有关`os` 模块主要的函数和变量有哪 些？

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好的，以下是 `os` 模块的其他常用函数和变量：

- `os.cpu_count()`: 返回当前系统的 CPU 核心数。
- `os.getloadavg()`: 返回系统的平均负载，返回一个包含 1 分钟、5 分钟和 15 分钟平均负载的元组（仅在类 Unix 系统上支持）。
- `os.system(command)`: 在子 shell 中执行指定的命令，并等待命令执行完毕。
- `os.popen(command[, mode[, buffering]])`: 在子 shell 中执行指定的命令，并返回一个文件对象，可以读取命令的输出。
- `os.environb`: 当前进程的环境变量字典（字节串形式）。
- `os.getenvb(key[, default])`: 返回指定环境变量的值，以字节串形式返回，如果不存在则返回默认值。
- `os.putenvb(key, value)`: 设置指定环境变量的值，以字节串形式传递。
- `os.unsetenvb(key)`: 删除指定环境变量，以字节串形式传递。
- `os.fsencode(filename)`: 将指定路径的字符串形式转换为字节串形式。
- `os.fsdecode(filename)`: 将指定路径的字节串形式转换为字符串形式。
- `os.supports_bytes_environ`: 当前操作系统是否支持字节串形式的环境变量。

需要注意的是，这些函数和变量用于操作系统级别的信息，使用时应该小心谨慎，并遵循操作系统的安全规范。另外，一些函数（如 `os.system()` 和 `os.popen()`）会执行外部命令，存在安全风险和性能问题，需要注意使用场景和效果。

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好的，以下是 `os` 模块的其他常用函数和变量：

- `os.get_terminal_size([fd])`: 返回终端窗口的大小（行数和列数）。
- `os.supports_follow_symlinks`: 当前操作系统是否支持跟随符号链接进行文件访问。
- `os.PathLike`: 一个抽象基类，表示可以被视为路径的对象，主要用于处理文件路径的参数和返回值类型。

需要注意的是，这些函数和变量都是 Python 3.x 中新增的，用于提供更加便捷和高效的文件系统操作方法。其中，`os.get_terminal_size()` 可以方便地获取终端窗口的大小，避免了手动计算的麻烦；`os.PathLike` 则是一个针对路径的抽象基类，可以让用户自定义的路径类具备与标准路径类相同的接口和使用方式，提高了代码的可读性和可维护性。

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好的，以下是 `os` 模块的其他常用函数和变量：

- `os.get_exec_path(env=None)`: 返回当前系统的可执行文件路径列表。
- `os.getegid()`: 返回当前进程的有效组 ID。
- `os.geteuid()`: 返回当前进程的有效用户 ID。
- `os.getgid()`: 返回当前进程的真实组 ID。
- `os.getgroups()`: 返回当前进程所属的所有组 ID。
- `os.getlogin()`: 返回当前登录用户的用户名。
- `os.getpgid(pid)`: 返回指定进程的进程组 ID。
- `os.getpgrp()`: 返回当前进程的进程组 ID。
- `os.getpid()`: 返回当前进程的进程 ID。
- `os.getppid()`: 返回当前进程的父进程 ID。
- `os.getuid()`: 返回当前进程的真实用户 ID。
- `os.initgroups(username, gid)`: 初始化指定用户的所属组列表。
- `os.setegid(gid)`: 设置当前进程的有效组 ID。
- `os.seteuid(uid)`: 设置当前进程的有效用户 ID。
- `os.setgid(gid)`: 设置当前进程的真实组 ID。
- `os.setgroups(groups)`: 设置当前进程所属的所有组 ID。
- `os.setpgid(pid, pgid)`: 设置指定进程的进程组 ID。
- `os.setpgrp()`: 将当前进程设置为新的进程组的组长。
- `os.setregid(rgid, egid)`: 同时设置当前进程的真实组 ID 和有效组 ID。
- `os.setresgid(rgid, egid, sgid)`: 同时设置当前进程的真实组 ID、有效组 ID 和补充组 ID。
- `os.setresuid(ruid, euid, suid)`: 同时设置当前进程的真实用户 ID、有效用户 ID 和补充用户 ID。
- `os.setreuid(ruid, euid)`: 同时设置当前进程的真实用户 ID 和有效用户 ID。
- `os.setuid(uid)`: 设置当前进程的真实用户 ID。

需要注意的是，这些函数和变量涉及到进程和用户组的管理，使用时应该小心谨慎，并遵循操作系统的安全规范。另外，一些函数（如 `os.getlogin()` 和 `os.setuid()`）需要操作系统权限，可能会受到用户权限限制。

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好的，以下是 `os` 模块的其他常用函数和变量：

- `os.setsid()`: 将当前进程设置为新的会话组的组长，并脱离控制终端。
- `os.kill(pid, signal)`: 向指定进程发送指定信号。
- `os.killpg(pgid, signal)`: 向指定进程组中的所有进程发送指定信号。
- `os.stat(path, *, dir_fd=None, follow_symlinks=True)`: 返回指定路径的文件或目录的状态信息。
- `os.lstat(path, *, dir_fd=None)`: 返回指定路径的符号链接的状态信息。
- `os.fstat(fd)`: 返回指定文件描述符对应的文件的状态信息。
- `os.stat_result(st_result)`: 一个命名元组，表示文件状态信息的各个字段。
- `os.major(device)`: 返回指定设备号的主设备号。
- `os.minor(device)`: 返回指定设备号的次设备号。
- `os.makedev(major, minor)`: 根据指定的主设备号和次设备号创建一个设备号。
- `os.SEEK_SET`, `os.SEEK_CUR`, `os.SEEK_END`: 文件偏移量的起始位置常量。

需要注意的是，这些函数和变量涉及到进程、信号和文件系统的管理，使用时应该小心谨慎，并遵循操作系统的安全规范。另外，一些函数（如 `os.kill()` 和 `os.stat()`）需要操作系统权限，可能会受到用户权限限制。

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好的，以下是 `os` 模块的其他常用函数和变量：

- `os.chroot(path)`: 将指定目录设为根目录。
- `os.fchdir(fd)`: 将当前工作目录切换到指定的文件描述符对应的目录。
- `os.fchmod(fd, mode)`: 设置指定文件描述符对应的文件的权限模式。
- `os.fchown(fd, uid, gid)`: 设置指定文件描述符对应的文件的所有者和所属组。
- `os.fdatasync(fd)`: 强制将指定文件描述符对应的文件的数据写入磁盘。
- `os.fsync(fd)`: 强制将指定文件描述符对应的文件的所有未写入的数据和元数据写入磁盘。
- `os.ftruncate(fd, length)`: 截断指定文件描述符对应的文件的长度。
- `os.getcwd_fd()`: 返回当前工作目录的文件描述符。
- `os.lchown(path, uid, gid)`: 设置指定符号链接的所有者和所属组。
- `os.link(src, dst)`: 创建一个硬链接，将源文件链接到目标文件。
- `os.link(src, dst_dir_fd, dst_basename, *, src_dir_fd=None)`: 在指定目录下创建一个硬链接。
- `os.listdir_fd(fd)`: 返回指定目录的文件和目录名，使用文件描述符表示目录。
- `os.mkfifo(path, mode=0o666, *, dir_fd=None)`: 创建一个命名管道（FIFO）。
- `os.mkfifo(path, mode=0o666, *, dir_fd=None)`: 在指定目录下创建一个命名管道（FIFO）。
- `os.pipe()`: 创建一个管道，返回两个文件描述符分别表示读端和写端。
- `os.pipe2(flags)`: 创建一个管道，可以指定一些特殊选项。
- `os.posix_fadvise(fd, offset, length, advice)`: 通知系统如何缓存指定文件区域的数据。
- `os.posix_fallocate(fd, offset, length)`: 分配指定文件区域的磁盘空间。
- `os.read(fd, n)`: 从指定文件描述符对应的文件中读取指定长度的数据。
- `os.readlink(path, *, dir_fd=None)`: 返回指定符号链接的目标路径。
- `os.remove(path, *, dir_fd=None)`: 删除指定文件或目录。
- `os.removedirs(name)`: 递归地删除指定目录及其所有子目录。
- `os.rename(src, dst)`: 将源文件或目录重命名为目标文件或目录。
- `os.replace(src, dst)`: 将源文件或目录移动或重命名为目标文件或目录，如果目标文件或目录已存在则覆盖。
- `os.rmdir(path, *, dir_fd=None)`: 删除指定目录，只能删除空目录。
- `os.sendfile(out_fd, in_fd, offset, count)`: 将指定文件描述符对应的文件的数据发送到另一个文件描述符对应的文件中。
- `os.statvfs(path, *, dir_fd=None)`: 返回指定路径的文件系统状态信息。
- `os.symlink(src, dst)`: 创建一个符号链接，将源文件链接到目标文件。
- `os.symlink(src, dst_dir_fd, dst_basename, *, src_dir_fd=None)`: 在指定目录下创建一个符号链接。
- `os.sync()`: 将所有未写入的数据和元数据写入磁盘。
- `os.truncate(path, length)`: 截断指定文件的长度。
- `os.umask(mask)`: 设置当前进程的文件创建权限掩码，并返回之前的掩码。
- `os.unlink(path, *, dir_fd=None)`: 删除指定文件或符号链接。

需要注意的是，这些函数和变量涉及到文件系统、进程和权限的管理，使用时应该小心谨慎，并遵循操作系统的安全规范。另外，一些函数（如

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好的，以下是 `os` 模块的其他常用函数和变量：

- `os.utime(path, times=None, *, ns=None, dir_fd=None, follow_symlinks=True)`: 设置指定文件或目录的访问时间和修改时间。
- `os.write(fd, data)`: 向指定文件描述符对应的文件中写入数据。

需要注意的是，这些函数和变量涉及到文件系统、进程和权限的管理，使用时应该小心谨慎，并遵循操作系统的安全规范。另外，一些函数（如 `os.utime()` 和 `os.write()`）需要操作系统权限，可能会受到用户权限限制。

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好的，以下是 `os.path` 模块中常用的函数和变量：

- `os.path.abspath(path)`: 返回指定路径的绝对路径。
- `os.path.basename(path)`: 返回指定路径的基本文件名（不包含目录部分）。
- `os.path.commonpath(paths)`: 返回指定路径列表中的公共路径部分。
- `os.path.commonprefix(list)`: 返回指定字符串列表中的公共前缀。
- `os.path.dirname(path)`: 返回指定路径的目录部分。
- `os.path.exists(path)`: 判断指定路径是否存在。
- `os.path.expanduser(path)`: 将指定路径中的 `~` 或 `~username` 扩展为用户的主目录路径。
- `os.path.expandvars(path)`: 将指定路径中的环境变量扩展为其对应的值。
- `os.path.getatime(path)`: 返回指定路径的最后访问时间。
- `os.path.getmtime(path)`: 返回指定路径的最后修改时间。
- `os.path.getctime(path)`: 返回指定路径的创建时间（Windows 系统）或状态变更时间（Unix 系统）。
- `os.path.getsize(path)`: 返回指定路径的大小，单位为字节。
- `os.path.isabs(path)`: 判断指定路径是否为绝对路径。
- `os.path.isfile(path)`: 判断指定路径是否为普通文件。
- `os.path.isdir(path)`: 判断指定路径是否为目录。
- `os.path.islink(path)`: 判断指定路径是否为符号链接。
- `os.path.ismount(path)`: 判断指定路径是否为挂载点。
- `os.path.join(path1, path2, ...)`: 将多个路径组合成一个完整路径。
- `os.path.normcase(path)`: 将指定路径转换为标准形式（Windows 系统下将所有字符转换为小写，Unix 系统下不做任何处理）。
- `os.path.normpath(path)`: 将指定路径转换为标准形式，并解析其中的所有符号链接和 `.`、`..` 等特殊符号。
- `os.path.realpath(path)`: 返回指定路径的真实路径，即解析其中的所有符号链接。
- `os.path.relpath(path, start='.')`: 返回从 `start` 目录到指定路径的相对路径。
- `os.path.samefile(path1, path2)`: 判断两个路径是否指向同一个文件或目录。
- `os.path.split(path)`: 将指定路径分割为目录部分和文件名部分，并以元组形式返回。
- `os.path.splitext(path)`: 将指定路径的文件名部分和扩展名部分分开，并以元组形式返回。
- `os.path.supports_unicode_filenames`: 当前操作系统是否支持 Unicode 文件名。

需要注意的是，这些函数和变量都是 `os.path` 模块中的函数和变量，用于处理文件路径和名称的操作。这些函数大多数都可以跨平台使用，但在不同的操作系统中可能会有一些细节差别。

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好的，以下是 `shutil` 模块中常用的函数：

- `shutil.copy(src, dst, *, follow_symlinks=True)`: 将源文件复制到目标路径。
- `shutil.copy2(src, dst, *, follow_symlinks=True)`: 将源文件复制到目标路径，并尽可能地保留源文件的元数据（如访问时间、修改时间、权限等）。
- `shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None, copy_function=copy2, ignore_dangling_symlinks=False, dirs_exist_ok=False)`: 将源目录及其所有子目录和文件复制到目标路径。
- `shutil.move(src, dst, copy_function=copy2)`: 将源文件或目录移动到目标路径。
- `shutil.rmtree(path, ignore_errors=False, onerror=None)`: 递归地删除指定目录及其所有子目录和文件。
- `shutil.chown(path, user=None, group=None)`: 修改指定路径的所有者和所属组（仅在 Unix 系统下有效）。
- `shutil.which(cmd, mode=os.F_OK | os.X_OK, path=None)`: 查找指定命令在系统中的可执行文件路径。

需要注意的是，这些函数涉及到文件系统的操作，使用时应该小心谨慎，并遵循操作系统的安全规范。另外，一些函数（如 `shutil.chown()`）只在 Unix 系统下有效，不支持 Windows 等其他操作系统。

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好的，以下是 `glob` 模块中常用的函数：

- `glob.glob(pathname, *, recursive=False)`: 返回指定模式匹配的文件或目录路径列表。
- `glob.iglob(pathname, *, recursive=False)`: 返回一个迭代器，可以逐个返回指定模式匹配的文件或目录路径。

需要注意的是，这些函数使用的是 Unix shell 风格的通配符语法，如 `*` 表示匹配任意字符，`?` 表示匹配单个字符，`[...]` 表示匹配指定范围内的字符等。在 Windows 系统下，由于文件名不区分大小写，因此通配符匹配也会忽略大小写。在使用时应该注意使用正确的通配符语法和参数选项。

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好的，以下是 `datetime` 模块中常用的类和函数：

- `datetime.date(year, month, day)`: 创建一个表示日期的对象。
- `datetime.time(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0, tzinfo=None, *, fold=0)`: 创建一个表示时间的对象。
- `datetime.datetime(year, month, day, hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0, tzinfo=None, *, fold=0)`: 创建一个表示日期和时间的对象。
- `datetime.timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, milliseconds=0, minutes=0, hours=0, weeks=0)`: 创建一个表示时间间隔的对象。
- `datetime.date.today()`: 返回当前日期。
- `datetime.datetime.now(tz=None)`: 返回当前日期和时间。
- `datetime.datetime.utcnow()`: 返回当前 UTC 时间。
- `datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp, tz=None)`: 根据时间戳创建一个日期和时间对象。
- `datetime.datetime.utcfromtimestamp(timestamp)`: 根据 UTC 时间戳创建一个日期和时间对象。
- `datetime.datetime.strptime(date_string, format)`: 将指定格式的字符串转换为日期和时间对象。
- `datetime.datetime.strftime(format)`: 将日期和时间对象格式化为指定格式的字符串。
- `datetime.datetime.date()`: 返回日期对象。
- `datetime.datetime.time()`: 返回时间对象。
- `datetime.datetime.replace(year=None, month=None, day=None, hour=None, minute=None, second=None, microsecond=None, tzinfo=None, *, fold=None)`: 创建一个新的日期和时间对象，并替换指定的属性值。

需要注意的是，这些类和函数都是 `datetime` 模块中的类和函数，用于处理日期和时间的操作。这些类和函数可以帮助我们方便地进行日期和时间的计算、比较、格式化等操作。

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好的，以下是 `time` 模块中常用的函数和变量：

- `time.time()`: 返回当前时间的时间戳（自 1970 年 1 月 1 日 0 点以来的秒数）。
- `time.sleep(secs)`: 使当前线程暂停指定的时间（单位为秒）。
- `time.clock()`: 返回当前进程的 CPU 时间（用于计算程序运行时间）。
- `time.process_time()`: 返回当前进程的 CPU 时间（不包括睡眠时间）。
- `time.localtime([secs])`: 将指定时间戳转换为本地时间，返回一个包含年、月、日、时、分、秒等属性的元组。
- `time.gmtime([secs])`: 将指定时间戳转换为 UTC 时间，返回一个与 `localtime()` 相同的元组。
- `time.mktime(t)`：将本地时间元组转换为时间戳。
- `time.asctime([t])`: 将本地时间元组或时间戳转换为可读的字符串表示（如 `"Tue Jun  9 22:31:32 2023"`）。
- `time.ctime([secs])`: 将指定时间戳转换为可读的字符串表示（如 `"Tue Jun  9 22:31:32 2023"`）。
- `time.strftime(format[, t])`: 将本地时间元组或时间戳按照指定格式转换为字符串表示。
- `time.strptime(string[, format])`: 将指定字符串按照指定格式解析为时间元组。
- `time.tzset()`: 根据环境变量设置本地时区信息。
- `time.timezone`: 本地时区与 UTC 时间之间的时间差（单位为秒）。
- `time.altzone`: 夏令时期间本地时区与 UTC 时间之间的时间差（单位为秒）。

需要注意的是，这些函数和变量都是 `time` 模块中的函数和变量，用于处理时间的操作。这些函数和变量大多数都是跨平台的，但在不同的操作系统中可能会有一些细节差别。

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好的，以下是 `datetime` 模块中常用的类和函数：

- `datetime.date(year, month, day)`: 创建一个表示日期的对象。
- `datetime.time(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0, tzinfo=None, *, fold=0)`: 创建一个表示时间的对象。
- `datetime.datetime(year, month, day, hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0, tzinfo=None, *, fold=0)`: 创建一个表示日期和时间的对象。
- `datetime.timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, milliseconds=0, minutes=0, hours=0, weeks=0)`: 创建一个表示时间间隔的对象。
- `datetime.date.today()`: 返回当前日期。
- `datetime.datetime.now(tz=None)`: 返回当前日期和时间。
- `datetime.datetime.utcnow()`: 返回当前 UTC 时间。
- `datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp, tz=None)`: 根据时间戳创建一个日期和时间对象。
- `datetime.datetime.utcfromtimestamp(timestamp)`: 根据 UTC 时间戳创建一个日期和时间对象。
- `datetime.datetime.strptime(date_string, format)`: 将指定格式的字符串转换为日期和时间对象。
- `datetime.datetime.strftime(format)`: 将日期和时间对象格式化为指定格式的字符串。
- `datetime.datetime.date()`: 返回日期对象。
- `datetime.datetime.time()`: 返回时间对象。
- `datetime.datetime.replace(year=None, month=None, day=None, hour=None, minute=None, second=None, microsecond=None, tzinfo=None, *, fold=None)`: 创建一个新的日期和时间对象，并替换指定的属性值。

需要注意的是，这些类和函数都是 `datetime` 模块中的类和函数，用于处理日期和时间的操作。这些类和函数可以帮助我们方便地进行日期和时间的计算、比较、格式化等操作。

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好的，以下是 `os` 模块中常用的函数和变量：

- `os.name`: 当前操作系统的名称（如 `'posix'` 表示 Unix/Linux 系统，`'nt'` 表示 Windows 系统）。
- `os.sep`: 当前操作系统的路径分隔符（如 Unix/Linux 系统下为 `/`，Windows 系统下为 `\`）。
- `os.getcwd()`: 返回当前工作目录的路径。
- `os.chdir(path)`: 将当前工作目录切换到指定路径。
- `os.listdir(path='.')`: 返回指定目录下的所有文件和子目录的名称列表。
- `os.mkdir(path, mode=0o777, *, dir_fd=None)`: 创建一个新目录。
- `os.makedirs(name, mode=0o777, exist_ok=False)`: 递归地创建一个或多个新目录。
- `os.remove(path, *, dir_fd=None)`: 删除指定文件。
- `os.rmdir(path, *, dir_fd=None)`: 删除指定目录（只能删除空目录）。
- `os.removedirs(path)`: 递归地删除指定目录及其所有父目录（如果它们都是空目录）。
- `os.rename(src, dst, *, src_dir_fd=None, dst_dir_fd=None)`: 将指定文件或目录重命名为另一个名称。
- `os.replace(src, dst, *, src_dir_fd=None, dst_dir_fd=None)`: 将指定文件或目录移动到另一个位置，并覆盖同名文件（如果存在）。
- `os.stat(path, *, dir_fd=None, follow_symlinks=True)`: 获取指定文件或目录的状态信息。
- `os.walk(top, topdown=True, onerror=None, followlinks=False)`: 遍历指定目录及其所有子目录，并返回每个目录下的所有文件和子目录的名称。

需要注意的是，这些函数和变量都是 `os` 模块中的函数和变量，用于处理操作系统相关的操作。这些函数和变量大多数都是跨平台的，但在不同的操作系统中可能会有一些细节差别。

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好的，以下是 `random` 模块中常用的函数：

- `random.random()`: 返回一个随机浮点数，范围在 `[0.0, 1.0)` 之间。
- `random.randint(a, b)`: 返回一个随机整数，范围在 `[a, b]` 之间。
- `random.choice(seq)`: 从指定序列中随机选择一个元素。
- `random.shuffle(seq)`: 将指定序列中的元素随机排序。
- `random.sample(population, k)`: 从指定序列中随机选择 `k` 个元素，并返回一个新的列表。
- `random.uniform(a, b)`: 返回一个随机浮点数，范围在 `[a, b]` 之间。
- `random.gauss(mu, sigma)`: 返回一个符合高斯分布（正态分布）的随机数，其中 `mu` 是均值，`sigma` 是标准差。

需要注意的是，这些函数都是 `random` 模块中的函数，用于生成随机数。这些函数可以帮助我们模拟实验、生成测试数据等。在使用时应该注意设置随机数种子，以保证程序的可重复性。

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好的，以下是 `re` 模块中常用的函数和标记：

- `re.compile(pattern, flags=0)`: 将指定正则表达式编译为一个正则对象，并返回。
- `re.match(pattern, string, flags=0)`: 尝试从字符串开头匹配指定正则表达式，如果匹配成功则返回一个匹配对象，否则返回 `None`。
- `re.search(pattern, string, flags=0)`: 在字符串中搜索指定正则表达式的第一个匹配项，如果找到则返回一个匹配对象，否则返回 `None`。
- `re.findall(pattern, string, flags=0)`: 在字符串中搜索指定正则表达式的所有匹配项，并返回一个列表。
- `re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)`: 在字符串中搜索指定正则表达式的所有匹配项，并用指定的字符串替换它们。
- `re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)`: 在字符串中按指定正则表达式分割字符串，并返回一个列表。
- `re.IGNORECASE` 或 `re.I`: 忽略大小写。
- `re.MULTILINE` 或 `re.M`: 使 `^` 和 `$` 匹配每行的开头和结尾，而不仅仅是整个字符串的开头和结尾。
- `re.DOTALL` 或 `re.S`: 使 `.` 匹配任意字符，包括换行符。
- `re.ASCII` 或 `re.A`: 使 `\w`, `\W`, `\b`, `\B`, `\d`, `\D`, `\s`, `\S` 等元字符只匹配 ASCII 字符集中的字符。

需要注意的是，这些函数和标记都是 `re` 模块中的函数和标记，用于处理正则表达式的操作。正则表达式是一种强大的文本匹配工具，可以帮助我们快速、准确地从文本中提取信息、替换文本等。在使用时应该注意正则表达式的语法和性能问题。

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好的，以下是 `json` 模块中常用的函数：

- `json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)`: 将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串。
- `json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)`: 将 JSON 格式的字符串转换为 Python 对象。
- `json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)`: 将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串，并写入文件中。
- `json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)`: 从文件中读取 JSON 格式的字符串，并将其转换为 Python 对象。

需要注意的是，这些函数都是 `json` 模块中的函数，用于处理 JSON 格式的数据。JSON 是一种轻量级的数据交换格式，广泛应用于 Web 应用程序和 API 中。在处理 JSON 数据时，我们可以使用这些函数将 Python 对象与 JSON 格式之间进行相互转换。在使用时应该注意 JSON 数据的格式和编码问题。

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好的，以下是 `csv` 模块中常用的函数和类：

- `csv.reader(csvfile, dialect='excel', **kwargs)`: 创建一个 CSV 读取器对象，并返回。
- `csv.writer(csvfile, dialect='excel', **kwargs)`: 创建一个 CSV 写入器对象，并返回。
- `csv.DictReader(f, fieldnames=None, restkey=None, restval=None, dialect='excel', *args, **kwds)`: 创建一个字典形式的 CSV 读取器对象，并返回。
- `csv.DictWriter(f, fieldnames, restval='', extrasaction='raise', dialect='excel', *args, **kwds)`: 创建一个字典形式的 CSV 写入器对象，并返回。
- `csv.register_dialect(name, dialect=None, **kwargs)`: 注册一个新的 CSV 方言，并将其命名为指定名称。
- `csv.get_dialect(name)`: 返回指定名称的 CSV 方言。
- `csv.list_dialects()`: 返回所有已注册的 CSV 方言的名称列表。

需要注意的是，这些函数和类都是 `csv` 模块中的函数和类，用于处理 CSV 格式的数据。CSV 是一种常见的文本格式，用于存储表格数据。在处理 CSV 数据时，我们可以使用这些函数和类进行读写操作，并根据需要设置不同的 CSV 方言。在使用时应该注意 CSV 数据的格式和编码问题。

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好的，以下是 `pickle` 模块中常用的函数：

- `pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True)`: 将 Python 对象序列化为二进制格式，并写入文件中。
- `pickle.load(file, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict")`: 从文件中读取二进制格式的数据，并反序列化为 Python 对象。
- `pickle.dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True)`: 将 Python 对象序列化为二进制格式的字符串，并返回。
- `pickle.loads(bytes_object, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict")`: 将二进制格式的字符串反序列化为 Python 对象，并返回。

需要注意的是，这些函数都是 `pickle` 模块中的函数，用于将 Python 对象序列化成二进制格式或反序列化为 Python 对象。`pickle` 是一个强大的序列化和反序列化工具，可以帮助我们在不同的程序之间传递复杂的 Python 对象。在使用时应该注意序列化和反序列化的性能和安全问题。

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好的，以下是 `sqlite3` 模块中常用的函数和类：

- `sqlite3.connect(database, timeout=5.0, isolation_level=None, detect_types=None, factory=None, cached_statements=None, uri=False, **kw)`: 创建一个 SQLite 数据库连接，并返回一个连接对象。
- `connection.cursor()`: 创建一个游标对象，并返回。
- `cursor.execute(sql, parameters=())`: 执行一条 SQL 语句，并返回受影响的行数。
- `cursor.executemany(sql, seq_of_parameters)`: 批量执行 SQL 语句，并返回受影响的行数。
- `cursor.fetchone()`: 获取查询结果集中的下一行数据，并返回一个元组。
- `cursor.fetchmany(size=None)`: 获取查询结果集中的多行数据，并返回一个元组列表。
- `cursor.fetchall()`: 获取查询结果集中的所有数据，并返回一个元组列表。
- `cursor.lastrowid`: 返回最后插入的行的 ID。
- `connection.commit()`: 提交当前事务并保存修改。
- `connection.rollback()`: 回滚当前事务，并撤销未提交的修改。
- `connection.close()`: 关闭连接。

需要注意的是，这些函数和类都是 `sqlite3` 模块中的函数和类，用于处理 SQLite 数据库的操作。SQLite 是一个轻量级的关系型数据库，常用于移动应用程序和小型 Web 应用程序中。在使用时应该注意 SQL 语句的正确性和性能问题，以及事务的管理和并发访问的控制。

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好的，以下是 `datetime` 模块中常用的类和函数：

- `datetime.date(year, month, day)`: 创建一个表示日期的对象，并返回。
- `datetime.time(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0, tzinfo=None, *, fold=0)`: 创建一个表示时间的对象，并返回。
- `datetime.datetime(year, month, day, hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0, tzinfo=None, *, fold=0)`: 创建一个表示日期和时间的对象，并返回。
- `datetime.timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, milliseconds=0, minutes=0, hours=0, weeks=0)`: 表示两个日期或时间之间的时间差。
- `datetime.datetime.now(tz=None)`: 返回当前的本地日期和时间。
- `datetime.datetime.utcnow()`: 返回当前的 UTC 日期和时间。
- `datetime.datetime.strptime(date_string, format)`: 将指定格式的字符串转换为日期和时间的对象。
- `datetime.datetime.strftime(format)`: 将日期和时间的对象转换为指定格式的字符串。

需要注意的是，这些类和函数都是 `datetime` 模块中的类和函数，用于处理日期和时间的操作。在 Python 中，我们可以使用 `datetime` 模块来处理日期和时间，进行日期和时间的计算、格式化输出等操作。在使用时应该注意时区的问题和不同日期格式的转换。

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好的，以下是 `os` 模块中常用的函数：

- `os.getcwd()`: 获取当前工作目录。
- `os.chdir(path)`: 更改当前工作目录为指定路径。
- `os.listdir(path='.')`: 返回指定目录下的所有文件和目录名。
- `os.mkdir(path, mode=0o777, *, dir_fd=None)`: 创建一个新目录。
- `os.makedirs(name, mode=0o777, exist_ok=False)`: 递归地创建多层目录。
- `os.remove(path, *, dir_fd=None)`: 删除指定文件。
- `os.rmdir(path, *, dir_fd=None)`: 删除指定目录。
- `os.removedirs(path)`: 递归地删除指定目录及其所有子目录。
- `os.rename(src, dst, *, src_dir_fd=None, dst_dir_fd=None)`: 将文件或目录从一个路径重命名为另一个路径。
- `os.stat(path, *, dir_fd=None, follow_symlinks=True)`: 获取指定路径的状态信息。
- `os.path.join(path, *paths)`: 将多个路径组合成一个完整的路径。
- `os.path.exists(path)`: 判断指定路径是否存在。
- `os.path.isfile(path)`: 判断指定路径是否为文件。
- `os.path.isdir(path)`: 判断指定路径是否为目录。

需要注意的是，这些函数都是 `os` 模块中的函数，用于处理操作系统的相关操作。在 Python 中，我们可以使用 `os` 模块来管理文件和目录、执行系统命令等。在使用时应该注意跨平台的兼容性问题和文件权限的管理。

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好的，以下是 `sys` 模块中常用的函数和变量：

- `sys.argv`: 表示命令行参数列表，其中第一个元素为程序本身的名称。
- `sys.exit([arg])`: 退出程序，并返回一个状态码。
- `sys.path`: 表示 Python 解释器搜索模块的路径列表。
- `sys.platform`: 表示当前操作系统平台的名称。
- `sys.stdin`, `sys.stdout`, `sys.stderr`: 分别表示标准输入、标准输出和标准错误输出的文件对象。
- `sys.version`: 表示当前 Python 解释器的版本信息。
- `sys.maxsize`: 表示当前平台上的最大整数值。
- `sys.getsizeof(object[, default])`: 返回指定对象占用的内存大小，单位为字节。
- `sys.setrecursionlimit(limit)`: 设置递归调用的最大深度限制。

需要注意的是，这些函数和变量都是 `sys` 模块中的函数和变量，用于处理 Python 解释器和系统相关的操作。在 Python 中，我们可以使用 `sys` 模块来获取程序运行时的相关信息、管理 Python 解释器的行为等。在使用时应该注意跨平台的兼容性问题和系统资源的管理。

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好的，以下是 `math` 模块中常用的函数：

- `math.ceil(x)`: 返回不小于 x 的最小整数值。
- `math.floor(x)`: 返回不大于 x 的最大整数值。
- `math.trunc(x)`: 返回 x 的整数部分。
- `math.sqrt(x)`: 返回 x 的平方根。
- `math.pow(x, y)`: 返回 x 的 y 次方。
- `math.exp(x)`: 返回 e 的 x 次方。
- `math.log(x[, base])`: 返回 x 的自然对数或指定基数的对数。
- `math.sin(x)`, `math.cos(x)`, `math.tan(x)`: 分别返回 x 的正弦、余弦和正切值。
- `math.asin(x)`, `math.acos(x)`, `math.atan(x)`: 分别返回 x 的反正弦、反余弦和反正切值。
- `math.degrees(x)`: 将弧度转换为角度。
- `math.radians(x)`: 将角度转换为弧度。

需要注意的是，这些函数都是 `math` 模块中的函数，用于进行数学计算。在 Python 中，我们可以使用 `math` 模块来进行各种数学运算，如求平方根、对数、三角函数等。在使用时应该注意数学计算的精度问题和数学公式的正确性。

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好的，以下是 `random` 模块中常用的函数：

- `random.random()`: 返回一个 0 到 1 之间的随机浮点数。
- `random.randint(a, b)`: 返回一个 a 到 b 之间的随机整数。
- `random.choice(seq)`: 从序列 seq 中随机选择一个元素。
- `random.shuffle(x)`: 将序列 x 随机排序。
- `random.sample(population, k)`: 从 population 中随机选择 k 个不重复的元素，并返回一个列表。
- `random.uniform(a, b)`: 返回一个 a 到 b 之间的随机浮点数，包括 a 和 b。

需要注意的是，这些函数都是 `random` 模块中的函数，用于生成伪随机数。在 Python 中，我们可以使用 `random` 模块来进行随机数的生成和处理。在使用时应该注意伪随机数的性质和随机数的分布特征。

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好的，以下是 `json` 模块中常用的函数：

- `json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)`: 将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串。
- `json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)`: 将 JSON 格式的字符串转换为 Python 对象。
- `json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)`: 将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串，并写入文件中。
- `json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)`: 从文件中读取 JSON 格式的数据，并转换为 Python 对象。

需要注意的是，这些函数都是 `json` 模块中的函数，用于进行 JSON 格式的序列化和反序列化。JSON 是一种轻量级的数据交换格式，在 Web 应用程序中广泛使用。在 Python 中，我们可以使用 `json` 模块来处理 JSON 格式的数据，进行数据的传输和存储。在使用时应该注意 JSON 数据的格式和编码问题。

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好的，以下是 `re` 模块中常用的函数：

- `re.match(pattern, string, flags=0)`: 从字符串的开头开始匹配模式，如果成功则返回一个匹配对象，否则返回 None。
- `re.search(pattern, string, flags=0)`: 在字符串中搜索模式，并返回第一个匹配对象，否则返回 None。
- `re.findall(pattern, string, flags=0)`: 在字符串中查找所有匹配模式的子串，并返回一个列表。
- `re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)`: 在字符串中查找匹配模式的子串，并用指定的字符串替换它们。
- `re.compile(pattern, flags=0)`: 将正则表达式编译成一个正则对象，提高匹配效率。

需要注意的是，这些函数都是 `re` 模块中的函数，用于进行正则表达式的匹配和处理。正则表达式是一种强大的文本处理工具，在 Python 中可以使用 `re` 模块来进行各种文本处理操作，如字符串匹配、替换等。在使用时应该注意正则表达式的语法和性能问题。

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好的，以下是 `requests` 模块中常用的函数：

- `requests.get(url, params=None, **kwargs)`: 发送一个 GET 请求，并返回一个响应对象。
- `requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)`: 发送一个 POST 请求，并返回一个响应对象。
- `requests.put(url, data=None, **kwargs)`: 发送一个 PUT 请求，并返回一个响应对象。
- `requests.delete(url, **kwargs)`: 发送一个 DELETE 请求，并返回一个响应对象。
- `requests.head(url, **kwargs)`: 发送一个 HEAD 请求，并返回一个响应对象。
- `requests.patch(url, data=None, **kwargs)`: 发送一个 PATCH 请求，并返回一个响应对象。
- `requests.options(url, **kwargs)`: 发送一个 OPTIONS 请求，并返回一个响应对象。

需要注意的是，这些函数都是 `requests` 模块中的函数，用于发送 HTTP 请求和处理响应。在 Python 中，我们可以使用 `requests` 模块来进行 HTTP 请求和响应的处理，如获取网页内容、上传文件等。在使用时应该注意请求和响应的格式和内容，以及数据的安全性和正确性。

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好的，以下是 `numpy` 模块中常用的函数：

- `numpy.array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0, like=None)`: 创建一个数组对象，并返回。
- `numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')`: 创建一个指定形状和数据类型的全零数组，并返回。
- `numpy.ones(shape, dtype=None, order='C')`: 创建一个指定形状和数据类型的全一数组，并返回。
- `numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)`: 返回一个指定范围和间隔的一维数组。
- `numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)`: 返回一个指定范围和元素个数的一维数组。
- `numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)`: 返回一个指定形状的随机数数组。
- `numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)`: 返回一个指定形状的标准正态分布随机数数组。
- `numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)`: 返回一个指定范围和形状的随机整数数组。
- `numpy.dot(a, b, out=None)`: 计算两个数组的点积。
- `numpy.transpose(a, axes=None)`: 对数组进行转置操作。

需要注意的是，这些函数都是 `numpy` 模块中的函数，用于进行数组和矩阵计算。在 Python 中，我们可以使用 `numpy` 模块来进行各种数学计算和科学计算，如线性代数、概率论等。在使用时应该注意数组和矩阵的维度和形状，以及计算的精度和正确性。

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好的，以下是 `pandas` 模块中常用的函数：

- `pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False)`: 创建一个一维数组对象，并返回。
- `pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)`: 创建一个二维数据框对象，并返回。
- `pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None)`: 从 CSV 文件中读取数据，返回一个数据框对象。
- `pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None)`: 从 Excel 文件中读取数据，返回一个数据框对象。
- `pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False)`: 将多个数据框对象按照指定轴进行合并，并返回一个新的数据框对象。
- `pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)`: 对两个数据框对象进行连接操作，并返回一个新的数据框对象。
- `pandas.DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, dropna=True)`: 对数据框对象进行分组操作，并返回一个分组对象。
- `pandas.DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True)`: 对数据框对象进行透视表操作，并返回一个新的数据框对象。

需要注意的是，这些函数都是 `pandas` 模块中的函数，用于进行数据处理和分析。在 Python 中，我们可以使用 `pandas` 模块来进行各种数据处理操作，如数据读取、数据合并、数据分组等。在使用时应该注意数据的格式和内容，以及数据分析的正确性和可靠性。

admin

好的，以下是 `matplotlib` 模块中常用的函数：

- `matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)`: 绘制一个或多个曲线，并返回当前图形对象。
- `matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, *, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)`: 绘制散点图，并返回当前图形对象。
- `matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, normed=None, *, data=None, **kwargs)`: 绘制直方图，并返回当前图形对象。
- `matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)`: 绘制柱状图，并返回当前图形对象。
- `matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, startangle=None, radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=(0, 0), frame=False, rotatelabels=False, *, data=None)`: 绘制饼图，并返回当前图形对象。
- `matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, filternorm=1, filterrad=4.0, resample=None, url=None, *, data=None, **kwargs)`: 绘制图像，并返回当前图形对象。

需要注意的是，这些函数都是 `matplotlib` 模块中的函数，用于进行数据可视化。在 Python 中，我们可以使用 `matplotlib` 模块来进行各种图表的绘制操作，如线图、散点图、直方图等。在使用时应该注意图表的样式和布局，以及数据的可读性和美观度。