Python Library

Python에는 built-in functions이외에도, 설치할 때 함께 설치되는 library를 이용해서 다양한 함수를 쓸 수 있다. 예를들어, array와 관련된 functions들을 쓰기 위해 numpy library를 이용해서 코딩할 수 있고, 시간과 관련된 함수 사용을 위해 time 모듈을 사용할 수 있다.

 

time

시간과 관련된 코딩을 쉽게 할 수 있는 time 모듈을 보자.

import time
time.time()

1637404592.245365

위와같이 time을 import 한 후, 1970년 1월 1일 0시 0분 0초를 기준으로 지금까지 지난 시간을 초단위로 받을 수 있고,

 

print(0)
time.sleep(5)
print(5)

sleep(number) 함수를 이용해서 몇초간 대기를 한 후 실행할 수 있다.

 

time.localtime()
time.struct_time(tm_year=2021, tm_mon=11, tm_mday=20, tm_hour=10, tm_min=38, tm_sec=49, tm_wday=5, tm_yday=324, tm_isdst=0)

현재 시간을 초가 아닌 알아볼 수 있는 단위의 객체로 바꿔줄수도 있고,

 

time.strftime("%m/%d/%Y, %H:%M:%S", time.localtime())
11/20/2021, 10:40:50

strftime을 이용해서 원하는 형태로 프린트 할수도 있다.

 

 

os, sys

os, sys를 이용해서 시스템에 관련된 함수를 사용할수도 있다. 먼저,  os 모듈을 import하면, 시스템 환경, 현재위치 확인등을 할 수 있다.

import os
os.environ
environ({'NO_GCE_CHECK': 'True', 'GCS_READ_CACHE_BLOCK_SIZE_MB': '16', 'CLOUDSDK_CONFIG': '/content/.config', 'CUDA_VERSION': '11.1.1', 'PATH': '/usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/tools/node/bin:/tools/google-cloud-sdk/bin:/opt/bin', 'HOME': '/root', 'LD_LIBRARY_PATH': '/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64', 'LANG': 'en_US.UTF-8', 'SHELL': '/bin/bash', 'LIBRARY_PATH': '/usr/local/cuda/lib64/stubs', 'SHLVL': '0', 'GCE_METADATA_TIMEOUT': '0', 'NCCL_VERSION': '2.7.8', 'NVIDIA_VISIBLE_DEVICES': 'all', 'DEBIAN_FRONTEND': 'noninteractive', 'CUDNN_VERSION': '8.0.5.39', 'LAST_FORCED_REBUILD': '20211116', 'JPY_PARENT_PID': '50', 'PYTHONPATH': '/env/python', 'DATALAB_SETTINGS_OVERRIDES': '{"kernelManagerProxyPort":6000,"kernelManagerProxyHost":"172.28.0.3","jupyterArgs":["--ip=\\"172.28.0.2\\""],"debugAdapterMultiplexerPath":"/usr/local/bin/dap_multiplexer","enableLsp":true}', 'ENV': '/root/.bashrc', 'GLIBCXX_FORCE_NEW': '1', 'NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES': 'compute,utility', 'TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH': 'true', 'LD_PRELOAD': '/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc.so.4', 'PYTHONWARNINGS': 'ignore:::pip._internal.cli.base_command', 'NVIDIA_REQUIRE_CUDA': 'cuda>=11.1 brand=tesla,driver>=418,driver<419 brand=tesla,driver>=440,driver<441 brand=tesla,driver>=450,driver<451', 'OLDPWD': '/', 'HOSTNAME': '2dc7137e550a', 'COLAB_GPU': '0', 'PWD': '/', 'CLOUDSDK_PYTHON': 'python3', 'GLIBCPP_FORCE_NEW': '1', 'TBE_EPHEM_CREDS_ADDR': '172.28.0.1:8009', 'TBE_CREDS_ADDR': '172.28.0.1:8008', 'TERM': 'xterm-color', 'CLICOLOR': '1', 'PAGER': 'cat', 'GIT_PAGER': 'cat', 'MPLBACKEND': 'module://ipykernel.pylab.backend_inline', 'PYDEVD_USE_FRAME_EVAL': 'NO'})

os.getcwd()
/content

 

 

sys.paht()를 이용해서 사용하는 모듈들이 어디에 저장되어있는지 확인할 수 있다.

import sys
sys.path

['',
 '/content',
 '/env/python',
 '/usr/lib/python37.zip',
 '/usr/lib/python3.7',
 '/usr/lib/python3.7/lib-dynload',
 '/usr/local/lib/python3.7/dist-packages',
 '/usr/lib/python3/dist-packages',
 '/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/IPython/extensions',
 '/root/.ipython']