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阶段2: 标准库实用指南

学习目标: 知道用什么库解决什么问题,不重复造轮子

预计时间: 1周(每天1-2小时)

重要性: ⭐⭐⭐⭐⭐ 标准库是Python的优势所在


📋 学习清单


🎯 学习重点

必须掌握(每天都会用)

  1. pathlib - 现代化的路径操作
  2. json - 数据交换格式
  3. datetime - 时间处理
  4. argparse - 命令行参数

理解即可(经常用到)

  • csv - CSV文件处理
  • pickle - Python对象序列化
  • sys - 系统相关
  • typing - 类型注解

暂时跳过(用到再学)

  • logging - 日志系统(项目规模大了再用)
  • threading/multiprocessing - 并发(高级主题)
  • unittest - 测试框架(后面有专门的pytest)
  • socket - 网络编程(除非做网络相关)

💡 学习建议

学习原则

Text Only
不要背诵API → 知道有什么功能 → 会查文档 → 能用起来

如何学习标准库

❌ 错误方式: - 背诵所有API - 阅读整个文档 - 追求记住每个参数

✅ 正确方式: - 理解库解决什么问题 - 记住最常用的功能(20%) - 知道从哪里找答案 - 实际项目中应用

实用学习流程

  1. 快速浏览 (10分钟) - 了解有什么功能
  2. 重点示例 (20分钟) - 运行核心代码
  3. 实际应用 (30分钟) - 解决实际问题

📖 内容概览

01 - 文件与路径操作

核心内容: - pathlib.Path - 现代化的路径操作(推荐) - osos.path - 传统路径操作(了解即可) - shutil - 高级文件操作

实际应用: - 批量处理文件 - 目录遍历 - 文件搜索

时间投入: 1.5小时


02 - 数据序列化

核心内容: - json - JSON格式(最常用) - pickle - Python对象序列化 - csv - CSV文件读写

实际应用: - 配置文件管理 - 数据交换 - 模型保存与加载

时间投入: 1.5小时


03 - 日期时间处理

核心内容: - datetime - 日期时间操作 - timedelta - 时间差计算 - 时间格式化与解析

实际应用: - 日志时间戳 - 数据时间范围筛选 - 定时任务

时间投入: 1小时


04 - 命令行工具

核心内容: - argparse - 命令行参数解析 - sys - 系统参数 - input() - 用户输入

实际应用: - 写脚本工具 - 构建CLI应用 - 参数验证

时间投入: 1小时


05 - 类型注解与工具

核心内容: - typing 模块 - 类型注解 - dataclasses - 数据类 - enum - 枚举类型

实际应用: - 提高代码可读性 - IDE类型检查 - 减少bug

时间投入: 1小时


🎯 完成标准

完成这一阶段后,你应该能够:

✅ 知道用什么库解决什么问题 ✅ 不重复造轮子,善用标准库 ✅ 能独立查阅文档 ✅ 在实际项目中应用标准库


💪 学习策略

技巧1: 建立标准库索引

在笔记中记录:

Markdown
## 标准库速查表

### 文件操作
- 路径操作: pathlib
- 文件复制: shutil.copy()
- 目录遍历: Path.glob()

### 数据处理
- JSON: json.loads(), json.dumps()
- CSV: csv.DictReader
- 时间: datetime.strptime()

### 命令行
- 参数解析: argparse
- 系统信息: sys
- 用户输入: input()

技巧2: 边学边用

每学一个标准库,就实际使用:

Python
# 学了json,立即做个配置管理器
# 学了pathlib,立即写个文件整理脚本
# 学了argparse,立即改造现有脚本

技巧3: 对比学习

Python
# 对比不同的序列化方式
import json
import pickle

data = {"name": "张三", "age": 25}

# JSON: 可读、跨语言、但只能处理基本类型
json_str = json.dumps(data)

# Pickle: Python专用、但能处理任意对象
pickle_bytes = pickle.dumps(data)

📚 推荐资源

官方文档

实用书籍

  • Python Standard Library by Example - 实例讲解

在线资源


⚠️ 常见陷阱

  1. 过度使用 - 不是所有场景都要用标准库
  2. 忽视第三方库 - 有些事第三方库做得更好
  3. 版本差异 - Python 3.8+ 才有某些新特性

🚀 开始学习

01 - 文件与路径操作 开始!

记住: 标准库是Python的宝藏,善用它能让代码更简洁、更高效。