本篇文章的內容是關於python內建模組,現在分享給大家,有需要的朋友可以參考一下這篇文章的內容
time模組
#時間戳time.time()#列印出的是秒數,從1970年開始算
time.localtime()#顯示的是結構化時間,當地時間
time. gmtime()#顯示的也是結構化時間,不過是世界標準時間
將結構化時間轉換成時間戳,time.mktime(time.localtime())
將結構化時間轉換成字串時間,time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime())
#將字串時間轉換為結構化時間,time.strptime( "2018:04:03:15:00:00","%Y:%m:%d:%X")
直覺的顯示時間:time.asctime();time.ctime()
還有datetime模組中的datetime中的now方法也能夠顯示現在的時間
>>> import time >>> time.time() 1522738511.5656116 >>> t = time.localtime()#显示结构化时间,可以取出 >>> t time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=4, tm_mday=3, tm_hour=14, tm_min=55, tm_sec=58, tm_wday=1, tm_yday=93, tm_isdst=0) >>> t.tm_year 2018 >>> t.tm_yday 93 >>> t1 = time.gmtime() >>> t1 time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=4, tm_mday=3, tm_hour=7, tm_min=1, tm_sec=3, tm_wday=1, tm_yday=93, tm_isdst=0) >>> #将结构化时间转换成时间戳 >>> t2 = time.mktime(time.localtime()) >>> t2 1522740660.0 >>> t3 = time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime()) >>> t3 '2018-04-03 15:35:24' >>> t4 = time.strptime("2018:04:03:15:00:00","%Y:%m:%d:%X") >>> t4 time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=4, tm_mday=3, tm_hour=15, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=93, tm_isdst=-1) >>> t5 = time.asctime() >>> t5 'Tue Apr 3 15:43:20 2018' >>> t6 = time.ctime() >>> t6 'Tue Apr 3 15:43:35 2018' >>> import datetime >>> t7 = datetime.datetime.now() >>> t7 datetime.datetime(2018, 4, 3, 15, 45, 39, 99611) >>>
random模組
os模組
sys模組
json模組
#re模組
ret = re.findall('xiaom','xaiosmmkxiaomdshaid')print(ret)#元字符:^ $ * + ? {} [] \ ( ) \
正規表示式,參見菜鳥教程
xml模組
#和json模組的功能類似,用來做資料交換,xml通過節點來區別資料結構
以上是python內建模組的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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