一、格式化输出

reprlib 模块

• 提供定制版 repr()，缩略显示大型或深层嵌套对象

import reprlib
reprlib.repr(set('supercalifragilisticexpialidocious'))
# "{'a', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', ...}"

pprint 模块

• 美化输出，添加换行和缩进显示复杂数据结构

import pprint
t = [[[['black', 'cyan'], 'white', ['green', 'red']], [['magenta', 'yellow'], 'blue']]]
pprint.pprint(t, width=30)

textwrap 模块

• 格式化文本段落适应屏幕宽度

import textwrap
doc = """长文本..."""
print(textwrap.fill(doc, width=40))

locale 模块

• 处理地域文化相关的数据格式

import locale
locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'English_United States.1252')
x = 1234567.8
locale.format_string("%d", x, grouping=True)  # '1,234,567'

二、模板

string.Template 类

• 简化模板语法，支持占位符替换

from string import Template
t = Template('${village}folk send $$10 to $cause.')
t.substitute(village='Nottingham', cause='ditch fund')

• safe_substitute()：缺失数据时保留原占位符

t.safe_substitute(d)  # 不会抛出KeyError

• 自定义分隔符：创建Template子类

class BatchRename(Template):delimiter = '%'

三、使用二进制数据记录格式

struct 模块

• 处理不定长度的二进制记录格式

import struct
with open('myfile.zip', 'rb') as f:data = f.read()
fields = struct.unpack('<IIIHH', data[start:start+16])
# 小端字节序，无符号整数

四、多线程

threading 模块

• 实现后台任务运行

import threading, zipfileclass AsyncZip(threading.Thread):def run(self):# 压缩操作print('Finished background zip')background = AsyncZip('mydata.txt', 'myarchive.zip')
background.start()
background.join()  # 等待线程结束

• 同步原语：线程锁、事件、条件变量、信号量

• 推荐使用 queue：集中资源请求，更易设计

五、日志记录

logging 模块

• 灵活的日志记录系统

import logging
logging.debug('Debug info')
logging.info('Info message')
logging.warning('Warning: %s not found', 'server.conf')
logging.error('Error occurred')
logging.critical('Critical error')

• 日志级别：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL

• 输出选项：文件、邮件、套接字、HTTP服务器等

六、弱引用

weakref 模块

• 跟踪对象而不创建永久引用

import weakref, gcclass A:def __init__(self, value):self.value = valuea = A(10)
d = weakref.WeakValueDictionary()
d['primary'] = a  # 不创建强引用
del a
gc.collect()
d['primary']  # KeyError: 对象已被回收

七、用于操作列表的工具

array 模块

• 类型一致、存储密度高的数组

from array import array
a = array('H', [4000, 10, 700, 22222])  # 双字节无符号整数
sum(a)  # 26932

collections.deque

• 高效的双端队列

from collections import deque
d = deque(["task1", "task2", "task3"])
d.append("task4")
d.popleft()  # "task1"

bisect 模块

• 操作有序列表

import bisect
scores = [(100, 'perl'), (200, 'tcl'), (400, 'lua')]
bisect.insort(scores, (300, 'ruby'))

heapq 模块

• 堆队列算法

from heapq import heapify, heappop, heappush
data = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0]
heapify(data)
heappush(data, -5)
[heappop(data) for i in range(3)]  # [-5, 0, 1]

八、十进制浮点运算

decimal 模块

• 精确的十进制浮点运算

from decimal import *
round(Decimal('0.70') * Decimal('1.05'), 2)  # Decimal('0.74')
round(.70 * 1.05, 2)  # 0.73（二进制浮点不精确）

• 适用场景：

  • 财务应用

  • 需要精确十进制表示

  • 控制精度和四舍五入

  • 跟踪有效小数位

  • 精确性优势：

Decimal('1.00') % Decimal('.10')  # Decimal('0.00')
sum([Decimal('0.1')]*10) == Decimal('1.0')  # True

• 精度控制：

getcontext().prec = 36  # 设置精度
Decimal(1) / Decimal(7)  # 36位小数