num)) rlist_lotr=str(weakref.getweakrefs(lotr)) rlist_num=str(weakref.getweakrefs(num)) print("numberofweakrefsof'lotr':"+rcount_lotr) print("numberofweakrefsof'num':"+rcount_num) print("Weakrefsof'lotr':"+rlist_lotr) print("Weakrefsof'num':"+rlist_num)#Output:#numberofweakrefsof'lotr':1#numberofweakrefsof'num':0#Weakrefsof'lotr':[
           
            ]
           #Weakrefsof'num':[]

输出从输出的函数返回值我们可以看到它的作用。由于num没有弱引用，因此getweakrefs()返回的数组为空。

以下是与weakref模块相关的一些其他函数：ref()、proxy()和_remove_dead_weakref()。

回顾

• Difflib是一个用于比较数据集，尤其是字符串的模块。例如，SequenceMatcher可以比较两个字符串并根据它们的相似性返回数据。

• sched是与time模块一起使用的有用工具，用于使用schedular实例安排事件（以函数的形式）。例如，enterabs()将一个事件添加到调度程序的内部队列中，该队列将在调用run()函数时运行。

binaascii可在二进制和 ASCII 之间转换以编码和解码数据。b2a_base64是binaascii模块中的一种方法，它将 base64 数据转换为二进制数据。

tty模块需要配合使用termios模块，并处理 tty 设备。它仅适用于 Unix。

weakref用于弱引用。它的函数可以返回对象的弱引用，查找对象的弱引用数量等。其中非常使用的函数之一是getweakrefs()，它接受一个对象并返回一个该对象包含的所有弱引用的数组。

要点

这些函数中的每一个都有其各自的用途，每一个都有不同程度的有用性。了解尽可能多的 Python 函数和模块非常重要，以便保持稳定的工具库，您可以在编写代码时快速使用。

无论您的编程专业知识水平如何，您都应该不断学习。多投入一点时间可以为您带来更多价值，并为您节省更多未来时间。