python中一些实用而有趣的模块


以下为日常总结的Python中实用的模块和函数，放在这里当做记录，也希望能帮到其他人


#cv2模块为opencv

img=cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 读入图片，灰阶化

img=cv2.imread('1.jpg')# 读入图片

import os

flist=os.listdir('test')

def showvar(flist):

     for f in flist:

             img=cv2.imread(f,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)   //可以使用某个通道，一般用灰度值

             print f+'    '+str(cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F).var())  //用拉普拉斯算子计算图像清晰度，值越大越清晰 var为方差

showvar(test)

def show(img):

   cv2.imshow('d',img)

   cv2.waitKey(0)    #习惯使用的显示图片函数

x,y,color=img.shape#获得图片大小

img2=cv2.resize(img,(300,300))#改变图片大小

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(5,5))  #定义结构元素，图像膨胀、侵蚀、开闭运算用

eroded = cv2.erode(img,kernel)#腐蚀图像 

dilated = cv2.dilate(img,kernel)#膨胀图像

opened = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)#开运算  morphology:形态学

closed = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)#闭运算

show(cv2.absdiff(opened,closed))#两个图像的差->边缘

#闭运算用来连接被误分为许多小块的对象，而开运算用于移除由图像噪音形成的斑点。因此，某些情况下可以连续运用

#这两种运算。如对一副二值图连续使用闭运算和开运算，将获得图像中

#的主要对象。同样，如果想消除图像中的噪声（即图像中的“小点”），也可以对图像先用开运算后用闭运算，不过这样也会消除一些破碎的对象。

retval, result = cv2.threshold(result, 40, 255, cv2.THRESH_BINARY)#二值化，40为阈值

cap=cv2.VideoCapture(0)#获得照相设备的句柄，一般0是摄像头

flag,img=cap.read()#从该设备处获得图像

result = cv2.bitwise_not(result)#反色

#文件与文件夹内容的比较 filecmp模块

>>> filecmp.cmp('D:\\sushu.txt','D:\\sushu2.txt')

False

>>> filecmp.dircmp('D:\\test1','D:\\test2')

<filecmp.dircmp instance at 0x01D6AF30>

>>> x=filecmp.dircmp('D:\\test1','D:\\test2')

>>> x.report()  #x还有各种属性，可以通过访问他们方便地得到下面所有的数据

diff D:\test1 D:\test2

Only in D:\test2 : ['333.txt']

Identical files : ['11.txt', '11.txt.bak']

Differing files : ['22.txt', '22.txt.bak']

#对字符串内容的比较  difflib模块

>>> import difflib

>>> str1='abbbcd'

>>> str2='abcd'

>>> k=difflib.SequenceMatcher(None,str1,str2)

>>> k.get_matching_blocks()

[Match(a=0, b=0, size=1), Match(a=3, b=1, size=3), Match(a=6, b=4, size=0)]

>>> k.get_opcodes()

[('equal', 0, 1, 0, 1), ('delete', 1, 3, 1, 1), ('equal', 3, 6, 1, 4)]

#hash算法    hashlib模块

>>> import hashlib

>>> hashlib.algorithms    #所有可使用的hash算法

('md5', 'sha1', 'sha224', 'sha256', 'sha384', 'sha512')

>>> k=hashlib.md5()      #与下一行效果一样

>>> k2=hashlib.new('md5')   #可以动态指定hash算法

>>> str='haha'

>>> k.update(str)       #！！！！注意是在原有的字符串后加新字符串，所以要计算另一个字符串的hash值需要新建一个hash对象

>>> print k.digest()     #二进制下

NMl3+o?caq?%

>>> print k.hexdigest()    #16进制下

4e4d6c332b6fe62a63afe56171fd3725

>>> threads=[]

>>> def t():

...   threads.append(4)

...

>>> t()

>>> threads

[4]               #说明在函数中可以访问全局变量

>>> def t():

...   threads=[3,4,5]

...   threads.append(9)

...

>>> threads

[4]

>>> t()

>>> threads

[4]               #说明局部变量对全局变量有遮蔽现象

    

    

#多线程方法   threading模块（thread模块的改进版）  

#python中得thread的一些机制和C/C++不同：在C/C++中，主线程结束后，其子线程会默认被主线程kill掉。而在python中，主线程结束后，会默认等待子线程结束后，主线程才退出。

#python对于thread的管理中有两个函数：join和setDaemon

#join：如在一个线程B中调用threada.join()，则threada结束后，线程B才会接着threada.join()往后运行。

#setDaemon：主线程A启动了子线程B，调用b.setDaemaon(True)，则主线程结束时，会把子线程B也杀死，与C/C++中得默认效果是一样的。

import threading

def show(x,y):

  i=0

  while i<y:

      print '%d: %d' % (x,i)

      i+=1

threads = []

t1 = threading.Thread(target=show,args=(1,9))

threads.append(t1)

t2 = threading.Thread(target=move,args=(2,20))  #并不会直接开始运行

threads.append(t2)                 

if __name__ == '__main__':

  for t in threads:

    t.setDaemon(True)             #将线程声明为守护线程，必须在start() 方法调用之前设置

    t.start()

for t in threads:

  t.join()

print 'all over'

#其他threading中的函数:

#threading.activeCount()  此方法返回当前进程中线程的个数。返回的个数中包含主线程。

#threading.enumerate()   此方法返回当前运行中的Thread对象列表。enumerate->列举、枚举

  

  

#访问操作系统服务的功能    os模块

os.system('D:\ha.exe')    #执行外部程序，文件名中不能出现空格

os.startfile('D:\ha.exe')   #执行外部程序，文件名中可以出现空格

os.urandom(n)         #返回n字节的足够强度加密的随机数

#对文件的大量操作       fileinput模块

import fileinput

for line in fileinput.input(list or str,inplace=1 or 0):  #inplace=1表示原地修改

  do something about line

  if fileinput.isfirstline():               #竟然可以直接调用fileinput,于是只能存在一个fileinput对象？

    print line                     #若inplace=1，则会输出到原文件，而不是到屏幕

#其他fileinput中的函数

#fileinput.lineno()        返回当前行数，累计值

#fileinput.filelineno()      返回当前行数，对每个文件重新计数

#fileiput.nextfile()       关闭当前文件，跳到下个文件，跳过的行并不计数

#fileinput.isfirstline()     若所在行为文件的第一行则返回True

#fileinput.filename()       返回当前正在处理的文件的名字

#实用命令 

exec(str)             #把str当成代码来执行

#>>> str="print 'haha'"

#>>> exec(str)

#haha

eval(str)             #计算str的结果

#>>> import cmath

#>>> str='1+3+5+cmath.sqrt(8)'

#>>> exec(str)          #于是exec不会有返回值

#>>> eval(str)          #eval返回运行结果

#(11.82842712474619+0j)

#文件操作（复制删除等）    shutil模块与os模块

os.path.exists(str)        #判断该文件是否存在

os.remove(str)          #删除文件

os.rmdir(str)           #删除空文件夹，若非空则会弹出异常

shutil.rmtree(str)        #删除文件夹，可以非空

shutil.copyfile( src, dst)    #从源src复制到dst中去。当然前提是目标地址是具备可写权限。抛出的异常信息为IOException. 如果当前的dst已存在的话就会被覆盖掉 

shutil.copymode( src, dst)    #只是会复制其权限其他的东西是不会被复制的 

shutil.copystat( src, dst)    #复制权限、最后访问时间、最后修改时间 

shutil.copy( src, dst)      #复制一个文件到一个文件或一个目录 

shutil.copy2( src, dst)      #在copy上的基础上再复制文件最后访问时间与修改时间也复制过来了，类似于cp –p的东西 

shutil.copy2( src, dst)      #如果两个位置的文件系统是一样的话相当于是rename操作，只是改名；如果是不在相同的文件系统的话就是做move操作 

shutil.copytree(olddir,newdir,True/Flase)  #把olddir拷贝一份newdir，如果第3个参数是True，则复制目录时将保持文件夹下的符号连接，如果第3个参数是False，则将在复制的目录下生成物理副本来替代符号连接 

#邮件操作             smtplib模块     

import smtplib

import time

from email.message import Message

smtpserver='smtp.21cn.com'
username='123@21cn.com'

password='password'
from_addr='123@21cn.com'
to_addr='321@mails.tsinghua.edu.cn'

message=Message()

message['Subject']='haha'

message['From']=from_addr

message['To']=to_addr

msg=message.as_string()

sm=smtplib.SMTP(smtpserver,port=25,timeout=10)

sm.login(username,password)

i=0

while i<10:

 sm.sendmail(from_addr,to_addr,msg)

 i+=1

time.sleep(10)

sm.quit()