Python的内置模块是无需额外安装、开箱即用的核心工具库，覆盖文件操作、系统交互、时间处理、随机数生成、数据序列化等高频场景。本文聚焦os（文件/目录操作）、sys（系统参数交互）、datetime（时间日期处理）、random（随机数生成）、json（数据序列化）5个最常用的内置模块，从基础语法到实战场景，搭配可直接运行的代码示例，覆盖搜索引擎高频检索需求（如Python文件路径处理、时间格式转换、随机数生成、JSON解析），适合零基础快速掌握内置模块核心用法。
一、5大内置模块核心定位
先明确每个模块的核心用途，避免"用错工具"：
| 模块 | 核心功能 | 典型应用场景 |
|---|---|---|
os |
操作系统交互（文件/目录/路径） | 创建文件夹、遍历文件、路径拼接 |
sys |
Python解释器交互（参数/环境/退出） | 命令行传参、获取系统信息、程序退出 |
datetime |
时间日期处理（解析/转换/计算） | 日志时间戳、时间差计算、格式标准化 |
random |
随机数/随机选择（伪随机） | 抽奖程序、数据采样、验证码生成 |
json |
JSON数据序列化（读写/解析） | 接口数据交互、配置文件读写、数据存储 |
二、os模块：文件与目录操作的核心
os模块是Python操作文件系统的"万能工具"，无需第三方库即可实现文件创建、删除、目录遍历等操作，跨平台兼容性强。
1. 核心基础用法
（1）获取当前工作目录
python
import os
# 获取当前工作目录（绝对路径）
current_dir = os.getcwd()
print("当前工作目录：", current_dir) # 输出示例：C:\Users\XXX\Desktop（2）创建/删除目录
python
import os
# 1. 创建单个目录
os.mkdir("test_dir") # 在当前目录创建test_dir文件夹
print("单个目录创建完成")
# 2. 创建多级目录（父目录不存在时自动创建）
os.makedirs("parent_dir/child_dir", exist_ok=True) # exist_ok=True避免目录已存在报错
print("多级目录创建完成")
# 3. 删除空目录
os.rmdir("test_dir") # 仅能删除空目录
print("空目录删除完成")
# 4. 删除多级目录（需确保目录空，或用shutil模块）
os.removedirs("parent_dir/child_dir") # 递归删除空目录
print("多级空目录删除完成")（3）文件操作（重命名/删除）
python
import os
# 1. 文件重命名
os.rename("old_file.txt", "new_file.txt") # 需确保old_file.txt存在
print("文件重命名完成")
# 2. 删除文件
os.remove("new_file.txt") # 永久删除，无法恢复
print("文件删除完成")（4）路径拼接（跨平台兼容）
python
import os
# 拼接路径（自动适配Windows的\和Linux的/）
dir_path = "data"
file_name = "user.csv"
full_path = os.path.join(dir_path, file_name) # 结果：data/user.csv（Linux）或data\user.csv（Windows）
print("拼接后的路径：", full_path)
# 获取文件扩展名
ext = os.path.splitext(file_name)[1]
print("文件扩展名：", ext) # 输出：.csv
# 获取文件所在目录
file_dir = os.path.dirname(full_path)
print("文件所在目录：", file_dir) # 输出：data2. 进阶用法：遍历目录文件
python
import os
# 示例1：遍历目录下所有文件（含子目录）
def traverse_dir(dir_path):
for root, dirs, files in os.walk(dir_path):
print(f"当前目录：{root}")
print(f"子目录：{dirs}")
print(f"文件：{files}")
print("-" * 50)
# 遍历当前目录
traverse_dir(".")
# 示例2：筛选指定类型文件（如.csv文件）
csv_files = []
for root, dirs, files in os.walk("."):
for file in files:
if file.endswith(".csv"): # 筛选.csv后缀
csv_files.append(os.path.join(root, file))
print("所有CSV文件路径：", csv_files)3. 实用技巧：判断文件/目录是否存在
python
import os
path = "data/user.csv"
# 判断路径是否存在
if os.path.exists(path):
print(f"{path} 存在")
# 判断是否为文件
if os.path.isfile(path):
print(f"{path} 是文件")
# 判断是否为目录
elif os.path.isdir(path):
print(f"{path} 是目录")
else:
print(f"{path} 不存在")三、sys模块：与Python解释器交互
sys模块主要用于获取Python解释器的系统信息、命令行参数传递、程序退出控制等，是脚本开发的常用工具。
1. 核心基础用法
（1）命令行参数传递
python
import sys
# sys.argv：获取命令行参数列表（第一个元素是脚本名）
print("命令行参数列表：", sys.argv)
# 示例：运行脚本时传递参数 python script.py 张三 25
if len(sys.argv) >= 3:
name = sys.argv[1]
age = sys.argv[2]
print(f"姓名：{name}，年龄：{age}")
else:
print("请传递姓名和年龄参数")（2）获取系统信息
python
import sys
# 获取Python版本
print("Python版本：", sys.version)
# 获取操作系统类型（win32/linux等）
print("操作系统类型：", sys.platform)
# 获取Python解释器路径
print("解释器路径：", sys.executable)（3）程序退出控制
python
import sys
print("程序开始执行")
# 正常退出（状态码0表示成功）
sys.exit(0)
# 以下代码不会执行
print("程序结束执行")
# 异常退出（状态码非0表示失败）
# sys.exit(1)2. 进阶用法：设置递归深度/编码
python
import sys
# 1. 设置递归最大深度（默认约1000）
sys.setrecursionlimit(2000) # 调整为2000
# 2. 获取默认编码
print("默认编码：", sys.getdefaultencoding())
# 3. 标准输入输出（替代print/input，更灵活）
sys.stdout.write("使用stdout输出\n") # 类似print
user_input = sys.stdin.readline() # 类似input，读取一行输入
print("用户输入：", user_input.strip())四、datetime模块：时间日期的精准处理
datetime模块提供了比time模块更强大的时间处理功能，支持时间解析、格式转换、时间差计算，避免手动处理时间戳的繁琐。
1. 核心基础用法
（1）获取当前时间/日期
python
from datetime import datetime, date, time
# 1. 获取当前日期时间（datetime对象）
now = datetime.now()
print("当前日期时间：", now) # 输出示例：2024-05-20 14:30:25.123456
# 2. 获取当前日期（date对象）
today = date.today()
print("当前日期：", today) # 输出示例：2024-05-20
# 3. 获取当前时间（time对象）
current_time = datetime.now().time()
print("当前时间：", current_time) # 输出示例：14:30:25.123456（2）时间格式转换（str与datetime互转）
python
from datetime import datetime
# 1. datetime对象转字符串（格式化输出）
now = datetime.now()
# 常用格式：年-月-日 时:分:秒
str_time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print("格式化时间字符串：", str_time) # 输出：2024-05-20 14:35:40
# 2. 字符串转datetime对象（解析时间）
time_str = "2024-01-01 10:00:00"
datetime_obj = datetime.strptime(time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print("解析后的datetime对象：", datetime_obj)
# 常用时间格式化符号：
# %Y：4位数年份（2024），%m：2位数月份（05），%d：2位数日期（20）
# %H：24小时制（14），%M：分钟（35），%S：秒（40）（3）时间差计算（timedelta）
python
from datetime import datetime, timedelta
now = datetime.now()
print("当前时间：", now)
# 1. 计算3天后的时间
future_time = now + timedelta(days=3)
print("3天后的时间：", future_time)
# 2. 计算2小时前的时间
past_time = now - timedelta(hours=2)
print("2小时前的时间：", past_time)
# 3. 计算两个时间的差值
time1 = datetime(2024, 5, 20)
time2 = datetime(2024, 5, 15)
diff = time1 - time2
print("时间差：", diff.days, "天") # 输出：5 天2. 进阶用法：时区处理（UTC与本地时间）
python
from datetime import datetime, timezone, timedelta
# 1. 获取UTC时间
utc_now = datetime.now(timezone.utc)
print("UTC时间：", utc_now)
# 2. 转换为东8区时间（UTC+8）
cst_now = utc_now.astimezone(timezone(timedelta(hours=8)))
print("东8区时间：", cst_now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))五、random模块：随机数与随机选择
random模块用于生成伪随机数（可通过seed固定序列），支持随机整数、浮点数、随机选择、打乱序列等操作，适用于抽奖、采样等场景。
1. 核心基础用法
（1）生成随机数
python
import random
# 1. 生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数
random_float = random.random()
print("随机浮点数：", random_float)
# 2. 生成指定范围的随机整数（包含首尾）
random_int = random.randint(1, 100) # 1~100之间的整数
print("1~100随机整数：", random_int)
# 3. 生成指定步长的随机整数
random_step = random.randrange(0, 10, 2) # 0、2、4、6、8中随机选
print("步长为2的随机整数：", random_step)
# 4. 生成指定范围的随机浮点数
random_uniform = random.uniform(1.5, 3.5) # 1.5~3.5之间的浮点数
print("1.5~3.5随机浮点数：", random_uniform)（2）随机选择与序列打乱
python
import random
# 1. 从列表中随机选择一个元素
fruits = ["苹果", "香蕉", "橙子", "葡萄"]
random_fruit = random.choice(fruits)
print("随机选择的水果：", random_fruit)
# 2. 从列表中随机选择多个不重复元素（抽样）
random_sample = random.sample(fruits, 2) # 选2个不重复元素
print("随机抽样2个水果：", random_sample)
# 3. 打乱列表顺序（原地修改）
random.shuffle(fruits)
print("打乱后的水果列表：", fruits)2. 实用技巧：固定随机序列（复现结果）
python
import random
# 设置随机种子（种子相同，生成的随机序列相同）
random.seed(10)
print("种子10生成的随机数1：", random.randint(1, 100))
print("种子10生成的随机数2：", random.randint(1, 100))
# 重新设置相同种子，复现随机序列
random.seed(10)
print("复现的随机数1：", random.randint(1, 100))
print("复现的随机数2：", random.randint(1, 100))六、json模块：JSON数据的序列化与解析
json模块是Python处理JSON数据的标准库，支持Python对象（字典、列表）与JSON字符串的互转，是接口交互、配置文件读写的核心工具（详细JSON文件读写见前文，此处聚焦核心用法）。
1. 核心基础用法
（1）Python对象转JSON字符串（dumps）
python
import json
# Python字典（支持列表、字符串、数字、布尔值、None）
data = {
"name": "张三",
"age": 25,
"city": "北京",
"is_student": False,
"hobbies": ["篮球", "编程"]
}
# 转换为JSON字符串（ensure_ascii=False保留中文，indent格式化）
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4)
print("Python对象转JSON字符串：\n", json_str)（2）JSON字符串转Python对象（loads）
python
import json
# JSON字符串（注意键值对用双引号）
json_str = '''
{
"name": "李四",
"age": 30,
"city": "上海",
"is_student": True,
"hobbies": ["足球", "阅读"]
}
'''
# 解析为Python字典
data = json.loads(json_str)
print("JSON字符串转Python字典：", data)
print("姓名：", data["name"], "，爱好：", data["hobbies"][0])（3）JSON文件读写（dump/load）
python
import json
# 1. 写入JSON文件
data = {"name": "王五", "age": 28, "city": "广州"}
with open("user.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
print("JSON文件写入完成")
# 2. 读取JSON文件
with open("user.json", "r", encoding="utf-8") as f:
read_data = json.load(f)
print("读取的JSON数据：", read_data)2. 进阶用法：处理复杂Python对象（自定义序列化）
python
import json
from datetime import datetime
# 自定义类
class User:
def __init__(self, name, age, create_time):
self.name = name
self.age = age
self.create_time = create_time
# 自定义序列化函数（将User对象转为字典）
def user_serializer(obj):
if isinstance(obj, User):
return {
"name": obj.name,
"age": obj.age,
"create_time": obj.create_time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
}
raise TypeError(f"无法序列化类型：{type(obj)}")
# 创建User对象
user = User("赵六", 26, datetime.now())
# 序列化（指定default参数）
json_str = json.dumps(user, ensure_ascii=False, indent=4, default=user_serializer)
print("自定义对象序列化：\n", json_str)七、完整实战案例：多模块协同应用
场景：生成随机用户数据，按时间戳命名保存为JSON文件
python
import os
import random
import json
from datetime import datetime
# 1. 定义用户数据生成函数
def generate_random_user():
names = ["张三", "李四", "王五", "赵六", "孙七", "周八"]
cities = ["北京", "上海", "广州", "深圳", "杭州", "成都"]
return {
"name": random.choice(names),
"age": random.randint(20, 40),
"city": random.choice(cities),
"register_time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
"is_active": random.choice([True, False])
}
# 2. 生成10条随机用户数据
user_list = [generate_random_user() for _ in range(10)]
# 3. 创建数据存储目录（不存在则创建）
data_dir = "user_data"
if not os.path.exists(data_dir):
os.makedirs(data_dir)
# 4. 按时间戳命名文件（避免重复）
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")
file_path = os.path.join(data_dir, f"user_data_{timestamp}.json")
# 5. 写入JSON文件
with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(user_list, f, ensure_ascii=False, indent=4)
print(f"10条随机用户数据已保存至：{file_path}")八、常见问题与避坑指南
| 常见错误 | 原因分析 | 解决方法 |
|---|---|---|
| os.mkdir创建多级目录报错 | mkdir仅支持创建单个目录，父目录不存在时失败 | 改用os.makedirs并添加exist_ok=True |
| datetime格式化符号错误 | 混淆%Y（4位年）与%y（2位年）、%H（24小时）与%I（12小时） | 对照格式化符号表，按需选择 |
| JSON序列化中文乱码 | 未设置ensure_ascii=False，中文被转为\u编码 | dumps/dump时添加ensure_ascii=False |
| random.seed无效 | seed设置后仅对后续第一次随机操作生效，或多次设置不同种子 | 统一在程序开头设置一次种子 |
| sys.argv参数获取失败 | 命令行传递参数数量不足，或索引错误（从1开始） | 先判断len(sys.argv)，再获取参数 |
九、进阶技巧
1. os模块路径处理（Python3.4+推荐pathlib）
python
from pathlib import Path # Python3.4+内置，替代os.path
# 创建路径对象
path = Path("data/user.csv")
# 判断路径是否存在
if path.exists():
print("路径存在")
# 拼接路径
new_path = Path("data") / "new_user.csv" # 更直观的拼接方式
print("拼接路径：", new_path)
# 创建目录
Path("new_dir").mkdir(exist_ok=True, parents=True) # parents=True支持多级目录2. datetime模块计算指定日期是星期几
python
from datetime import datetime
date_str = "2024-05-20"
date_obj = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")
# weekday()：0=周一，6=周日；isoweekday()：1=周一，7=周日
weekday = date_obj.weekday()
weekday_map = {0: "周一", 1: "周二", 2: "周三", 3: "周四", 4: "周五", 5: "周六", 6: "周日"}
print(f"{date_str} 是 {weekday_map[weekday]}")3. 批量处理JSON文件（结合os.walk）
python
import os
import json
# 遍历目录下所有JSON文件，汇总数据
all_data = []
for root, dirs, files in os.walk("data_dir"):
for file in files:
if file.endswith(".json"):
file_path = os.path.join(root, file)
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
data = json.load(f)
all_data.extend(data)
print(f"共汇总 {len(all_data)} 条数据")