八周Python强化计划（六）

🗓 第6周 教学主题：标准库实战与虚拟环境

🎯 学习目标

1. 能使用 datetime 处理日期与时间
2. 能用 json 模块读写 JSON 数据
3. 会使用 collections 中的 Counter 和 defaultdict
4. 了解 random 模块生成随机数据
5. 能创建和管理 虚拟环境（venv）
6. 会使用 requirements.txt 管理项目依赖

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🕒 第11课：常用标准库实战（60分钟）

⏱ 时间分配建议

• 每个模块演示（30分钟）
• 综合小项目：日程记录器（25分钟）
• Q&A（5分钟）

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📚 内容大纲与代码示例

1. datetime：处理日期和时间

from datetime import datetime, timedelta

# 获取当前时间
now = datetime.now()
print("现在是:", now)  # 2025-12-30 14:30:45.123456

# 格式化输出
print(now.strftime("%Y年%m月%d日 %H:%M"))  # 2025年12月30日 14:30

# 解析字符串为 datetime
date_str = "2025-12-25"
christmas = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")
print("圣诞节:", christmas)

# 时间计算
one_week_later = now + timedelta(weeks=1)
print("一周后:", one_week_later.strftime("%m月%d日"))

💡 常用格式符：%Y（四位年）、%m（月）、%d（日）、%H（24小时）、%M（分）

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2. json：读写 JSON 数据（Web/API 常用）

import json

# Python 对象 → JSON 字符串
data = {"name": "张三", "tasks": ["买菜", "写代码"], "done": False}
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
print(json_str)

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

# 从文件读取
with open("todo.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    loaded = json.load(f)
    print(loaded["name"])  # 张三

✅ ensure_ascii=False：保留中文

✅ indent=2：美化输出（适合调试）

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3. collections：更强大的容器

from collections import Counter, defaultdict

# Counter：快速统计
text = "hello world"
letter_count = Counter(text)
print(letter_count)          # Counter({'l': 3, 'o': 2, ...})
print(letter_count.most_common(2))  # [('l', 3), ('o', 2)]

# defaultdict：避免 KeyError
word_groups = defaultdict(list)
words = ["apple", "banana", "cherry", "avocado"]
for word in words:
    first_letter = word[0]
    word_groups[first_letter].append(word)

print(word_groups["a"])  # ['apple', 'avocado']
print(word_groups["z"])  # []（不会报错！）

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4. random：生成随机数据

import random

print(random.randint(1, 10))     # 1~10 的整数
print(random.choice(["红", "绿", "蓝"]))  # 随机选一个
print(random.sample(range(1, 100), 5))   # 无重复抽5个

# 洗牌
cards = ["A", "K", "Q", "J"]
random.shuffle(cards)
print(cards)

🔐 注意：random 不适用于加密！需用 secrets 模块（高级）

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✍️ 课堂练习：日程记录器（25分钟）

# 任务：创建一个简单的日程管理器
# 1. 用户输入事件名称
# 2. 自动记录当前时间（用 datetime）
# 3. 将事件保存为 JSON 格式到 schedule.json
# 4. 每次启动时读取并显示已有事件数量

# 示例输出：
# 已有 2 个日程
# 新事件: 开会
# 已保存！

✅ 参考答案：

import json
from datetime import datetime
import os

# 读取已有日程
if os.path.exists("schedule.json"):
    with open("schedule.json", "r", encoding="utf-8") as f:
        schedule = json.load(f)
else:
    schedule = []

print(f"已有 {len(schedule)} 个日程")

# 添加新事件
event = input("新事件: ")
now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
schedule.append({"event": event, "time": now})

# 保存
with open("schedule.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(schedule, f, ensure_ascii=False, indent=2)

print("已保存！")

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🕒 第12课：虚拟环境与依赖管理（60分钟）

⏱ 时间分配

• 虚拟环境概念讲解（15分钟）
• 实操：创建 venv + 安装包（20分钟）
• 依赖导出与重建（15分钟）
• 最佳实践总结（10分钟）

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📚 为什么需要虚拟环境？

不同项目可能依赖不同版本 的第三方库（如项目A用 Django 3，项目B用 Django 4）

虚拟环境 = 隔离的 Python 环境，互不干扰！

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1. 创建虚拟环境（使用 venv，Python 内置）

# 在项目目录下执行（终端，非 Python！）
python -m venv myenv

✅ myenv 是环境文件夹名（可自定义）

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2. 激活虚拟环境

• Windows (CMD/PowerShell) :

  myenv\Scripts\activate

• macOS / Linux :

  source myenv/bin/activate

✅ 激活后，命令行前会显示 (myenv)

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3. 在虚拟环境中安装包

# 激活后执行
pip install requests colorama

✅ 所有包只安装在 myenv 中，不影响系统 Python

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4. 导出依赖列表（生成 requirements.txt）

pip freeze > requirements.txt

✅ requirements.txt 内容示例：

colorama==0.4.6
requests==2.31.0

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5. 在新机器/新环境重建项目

# 1. 创建新虚拟环境
python -m venv new_env
# 2. 激活
source new_env/bin/activate  # 或 Windows 方式
# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

✅ 完美复现开发环境！

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6. 退出虚拟环境

deactivate

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✍️ 课堂练习（15分钟）

# 1. 在当前目录创建虚拟环境 myproject_env
# 2. 激活它
# 3. 安装 colorama 和 requests
# 4. 生成 requirements.txt
# 5. 写一个 test.py，用 colorama 打印彩色"环境已就绪！"
# 6. 运行 test.py
# 7. 退出环境

✅ test.py 参考代码：

from colorama import Fore, init
init()
print(Fore.GREEN + "环境已就绪！" + Fore.RESET)

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🧠 本周核心概念速记卡

工具	用途
datetime	获取/格式化/计算时间
json	读写 JSON（API/配置文件）
Counter	快速统计元素频率
defaultdict	避免字典 KeyError
venv	创建隔离的 Python 环境
pip freeze	导出当前环境依赖
requirements.txt	项目依赖清单，用于重建环境

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📝 课后小任务（可选）

创建一个"天气模拟器"项目文件夹：

1. 初始化虚拟环境
2. 安装 fake-useragent（生成随机 User-Agent）
3. 编写 weather_sim.py：用 random 生成城市天气，用 datetime 标记时间，用 json 保存
4. 生成 requirements.txt