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作用
1. 计算时间的表达
2. 提供获取系统时间并格式化输出功能
3. 提供系统级精确计时的功能,用于程序性能分析
函数
格式化字符串 | 日期/时间说明 | 值范围和实例 |
---|---|---|
%Y | 年份 | 0000-9999 |
%m | 月份 | 01-12 |
%B | 月份名称 | January-December |
%b | 月份名称缩写 | Jan-Dec |
%d | 日期 | 01-31 |
%A | 星期 | Monday-Sunday |
%a | 星期缩写 | Mon-Sun |
%H | 小时(24h) | 00-23 |
%I | 小时(12h) | 01-12 |
%p | 上/下午 | AM,PM |
%M | 分钟 | 00-59 |
%S | 秒 | 00-59 |
import time
#时间获取
print(time.time())#获取当前时间戳 计算计算机内部的值 浮点数
print(time.ctime())#获取当前时间并以易读的方式显示 字符串
print(time.gmtime())#获取当前时间,表示为计算机可处理的时间格式
import time
"""
类似字符串格式化
展示模板由特定的格式字符串组成
"""
t=time.gmtime()
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),t)
import time
"""
返回一个CPU级别的精确时间计数值,单位为s
"""
import time
start=time.perf_counter()
for i in range(20):
if i%2==0:
print(i)
time.sleep(1)#休眠1s
end=time.perf_counter()
time=end-start
print("消耗时间",time)
random库使用随机数的Python标志库
伪随机数:采用梅森旋转算法生成的(伪)随机序列中的元素
函数
函数 | 描述 |
---|---|
seed() | 初始化给定的随机数种子,默认为当前系统时间 |
random() | 生成一个[0.0,1.0]之间的随机小数 |
randint(a,b) | 生成一个[a,b]之间的整数 |
randrange(m,n,[k]) | 生成一个[m,n)之间以K为步长的随机整数 |
getrandbits(k) | 生成一个k比特长的随机整数 |
uniform(a,b) | 生成一个[a,b]之间的随机小数 |
choice() | 从序列中随机选择一个元素 |
shuffle() | 将序列中元素随机排序,返回打乱后的顺序 |
import random
brandlist=['小米','华为','魅族','锤子']
random.seed(0)#初始化随机数种子
name=brandlist[random.randint(0,3)]
print(name)
#生成一个[m,n)之间以k为步长的随机整数
random.randrange(10,100,10)#70
#生成一个k比特长的随机整数
random.getrandbits(16)#37885
#生成一个[a,b]之间的随机小数
random.uniform(10.100)#15.5556
#从序列seq中随机选择一个元素
random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8,9])#7
#将序列seq中元素随机排列,返回打乱后的序列
s=[1,2,3,4,6,7]
random.shuffle(s)
print(s)#[6, 2, 4, 7, 1, 3]
使用
参数 | 描述 |
---|---|
-h | 查看帮助 |
–clean | 清理打包过程中的临时文件 |
-D,–onedir | 默认值,生成dist文件夹 |
-F,–onedir | 在dist文件夹中只生成独立的打包文件 |
-i <文件图标名.ico> | 指定打包程序使用图标(icon)文件 |
pyinstaller -i curve.ico -F d.py
jieba是优秀的中文分词第三方库
jieba库是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 pip install jieba
原理
使用
精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词
全模式:把文本中所有可能的词语都扫描出来,有冗余
搜索引擎模式:在精确模式的基础下,对长词再次切分
函数 | 描述 |
---|---|
jieba.lcut(s) | 精确模式,返回一个列表类型的分词结果 |
jieba.lcut(s,cut_all=True) | 全模式,返回一个列表类型的分词结果,存在冗余 |
jieba.lcut_for_search(s) | 搜索引擎模式,返回一个列表类型的分词结果,存在冗余 |
jieba.add_word(w) | 向分词词典新增w |
wordcloud是优秀的词云展示第三方库
词云以词语为单位,更加直观和艺术地展现文本
安装
pip install wordcloud
使用
w=wordcloud.WordCloud()
方法
方法 | 描述 |
---|---|
w,generate(txt) | 向WordCloud对象w中加载文本txt |
w.to_file(filename) | 将词云输出为图片文件,.png或.jpg |
import wordcloud
c=wordcloud.WordCloud()#配置对象参数
c.generate("hello Python")#加载词云
c.to_file("h.png")#输出词云文件
配置对象参数
参数 | 描述 |
---|---|
width | 指定词云对象生成图片的宽度,默认400px |
hight | 指定词云对象生成图片的高度,默认200px |
min_font_size | 指定词云中字体最小字号,默认4号 |
max_font_size | 指定词云中字体最大字号,根据高度自动调节 |
font_step | 指定词云中字体字号的步进间隔,默认为1 |
font_path | 指定字体文件的路径,默认None |
max_words | 指定词云显示的最大单词数量,默认200 |
stop_words | 指定词云的排除词列表,即不显示的单词列表 |
mask | 指定词云形状,默认为长方形 |
background_color | 指定词云图片的背景颜色,默认为黑色 |
#政府工作报告词云 import wordcloud import jieba f=open("bg.txt","r",encoding="utf-8") txt=f.read() f.close() ls=jieba.lcut(txt) word=" ".join(ls) w=wordcloud.WordCloud(width=400,height=400,background_color="white",font_path="msyh.ttc") w.generate(word) w.to_file("年度报告.png")
用途
os.system(command)
环境参数:获得系统软件硬件信息等环境参数
函数 | 描述 |
---|---|
os.path.abspath(path) | 返回path在当前系统中的绝对路径 |
os.path.normpath(path) | 归一化path的表现形式,统一用\分隔路径 |
os.path.relpath(path) | 返回当前程序与文件之间的相对路径 |
os.path.dirname(path) | 返回path中的目录名称 |
os.path.basename(path) | 返回path中最后的文件名称 |
os.path.join(path) | 组合path与paths,返回一个路径字符串 |
os.path.exists(path) | 判断path对应文件或目录是否存在 |
os.path.isfile(path) | 判断path所对应是否为已经存在的文件,返回True或False |
os.path.isdir(path) | 判断path所对应的是否为存在的目录,返回True或Fasle |
os.path.getatime(path) | 返回path对应文件或目录上一次的访问时间 |
os.path.getmtime(path) | 返回path对应文件或目录最近一次的修改 |
os.path.getctime(path) | 返回path对应文件或目录的创建时间 |
os.chdir(path) | 修改当前程序操作路径 |
---|---|
os.getcwd | 返回程序的当前路径 |
os.getlogin() | 获得当前系统登录用户名称 |
os.cpu_count() | 获取当前系统的CPU数量 |
1.不属于Python开发用户界面第三方库的是()
A PyGobject
B PyQt
C time
D PyGTK
2.不属于Python数据分析及可视化处理第三方库的是()
A seaborn
B random
C mayavi2
D numpy
3.属于Python用于Web开发第三方库的是()
A pygame
B scipy
C pdfminer
D pyramid
4.在Python语言中,属于Web开发框架第三方库的是()
A Mayavi
B Flask
C PyQt5
D time
5.在Python语言中,能够处理图像的第三方库是()
A pyinstaller
B pyserial
C pygame
D PIL
6.在Python语言中,包含矩阵运算的第三方库的是()
A numpy
B PyQt5
C wordcloud
D wxPython
7.以下属于Python机器学习领域第三方库的是()
A turtle
B numpy
C python
D mxnet
8.在Python语言中,用来安装第三方库的工具是()
A install
B pip
C PyQt5
D pyinstaller
9.下面不属于Python数据分析领域的第三方库是()
A scrapy
B numpy
C panda
D matplotlib
10.在Python语言中,不属于机器学习领域的第三方库的是()
A tensorflow
B time
C PyTorch
D mxnet
11.在Python语言中,用于数据分析的第三方库的是()
A panda
B PIL
C Django
D flask
12.在Python语言中,属于网络爬虫领域的第三方库的是()
A wordcloud
B numpy
C scrapy
D PyQt5
13.第三方库Beautifulsoup4的功能是()
A 解析和处理HTML和XML
B 支持web应用程序框架
C 支持web services框架
D 处理http请求答案 A
14.用Pyinstaller工具打包Python源文件时 -F 参数的含义的是()
A 指定所需要的第三方库路径
B 在dist文件夹中只生成独立的打包文件
C 指定生成打包文件的目录
D 删除生成的临时文件
15.以下不属于Python的pip 工具命令的选项是()
A show
B install
C V
D download
16.以下用于计算机视觉领域的Python第三方库的是()
A OpenCV-Python
B Matplotlib
C Flask
D PyMongo
17.安装一个第三方库的命名格式是()
A pip uninstall <第三方库名>
B pip install <第三方库名>
C pip download <第三方库名>
D pip search <第三方库名>
18.关于Pyinstaller 工具,下面说法正确的是()
A 只能处理UTF-8编码形式的Python源文件
B 生成单独的可执行文件时,图片等文件资源不能一并打包到可执行文件
C 不能为生成的可执行文件指定图标
D 不能生成带有动态链接库的可执行文件
19.以下不是Python数据可视化方向的第三方库是()
A vispy
B matplotlib
C ggbot
D TimeSide
20.以下不是Python深度学习方向的第三方库是()
A PyTouch
B requests
C MXnet
D Keras
21.random 库采用更多随机数生成算法是()
A 梅森旋转算法
B 蒙特卡洛方法
C 线性同余法
D 平方取中法
22.用Pyinstaller 工具把Python源文件打包成一个独立的可执行文件,使用的参数是()
A -L
B -D
C -F
D -i
23.下面用于数据存储领域的Python第三方库是()
A NLTK
B Django
C redis-py
D Luminoth
24.生成一个k比特长度随机整数的函数是()
A random.choice(k)
B random.shuffle(k)
C random.getrandbites(k)
D random.sample(k)
25.关于pandas的描述,不正确的选项是()
A.不能用于金融数据分析
B 是基于numpy 扩展的三方库
C 能够高效的进行时间序列分析
D 是用于数据分析的第三方库
26.在Python语言中,不属于Python标准库的是()
A turtle
B time
C random
D PIL
答案
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