【深度长文】深入理解网络原理:TCP/IP 协议栈核心实战与性能调优

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前言
荀子曰:"君子性非异也,善假于物也。"在编程世界中,**库(Library)**就是那个能让我们事半功倍的"物"。一个编程语言能否流行,很大程度上取决于其生态是否完备。Python 拥有极其丰富的库,涵盖了科学计算、数据分析、自动化测试、Web 开发等各个领域。本篇将带你走进 Python 的库世界。
一、 什么是库?
库就是别人已经写好了的代码,我们可以直接拿来使用。
- 标准库:Python 自带的库,安装 Python 后即可直接使用。
- 第三方库:由社区其他开发者制作,需要额外下载安装才能使用。
二、 标准库的使用
使用库的核心操作是 import。
2.1 import 语句
使用 import 关键字导入模块,然后通过 模块名.函数名 的方式进行调用。
python
import math
print(math.sqrt(9)) # 计算平方根,结果为 3.0
2.2 datetime 模块
用于处理日期和时间,是自动化测试记录日志时最常用的库。
python
from datetime import datetime
# 获取当前时间
now = datetime.now()
print(now)
# 计算时间差
t1 = datetime(2023, 1, 1)
t2 = datetime(2023, 1, 2)
print(t2 - t1) # 结果为 1 day, 0:00:00
2.3 os 模块
提供与操作系统交互的功能,如文件路径处理、判断文件是否存在等。
python
import os
# 判断文件是否存在
if os.path.exists('d:/record.txt'):
print("文件存在")
三、 第三方库与 pip
Python 强大的原因在于其拥有海量的第三方库(PyPI 官网索引了成千上万个包)。
3.1 什么是 pip?
pip 是 Python 的包管理工具,类似于 Java 的 Maven 或 Node.js 的 npm。
3.2 如何安装第三方库?
在命令行(Terminal/CMD)中执行:
bash
pip install 库名
例如安装用于科学计算的 numpy:
bash
pip install numpy
注意:如果下载速度慢,建议使用国内镜像源(如清华源、阿里源)。
四、 综合实战:学生管理系统(存档功能版)
结合之前学过的函数、字典、列表和文件操作,我们可以利用 os 库为管理系统增加"自动存档"和"自动读档"功能。
4.1 核心逻辑实现
python
import os
students = []
def save():
"""存档:将数据写入文件"""
with open('record.txt', 'w', encoding='utf8') as f:
for s in students:
f.write(f"{s['id']}\t{s['name']}\t{s['score']}\n")
def load():
"""读档:启动时从文件加载数据"""
if not os.path.exists('record.txt'):
return
global students
students = []
with open('record.txt', 'r', encoding='utf8') as f:
for line in f:
line = line.strip()
tokens = line.split('\t')
# 组装字典并添加到列表
students.append({
'id': tokens[0],
'name': tokens[1],
'score': tokens[2]
})
五、 程序打包:pyinstaller
写好的工具想发给没有 Python 环境的同事使用?你可以将其打包成 .exe 文件。
- 安装工具 :
pip install pyinstaller - 打包命令:
bash
pyinstaller -F main.py
-F 参数表示打包成单个独立的 exe 文件。
六、 总结
库是 Python 的灵魂。通过标准库,我们能处理时间、文件和数学运算;通过第三方库,我们能触及 AI、自动化和 Web 的巅峰。作为测试开发工程师,熟练搜索并使用已有的库,比从头写轮子更重要。
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