Python 常用内置模块与 pathlib 讲解

更新: 8/25/2026字数: 0 字 时长: 0 分钟

Python 标准库非常丰富，很多常见需求不需要安装第三方包就能解决。这里重点讲解 pathlib（现代路径处理推荐方式），并介绍其他高频内置模块。

一、pathlib —— 现代路径处理（强烈推荐）

pathlib 从 Python 3.4 加入，提供面向对象的路径操作，比 os.path 更清晰、更安全。

1. 基本使用

from pathlib import Path

# 创建路径对象
p = Path("folder/subfolder/file.txt")
p = Path.home() / "Documents" / "test.txt"     # 用 / 拼接路径（跨平台）
p = Path.cwd()                                 # 当前工作目录

print(p)                    # folder/subfolder/file.txt
print(p.name)               # file.txt
print(p.stem)               # file
print(p.suffix)             # .txt
print(p.parent)             # folder/subfolder
print(p.parts)              # ('folder', 'subfolder', 'file.txt')

2. 路径判断与信息

p = Path("test.txt")

p.exists()          # 是否存在
p.is_file()         # 是否是文件
p.is_dir()          # 是否是目录
p.stat().st_size    # 文件大小（字节）
p.stat().st_mtime   # 修改时间戳

3. 创建目录与文件

# 创建目录（parents=True 相当于 mkdir -p）
Path("a/b/c").mkdir(parents=True, exist_ok=True)

# 创建空文件
Path("hello.txt").touch()

# 写入文本（推荐）
Path("hello.txt").write_text("你好，Python！", encoding="utf-8")

# 读取文本
content = Path("hello.txt").read_text(encoding="utf-8")
print(content)

# 写入/读取字节
Path("data.bin").write_bytes(b"\x00\x01")
data = Path("data.bin").read_bytes()

4. 遍历目录

p = Path(".")

# 遍历当前目录下所有条目
for item in p.iterdir():
    print(item)

# 递归查找所有 .py 文件
for py_file in p.rglob("*.py"):
    print(py_file)

# 只在当前目录查找
for txt in p.glob("*.txt"):
    print(txt)

5. 常用操作对比（pathlib vs os.path）

操作	pathlib 写法	旧 os.path 写法
拼接路径	p / "file.txt"	os.path.join(p, "file.txt")
获取文件名	p.name	os.path.basename(p)
获取父目录	p.parent	os.path.dirname(p)
绝对路径	p.resolve()	os.path.abspath(p)
存在判断	p.exists()	os.path.exists(p)
读取文本	p.read_text()	需要手动 open

建议：新代码优先使用 pathlib，可读性和跨平台性都更好。

二、其他常用内置模块

1. sys —— 与 Python 解释器交互

import sys

print(sys.version)          # Python 版本
print(sys.platform)         # 操作系统
print(sys.argv)             # 命令行参数列表
sys.exit(1)                 # 退出程序（状态码 1 表示异常）
print(sys.path)             # 模块搜索路径

2. json —— JSON 序列化

import json

data = {"name": "Alice", "age": 25}

# 转换为 JSON 字符串
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)

# 从字符串解析
obj = json.loads(json_str)

# 直接操作文件
Path("data.json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
data = json.loads(Path("data.json").read_text(encoding="utf-8"))

3. datetime —— 日期时间

from datetime import datetime, timedelta, date

now = datetime.now()
print(now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

# 计算时间差
tomorrow = now + timedelta(days=1)
diff = tomorrow - now

# 解析字符串
dt = datetime.strptime("2026-08-24 12:00:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

4. collections —— 增强型容器

from collections import defaultdict, Counter, deque, namedtuple

# 带默认值的字典
d = defaultdict(int)
d["a"] += 1

# 计数器
c = Counter(["a", "b", "a", "c", "b", "a"])
print(c.most_common(2))     # [('a', 3), ('b', 2)]

# 双端队列（高效两端操作）
q = deque([1, 2, 3])
q.appendleft(0)
q.pop()

# 命名元组
Point = namedtuple("Point", ["x", "y"])
p = Point(10, 20)
print(p.x, p.y)

5. random —— 随机数

import random

random.random()             # 0~1 浮点数
random.randint(1, 10)       # 1~10 整数
random.choice(["a", "b", "c"])
random.shuffle(list)        # 原地打乱
random.sample(range(100), 5)  # 不重复抽样

6. re —— 正则表达式（入门）

import re

text = "我的手机号是 13812345678"
match = re.search(r"1[3-9]\d{9}", text)
if match:
    print(match.group())     # 13812345678

# 替换
new_text = re.sub(r"\d+", "***", text)

7. functools —— 函数工具

from functools import wraps, lru_cache, partial

# 缓存（装饰器）
@lru_cache(maxsize=128)
def fib(n):
    ...

# 偏函数
def power(base, exp):
    return base ** exp

square = partial(power, exp=2)
print(square(5))            # 25

8. itertools —— 迭代器工具

from itertools import count, cycle, chain, groupby, combinations

# 无限计数
for i in count(10, 2):      # 10, 12, 14...
    if i > 20:
        break

# 链式拼接
list(chain([1, 2], [3, 4]))  # [1, 2, 3, 4]

9. 其他高频模块速览

模块	主要用途
os	环境变量、进程、系统相关
shutil	高级文件操作（复制、移动、删除目录）
logging	日志记录（生产环境必备）
argparse	命令行参数解析
typing	类型注解（已单独讲解）
unittest / pytest（第三方）	测试
math	数学函数
statistics	统计计算
urllib	简单网络请求（更推荐 requests/httpx）

三、实际项目中的推荐组合

处理文件路径和读写时，推荐组合：

from pathlib import Path
import json
from datetime import datetime

data_dir = Path("data")
data_dir.mkdir(exist_ok=True)

file_path = data_dir / f"result_{datetime.now():%Y%m%d}.json"

data = {"time": datetime.now().isoformat(), "value": 42}
file_path.write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")