Python康复训练——常用标准库

装好 Python 就自带一套"官方工具箱"。这篇把最常用的几个标准库过一遍，并把它串成 4 个能直接用的小工具。代码都来自实战片段，路径注释标了出处，照着敲就能跑。

一、为什么要有标准库

Python 装完就自带一大堆功能模块，叫标准库（Standard Library） 。一个模块就是一个 .py 文件，里面是一组相关函数/类，把代码按逻辑拆开，复用性和可维护性都上来了。

它的三个硬优势：

零安装 ：import 即用，不用 pip，部署到哪台机器都不会缺依赖。
跨平台 ：同一套 os.path.join() 在 Windows 和 Linux 上都能正确拼路径，不用自己处理反斜杠。
经过毒打：标准库是千万项目磨出来的，稳定性远超你自己手搓的轮子。

判断原则：能用标准库干净解决的，先别急着引第三方库。除非像 urllib（标准库）明显比 requests（第三方）啰嗦这种明确场景。

二、sys：和解释器本身对话

WHY ：当你想读命令行参数、强制退出程序、临时改模块搜索路径、或重定向标准流时，找 sys。它是你和 Python 解释器之间的后门。

核心成员：

sys.argv：命令行参数列表，argv[0] 是脚本名，后面才是真正传进来的参数。
sys.exit()：主动退出程序（可在参数里带退出信息）。
sys.path：模块搜索路径列表，往里 append 一个路径就能 import 到那里的模块。
sys.stdin / sys.stdout / sys.stderr：三个标准流，错误信息走 stderr 才专业。

python 复制代码

# ch05-lib/Test01_sys.py
import sys

# 获取命令行参数
if len(sys.argv) > 1:
    print(f"脚本名: {sys.argv[0]}")
    print(f"第一个参数: {sys.argv[1]}")
else:
    print("请提供命令行参数")

# 添加模块路径
sys.path.append('/path/to/my/modules')

# 模块搜索路径
print(sys.path)

# 输出到标准错误
sys.stderr.write("这是一个错误信息\n")

# 退出程序
# sys.exit("程序退出")

命令行跑：python Test01_sys.py a b c，会依次打印脚本名、a，以及拼接后的搜索路径。注意 argv 永远从脚本身开始，取用户输入要从 argv[1] 起。

三、os：跨平台操作文件系统

WHY ：文件/目录的增删查改、路径拼接、环境变量读取------凡是跟操作系统打交道的事，别手写字符串路径，交给 os，它在不同系统上自动适配分隔符。

常用方法：

os.getcwd() / os.chdir(path)：获取 / 切换当前工作目录。
os.listdir(path)：列出目录下所有条目。
os.makedirs(path, exist_ok=True)：递归建多层目录（exist_ok 防止重复建报错）。
os.path.join()：跨平台路径拼接 ，永远用它，别手拼 / 或 \。
os.path.exists(path)：判存在。
os.environ：环境变量字典。

python 复制代码

# ch05-lib/Test02_os.py
import os

print("当前目录:", os.getcwd())

# 创建目录（exist_ok=True 避免重复运行报错）
os.makedirs("test_dir/sub_dir", exist_ok=True)

# 列出当前目录文件
files = os.listdir(".")
print("文件列表:", files)

# 路径拼接：Windows/Linux 通吃
file_path = os.path.join("test_dir", "sub_dir", "test.txt")
print("完整路径:", file_path)

# 检查文件是否存在再写入
if not os.path.exists(file_path):
    with open(file_path, 'w') as f:
        f.write("Hello, OS!")
else:
    print('文件已存在！')

# 读取环境变量
print("PATH:", os.environ.get("PATH"))

四、urllib：标准库自带的 HTTP 客户端

WHY ：不发网络请求也能跑的最小依赖。urllib 能完成 GET/POST、URL 解析，不引第三方包就能联网。真实项目里很多人换 requests（更简洁），但懂 urllib 才看得懂那些老代码和报错。

子模块分工：

urllib.request：打开并读取 URL（发请求）。
urllib.parse：拼接 / 解析 URL 参数。
urllib.error：请求异常类。

python 复制代码

# ch05-lib/Test03_urllib.py
import urllib.request
import urllib.parse

# 发送 GET 请求
url = "https://httpbin.org/get"
response = urllib.request.urlopen(url)
data = response.read().decode('utf-8')
print(data)
print('-' * 80)

# 发送 POST 请求（表单编码后用 Request 包装）
data = urllib.parse.urlencode({'key': 'value'}).encode('utf-8')
req = urllib.request.Request("https://httpbin.org/post", data=data)
response = urllib.request.urlopen(req)
print(response.read().decode('utf-8'))
print('-' * 80)

# 解析 URL
parsed = urllib.parse.urlparse("https://example.com:8080/path?query=1")
print(parsed.scheme, parsed.netloc, parsed.path)

小结：urllib 写起来比 requests 啰嗦（GET 都要 urlopen + read + decode 三连），但它零依赖。日常开发用 requests 更爽，面试/读旧代码时 urllib 跑不掉。

五、json：程序与世界交换数据的通用语

WHY ：配置文件、API 响应、前后端通信------JSON 是工业标准。json 模块负责在 Python 对象（dict/list）和 JSON 字符串之间互转。

四个主力方法：

json.dumps(obj)：Python 对象 → JSON 字符串。
json.loads(s)：JSON 字符串 → Python 对象。
json.dump(obj, file)：直接写进文件。
json.load(file)：从文件读并解析。

python 复制代码

# ch05-lib/Test04_json.py
import json

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

# JSON 字符串转回 Python 对象
data_back = json.loads(json_str)
print(data_back)

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

# 从文件读取
with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    loaded_data = json.load(f)
    print(loaded_data)

JSON ↔ Python 类型对照表

JSON	Python
object	dict
array	list
string	str
number(int)	int
number(real)	float
true	True
false	False
null	None

两个坑先记着：dumps 默认 ensure_ascii=True，中文会被转成 \uXXXX，要中文正常显示必须传 ensure_ascii=False；dump/load 针对文件对象，dumps/loads 针对字符串，别混。

六、time 与 datetime：两个时间模块怎么选

WHY：时间处理有两套工具，分工明确------

time：底层、轻量，基于 Unix 时间戳（1970-01-01 起的秒数）。适合简单计时、sleep、时间戳获取。
datetime：面向对象，封装了日期、时间、时间间隔。适合做日期加减、格式化输出、解析时间字符串。

python 复制代码

# ch05-lib/Test05_time.py
import time

print("时间戳:", time.time())                       # 当前秒级时间戳
now = time.localtime()
formatted = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", now) # 格式化为可读字符串
print("格式化时间:", formatted)
t = time.strptime("2021-04-03 10:00:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")  # 解析回去
print("解析后时间结构:", t)
print(time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()))
print("暂停 2 秒...")
time.sleep(2)                                       # 阻塞当前线程
print(time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()))

python 复制代码

# ch05-lib/Test06_datetime.py
from datetime import datetime, date, time, timedelta

now = datetime.now()
print("现在:", now)

dt = datetime(2021, 4, 3, 15, 30, 0)
print("指定时间:", dt)

tomorrow = now + timedelta(days=1)   # 日期加减靠 timedelta
print("明天:", tomorrow)

print("格式化:", now.strftime("%Y年%m月%d日 %H:%M:%S"))
parsed_dt = datetime.strptime("2021-04-03 15:40:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print("解析时间:", parsed_dt)
print("今天:", date.today())

选择口诀：要算"差了几天/几小时"用 datetime.timedelta；要打时间戳、计个时、睡两秒用 time。

七、argparse：把命令行参数管起来

WHY ：手动解析 sys.argv 容易漏边界、难校验类型。argparse 自动生成 --help、做类型转换、标记必填项，专业命令行工具都靠它。

python 复制代码

# ch05-lib/Test07_argparse.py
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description="一个示例程序")
parser.add_argument('--name', type=str, required=True, help='你的名字')
parser.add_argument('--age', type=int, default=18, help='年龄')
parser.add_argument('--verbose', action='store_true', help='详细模式')
parser.add_argument('filename', help='文件名')   # 位置参数，无 -- 前缀

args = parser.parse_args()

print(f"名字: {args.name}")
print(f"年龄: {args.age}")
print(f"文件名: {args.filename}")
if args.verbose:
    print("详细模式已开启")

命令行：python Test07_argparse.py info.txt --name lao8 --age 18 --verbose。注意 filename 是位置参数（直接跟在后面），--name/--age 是可选参数，--verbose 是开关（store_true，出现即为 True）。缺了 required=True 的 --name，argparse 会直接报错退出并打印用法。

小结：标准库是 Python 自带的生产力工具箱------sys 管解释器、os 管文件系统、urllib 管网络、json 管数据交换、time/datetime 管时间、argparse 管命令行。记住三条：路径永远用 os.path.join；JSON 中文必带 ensure_ascii=False；命令行参数优先用 argparse 而非手撕 sys.argv。把这套用熟，80% 的脚本类需求都能在标准库里解决，不用急着装包。