[Python] 常用標準庫

Python 的賣點之一是「batteries included」——標準庫覆蓋極廣，多數場景連 pip install 都不用。這篇挑出幾乎每個 Python 程式都會用到的模組：os / sys / json / re / datetime / collections / itertools / functools / subprocess / logging / argparse，整理成一份能當速查表的筆記。

os / pathlib：作業系統與路徑

import os

os.getcwd()                      # 當前工作目錄
os.chdir('/tmp')
os.environ.get('HOME', '/')      # 讀環境變數
os.environ['MY_VAR'] = 'x'       # 設定
os.listdir('.')                  # 列目錄
os.makedirs('a/b/c', exist_ok=True)
os.remove('a.txt')
os.rename('a.txt', 'b.txt')

新程式碼路徑操作優先用 pathlib.Path（前一篇已介紹）。

sys：執行期資訊

import sys

sys.argv         # 命令列參數，sys.argv[0] 是腳本名
sys.path         # import 搜尋路徑
sys.exit(0)      # 退出，0 = 成功，非零 = 錯誤
sys.platform     # 'win32' / 'darwin' / 'linux'
sys.version_info # (3, 13, 0, 'final', 0)

json：序列化

import json

# Python → JSON 字串
data = {'name': 'Jeremy', 'age': 30}
s = json.dumps(data)                    # '{"name": "Jeremy", "age": 30}'
s = json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False)   # 漂亮輸出 + 不轉義非 ASCII

# JSON 字串 → Python
data = json.loads(s)

# 從檔案
with open('config.json', encoding='utf-8') as f:
    config = json.load(f)

with open('out.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, indent=2, ensure_ascii=False)

記得加 ensure_ascii=False，中文才不會被轉成 \uXXXX。

re：正則表達式

import re

# 比對
m = re.search(r'\d+', 'abc 123 def 456')
m.group()      # '123'（第一個匹配）
m.start(), m.end()

# 全部找
re.findall(r'\d+', 'abc 123 def 456')   # ['123', '456']

# 含群組
m = re.search(r'(\w+)@(\w+)', 'jeremy@example')
m.group(0)     # 'jeremy@example'
m.group(1)     # 'jeremy'
m.group(2)     # 'example'

# 取代
re.sub(r'\d+', '#', 'a 1 b 22 c')       # 'a # b # c'

# 預編譯（重複用同個 pattern 時）
pat = re.compile(r'\b\w+\b')
pat.findall('hello world')

# 旗標
re.search(r'hello', 'HELLO', re.IGNORECASE)
re.search(r'^x', 'a\nx', re.MULTILINE)

常用 metachars：

datetime：時間

from datetime import datetime, date, time, timedelta, timezone

# 現在
now = datetime.now()                  # 本地時間
now_utc = datetime.now(timezone.utc)  # 帶時區的 UTC

# 建立
d = date(2026, 4, 19)
t = time(14, 30)
dt = datetime(2026, 4, 19, 14, 30, tzinfo=timezone.utc)

# 解析與格式化
dt = datetime.strptime('2026-04-19 14:30', '%Y-%m-%d %H:%M')
s = dt.strftime('%Y/%m/%d')

# ISO 格式（推薦）
dt.isoformat()                # '2026-04-19T14:30:00'
datetime.fromisoformat('2026-04-19T14:30:00')

# 算術
later = now + timedelta(days=7, hours=3)
diff = later - now
diff.total_seconds()

更現代的選擇：第三方 arrow 或 pendulum。

collections：增強的容器

Counter

from collections import Counter

c = Counter('mississippi')
# Counter({'i': 4, 's': 4, 'p': 2, 'm': 1})

c.most_common(2)         # [('i', 4), ('s', 4)]

# 計詞頻
words = 'the quick brown fox jumps over the lazy dog'.split()
Counter(words)

defaultdict

from collections import defaultdict

# value 不存在時自動用 factory 建立
groups = defaultdict(list)
for name, group in [('a', 1), ('b', 1), ('c', 2)]:
    groups[group].append(name)
# {1: ['a', 'b'], 2: ['c']}

deque

雙向佇列，兩端 push / pop 都是 O(1)：

from collections import deque

q = deque([1, 2, 3])
q.append(4)         # 右端推入
q.appendleft(0)     # 左端推入
q.pop()             # 右端取出
q.popleft()         # 左端取出

list.pop(0) 是 O(n)，要 FIFO 一律用 deque。

namedtuple

from collections import namedtuple

Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
p.x       # 1
p[0]      # 1

新程式碼通常用 dataclass 或 typing.NamedTuple（前者更靈活）。

itertools：迭代器組合

from itertools import (
    count, cycle, repeat,
    chain, zip_longest,
    accumulate, product,
    permutations, combinations,
    groupby, islice, takewhile, dropwhile,
)

list(islice(count(1), 5))            # [1, 2, 3, 4, 5]
list(islice(cycle('AB'), 5))         # ['A', 'B', 'A', 'B', 'A']
list(chain([1, 2], [3, 4]))          # [1, 2, 3, 4]

list(zip_longest([1, 2, 3], ['a'], fillvalue='-'))
# [(1, 'a'), (2, '-'), (3, '-')]

list(accumulate([1, 2, 3, 4]))       # [1, 3, 6, 10]（預設 sum）

list(product([1, 2], ['a', 'b']))    # [(1,'a'),(1,'b'),(2,'a'),(2,'b')]

list(combinations([1, 2, 3], 2))     # [(1,2),(1,3),(2,3)]
list(permutations([1, 2, 3], 2))     # [(1,2),(1,3),(2,1),(2,3),(3,1),(3,2)]

# groupby（要先排序）
data = [('a', 1), ('a', 2), ('b', 3)]
for key, group in groupby(data, key=lambda x: x[0]):
    print(key, list(group))

注意：groupby 只把相鄰的相同 key 歸成一組，不是全域分組。所以幾乎一定要先 sorted(data, key=...) 再餵給 groupby，而且兩邊的 key 函式要一致——沒先排序的話，同一組會被打散成好幾段。

functools：函式工具

from functools import reduce, lru_cache, partial, cache, wraps

# reduce
reduce(lambda a, b: a + b, [1, 2, 3, 4])    # 10

# lru_cache：自動 memoize
@lru_cache(maxsize=128)
def fib(n):
    if n < 2: return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2)

fib(100)        # 飛快，遞迴結果被 cache

# cache（Python 3.9+）：無上限版的 lru_cache
@cache
def f(x): ...

# partial：部分套用
def power(base, exp): return base ** exp
square = partial(power, exp=2)
square(5)       # 25

subprocess：跑外部程式

import subprocess

# 推薦用法：run + check + capture
r = subprocess.run(
    ['git', 'log', '--oneline', '-5'],
    capture_output=True,
    text=True,
    check=True,                # 非零 exit code 會 raise
)
print(r.stdout)

不要用 os.system / os.popen，已被 subprocess 全面取代。

logging：取代 print

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s: %(message)s',
)

log = logging.getLogger(__name__)
log.info('started')
log.warning('low disk')
try:
    do()
except Exception:
    log.exception('failed')   # 自動帶 stack

debug 用 print 沒問題，正式程式碼一律 logging（可分級、可導向、可關掉）。

argparse：CLI 參數

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='my tool')
parser.add_argument('input')                       # 位置參數
parser.add_argument('-o', '--output', default='out.txt')
parser.add_argument('-v', '--verbose', action='store_true')
parser.add_argument('-n', type=int, default=10)

args = parser.parse_args()
print(args.input, args.output, args.verbose, args.n)

想要更簡潔的寫法，可以看第三方的 typer（基於 type hints）或 click。

下一篇是 Python 系列最後一篇——把前面四處出現的「型別提示」收尾：完整 typing 用法、mypy 檢查、Protocol 結構性子型別。