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Python 入门 / Python 内置库

Python 安装后自带大量模块，统称为“标准库”。本板块沿用“内置库”的导航名称，但标准库与 print()、len() 等无需导入的内置函数不是同一概念。

标准库无需使用 pip 安装，导入后即可使用。完整接口请参考 Python 3.11 标准库。

1. JSON（json）

json 模块用于在 Python 对象和 JSON 文本之间转换：

操作 方法 结果
Python 对象转 JSON 字符串 json.dumps() str
JSON 字符串转 Python 对象 json.loads() dict、list 等
Python 对象写入 JSON 文件 json.dump() 写入文件对象
从 JSON 文件读取 Python 对象 json.load() dict、list 等
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import json

user = {
    'name'  : 'Tom',
    'age'   : 25,
    'roles' : ['developer', 'writer'],
    'active': True,
}

text = json.dumps(user, ensure_ascii=False, indent=2)
print(text)

parsed = json.loads(text)
print(parsed['roles'][0])

输出：

Text Output
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{
  "name": "Tom",
  "age": 25,
  "roles": [
    "developer",
    "writer"
  ],
  "active": true
}
developer

ensure_ascii=False 让中文等非 ASCII 字符直接保留；indent=2 让结果便于阅读。需要紧凑传输时可以省略缩进，并使用 separators=(',', ':')。

JSON 只支持有限的数据类型。Python 的集合、字节、日期时间和自定义对象不能直接序列化，需要先转换为字符串、列表或字典等兼容结构。

2. 正则表达式（re）

正则表达式适合处理具有明确文本模式的数据。简单的前缀、后缀、包含和替换需求，应优先使用字符串方法。

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import re

text = 'order-20260811'

match = re.search(r'\d+', text)
if match:
    print('找到数字：', match.group())

print('完整匹配：', bool(re.fullmatch(r'order-\d{8}', text)))
print('替换数字：', re.sub(r'\d+', '<date>', text))
print('提取数字：', re.findall(r'\d+', 'a1 b22 c333'))

输出：

Text Output
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找到数字： 20260811
完整匹配： True
替换数字： order-<date>
提取数字： ['1', '22', '333']

正则表达式通常写成原始字符串 r'...'，避免反斜杠被 Python 字符串提前转义。用户输入不应直接拼入正则表达式；需要按普通文本匹配时，先使用 re.escape()。

完整语法请参考 re 官方文档。

3. 日期与时间（datetime、zoneinfo 和 time）

3.1 解析和格式化日期时间

datetime 适合表示、解析、格式化和计算日期时间：

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from datetime import datetime, timedelta

created_at = datetime.fromisoformat('2026-08-11T10:30:00+08:00')

print(created_at.isoformat())
print(created_at.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
print((created_at + timedelta(days=1)).date())

输出：

Text Output
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2026-08-11T10:30:00+08:00
2026-08-11 10:30:00
2026-08-12

3.2 处理时区

需要明确时区时，使用 zoneinfo.ZoneInfo。不要把不带时区的日期时间直接当作北京时间或 UTC：

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from datetime import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo

utc_time      = datetime(2026, 8, 11, 2, 30, tzinfo=ZoneInfo('UTC'))
shanghai_time = utc_time.astimezone(ZoneInfo('Asia/Shanghai'))

print(shanghai_time.isoformat())

输出：

Text Output
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2026-08-11T10:30:00+08:00

3.3 Unix 时间戳

time.time() 返回当前 Unix 时间戳，单位为秒；具体值每次运行都不同：

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import time

timestamp_seconds      = time.time()
timestamp_milliseconds = int(timestamp_seconds * 1000)

print(type(timestamp_seconds))
print(type(timestamp_milliseconds))

输出：

Text Output
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<class 'float'>
<class 'int'>

Unix 时间戳表示从 UTC 的 1970-01-01 00:00:00 起经过的时间，本身不携带时区。只有显示为本地时间时才需要指定时区。

4. 路径（pathlib）

pathlib 使用对象表示路径，通常比手工拼接字符串或直接使用 os.path 更直观：

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from pathlib import PurePosixPath

path = PurePosixPath('/data/sample/report.json')

print('文件名：', path.name)
print('文件主名：', path.stem)
print('扩展名：', path.suffix)
print('父目录：', path.parent)
print('新路径：', path.parent / 'archive' / path.name)

输出：

Text Output
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文件名： report.json
文件主名： report
扩展名： .json
父目录： /data/sample
新路径： /data/sample/archive/report.json

处理真实文件和目录时使用 Path：

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from pathlib import Path

config_path = Path('/data/config.json')

if config_path.is_file():
    text = config_path.read_text(encoding='utf-8')
    print(text)

路径是否存在、文件内容和权限取决于运行环境。读取外部传入的路径前，应确认它位于允许访问的目录中。

5. 数学（math）

math 提供常见的数学常量和函数：

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import math

print('圆周率：', math.pi)
print('向上取整：', math.ceil(1.2))
print('向下取整：', math.floor(1.9))
print('平方根：', math.sqrt(100))
print('2 的 10 次方：', math.pow(2, 10))
print('以 2 为底的对数：', math.log(1024, 2))
print('45 度对应的弧度：', math.radians(45))
print('π/4 弧度对应的角度：', math.degrees(math.pi / 4))

输出：

Text Output
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圆周率： 3.141592653589793
向上取整： 2
向下取整： 1
平方根： 10.0
2 的 10 次方： 1024.0
以 2 为底的对数： 10.0
45 度对应的弧度： 0.7853981633974483
π/4 弧度对应的角度： 45.0

需要数组、矩阵或大规模数值计算时，通常应使用 NumPy 等专用第三方库。

6. 随机数（random 和 secrets）

random 适合模拟、抽样和测试：

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import random

items = ['a', 'b', 'c', 'd']

print(random.choice(items))
print(random.sample(items, 2))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randrange(0, 10, 2))

上述结果每次运行都可能不同：

  • choice() 从序列中选择一个元素。
  • sample() 不重复地选择指定数量的元素。
  • randint(1, 10) 包含上下限，可能返回 1 或 10。
  • randrange(0, 10, 2) 从 0、2、4、6、8 中选择。

测试需要可复现的伪随机结果时，可以创建独立生成器并指定种子：

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import random

rng = random.Random(42)
print([rng.randint(1, 10) for _ in range(3)])

输出：

Text Output
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[2, 1, 5]

random 不适合生成密码、验证码、访问令牌等安全数据；此类场景应使用 secrets 模块

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import secrets

token = secrets.token_urlsafe(24)
print(type(token))

7. Base64（base64）

Base64 将二进制数据表示为 ASCII 文本。它是编码方式，不是加密方式，不能用于隐藏敏感信息。

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import base64

text    = 'Hello, Python!'
encoded = base64.b64encode(text.encode('utf-8')).decode('ascii')
decoded = base64.b64decode(encoded).decode('utf-8')

print(encoded)
print(decoded)

输出：

Text Output
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SGVsbG8sIFB5dGhvbiE=
Hello, Python!

b64encode() 和 b64decode() 处理 bytes，因此字符串编码前需要 encode()，解码后需要 decode()。URL 或文件名中使用时，可以选择 urlsafe_b64encode() 和 urlsafe_b64decode()，它们会替换标准 Base64 字母表中的 + 和 /。

8. 哈希（hashlib）

哈希函数将任意长度的数据转换为固定长度的摘要，常用于完整性校验：

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import hashlib

content = 'Hello, Python!'.encode('utf-8')
digest  = hashlib.sha256(content).hexdigest()

print(digest)

hexdigest() 返回十六进制字符串。相同输入会得到相同摘要，输入发生任何变化通常都会得到不同摘要。

MD5 和 SHA-1 已不适合安全敏感场景；存储密码也不能只做一次普通哈希，应使用专门的密码哈希算法和成熟实现

9. 下一步

标准库无法覆盖所有需求。接下来阅读 Python 入门 / Python 第三方库，学习如何安装并使用项目依赖。