8数据类型

datetime

有效的类型

class datetime.date

一个理想化的简单型日期，它假设当今的公历在过去和未来永远有效。 属性: year, month, and day。

class datetime.time

一个独立于任何特定日期的理想化时间，它假设每一天都恰好等于 246060 秒。 （这里没有“闰秒”的概念。） 包含属性: hour, minute, second, microsecond 和 tzinfo。

class datetime.datetime

日期和时间的结合。属性：year, month, day, hour, minute, second, microsecond, and tzinfo.

class datetime.timedelta

表示两个 date 对象或者 time 对象,或者 datetime 对象之间的时间间隔，精确到微秒。

class datetime.tzinfo

一个描述时区信息对象的抽象基类。 用来给 datetime 和 time 类提供自定义的时间调整概念（例如处理时区和/或夏令时）。

class datetime.timezone

一个实现了 tzinfo 抽象基类的子类，用于表示相对于 世界标准时间（UTC）的偏移量。

calendar — 日历相关函数

这个模块让你可以输出像 Unix cal 那样的日历，它还提供了其它与日历相关的实用函数。 默认情况下，这些日历把星期一当作一周的第一天，星期天为一周的最后一天（按照欧洲惯例）。

class calendar.Calendar(firstweekday=0)

class calendar.TextCalendar(firstweekday=0)

class calendar.HTMLCalendar(firstweekday=0)

class calendar.LocaleTextCalendar(firstweekday=0, locale=None)

class calendar.LocaleHTMLCalendar(firstweekday=0, locale=None)

collections — 容器数据类型

这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。

容器	作用
namedtuple()	创建命名元组子类的工厂函数
deque	类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
ChainMap	类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面
Counter	字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能
OrderedDict	字典的子类，保存了他们被添加的顺序
defaultdict	字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值
UserDict	封装了字典对象，简化了字典子类化
UserList	封装了列表对象，简化了列表子类化
UserString	封装了列表对象，简化了字符串子类化

collections.abc — 容器的抽象基类

abc = abstract base class

该模块定义了一些 抽象基类，它们可用于判断一个具体类是否具有某一特定的接口；例如，这个类是否可哈希，或其是否为映射类。

抽象基类	继承自	抽象方法	Mixin 方法
Container		__contains__
Hashable		__hash__
Iterable		__iter__
Iterator	Iterable	__next__	__iter__
Reversible	Iterable	__reversed__
Generator	Iterator	send, throw	close, __iter__, __next__
Sized		__len__
Callable		__call__
Collection	Sized, Iterable, Container	__contains__, __iter__, __len__
Sequence	Reversible, Collection	__getitem__, __len__	__contains__, __iter__, __reversed__, index, and count
MutableSequence	Sequence	__getitem__, __setitem__, __delitem__, __len__, insert	继承自 Sequence 的方法，以及 append, reverse, extend, pop, remove，和 __iadd__
ByteString	Sequence	__getitem__, __len__	继承自 Sequence 的方法
Set	Collection	__contains__, __iter__, __len__	__le__, __lt__, __eq__, __ne__, __gt__, __ge__, __and__, __or__, __sub__, __xor__, and isdisjoint
MutableSet	Set	__contains__, __iter__, __len__, add, discard	继承自 Set 的方法以及 clear, pop, remove, __ior__, __iand__, __ixor__，和 __isub__
Mapping	Collection	__getitem__, __iter__, __len__	__contains__, keys, items, values, get, __eq__, and __ne__
MutableMapping	Mapping	__getitem__, __setitem__, __delitem__, __iter__, __len__	继承自 Mapping 的方法以及 pop, popitem, clear, update，和 setdefault
MappingView	Sized		__len__
ItemsView	MappingView, Set		__contains__, __iter__
KeysView	MappingView, Set		__contains__, __iter__
ValuesView	MappingView, Collection		__contains__, __iter__
Awaitable		__await__
Coroutine	Awaitable	send, throw	close
AsyncIterable		__aiter__
AsyncIterator	AsyncIterable	__anext__	__aiter__
AsyncGenerator	AsyncIterator	asend, athrow	aclose, __aiter__, __anext__

heapq — 堆队列算法

这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。

堆是一个二叉树，它的每个父节点的值都只会小于或大于所有孩子节点（的值）。它使用了数组来实现：从零开始计数，对于所有的 k ，都有 heap[k] <= heap[2k+1] 和 heap[k] <= heap[2k+2]。 为了便于比较，不存在的元素被认为是无限大。 堆最有趣的特性在于最小的元素总是在根结点：heap[0]。

bisect — 数组二分查找算法

这个模块对有序列表提供了支持，使得他们可以在插入新数据仍然保持有序。对于长列表，如果其包含元素的比较操作十分昂贵的话，这可以是对更常见方法的改进。这个模块叫做 bisect 因为其使用了基本的二分（bisection）算法。

array — 高效的数值数组

此模块定义了一种对象类型，可以紧凑地表示基本类型值的数组：字符、整数、浮点数等。 数组属于序列类型，其行为与列表非常相似，不同之处在于其中存储的对象类型是受限的。 类型在对象创建时使用单个字符的 类型码 来指定。

类型码	C 类型	Python 类型	以字节表示的最小尺寸	注释
'b'	signed char	int	1
'B'	unsigned char	int	1
'u'	Py_UNICODE	Unicode 字符	2	(1)
'h'	signed short	int	2
'H'	unsigned short	int	2
'i'	signed int	int	2
'I'	unsigned int	int	2
'l'	signed long	int	4
'L'	unsigned long	int	4
'q'	signed long long	int	8
'Q'	unsigned long long	int	8
'f'	float	float	4
'd'	double	float	8

weakref — 弱引用

pass

types — 动态类型创建和内置类型名称

pass

copy — 浅层 (shallow) 和深层 (deep) 复制操作

Python 中赋值语句不复制对象，而是在目标和对象之间创建绑定 (bindings) 关系。对于自身可变或者包含可变项的集合对象，开发者有时会需要生成其副本用于改变操作，进而避免改变原对象。本模块提供了通用的浅层复制和深层复制操作

copy.copy(x)
返回 x 的浅层复制。

copy.deepcopy(x[, memo])
返回 x 的深层复制。

exception copy.error¶
针对模块特定错误引发。

浅层复制和深层复制之间的区别仅与复合对象 (即包含其他对象的对象，如列表或类的实例) 相关:

• 一个 浅层复制 会构造一个新的复合对象，然后（在可能的范围内）将原对象中找到的 引用 插入其中。

• 一个 深层复制 会构造一个新的复合对象，然后递归地将原始对象中所找到的对象的 副本 插入。

深度复制操作通常存在两个问题, 而浅层复制操作并不存在这些问题：

• 递归对象 (直接或间接包含对自身引用的复合对象) 可能会导致递归循环。
• 由于深层复制会复制所有内容，因此可能会过多复制（例如本应该在副本之间共享的数据）。

deepcopy() 解决上述问题

• 保留在当前复制过程中已复制的对象的 “备忘录” （memo） 字典；以及

• 允许用户定义的类重载复制操作或复制的组件集合。

想要给一个类定义它自己的拷贝操作实现.

可以通过定义特殊方法 __copy__() 和 __deepcopy__()。 调用前者以实现浅层拷贝操作，该方法不用传入额外参数。 调用后者以实现深层拷贝操作；它应传入一个参数即 memo 字典。 如果 __deepcopy__() 实现需要创建一个组件的深层拷贝，它应当调用 deepcopy() 函数并以该组件作为第一个参数，而将 memo 字典作为第二个参数。

pprint — 数据美化输出

pprint 模块提供了“美化打印”任意 Python 数据结构的功能，这种美化形式可用作对解释器的输入。 如果经格式化的结构包含非基本 Python 类型的对象，则其美化形式可能无法被加载。 包含文件、套接字或类对象，以及许多其他不能用 Python 字面值来表示的对象都有可能导致这样的结果。

格式化后的形式会在可能的情况下以单行来表示对象，并在无法在允许宽度内容纳对象的情况下将其分为多行。 如果你需要调整宽度限制则应显式地构造 PrettyPrinter 对象。

字典在计算其显示形式前会先根据键来排序。

class pprint.PrettyPrinter(indent=1, width=80, depth=None, stream=None, *, compact=False, sort_dicts=True)

pprint.pformat(object, indent=1, width=80, depth=None, *, compact=False, sort_dicts=True)

pprint.pformat(object, indent=1, width=80, depth=None, *, compact=False, sort_dicts=True)

pprint.pprint(object, stream=None, indent=1, width=80, depth=None, *, compact=False, sort_dicts=True)

pprint.isrecursive(object)
pprint.saferepr(object)

reprlib — 另一种 repr() 实现

pass

enum — 对枚举的支持

枚举是一组符号名称（枚举成员）的集合，枚举成员应该是唯一的、不可变的。在枚举中，可以对成员进行恒等比较，并且枚举本身是可迭代的。