Python教学 | 盘点 Python 数据处理常用标准库
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引言
在数据处理中，Python 提供了众多标准库以简化任务，其中 glob、time、copy、json、tqdm、shutil、pprint 等库尤为实用。本文将逐一介绍这七个标准库在数据处理中的应用。
一、glob —— 文件路径批量处理利器
glob 库简化了获取特定文件路径的复杂性。使用 glob 模块，您只需一行代码即可批量获取所需文件路径。例如，通过表达式'./已分享的资源/*.pdf'，可以一次性获取当前工作目录中所有名为"已分享的资源"文件夹下的 PDF 文件路径。
二、time —— 精确时间处理
time 库提供精确的时间处理功能，适用于程序性能分析和延时操作。通过 time 库的 time.time() 函数获取当前时间戳，time.sleep() 实现程序休眠，time.gmtime() 转换时间戳为 struct_time，time.ctime() 转换为易读格式。这些功能使得时间处理更加便捷高效。
三、copy —— 数据安全副本的保障
在数据处理中，确保原始数据不被意外修改是非常重要的。使用 copy 库，您可以安全地创建数据副本，避免对原始数据产生影响。浅复制与深复制概念帮助理解不同复制方式的差异，确保数据处理安全可靠。
四、json —— 字典存储的高效解决方案
JSON 是一种轻量级数据交换格式，与 Python 字典具有高度兼容性。使用 json 库，您可以方便地读写 JSON 文件，将 Python 字典转换为 JSON 格式，或从 JSON 文件恢复字典数据，简化数据传输与存储。
五、tqdm —— 提升循环体验的进度条
tqdm 库为循环提供了进度条显示功能，帮助开发者实时监控程序运行状态，无需等待结束。通过 tqdm() 函数，您可以直观地了解循环进度和预估完成时间，优化用户体验。
六、shutil —— 文件操作的便捷工具
shutil 库提供了丰富的文件操作功能，如复制、移动、删除、重命名等，适用于数据处理中对文件和目录的高效管理。使用 shutil.move() 和 shutil.copy() 等函数，简化了文件管理流程。
七、pprint —— 清晰数据输出的美化工具
pprint 库为复杂数据结构提供了美观的输出形式，通过分行、缩进和自动换行，使得输出结果更加清晰易读。相较于 print() 函数，pprint 更适于展示结构复杂的数据，提升数据处理的可读性。
总结
通过介绍 glob、time、copy、json、tqdm、shutil、pprint 等 Python 标准库，本文旨在提供数据处理中的高效工具集。这些库在实际开发中发挥关键作用，帮助优化程序性能与用户体验。下期文章将探讨正则表达式在数据处理中的应用，敬请期待！
