🔥🔥Java开发者的Python快速进修指南：自定义模块及常用模块

好的，按照我们平常的惯例，我先来讲一下今天这节课的内容，以及Java和Python在某些方面的相似之处。Python使用import语句来导入包，而Java也是如此。然而，两者之间的区别在于Python没有类路径的概念，它直接使用.py文件的文件名作为导入路径，并将其余的工作交给Python解释器来扫描和处理。另外，你可能经常看到有人使用from..import语句，这种语法是为了从.py文件中只导入部分函数或变量而设计的。也可能是导致不同包目录的情况

自定义模块

我来举一个在Java开发中常用的开发方式作为例子。在我们进行项目开发时，通常会在项目的结构中创建一个util包，用于存放一些工具类。同样，Python也可以采用类似的方式来组织代码结构，让大家更容易理解。

在同目录下

如果你想在在同目录下创建一个nameUtil.py文件，并不想另外创建一个util包的话，也可以，我们可以演示一下。以下是nameUtil.py的简单内容：

name = "xiaoyu"

def getName(name):
    print(f"我的名字是{name}")

在执行的Python文件（main.py）中，可以直接使用import语句来引入其他模块。例如：

import nameUtil

name = "xiaoyu" 
nameUtil.getName(nameUtil.name) # 可将nameUtil.name替换成name

可以使用from..import语句优化一下上面的内容：

from nameUtil import getName

getName("xiaoyu")

这种情况是最简单的。当你想要导入某个包的时候，你可能会想，为什么我可以直接导入，而不需要在同目录下引入各种第三方包呢？实际上，这和Java是一样的。Python也有固定的包扫描路径。比如，当我们导入第三方包时，Python会搜索第三方库的安装路径。这些路径通常是通过包管理工具（如pip）安装的。

不在同一目录下

如果我们将一些Python工具类单独放在一个名为"util"的目录中，这样可以更好地组织代码。这种做法符合规范，并且让我们的代码更易读、易维护。下面我将演示一下如何使用这种目录结构，唯一的区别是，你需要使用"from"语句来导入工具类，而不能简单地使用"import"语句。

目录结构如下：

main.py内容如下：

from utils import nameUtil

name = "xiaoyu"
nameUtil.getName(nameUtil.name) # 可将nameUtil.name替换成name

这就很像我们正常开发的模式了，因为在开发过程中，我们通常需要将模块按照不同的功能进行分级，并创建相应的包目录结构。这样，我们就可以像上面那样编写代码。如果有多层包目录，我们可以继续按照相同的方式导入模块，例如：from java.utils import nameUtil。感觉就像是回到了熟悉的开发环境，我们可以开始进行正常的开发工作了。

常用模块

我们将举一些在开发Java工作中常用的工具类，这些工具类同样适用于Python编程语言。

time

time模块：提供了与时间相关的函数和类，可以用来获取当前时间、格式化时间、计时等操作。在加密接口中，经常需要使用时间戳场景来确保数据的安全性。

获取当前时间戳：current_time = time.time()

将时间戳转换为可读时间：readable_time = time.ctime(current_time)

格式化时间：formatted_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(current_time))

程序休眠一定时间：time.sleep(2) # 程序暂停2秒

datetime

datetime模块是Python中提供的一个功能强大的模块，它包含了许多与日期和时间相关的函数和类，可以方便地进行日期和时间的计算、格式化等操作。在很多场景下，比如列表查询等，我们经常会用到日期模块的功能。

获取当前日期时间：current_datetime = datetime.datetime.now()

格式化日期时间：formatted_datetime = current_datetime.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

计算两个日期之间的差值：time_difference = datetime.datetime(2022, 1, 1) - datetime.datetime(2021, 1, 1)

json

json模块在Python中提供了处理JSON数据的函数和类，它可以被广泛地应用于解析和生成JSON数据。在工作中，我们经常会遇到需要处理JSON数据的情况，所以我想详细解释一下它的用法。然而，需要注意的是，在某些特定的情况下，比如与微信开放者平台进行接口对接时，数据的传输形式可能会是XML格式。在我之前的工作经历中，就遇到过这样的情况，在与微信开放者平台对接时我也踩过一些坑，需要特别注意。

解析JSON字符串：

json_data = '{"name": "xiaoyu", "age": 30}'
parsed_data = json.loads(json_data)

# 获取key的value值
name = parsed_data["name"]
age = parsed_data["age"]
print(name)  # 输出：xiaoyu
print(age)  # 输出：30

# 添加新的键值对
parsed_data["city"] = "China"

print(parsed_data)

生成JSON字符串：data = {"name": "John", "age": 30} json_data = json.dumps(data)这里的data是对象，变量json_data就是一个包含了"name"和"age"键值对的JSON格式字符串。

os

os模块：提供了与操作系统相关的函数和类，可以用来进行文件和目录操作、进程管理等操作。如果你经常需要进行文件操作，不管是在学习还是工作中，了解和掌握os模块都是非常重要的。

获取当前工作目录：current_directory = os.getcwd()

创建目录：os.mkdir("new_directory")

判断文件或目录是否存在：exists = os.path.exists("file.txt")

sys

sys模块：提供了与Python解释器和系统相关的函数和变量，可以用来获取命令行参数、退出程序等操作。这在开发中非常有用，尤其是当我们需要与系统进行交互时。

获取命令行参数：arguments = sys.argv

退出程序：sys.exit()

总结

在导入包方面，两者都使用import语句，但是Python没有类路径的概念，直接使用文件名来导入模块。我们还讨论了自定义模块的创建和使用，以及在不同目录下如何组织代码结构。此外，我们介绍了一些常用的Python模块，包括time、datetime、json、os和sys，它们在开发中非常实用。希望今天的课程对大家有所帮助！