1. 简介
Python是一种流行的、易于学习的编程语言，其内置的库使编写代码更加容易。Python内置的库包含各种各样的功能，例如数字处理、文件I/O、图形用户界面编程以及网络编程等。在这篇文章中，我们将介绍 8 个无需编写代码即可使用Python内置库的方法，并展示如何使用这些库来处理数据。
2. 使用Python内置的random库生成随机数
Python内置了一个名为“random”的库，它可以帮助我们生成随机数。我们可以使用 random() 函数来生成一个0到1之间的随机浮点数。
import random
# Generate a random float between 0 and 1
x = random.random()
print(x)
在上面的代码中，我们导入了 random 库，并使用 random() 函数生成了一个随机浮点数。我们将其命名为“x”并将其打印出来。这将输出类似以下内容的内容：
0.203568125280596052.1 生成指定范围内的随机数
我们也可以使用 random.randint() 函数来生成指定范围内的整数：
import random
# Generate a random integer between 1 and 10
x = random.randint(1, 10)
print(x)
在上面的代码中，我们使用 random.randint() 函数来生成一个随机整数。该函数需要两个参数：起始值和终止值。在这个例子中，我们生成了一个1到10之间的随机整数。这将输出类似以下内容的内容：
73. 使用Python内置的math库进行数学计算
Python内置了一个名为“math”的库，它提供了各种数学函数。我们可以使用 math 库来解决各种数学问题，例如计算平方根、对数和三角函数。
3.1 计算平方根
我们可以使用 math.sqrt() 函数来计算一个数的平方根：
import math
# Compute the square root of 4
x = math.sqrt(4)
print(x)
在上面的代码中，我们使用 math.sqrt() 函数来计算4的平方根。这将输出类似以下内容的内容：
2.03.2 计算对数
我们可以使用 math.log() 函数来计算一个数的对数：
import math
# Compute the natural logarithm of 10
x = math.log(10)
print(x)
在上面的代码中，我们使用 math.log() 函数来计算10的自然对数。这将输出类似以下内容的内容：
2.3025850929940463.3 计算三角函数
我们可以使用 math.sin()、math.cos() 和 math.tan() 函数来计算三角函数：
import math
# Compute the sine of 0.5
x = math.sin(0.5)
print(x)
# Compute the cosine of 0
x = math.cos(0)
print(x)
# Compute the tangent of 1
x = math.tan(1)
print(x)
在上面的代码中，我们分别使用 math.sin()、math.cos() 和 math.tan() 函数来计算正弦、余弦和正切。这将输出类似以下内容的内容：
0.479425538604203
1.0
1.5574077246549023
4. 使用Python内置的collections库处理数据
Python内置了一个名为“collections”的库，它提供了各种数据类型和算法，包括各种容器类型、高效的字典和带有默认值的字典等。
4.1 创建一个有序字典
我们可以使用 collections.OrderedDict() 函数来创建一个有序字典：
import collections
# Create an ordered dictionary
d = collections.OrderedDict()
d['one'] = 1
d['two'] = 2
d['three'] = 3
for key, value in d.items():
print(key, value)
在上面的代码中，我们使用 collections.OrderedDict() 函数来创建一个有序字典。该字典将保留数据添加的顺序并将其迭代回来。这将输出类似以下内容的内容：
one 1
two 2
three 3
4.2 创建一个默认字典
我们可以使用 collections.defaultdict() 函数来创建一个默认字典，这个字典将返回一个默认值而不是 KeyError，如果访问不存在的键，则该默认值将根据提供的参数生成。
import collections
# Create a default dictionary
d = collections.defaultdict(int)
# Increment the value of 'one'
d['one'] += 1
print(d['one'])
print(d['two'])
在上面的代码中，我们使用 collections.defaultdict() 函数创建一个默认字典，并对键“one”进行了加一操作。由于“two”不是默认字典的键，因此我们尝试输出其值时，将返回默认值0。这将输出类似以下内容的内容：
1
0
5. 使用Python内置的datetime库处理日期和时间
Python内置了一个名为“datetime”的库，它提供了处理日期和时间的函数。我们可以使用 datetime 模块来解析、格式化和计算日期和时间。
5.1 将字符串转换为日期和时间
我们可以使用 datetime.strptime() 函数将字符串转换为日期和时间：
import datetime
# Parse a string to a datetime object
s = "01/01/2020"
dt = datetime.datetime.strptime(s, "%m/%d/%Y")
print(dt)
在上面的代码中，我们使用 datetime.strptime() 函数将字符串“01/01/2020”转换为 datetime 对象。该函数需要两个参数：要转换的字符串和日期时间格式。在这个例子中，我们使用“%m/%d/%Y”格式化码将“01/01/2020”解析为日期和时间。这将输出类似以下内容的内容：
2020-01-01 00:00:00
5.2 将日期和时间格式化为字符串
我们可以使用 datetime.strftime() 函数将日期和时间格式化为字符串：
import datetime
# Format a datetime object to a string
dt = datetime.datetime(2020, 1, 1)
s = dt.strftime("%m/%d/%Y")
print(s)
在上面的代码中，我们使用 datetime.datetime() 函数创建一个 datetime 对象，并使用 datetime.strftime() 函数将其格式化为字符串。该函数需要两个参数：要格式化的日期时间对象和日期时间格式。在这个例子中，我们使用“%m/%d/%Y”格式化码将 datetime 对象格式化为字符串。这将输出类似以下内容的内容：
01/01/2020
6. 使用Python内置的csv库读写CSV文件
Python内置了一个名为“csv”的库，它可以帮助我们读取和写入 CSV 文件。CSV（逗号分隔值）是一种广泛使用的文件格式，用于存储表格式数据。
6.1 读取CSV文件
我们可以使用 csv.reader() 函数来读取 CSV 文件。该函数需要一个文件对象，该文件对象包含要读取的 CSV 数据。在下面的示例中，我们将打开一个名为“data.csv”的文件，并将其作为参数传递给 csv.reader() 函数：
import csv
# Open the CSV file and read its contents
with open('data.csv', 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
# Loop through the rows and print each one
for row in reader:
print(row)
在上面的代码中，我们使用 csv.reader() 函数来读取一个 CSV 文件。该函数返回一个迭代器，每次返回一个 CSV 行。我们使用 Python 的“with”语句打开文件，以确保在读取完成后，文件得以关闭。这将输出类似以下内容的内容：
['name', 'age', 'gender', 'city']
['Alice', '25', 'Female', 'San Francisco']
['Bob', '30', 'Male', 'Los Angeles']
6.2 写入CSV文件
我们可以使用 csv.writer() 函数将数据写入 CSV 文件。该函数需要一个文件对象，该文件对象用于写入 CSV 数据。我们将在下文中创建一个 CSV 文件并将数据写入其中：
import csv
# Open the CSV file and write some data to it
with open('output.csv', 'w') as file:
writer = csv.writer(file)
# Write some data to the file
writer.writerow(['name', 'age', 'gender', 'city'])
writer.writerow(['Alice', '25', 'Female', 'San Francisco'])
writer.writerow(['Bob', '30', 'Male', 'Los Angeles'])
在上面的代码中，我们使用 csv.writer() 函数将一些数据写入 CSV 文件。该函数返回一个 CSVWriter 对象，该对象允许我们将数据写入文件。与上面的示例一样，我们使用 Python 的“with”语句打开文件，以确保在写入完成后，文件得以关闭。这将在当前目录中创建一个名为“output.csv”的文件，并将以下内容写入其中：
name,age,gender,city
Alice,25,Female,San Francisco
Bob,30,Male,Los Angeles
7. 使用Python内置的re库进行正则表达式匹配
Python内置了一个名为“re”的库，它允许我们在文本中搜索并识别模式。如果您曾经在文本编辑器中使用搜索替换功能，那么您已经使用了正则表达式。
7.1 在字符串中查找匹配模式
我们可以使用 re.search() 函数在字符串中查找匹配模式。该函数需要两个参数：要查找的模式和要搜索的字符串。在下面的示例中，我们将使用 re.search() 函数查找“hello”的实例：
import re
# Search for 'hello' in a string
s = "Say hello to Python"
match = re.search("hello", s)
print(match)
在上面的代码中，我们使用 re.search() 函数在字符串中查找“hello”的实例。如果找到，则该函数将返回一个 Match 对象，该对象包含有关匹配位置的信息。否则，它将返回 None。这将输出类似以下内容的内容：
<re.Match object; span=(4, 9), match='hello'>
7.2 查找并替换字符串中的模式
我们可以使用 re.sub() 函数在字符串中查找并替换模式。该函数需要三个参数：要查找的模式、要替换的新字符串和要搜索的字符串。在下面的示例中，我们将使用 re.sub() 函数将字符串中的所有“hello”替换为“hi”：
import re
# Replace 'hello' with 'hi' in a string
s = "Say hello to Python"
new_s = re.sub("hello", "hi", s)
print(new_s)
在上面的代码中，我们使用 re.sub() 函数将字符串中的所有“hello”替换为“hi”。这将输出类似以下内容的内容：
Say hi to Python
8. 使用Python内置的json库进行JSON编码和解码
Python内置了一个名为“json”的库，它可以帮助我们进行 JSON 编码和解码。JSON（JavaScript 对象表示法）是一种轻量级的数据交换格式，它易于阅读和编写。
8.1 将Python对象编码为JSON字符串
我们可以使用 json.dumps() 函数将 Python 对象编码为 JSON 字符串。该函数需要一个对象（通常是一个字典）作为参数，并返回一个 JSON 字符串。在下面的示例中，我们将使用 json.dumps() 函数将 Python 字典编码为一个 JSON 字符串：
import json
# Encode a Python object as a JSON string
person = {
"name": "Alice",
"age": 25,
"city": "San Francisco"
}
json_string = json.dumps(person)
print(json_string)
在上面的代码中，我们使用 json.dumps() 函数将一个 Python 字典编码为一个 JSON 字符串。这将输出类似以下内容的内容：
{"name": "Alice", "age": 25, "city": "San Francisco"}
8.2 将JSON字符串解码为Python对象
我们可以使用 json.loads() 函数将 JSON 字符串解码为 Python 对象。该函数需要一个 JSON 字符串作为参数，并返回一个 Python 对象（通常是一个字典）。在下面的示例中，我们将使用 json.loads() 函数将上面示例中的 JSON 字符串解码为一个 Python 字典：
import json
# Decode a JSON string as a Python object
json_string = '{"name": "Alice", "age": 25, "city": "San Francisco"}'
person = json.loads(json_string)
print(person)
在上面的代码中，我们使用 json.loads() 函数将一个 JSON 字符串解码为一个 Python 对象。这将输出类似以下内容的内容：
{'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'San Francisco'}
总结
在这篇文章中，我们介绍了 8 个无需编写代码即可使用 Python 内置库的方法。我们探讨了如何使用 random、math、collections、datetime、csv、re 和 json 等库来进行各种常见任务，例如