【Python】基础语法入门（十五）——标准库精选：提升效率的内置工具箱

🧰 说明 ：Python 被称为"自带电池"（Batteries Included），其标准库 提供了大量无需安装即可使用的模块。本篇精选8 个最常用、最实用的标准库模块，助你避免重复造轮子，写出更简洁、高效的代码。

你将学会如何用标准库轻松实现：

• 日期时间处理（datetime）
• 随机数据生成（random）
• 路径与文件系统操作（pathlib / os）
• 数据序列化（json）
• 命令行参数解析（argparse）
• 正则表达式（re）
• 数学运算（math）
• 环境变量与系统信息（os / sys）

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1. datetime：日期与时间处理

常见任务

from datetime import datetime, timedelta

# 获取当前时间
now = datetime.now()
print(now)  # 2025-12-11 17:30:45.123456

# 格式化输出
print(now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M"))  # 2025-12-11 17:30

# 解析字符串为时间
dt = datetime.strptime("2025-12-25", "%Y-%m-%d")

# 时间计算
next_week = now + timedelta(days=7)
print(next_week)

✅ 替代方案 ：复杂时区处理可用第三方库 pytz 或 zoneinfo（Python 3.9+ 内置）。

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2. random：生成随机数据

常用函数

import random

# 随机整数
print(random.randint(1, 10))      # 1~10（含）

# 随机选择
colors = ["红", "绿", "蓝"]
print(random.choice(colors))      # 随机选一个

# 打乱列表
cards = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(cards)
print(cards)  # 如 [3, 1, 5, 2, 4]

# 随机抽样（不重复）
print(random.sample(range(1, 50), 6))  # 彩票号码

⚠️ 注意：random 是伪随机，不适用于加密场景 （用 secrets 模块）。

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3. pathlib：面向对象的路径操作（推荐！）

Python 3.4+ 推荐使用 pathlib 替代 os.path。

from pathlib import Path

# 创建路径对象
p = Path("data") / "input.txt"  # 自动处理斜杠

# 检查存在性
if p.exists():
    print("文件存在")

# 读写文件（简化！）
content = p.read_text(encoding="utf-8")
p.write_text("Hello", encoding="utf-8")

# 遍历目录
for file in Path("logs").glob("*.log"):
    print(file)

# 获取父目录、文件名、后缀
print(p.parent)   # data
print(p.name)     # input.txt
print(p.suffix)   # .txt

✅ 优势：跨平台、链式调用、代码更清晰。

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4. json：数据序列化与交换

JSON 是 Web 和配置文件的通用格式。

import json

# Python 对象 → JSON 字符串
data = {"name": "Alice", "age": 30}
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
print(json_str)

# JSON 字符串 → Python 对象
obj = json.loads('{"score": 95}')

# 读写文件
with open("config.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

with open("config.json", encoding="utf-8") as f:
    config = json.load(f)

💡 提示：ensure_ascii=False 支持中文，indent=2 美化输出。

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5. argparse：命令行参数解析

让你的脚本能接收命令行输入！

# save as: greet.py
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description="打招呼程序")
parser.add_argument("name", help="你的名字")
parser.add_argument("-a", "--age", type=int, default=18, help="年龄")
parser.add_argument("--verbose", action="store_true", help="详细模式")

args = parser.parse_args()

if args.verbose:
    print(f"正在向 {args.name} (年龄: {args.age}) 打招呼...")

print(f"你好, {args.name}!")

运行：

python greet.py 小明 --age 25 --verbose
# 输出：
# 正在向 小明 (年龄: 25) 打招呼...
# 你好, 小明!

✅ 比 sys.argv 更强大、更用户友好。

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6. re：正则表达式（文本处理利器）

用于复杂文本匹配、提取、替换。

import re

text = "联系邮箱：admin@example.com 或 support@site.org"

# 查找所有邮箱
emails = re.findall(r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b', text)
print(emails)  # ['admin@example.com', 'support@site.org']

# 替换敏感信息
masked = re.sub(r'\d{3}-\d{4}-\d{4}', '***-****-****', "电话：138-1234-5678")
print(masked)  # 电话：***-****-****

# 编译提高性能（多次使用时）
pattern = re.compile(r'\d+')  # 匹配数字
numbers = pattern.findall("价格：100元，数量：5件")

🔍 正则虽强，但不要过度使用 ------简单任务用 str.split() 或 in 更清晰。

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7. math：数学函数

import math

print(math.sqrt(16))      # 4.0
print(math.pi)            # 3.141592653589793
print(math.ceil(3.2))     # 4（向上取整）
print(math.floor(3.8))    # 3（向下取整）
print(math.log(10))       # 自然对数

💡 科学计算建议用 numpy，但小项目 math 足够。

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8. os 与 sys：系统交互

os：操作系统接口

import os

# 环境变量
home = os.getenv("HOME")  # Linux/Mac
# home = os.getenv("USERPROFILE")  # Windows

# 当前工作目录
print(os.getcwd())

# 列出目录内容
files = os.listdir(".")

sys：Python 解释器相关

import sys

# 命令行参数（原始）
print(sys.argv)  # ['script.py', 'arg1', 'arg2']

# 退出程序
sys.exit(1)  # 非零表示错误

# Python 版本
print(sys.version_info)

✅ 现代替代：路径用 pathlib，环境变量用 os.getenv()，命令行用 argparse。

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标准库使用原则

原则	说明
优先使用标准库	避免引入不必要的第三方依赖
查文档再编码	官方文档：docs.python.org/3/library
组合使用	如 pathlib + json 读写配置文件
注意版本兼容	如 pathlib 需 Python 3.4+

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综合案例：日志清理脚本

# cleanup_logs.py
from pathlib import Path
import argparse
from datetime import datetime, timedelta

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("log_dir", help="日志目录")
    parser.add_argument("--days", type=int, default=30, help="保留天数")
    args = parser.parse_args()

    log_path = Path(args.log_dir)
    cutoff = datetime.now() - timedelta(days=args.days)

    for log_file in log_path.glob("*.log"):
        if log_file.stat().st_mtime < cutoff.timestamp():
            print(f"删除旧日志: {log_file}")
            log_file.unlink()  # 删除文件

if __name__ == "__main__":
    main()

运行：

python cleanup_logs.py ./logs --days 7

✅ 用到了：pathlib、argparse、datetime

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下一步建议

1. 探索更多标准库 ：
   • collections：defaultdict, Counter, namedtuple
   • itertools：高效迭代工具（已在第十二篇介绍）
   • functools：lru_cache, wraps
2. 在项目中替换手写逻辑 ：
   • 用 json 替代手动解析配置
   • 用 pathlib 替代字符串拼接路径
3. 阅读官方标准库文档，每周学一个新模块

🐍 "好的程序员知道标准库能做什么。"

善用标准库，是区分新手与熟手的重要标志！

继续前行，让 Python 的"电池"为你供电！