| 序號 | 方法 | 功能 |
| 1 | os.access(path, mode) | 檢驗權限模式 |
| 2 | os.chdir(path) | 改變當前工作目錄 |
| 3 | os.chflags(path, flags) | 設置路徑的標記為數字標記。 |
| 4 | os.chmod(path, mode) | 更改權限 |
| 5 | os.chown(path, uid, gid) | 更改文件所有者 |
| 6 | os.chroot(path) | 改變當前進程的根目錄 |
| 7 | os.close(fd) | 關閉文件描述符 fd |
| 8 | os.closerange(fd_low, fd_high) | 關閉所有文件描述符，從 fd_low (包含) 到 fd_high (不包含), 錯誤會忽略 |
| 9 | os.dup(fd) | 復制文件描述符 fd |
| 10 | os.dup2(fd, fd2) | 將一個文件描述符 fd 復制到另一個 fd2 |
glob模塊提供了一個函數用于從目錄通配符搜索中生成文件列表:
>>> import glob
>>> glob.glob('*.py')
['primes.py', 'random.py', 'quote.py']
通用工具腳本經常調用命令行參數。這些命令行參數以鏈表形式存儲于 sys 模塊的 argv 變量。
sys.argv
可以用sys.argv獲取當前正在執行的命令行參數的參數列表(list)。
變量解釋
sys.argv[0]當前程序名
sys.argv[1]第一個參數
sys.argv[2]第二個參數
len(sys.argv)-1 參數個數(減去文件名)
例如在命令行中執行 "python demo.py one two three" 后可以得到以下輸出結果:
>>> import sys >>> print(sys.argv) ['demo.py', 'one', 'two', 'three']
re模塊為高級字符串處理提供了正則表達式工具。可以說是爬蟲必備，對于復雜的匹配和處理，正則表達式提供了簡潔、優化的解決方案:如果只需要簡單的功能，應該首先考慮字符串方法，因為它們非常簡單，易于閱讀和調試:
>>> 'tea for too'.replace('too', 'two')
'tea for two'
re.match函數
re.match 嘗試從字符串的起始位置匹配一個模式，如果不是起始位置匹配成功的話，match()就返回none。
函數語法：
re.match(pattern, string, flags=0)
| 參數 | 描述 |
|---|---|
| pattern | 匹配的正則表達式 |
| string | 要匹配的字符串。 |
| flags | 標志位，用于控制正則表達式的匹配方式，如：是否區分大小寫，多行匹配等等。 |
匹配成功re.match方法返回一個匹配的對象，否則返回None。
我們可以使用group(num) 或 groups() 匹配對象函數來獲取匹配表達式。
math模塊為浮點運算提供了對底層C函數庫的訪問:
>>> import math >>> math.cos(math.pi / 4) 0.70710678118654757 >>> math.log(1024, 2) 10.0
在實際工作中，math標準庫往往無法滿足需求，我還需要擴展庫：NumPy
NumPy(Numerical Python) 支持大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。
有幾個模塊用于訪問互聯網以及處理網絡通信協議。其中最簡單的兩個是用于處理從 urls 接收的數據的 urllib.request 以及用于發送電子郵件的 smtplib:
import smtplib smtpObj = smtplib.SMTP( [host [, port [, local_hostname]]] )
參數說明：
host: SMTP 服務器主機。 你可以指定主機的ip地址或者域名如: runoob.com，這個是可選參數。
port: 如果你提供了 host 參數, 你需要指定 SMTP 服務使用的端口號，一般情況下 SMTP 端口號為25。
local_hostname: 如果 SMTP 在你的本機上，你只需要指定服務器地址為 localhost 即可。
Python SMTP 對象使用 sendmail 方法發送郵件，語法如下：
SMTP.sendmail(from_addr, to_addrs, msg[, mail_options, rcpt_options])
參數說明：
from_addr: 郵件發送者地址。
to_addrs: 字符串列表，郵件發送地址。
msg: 發送消息
案例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.header import Header
sender = 'from@runoob.com'
receivers = ['429240967@qq.com'] # 接收郵件，可設置為你的QQ郵箱或者其他郵箱
# 三個參數：第一個為文本內容，第二個 plain 設置文本格式，第三個 utf-8 設置編碼
message = MIMEText('Python 郵件發送測試...', 'plain', 'utf-8')
message['From'] = Header("菜鳥教程", 'utf-8') # 發送者
message['To'] = Header("測試", 'utf-8') # 接收者
subject = 'Python SMTP 郵件測試'
message['Subject'] = Header(subject, 'utf-8')
try:
smtpObj = smtplib.SMTP('localhost')
smtpObj.sendmail(sender, receivers, message.as_string())
print "郵件發送成功"
except smtplib.SMTPException:
print "Error: 無法發送郵件"
datetime模塊為日期和時間處理同時提供了簡單和復雜的方法。
支持日期和時間算法的同時，實現的重點放在更有效的處理和格式化輸出。
該模塊還支持時區處理:
>>> # 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.'
時間的三種存在方式：時間對象，時間字符串，時間戳。
（1）字符串轉datetime：
>>> string = '2014-01-08 11:59:58' >>> time1 = datetime.datetime.strptime(string,'%Y-%m-%d %H:%M:%S') >>> print time1 2014-01-08 11:59:58
（2）datetime轉字符串：
>>> time1_str = datetime.datetime.strftime(time1,'%Y-%m-%d %H:%M:%S') >>> time1_str '2014-01-08 11:59:58'
（3）時間戳轉時間對象：
>>>time1 = time.localtime() >>>time1_str = datetime.datetime.fromtimestamp(time1)
以下模塊直接支持通用的數據打包和壓縮格式：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
有些用戶對了解解決同一問題的不同方法之間的性能差異很感興趣。Python 提供了一個度量工具，為這些問題提供了直接答案。
例如，使用元組封裝和拆封來交換元素看起來要比使用傳統的方法要誘人的多,timeit 證明了現代的方法更快一些。
>>> 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
相對于 timeit 的細粒度，:mod:profile 和 pstats 模塊提供了針對更大代碼塊的時間度量工具。
開發高質量軟件的方法之一是為每一個函數開發測試代碼，并且在開發過程中經常進行測試
doctest模塊提供了一個工具，掃描模塊并根據程序中內嵌的文檔字符串執行測試。
測試構造如同簡單的將它的輸出結果剪切并粘貼到文檔字符串中。
通過用戶提供的例子，它強化了文檔，允許 doctest 模塊確認代碼的結果是否與文檔一致:
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() # 自動驗證嵌入測試
以上就是python標準庫我的全部總結，歡迎大家評論交流~
