1.模块
在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。
包
为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。
方法是选择一个顶层包名，比如mycompany，按照如下目录存放：
目录存放
引入了包以后，只要顶层的包名不与别人冲突，那所有模块都不会与别人冲突。现在，abc.py模块的名字就变成了mycompany.abc，类似的，xyz.py的模块名变成了mycompany.xyz。
每一个包目录下面都必须有一个__init__.py的文件，否则，Python就把这个目录当成普通目录，而不是一个包。
组成多级层次的包结构
多级层次
上图可以理解为一个包含mycompany.web模块的模块
注意：自己创建模块时要注意命名，不能和Python自带的模块名称冲突。例如，系统自带了sys模块，自己的模块就不可命名为sys.py，否则将无法导入系统自带的sys模块。
a.使用模块
在文件内引入模块
结果
1.在代码开头，除了注释外的第一个字符串都是文档注释。
2.__author__变量用来储存作者名字
3.import sys为导入sys模块
4.sys模块有一个argv变量，用list存储了命令行的所有参数。
例如
运行python3 hello.py获得的sys.argv就是['hello.py']；
运行python3 hello.py Michael获得的sys.argv就是['hello.py', 'Michael]。
b.安装第三方模块
安装第三方模块，是通过包管理工具pip完成的。
在命令提示符窗口下尝试运行pip来检查是否安装pip
第一种方法
一般来说，第三方库都会在Python官方的pypi.python.org网站注册，要安装一个第三方库，必须先知道该库的名称，可以在官网或者pypi上搜索，比如Pillow的名称叫Pillow，因此，安装Pillow的命令就是：
pip install Pillow
第二种方法
使用Anaconda，这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库，我们装上Anaconda，就相当于把数十个第三方模块自动安装好了，非常简单易用。
c.模块搜索路径
加载一个模块时，Python会在指定的路径下搜索对应的.py文件，如果找不到，就会报错。
默认情况下，Python解释器会搜索当前目录、所有已安装的内置模块和第三方模块，搜索路径存放在sys模块的path变量中：
path变量
如果我们要添加自己的搜索目录，有两种方法：
一是直接修改sys.path，添加要搜索的目录：
sys.path.append('路径信息')
第二种方法是设置环境变量PYTHONPATH，该环境变量的内容会被自动添加到模块搜索路径中。
2.常用内建模块
内置的模块即是内建模块
a、collections
namedtuple
namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。
namedtuple
deque
deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈。
deque
defaultdict
使用dict时，如果引用Key不存在而又不希望报错，那就可以使用defaultdict返回一个默认值。
defaultdict
defaultdict和dict除了默认值外是完全一样的。
OrderedDict
dict中的Key是无序的
OrderedDict可以保持Key的顺序
OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列
并且当容量超出限制时，先删除最早添加的Key
OrderedDict
Counter
Counter是计数器
Counter也是dict的一个子类
Counter
b、base64
Base64是一种最常见的二进制编码方法
python内置的base64可以直接进行base64的编解码
因为python中字符都为unicode编码，而b64encode函数的参数为byte类型，所以必须先转码。
b 表示 byte的意思，想要去掉b''，只要将byte转换回去就可以。
c、struct
Python没有专门处理字节的数据类型。但由于b'str'可以表示字节，所以，字节数组＝二进制str。
如果把一个八位无符号整数变成字节如下：
整数变成字节
由此可见，数要是越来越大，转换就越来越麻烦。
所以就引入了struct
struct模块来解决bytes和其他二进制数据类型的转换
pack()
pack函数把任意数据类型变成bytes
pack()
第一个参数'>I'中，>表示字节顺序是网络序，I表示4字节无符号整数。
后面的参数个数要和处理指令一致。
unpack()
unpack把bytes变成相应的数据类型
unpack()
根据>IH的说明，后面的bytes依次变为I：4字节无符号整数和H：2字节无符号整数。
d、hashlib
摘要算法通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。
目的是为了发现原始数据是否被人篡改过。
因为其函数的复杂性，所以很难进行反推。
摘要算法MD5
摘要算法MD5
使用update()可以分块多次调用
摘要算法SHA1
与上一个算法基本一致
摘要算法SHA1
使用update()可以分块多次调用
e、hmac
因为通过彩虹表根据哈希值反推原始口令，所以需要增加一个salt来使得相同的输入也能得到不同的哈希值。
Python自带的hmac模块实现了标准的Hmac算法。
使用hmac实现带key的哈希
message：信息，
key：自己设定
注意：传入的key和message都是bytes类型，不是的话需要先转换为bytes。
f.itertools
itertools提供了用于操作迭代对象的函数
“无限”迭代器
count()
count()会创建一个无限的迭代器
count()
按Ctrl+C退出
cycle()
cycle()会把传入的一个序列无限重复下去
cycle()
按Ctrl+C退出
repeat()
repeat()负责把一个元素无限重复下去，第二个参数就可以限定重复次数.
repeat()
(只重复了三次)
迭代器操作函数
无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去，如果只是创建了一个迭代对象，它不会事先把无限个元素生成出来，事实上也不可能在内存中创建无限多个元素。
无限序列虽然可以无限迭代下去，但是通常我们会通过takewhile()等函数根据条件判断来截取出一个有限的序列：
takewhile()
takewhile()
itertools提供迭代器操作函数
chain()
chain()可以把一组迭代对象串联起来，形成一个更大的迭代器。
chain()
groupby()
groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起
groupby()
g、contextlib
读写文件必须注意关闭问题，否则占内存。
一个方法是使用try...finally
另一个就是with语句
with语句
with语句会自动调用close()方法关闭文件。
with语句
with
with语句并不是只适用于open(）
任何对象，只要正确实现了上下文管理，就可以用于with语句。
资源对象用于with语句
结果
contextlib提供了比编写__enter__和__exit__更简单的写法
@contextmanager
@contextmanager
结果
@contextmanager这个decorator接受一个generator，用yield语句把with ... as var把变量输出出去，然后，with语句就可以正常地工作了
@contextmanager另一个作用是，如果某段代码执行前后自动执行特定代码，即可使用@contextmanager实现。
@contextmanager
结果
执行顺序是：
with语句首先执行yield之前的语句，因此打印出<h1>；
yield调用会执行with语句内部的所有语句，因此打印出hello和world；
最后执行yield之后的语句，打印出</h1>。
@contextmanager通过编写generator来做简化
@closing
with语句只能用于一个对象实现上下文的代码
closing()可以把一个对象变为上下文对象
h、urllib
urllib提供了一系列用于操作URL的功能
Get
request模块可以抓取URL内容
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