python学习第六天
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了python学习第六天相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
常用模块
一、logging模块
1.1python中logging模块中的日志级别
NOTSET = 0 #不设置 DEBUG = 10 INFO = 20 WARNING = 30 #WARN=WARNING ERROR = 40 CRITICAL = 50 #FATAL=CRITICAL
1.2 logging模块默认的级别为WARNING，默认打印到终端
（ps: logging模块会输出设置级别级以上级别的日志，低于设置级别的日志不被输出，如设置级别为warning(30),则输出warning,error,critical三个级别的日志）
import logging logging.debug(‘调试debug‘) logging.info(‘消息info‘) logging.warning(‘警告warn‘) logging.error(‘错误error‘) logging.critical(‘严重critical‘)
以上代码执行后的输出结果如下：
因为默认的级别为warning(30)没有修改，所以info(20)和debug(10)都没有输出
1.3 logging模块的全局配置(控制格式，输出到文件等)
可在logging.basicConfig()函数中通过具体参数来更改logging模块默认行为，
可用参数有 filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
format：指定handler使用的日志显示格式。
#format参数中可能用到的格式化串： %(name)s Logger的名字 %(levelno)s 数字形式的日志级别 %(levelname)s 文本形式的日志级别 %(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有 %(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名 %(module)s 调用日志输出函数的模块名 %(funcName)s 调用日志输出函数的函数名 %(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行 %(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示 %(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数 %(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒 %(thread)d 线程ID。可能没有 %(threadName)s 线程名。可能没有 %(process)d 进程ID。可能没有 %(message)s用户输出的消息
datefmt：指定日期时间格式。
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。
若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。
import logging logging.basicConfig( #以下设置对logging模块全局生效 filename=‘access.log‘,#输出到‘access.log‘ format=‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s‘,#k控制日志格式 datefmt=‘%Y-%m-%d %H:%M:%S %p‘,#控制format中的日志格式 level=10 #设置logging模块的日志级别 ) logging.debug(‘debug‘) logging.info(‘info‘) logging.warning(‘warn‘) logging.error(‘err‘) logging.critical(‘ctiti‘)
#ps:因为logging.basicConfig()函数对全局生效，所以，如果对不同的日志有不同的格式要求或是输出文件不同的话就不能实现， # 所以平时多用以下的实现机制
1.4 logging模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象，实现规范的多功能的日志输出
1.4.1 Formatter，Handler，Logger，Filter对象的功能
#logger：产生日志的对象 #Filter：过滤日志的对象 #Handler：接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端 #Formatter对象：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式
1.4.2 Formatter，Handler，Logger，Filter对象工作原理
http://pan.baidu.com/s/1bpEVGar ##原理图
import logging logger=logging.getLogger(‘test‘) #获取logger对象,并在此指定日志名为‘test‘ logger.setLevel(10) #设置logger对象的日志级别 h1=logging.FileHandler(‘t1.log‘) #获取handler对象，并在此指定输出位置，FileHandler对应输出到文件 h2=logging.StreamHandler() #获取handler对象，并指定输出位置，StreamHandler对应终端输出 h1.setLevel(10) #设置handler的日志级别 h2.setLevel(20) #设置handler的日志级别 format_1=logging.Formatter( #设置日志格式 ‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s‘, datefmt=‘%Y-%m-%d %X %p‘ ) format_2=logging.Formatter( #设置日志格式 ‘%(asctime)s %(message)s‘, datefmt=‘%Y-%m-%d %X %p‘ ) h1.setFormatter(format_1) #绑定日志格式与handler h2.setFormatter(format_2) #绑定日志格式与handler logger.addHandler(h1) #绑定handler与logger logger.addHandler(h2) #绑定handler与logger logger.debug(‘debug‘) #生成并输出日志 logger.info(‘info‘) logger.warning(‘warning‘) logger.error(‘err‘) logger.critical(‘critical‘)
1.4.3 logger与handler日志级别
logger都会判断日志级别，并根据自身设置允许的日志级别进行过滤，首先是logger日志级别过滤，通过logger后才能通过hander;所以要么logger设置的允许级别数值与handler的设置相同，要么logger设置的允许日志级别数值小于handler，否则有些级别值很低的日志在logger时就被过滤掉了。
#验证 import logging form=logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s‘, datefmt=‘%Y-%m-%d %H:%M:%S %p‘,) ch=logging.StreamHandler() ch.setFormatter(form) # ch.setLevel(10) ch.setLevel(20) l1=logging.getLogger(‘root‘) # l1.setLevel(20) l1.setLevel(10) l1.addHandler(ch) l1.debug(‘l1 debug‘)
1.4.4 logger的继承（了解）
子logger会向父logger传递一份自己的日志
import logging logger=logging.getLogger(‘abcd‘) logger2=logging.getLogger(‘abcd.child‘) logger3=logging.getLogger(‘abcd.child.child‘) logger.setLevel(10) logger2.setLevel(10) logger3.setLevel(10) h1=logging.FileHandler(‘test1.log‘) h1_2=logging.FileHandler(‘test1_2.log‘) h1_3=logging.FileHandler(‘test1_2_3.log‘) h1.setLevel(10) h1_2.setLevel(10) h1_3.setLevel(10) a_format=logging.Formatter( ‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s‘, datefmt=‘%Y-%m-%d %X %p‘ ) h1.setFormatter(a_format) h1_2.setFormatter(a_format) h1_3.setFormatter(a_format) logger.addHandler(h1) logger2.addHandler(h1_2) logger3.addHandler(h1_3) logger.critical(‘fatal‘) logger2.error(‘err‘) logger3.info(‘info‘) #以下为代码运行后生成的文件中的内容 ###test1.log### 2017-10-23 16:49:59 PM - abcd - CRITICAL -practice: fatal 2017-10-23 16:49:59 PM - abcd.child - ERROR -practice: err 2017-10-23 16:49:59 PM - abcd.child.child - INFO -practice: info #### ###test1_2.log### 2017-10-23 16:49:59 PM - abcd.child - ERROR -practice: err 2017-10-23 16:49:59 PM - abcd.child.child - INFO -practice: info #### ###test1_2_3.log### 2017-10-23 16:49:59 PM - abcd.child.child - INFO -practice: info ####
1.4.5 以字典的形式配置Formatter，Handler，Logger，Filter等（实际应用以此方式为主）
import os import logging.config # 定义三种日志输出格式 开始 standard_format = ‘[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]‘ ‘[%(levelname)s][%(message)s]‘ #其中name为getlogger指定的名字 simple_format = ‘[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s‘ id_simple_format = ‘[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s‘ # 定义日志输出格式 结束 logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # log文件的目录 logfile_name = ‘all2.log‘ # log文件名 # 如果不存在定义的日志目录就创建一个 if not os.path.isdir(logfile_dir): os.mkdir(logfile_dir) # log文件的全路径 logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name) # log配置字典 LOGGING_DIC = { ‘version‘: 1, ‘disable_existing_loggers‘: False, ‘formatters‘: { #设置指定格式 ‘standard‘: { ‘format‘: standard_format }, ‘simple‘: { ‘format‘: simple_format }, }, ‘filters‘: {},#设置filter对象，不常用 ‘handlers‘: { #设置handler对象 #打印到终端的日志 ‘console‘: { ‘level‘: ‘DEBUG‘, ‘class‘: ‘logging.StreamHandler‘, # 打印到屏幕 ‘formatter‘: ‘simple‘ }, #打印到文件的日志,收集info及以上的日志 ‘default‘: { ‘level‘: ‘DEBUG‘, ‘class‘: ‘logging.handlers.RotatingFileHandler‘, # 保存到文件 并用RotatingFileHandler实现类似日志轮询的功能 ‘formatter‘: ‘standard‘, ‘filename‘: logfile_path, # 日志文件 ‘maxBytes‘: 1024*1024*5, # 日志大小 5M ‘backupCount‘: 5, ‘encoding‘: ‘utf-8‘, # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了 }, }, ‘loggers‘: { #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 #当下面没有__name__(模块名)对应的字典时，默认调用‘‘对应的字典 ‘‘: { ‘handlers‘: [‘default‘, ‘console‘], # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕 ‘level‘: ‘DEBUG‘, ‘propagate‘: True, # 向上（更高level的logger）传递 }, #logging.getLogger(‘test‘)拿到的logger配置 ‘test‘: { ‘handlers‘: [‘default‘, ‘console‘], # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕 ‘level‘: ‘DEBUG‘, ‘propagate‘: True, # 向上（更高level的logger）传递 } }, } def load_my_logging_cfg(): logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置 logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一个log实例 logger.info(‘It works!‘) # 记录该文件的运行状态 if __name__ == ‘__main__‘: load_my_logging_cfg() #以下为运行后生成文件all2.log的内容 [2017-10-23 17:06:13,189][MainThread:1796][task_id:__main__][practice.py:186][INFO][It works!]
ps:如上面示例，我们可以将字典存于配置文件中，然后定义一个函数用来获取配置拿到logger等对象，并将此函数存放于自定义的模块中，以后就可以通过导入的方式使用。
二、re模块（正则模块）
2.1常用的匹配模式（元字符）
#正则匹配 import re #\\w与\\W print(re.findall(‘\\w‘,‘hello egon 123‘)) #[‘h‘, ‘e‘, ‘l‘, ‘l‘, ‘o‘, ‘e‘, ‘g‘, ‘o‘, ‘n‘, ‘1‘, ‘2‘, ‘3‘] print(re.findall(‘\\W‘,‘hello egon 123‘)) #[‘ ‘, ‘ ‘] #\\s与\\S print(re.findall(‘\\s‘,‘hello egon 123‘)) #[‘ ‘, ‘ ‘, ‘ ‘, ‘ ‘] print(re.findall(‘\\S‘,‘hello egon 123‘)) #[‘h‘, ‘e‘, ‘l‘, ‘l‘, ‘o‘, ‘e‘, ‘g‘, ‘o‘, ‘n‘, ‘1‘, ‘2‘, ‘3‘] #\\n \\t都是空,都可以被\\s匹配 print(re.findall(‘\\s‘,‘hello \\n egon \\t 123‘)) #[‘ ‘, ‘\\n‘, ‘ ‘, ‘ ‘, ‘\\t‘, ‘ ‘] #\\n与\\t print(re.findall(r‘\\n‘,‘hello egon \\n123‘)) #[‘\\n‘] print(re.findall(r‘\\t‘,‘hello egon\\t123‘)) #[‘\\n‘] #\\d与\\D print(re.findall(‘\\d‘,‘hello egon 123‘)) #[‘1‘, ‘2‘, ‘3‘] print(re.findall(‘\\D‘,‘hello egon 123‘)) #[‘h‘, ‘e‘, ‘l‘, ‘l‘, ‘o‘, ‘ ‘, ‘e‘, ‘g‘, ‘o‘, ‘n‘, ‘ ‘] #\\A与\\Z print(re.findall(‘\\Ahe‘,‘hello egon 123‘)) #[‘he‘],\\A==>^ print(re.findall(‘123\\Z‘,‘hello egon 123‘)) #[‘he‘],\\Z==>$ #^与$ print(re.findall(‘^h‘,‘hello egon 123‘)) #[‘h‘] print(re.findall(‘3$‘,‘hello egon 123‘)) #[‘3‘] # 重复匹配：| . | * | ? | .* | .*? | + | {n,m} | #. print(re.findall(‘a.b‘,‘a1b‘)) #[‘a1b‘] print(re.findall(‘a.b‘,‘a1b a*b a b aaab‘)) #[‘a1b‘, ‘a*b‘, ‘a b‘, ‘aab‘] print(re.findall(‘a.b‘,‘a\\nb‘)) #[] print(re.findall(‘a.b‘,‘a\\nb‘,re.S)) #[‘a\\nb‘] print(re.findall(‘a.b‘,‘a\\nb‘,re.DOTALL)) #[‘a\\nb‘]同上一条意思一样 #* print(re.findall(‘ab*‘,‘bbbbbbb‘)) #[] print(re.findall(‘ab*‘,‘a‘)) #[‘a‘] print(re.findall(‘ab*‘,‘abbbb‘)) #[‘abbbb‘] #? print(re.findall(‘ab?‘,‘a‘)) #[‘a‘] print(re.findall(‘ab?‘,‘abbb‘)) #[‘ab‘] #匹配所有包含小数在内的数字 print(re.findall(‘\\d+\\.?\\d*‘,"asdfasdf123as1.13dfa12adsf1asdf3")) #[‘123‘, ‘1.13‘, ‘12‘, ‘1‘, ‘3‘] #.*默认为贪婪匹配 print(re.findall(‘a.*b‘,‘a1b22222222b‘)) #[‘a1b22222222b‘] #.*?为非贪婪匹配：推荐使用 print(re.findall(‘a.*?b‘,‘a1b22222222b‘)) #[‘a1b‘] #+ print(re.findall(‘ab+‘,‘a‘)) #[] print(re.findall(‘ab+‘,‘abbb‘)) #[‘abbb‘] #{n,m} print(re.findall(‘ab{2}‘,‘abbb‘)) #[‘abb‘] print(re.findall(‘ab{2,4}‘,‘abbb‘)) #[‘abb‘] print(re.findall(‘ab{1,}‘,‘abbb‘)) #‘ab{1,}‘ ===> ‘ab+‘ print(re.findall(‘ab{0,}‘,‘abbb‘)) #‘ab{0,}‘ ===> ‘ab*‘ #[] print(re.findall(‘a[1*-]b‘,‘a1b a*b a-b‘)) #[]内的都为普通字符了，且如果-没有被转意的话，应该放到[]的开头或结尾 print(re.findall(‘a[^1*-]b‘,‘a1b a*b a-b a=b‘)) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为[‘a=b‘] print(re.findall(‘a[0-9]b‘,‘a1b a*b a-b a=b‘)) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为[‘a=b‘] print(re.findall(‘a[a-z]b‘,‘a1b a*b a-b a=b aeb‘)) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为[‘a=b‘] print(re.findall(‘a[a-zA-Z]b‘,‘a1b a*b a-b a=b aeb aEb‘)) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为[‘a=b‘] #\\# print(re.findall(‘a\\\\c‘,‘a\\c‘)) #对于正则来说a\\\\c确实可以匹配到a\\c,但是在python解释器读取a\\\\c时，会发生转义，然后交给re去执行，所以抛出异常 print(re.findall(r‘a\\\\c‘,‘a\\c‘)) #r代表告诉解释器使用rawstring，即原生字符串，把我们正则内的所有符号都当普通字符处理，不要转义 print(re.findall(‘a\\\\\\\\c‘,‘a\\c‘)) #同上面的意思一样，和上面的结果一样都是[‘a\\\\c‘] #():分组 print(re.findall(‘ab+‘,‘ababab123‘)) #[‘ab‘, ‘ab‘, ‘ab‘] print(re.findall(‘(ab)+123‘,‘ababab123‘)) #[‘ab‘]，匹配到末尾的ab123中的ab print(re.findall(‘(?:ab)+123‘,‘ababab123‘)) #findall的结果不是匹配的全部内容，而是组内的内容,?:可以让结果为匹配的全部内容 #| print(re.findall(‘compan(?:y|ies)‘,‘Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company‘))
2.2 re模块常用的方法
#re模块常用的方法 #1 findall 查找所有 #2 search 找到一个就返回，用.group()方式查看 #3 match 在字符串头部找，其它同search #4 sub 替换 #5 compile 实现正则表达式的重复利用 #6 split 分割 import re #1 print(re.findall(‘e‘,‘alex make love‘) ) #[‘e‘, ‘e‘, ‘e‘],返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里 #2 print(re.search(‘e‘,‘alex make love‘).group()) #e,只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。 #3 print(re.match(‘e‘,‘alex make love‘)) #None,同search,不过在字符串开始处进行匹配,完全可以用search+^代替match #4 print(re.split(‘[ab]‘,‘abcd‘)) #[‘‘, ‘‘, ‘cd‘]，先按‘a‘分割得到‘‘和‘bcd‘,再对‘‘和‘bcd‘分别按‘b‘分割 #5 print(‘===>‘,re.sub(‘a‘,‘A‘,‘alex make love‘)) #===> Alex mAke love，不指定n，默认替换所有 print(‘===>‘,re.sub(‘a‘,‘A‘,‘alex make love‘,1)) #===> Alex make love print(‘===>‘,re.sub(‘a‘,‘A‘,‘alex make love‘,2)) #===> Alex mAke love print(‘===>‘,re.sub(‘^(\\w+)(.*?\\s)(\\w+)(.*?\\s)(\\w+)(.*?)$‘,r‘\\5\\2\\3\\4\\1‘,‘alex make love‘)) #===> love make alex print(‘===>‘,re.subn(‘a‘,‘A‘,‘alex make love‘)) #===> (‘Alex mAke love‘, 2),结果带有总共替换的个数 #6 obj=re.compile(‘\\d{2}‘) print(obj.search(‘abc123eeee‘).group()) #12 print(obj.findall(‘abc123eeee‘)) #[‘12‘],重用了obj
(?:...) 匹配内部的RE所匹配的内容，但是不建立组。 (?P<name>...) 和普通的圆括号类似，但是子串匹配到的内容将可以用命名的name参数来提取。组的name必须是有效的python标识符，而且在本表达式内不重名。命名了的组和普通组一样，也用数字来提取，也就是说名字只是个额外的属性。 演示一下： import re m=re.match(‘(?P<var>[a-zA-Z_]\\w*)‘, ‘abc=123‘) print(m.group(‘var‘)) print(m.group(1))#两者都是‘abc‘ print(re.findall("<(?P<tag_name>\\w+)>\\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>")) #[‘h1‘] print(re.search("<(?P<tag_name>\\w+)>\\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>").group()) #<h1>hello</h1> print(re.search("<(?P<tag_name>\\w+)>\\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>").groupdict()) #<h1>hello</h1> print(re.search(r"<(\\w+)>\\w+</(\\w+)>","<h1>hello</h1>").group()) print(re.search(r"<(\\w+)>\\w+</\\1>","<h1>hello</h1>").group()) ## | （或）的巧妙利用 print(re.findall(r‘-?\\d+\\.?\\d*‘,"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #找出所有数字[‘1‘, ‘-12‘, ‘60‘, ‘-40.35‘, ‘5‘, ‘-4‘, ‘3‘] #使用|，先匹配的先生效，|左边是匹配小数，而findall最终结果是查看分组，所有即使匹配成功小数也不会存入结果 #而不是小数时，就去匹配(-?\\d+)，匹配到的自然就是，非小数的数，在此处即整数 print(re.findall(r"-?\\d+\\.\\d*|(-?\\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #找出所有整数[‘1‘, ‘-2‘, ‘60‘, ‘‘, ‘5‘, ‘-4‘, ‘3‘]
import re #为何同样的表达式search与findall却有不同结果: print(re.search(‘\\(([\\+\\-\\*\\/]*\\d+\\.?\\d*)+\\)‘,"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))").group()) #(-40.35/5) print(re.findall(‘\\(([\\+\\-\\*\\/]*\\d+\\.?\\d*)+\\)‘,"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #[‘/5‘, ‘*3‘] #看这个例子:(\\d)+相当于(\\d)(\\d)(\\d)(\\d)...,是一系列分组 print(re.search(‘(\\d)+‘,‘123‘).group()) #group的作用是将所有组拼接到一起显示出来 print(re.findall(‘(\\d)+‘,‘123‘)) #findall结果是组内的结果,且是最后一个组的结果
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = ‘Linhaifeng‘ #在线调试工具:tool.oschina.net/regex/# import re s=‘‘‘ http://www.baidu.com [email protected] 你好 010-3141 ‘‘‘ #最常规匹配 # content=‘Hello 123 456 World_This is a Regex Demo‘ # res=re.match(‘Hello\\s\\d\\d\\d\\s\\d{3}\\s\\w{10}.*Demo‘,content) # print(res) # print(res.group()) # print(res.span()) #泛匹配 # content=‘Hello 123 456 World_This is a Regex Demo‘ # res=re.match(‘^Hello.*Demo‘,content) # print(res.group()) #匹配目标,获得指定数据 # content=‘Hello 123 456 World_This is a Regex Demo‘ # res=re.match(‘^Hello\\s(\\d+)\\s(\\d+)\\s.*Demo‘,content) # print(res.group()) #取所有匹配的内容 # print(res.group(1)) #取匹配的第一个括号内的内容 # print(res.group(2)) #去陪陪的第二个括号内的内容 #贪婪匹配:.*代表匹配尽可能多的字符 # import re # content=‘Hello 123 456 World_This is a Regex Demo‘ # # res=re.match(‘^He.*(\\d+).*Demo$‘,content) # print(res.group(1)) #只打印6,因为.*会尽可能多的匹配,然后后面跟至少一个数字 #非贪婪匹配:?匹配尽可能少的字符 # import re # content=‘Hello 123 456 World_This is a Regex Demo‘ # # res=re.match(‘^He.*?(\\d+).*Demo$‘,content) # print(res.group(1)) #只打印6,因为.*会尽可能多的匹配,然后后面跟至少一个数字 #匹配模式:.不能匹配换行符 content=‘‘‘Hello 123456 World_This is a Regex Demo ‘‘‘ # res=re.match(‘He.*?(\\d+).*?Demo$‘,content) # print(res) #输出None # res=re.match(‘He.*?(\\d+).*?Demo$‘,content,re.S) #re.S让.可以匹配换行符 # print(res) # print(res.group(1)) #转义:\\ # content=‘price is $5.00‘ # res=re.match(‘price is $5.00‘,content) # print(res) # # res=re.match(‘price is \\$5\\.00‘,content) # print(res) #总结:尽量精简,详细的如下 # 尽量使用泛匹配模式.* # 尽量使用非贪婪模式:.*? # 使用括号得到匹配目标:用group(n)去取得结果 # 有换行符就用re.S:修改模式 #re.search:会扫描整个字符串,不会从头开始,找到第一个匹配的结果就会返回 # import re # content=‘Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings‘ # # res=re.match(‘Hello.*?(\\d+).*?Demo‘,content) # print(res) #输出结果为None # # import re # content=‘Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings‘ # # res=re.search(‘Hello.*?(\\d+).*?Demo‘,content) # # print(res.group(1)) #输出结果为 #re.search:只要一个结果,匹配演练, import re content=‘‘‘ <tbody> <tr id="4766303201494371851675" class="even "><td><div class="hd"><span class="num">1</span><div class="rk "><span class="u-icn u-icn-75"></span></div></div></td><td class="rank"><div class="f-cb"><div class="tt"><a href="/song?id=476630320"><img class="rpic" src="http://p1.music.126.net/Wl7T1LBRhZFg0O26nnR2iQ==/19217264230385030.jpg?param=50y50&quality=100"></a><span data-res-id="476630320" " # res=re.search(‘<a\\shref=.*?<b\\stitle="(.*?)".*?b>‘,content) # print(res.group(1)) #re.findall:找到符合条件的所有结果 # res=re.findall(‘<a\\shref=.*?<b\\stitle="(.*?)".*?b>‘,content) # for i in res: # print(i) #re.sub:字符串替换 import re content=‘Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings‘ # content=re.sub(‘\\d+‘,‘‘,content) # print(content) #用\\1取得第一个括号的内容 #用法:将123与456换位置 # import re # content=‘Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings‘ # # # content=re.sub(‘(Extra.*?)(\\d+)(\\s)(\\d+)(.*?strings)‘,r‘\\1\\4\\3\\2\\5‘,content) # content=re.sub(‘(\\d+)(\\s)(\\d+)‘,r‘\\3\\2\\1‘,content) # print(content) # import re # content=‘Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings‘ # # res=re.search(‘Extra.*?(\\d+).*strings‘,content) # print(res.group(1)) # import requests,re # respone=requests.get(‘https://book.douban.com/‘).text # print(respone) # print(‘======‘*1000) # print(‘======‘*1000) # print(‘======‘*1000) # print(‘======‘*1000) # res=re.findall(‘<li.*?cover.*?href="(.*?)".*?title="(.*?)">.*?more-meta.*?author">(.*?)</span.*?year">(.*?)</span.*?publisher">(.*?)</span.*?</li>‘,respone,re.S) # # res=re.findall(‘<li.*?cover.*?href="(.*?)".*?more-meta.*?author">(.*?)</span.*?year">(.*?)</span.*?publisher">(.*?)</span>.*?</li>‘,respone,re.S) # # # for i in res: # print(‘%s %s %s %s‘ %(i[0].strip(),i[1].strip(),i[2].strip(),i[3].strip()))
三、hashlib模块
hash：一种算法 ,3.x里代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法
三个特点：
1.内容相同则hash运算结果相同，内容稍微改变则hash值则变
2.不可逆推
3.相同算法：无论校验多长的数据，得到的哈希值长度固定
3.1 一次性update与分割后多次update比较
import hashlib m=hashlib.md5() #使用hashlib中的md5算法 m.update(‘hello‘.encode(‘utf-8‘)) print(m.hexdigest())#5d41402abc4b2a76b9719d911017c592 m.update(‘world‘.encode(‘utf-8‘)) print(m.hexdigest())#fc5e038d38a57032085441e7fe7010b0 m2=hashlib.md5() m2.update(‘helloworld‘.encode(‘utf-8‘)) print(m2.hexdigest())#fc5e038d38a57032085441e7fe7010b0 #同m中完全update后得到的结果相同 ‘‘‘ 注意：把一段很长的数据update多次，与一次update这段长数据，得到的结果一样 但是update多次为校验大文件提供了可能。 ‘‘‘
ps:以上加密算法虽然依然非常厉害，但时候存在缺陷，即：通过撞库可以反解。所以，有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密。即在密码的某些部位添加某些内容在进行md5
或其它算法校验，所加的内容和位置只有服务端和客户端知晓。
import hashlib passwds=[ ‘alex3714‘, ‘alex1313‘, ‘alex94139413‘, ‘alex123456‘, ‘123456alex‘, ‘a123lex‘, ] def make_passwd_dic(passwds): dic={} for passwd in passwds: m=hashlib.md5() m.update(passwd.encode(‘utf-8‘)) dic[passwd]=m.hexdigest() return dic def break_code(cryptograph,passwd_dic): for k,v in passwd_dic.items(): if v == cryptograph: print(‘密码是===>\\033[46m%s\\033[0m‘ %k) cryptograph=‘aee949757a2e698417463d47acac93df‘ break_code(cryptograph,make_passwd_dic(passwds))
import hmac #用法示例 h=hmac.new(‘thisiskey‘.encode(‘utf-8‘)) h.update(‘hello‘.encode(‘utf-8‘)) print(h.hexdigest()) #要想保证hmac最终结果一致，必须保证： #1:hmac.new括号内指定的初始key一样 #2:无论update多少次，校验的内容累加到一起是一样的内容 h1=hmac.new(b‘egon‘) h1.update(b‘hello‘) h1.update(b‘world‘) print(h1.hexdigest()) h2=hmac.new(b‘egon‘) h2.update(b‘helloworld‘) print(h2.hexdigest()) h3=hmac.new(b‘egonhelloworld‘) print(h3.hexdigest()) ‘‘‘ f1bf38d054691688f89dcd34ac3c27f2 f1bf38d054691688f89dcd34ac3c27f2 bcca84edd9eeb86f30539922b28f3981 ‘‘‘
四、configparser模块
该模块用于解析配置类似于my.cnf(my.ini)内容的格式的配置文件
[section1] k1 = v1 k2:v2 user=egon age=18 is_admin=true salary=31 [section2] k1 = v1
4.1 configparser模块读取配置文件
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read(‘a.cfg‘) #读取配置文件 #查看配置文件中的所有标题即[]中的内容 res=config.sections() print(res) #[‘section1‘, ‘section2‘] #查看标题section1下所有key=value的key options=config.options(‘section1‘) print(options)#[‘k1‘, ‘k2‘, ‘user‘, ‘age‘, ‘is_admin‘, ‘salary‘] #查看标题section1下所有key=value的(key,value)格式\\ item_list=config.items(‘section1‘) print(item_list)#[(‘k1‘, ‘v1‘), (‘k2‘, ‘v2‘), (‘user‘, ‘egon‘), (‘age‘, ‘18‘), (‘is_admin‘, ‘true‘), (‘salary‘, ‘31‘)] ##查看标题section1下user的值=>字符串格式 val1=config.get(‘section1‘,‘user‘) print(val1)#egon #查看标题section1下age的值=>整数格式 val2=config.getint(‘section1‘,‘age‘) print(val2,type(val2))#18 <class ‘int‘> #查看标题section1下is_admin的值=>布尔值格式 val3=config.getboolean(‘section1‘,‘is_admin‘) print(val3,type(val3))#True <class ‘bool‘> #查看标题section1下salary的值=>浮点型格式 val4=config.getfloat(‘section1‘,‘salary‘) print(val4,type(val4))#31.0 <class ‘float‘>
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read(‘a.cfg‘,encoding=‘utf-8‘) #删除整个标题section2 config.remove_section(‘section2‘) #删除标题section1下的某个k1和k2 config.remove_option(‘section1‘,‘k1‘) config.remove_option(‘section1‘,‘k2‘) #判断是否存在某个标题 print(config.has_section(‘section2‘)) #判断标题section1下是否有user print(config.has_option(‘section1‘,‘user‘)) #添加一个标题 config.add_section(‘egon‘) #在标题egon下添加name=egon,age=18的配置 config.set(‘egon‘,‘name‘,‘egon‘) # config.set(‘egon‘,‘age‘,18) #报错,必须是字符串 #最后将修改的内容写入文件,完成最终的修改 config.write(open(‘a.cfg‘,‘w‘))
import configparser config = configparser.ConfigParser() config["DEFAULT"] = {‘ServerAliveInterval‘: ‘45‘, ‘Compression‘: ‘yes‘, ‘CompressionLevel‘: ‘9‘} config[‘bitbucket.org‘] = {} config[‘bitbucket.org‘][‘User‘] = ‘hg‘ config[‘topsecret.server.com‘] = {} topsecret = config[‘topsecret.server.com‘] topsecret[‘Host Port‘] = ‘50022‘ # mutates the parser topsecret[‘ForwardX11‘] = ‘no‘ # same here config[‘DEFAULT‘][‘ForwardX11‘] = ‘yes‘ with open(‘example.ini‘, ‘w‘) as configfile: config.write(configfile)
五、json与pickle模块
之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。
import json x="[null,true,false,1]" print(eval(x)) #报错，无法解析null类型，而json就可以 print(json.loads(x))
什么是序列化？
我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。
为什么要序列化？
1：持久保存状态
需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，‘状态‘会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。
内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。
在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。
具体的来说，你玩使命召唤闯到了第13关，你保存游戏状态，关机走人，下次再玩，还能从上次的位置开始继续闯关。或如，虚拟机状态的挂起等。
2：跨平台数据交互
序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。
反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。
如何序列化之json和pickle：
json
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。
JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：
import json dic={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘} print(type(dic))#<class ‘dict‘> j=json.dumps(dic) print(type(j))#<class ‘str‘> f=open(‘序列化对象‘,‘w‘) f.write(j) #-------------------等价于json.dump(dic,f) f.close() #-----------------------------反序列化<br> import json f=open(‘序列化对象‘) data=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f)
import json #dct="{‘1‘:111}"#json 不认单引号 #dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{‘one‘: 1} dct=‘{"1":"111"}‘ print(json.loads(dct)) #conclusion: # 无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads
pickle模块与json模块用法基本相同，它支持python 的全部格式，只是，它只支持python
import pickle dic={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘} print(type(dic))#<class ‘dict‘> j=pickle.dumps(dic) print(type(j))#<class ‘bytes‘> f=open(‘序列化对象_pickle‘,‘wb‘)#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是‘bytes‘ f.write(j) #-------------------等价于pickle.dump(dic,f) f.close() #-------------------------反序列化 import pickle f=open(‘序列化对象_pickle‘,‘rb‘) data=pickle.loads(f.read())# 等价于data=pickle.load(f) print(data[‘age‘])
六、shelve模块
shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写;key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型
import shelve
f=shelve.open(r‘sheve.txt‘)
# f[‘stu1_info‘]={‘name‘:‘egon‘,‘age‘:18,‘hobby‘:[‘piao‘,‘smoking‘,‘drinking‘]}
# f[‘stu2_info‘]={‘name‘:‘gangdan‘,‘age‘:53}
# f[‘school_info‘]={‘website‘:‘http://www.pypy.org‘,‘city‘:‘beijing‘}
print(f[‘stu1_info‘][‘hobby‘])
f.close()
七、shutil模块
高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块
7.1基本使用
import shutil #将文件内容拷贝到另一个文件中 shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length]) shutil.copyfileobj(open(‘a.cfg‘,‘r‘),open(‘b.cfg‘,‘w‘)) #拷贝文件 shutil.copyfile(src, dst) shutil.copyfile(‘a.cfg‘,‘c.cfg‘)#目标文件无需存在 #仅拷贝权限。内容、组、用户均不变 shutil.copymode(src, dst) shutil.copymode(‘a.cfg‘,‘t1.log‘) #目标文件必须存在 #仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags shutil.copystat(src, dst) shutil.copystat(‘a.cfg‘,‘test1.log‘)#目标文件必须存在 #拷贝文件和权限 shutil.copy(src, dst) shutil.copy(‘a.cfg‘,‘d.cfg‘)#目标文件无需存在 #递归的去拷贝文件夹shutil.ignore_patterns(*patterns) #shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None) shutil.copytree(‘soft‘, ‘dir3‘, ignore=shutil.ignore_patterns(‘*.pyc‘, ‘tmp*‘)) #目标目录不能存在，注意对folder2目录父级目录要有可写权限，ignore的意思是排除 shutil.copytree(‘soft‘, ‘dir4‘, symlinks=True, ignore=shutil.ignore_patterns(‘*.pyc‘, ‘tmp*‘)) ‘‘‘ 通常的拷贝都把软连接拷贝成硬链接，即对待软连接来说，创建新的文件 ‘‘‘ # 递归的去删除文件 shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]]) shutil.rmtree(‘dir3‘) #递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。shutil.move(src, dst) shutil.move(‘dir4‘,‘dir5‘)
7.2 文件打包与压缩
shutil.make_archive(base_name, format,...)
创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar
- base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，
如 data_bak =>保存至当前路径
如：/tmp/data_bak =>保存至/tmp/ - format： 压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
- root_dir： 要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
- owner： 用户，默认当前用户
- group： 组，默认当前组
- logger： 用于记录日志，通常是logging.Logger对象
import shutil # 将 soft 下的文件打包放置当前程序目录 ret = shutil.make_archive("soft_bak", ‘gztar‘, root_dir=‘soft‘) # 将 soft下的文件打包放置 dir5/目录 ret2 = shutil.make_archive("dir5/soft_bak", ‘gztar‘, root_dir=‘soft‘)
shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，详细：
import zipfile # 压缩 z = zipfile.ZipFile(‘laxi.zip‘, ‘w‘) z.write(‘a.log‘) z.write(‘data.data‘) z.close() # 解压 z = zipfile.ZipFile(‘laxi.zip‘, ‘r‘) z.extractall(path=‘.‘) z.close()
import tarfile # 压缩 >>> t=tarfile.open(‘/tmp/egon.tar‘,‘w‘) >>> t.add(‘/test1/a.py‘,arcname=‘a.bak‘) >>> t.add(‘/test1/b.py‘,arcname=‘b.bak‘) >>> t.close() # 解压 >>> t=tarfile.open(‘/tmp/egon.tar‘,‘r‘) >>> t.extractall(‘/egon‘) >>> t.close()
八、sys模块
8.1 sys模块常用内容
1 sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
2 sys.exit(n) 退出程序，正常退出时exit(0)
3 sys.version 获取Python解释程序的版本信息
4 sys.maxint 最大的Int值
5 sys.path 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
6 sys.platform 返回操作系统平台名称
#=========知识储备========== #进度条的效果 [# ] [## ] [### ] [#### ] #指定宽度 print(‘[%-15s]‘ %‘#‘) print(‘[%-15s]‘ %‘##‘) print(‘[%-15s]‘ %‘###‘) print(‘[%-15s]‘ %‘####‘) #打印% print(‘%s%%‘ %(100)) #第二个%号代表取消第一个%的特殊意义 #可传参来控制宽度 print(‘[%%-%ds]‘ %50) #[%-50s] print((‘[%%-%ds]‘ %50) %‘#‘) print((‘[%%-%ds]‘ %50) %‘##‘) print((‘[%%-%ds]‘ %50) %‘###‘) #=========实现打印进度条函数========== import sys import time def progress(percent,width=50): if percent >= 1: percent=1 show_str=(‘[%%-%ds]‘ %width) %(int(width*percent)*‘#‘) print(‘\\r%s %d%%‘ %(show_str,int(100*percent)),file=sys.stdout,flush=True,end=‘‘) #=========应用========== data_size=1025 recv_size=0 while recv_size < data_size: time.sleep(0.1) #模拟数据的传输延迟 recv_size+=1024 #每次收1024 percent=recv_size/data_size #接收的比例 progress(percent,width=70) #进度条的宽度70 打印进度条
九、os模块
os模块是与操作系统交互的一个接口
os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径 os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd os.curdir 返回当前目录: (‘.‘) os.pardir 获取当前目录的父目录字符串名：(‘..‘) os.makedirs(‘dirname1/dirname2‘) 可生成多层递归目录 os.removedirs(‘dirname1‘) 若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推 os.mkdir(‘dirname‘) 生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname os.rmdir(‘dirname‘) 删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname os.listdir(‘dirname‘) 列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印 os.remove() 删除一个文件 os.rename("oldname","newname") 重命名文件/目录 os.stat(‘path/filename‘) 获取文件/目录信息 os.sep 输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\\\",Linux下为"/" os.linesep 输出当前平台使用的行终止符，win下为"\\t\\n",Linux下为"\\n" os.pathsep 输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为: os.name 输出字符串指示当前使用平台。win->‘nt‘; Linux->‘posix‘ os.system("bash command") 运行shell命令，直接显示 os.environ 获取系统环境变量 os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径 os.path.split(path) 将path分割成目录和文件名二元组返回 os.path.dirname(path) 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素 os.path.basename(path) 返回path最后的文件名。如何path以／或\\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素 os.path.exists(path) 如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False os.path.isabs(path) 如果path是绝对路径，返回True os.path.isfile(path) 如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False os.path.isdir(path) 如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False os.path.join(path1[, path2[, ...]]) 将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略 os.path.getatime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间 os.path.getmtime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间 os.path.getsize(path) 返回path的大小
在Linux和Mac平台上，该函数会原样返回path，在windows平台上会将路径中所有字符转换为小写，并将所有斜杠转换为饭斜杠。 >>> os.path.normcase(‘c:/windows\\\\system32\\\\‘) ‘c:\\\\windows\\\\system32\\\\‘ 规范化路径，如..和/ >>> os.path.normpath(‘c://windows\\\\System32\\\\../Temp/‘) ‘c:\\\\windows\\\\Temp‘ >>> a=‘/Users/jieli/test1/\\\\\\a1/\\\\\\\\aa.py/../..‘ >>> print(os.path.normpath(a)) /Users/jieli/test1
os路径处理 #方式一：推荐使用 import os #具体应用 import os,sys possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join( os.path.abspath(__file__), os.pardir, #上一级 os.pardir, os.pardir )) sys.path.insert(0,possible_topdir) #方式二：不推荐使用 os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
十、random模块
import random print(random.random())#(0,1)----float 大于0且小于1之间的小数 print(random.randint(1,3)) #[1,3] 大于等于1且小于等于3之间的整数 print(random.randrange(1,3)) #[1,3) 大于等于1且小于3之间的整数 print(random.choice([1,‘23‘,[4,5]]))#1或者23或者[4,5] print(random.sample([1,‘23‘,[4,5]],2))#列表元素任意2个组合 print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数，如1.927109612082716 item=[1,3,5,7,9] random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌" print(item)
import random def make_code(n): res=‘‘ for i in range(n): s1=chr(random.randint(65,90)) s2=str(random.randint(0,9)) res+=random.choice([s1,s2]) return res print(make_code(9))
十一、time与datetime模块
在Python中，通常有这几种方式来表示时间：
- 时间戳(timestamp)：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。
- 格式化的时间字符串(Format String)
- 结构化的时间(struct_time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)
import time #--------------------------我们先以当前时间为准,让大家快速认识三种形式的时间 print(time.time()) # 时间戳:1487130156.419527 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #格式化的时间字符串:‘2017-02-15 11:40:53‘ print(time.localtime()) #本地时区的struct_time print(time.gmtime()) #UTC时区的struct_time
%a Locale’s abbreviated weekday name. %A Locale’s full weekday name. %b Locale’s abbreviated month name. %B Locale’s full month name. %c Locale’s appropriate date and time representation. %d Day of the month as a decimal number [01,31]. %H Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23]. %I Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12]. %j Day of the year as a decimal number [001,366]. %m Month as a decimal number [01,12]. %M Minute as a decimal number [00,59]. %p Locale’s equivalent of either AM or PM. (1) %S Second as a decimal number [00,61]. (2) %U Week number of the year (Sunday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Sunday are considered to be in week 0. (3) %w Weekday as a decimal number [0(Sunday),6]. %W Week number of the year (Monday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Monday are considered to be in week 0. (3) %x Locale’s appropriate date representation. %X Locale’s appropriate time representation. %y Year without century as a decimal number [00,99]. %Y Year with century as a decimal number. %z Time zone offset indicating a positive or negative time difference from UTC/GMT of the form +HHMM or -HHMM, where H represents decimal hour digits and M represents decimal minute digits [-23:59, +23:59]. %Z Time zone name (no characters if no time zone exists). %% A literal ‘%‘ character. 格式化字符串的时间格式
计算机认识的时间只能是‘时间戳‘格式，而程序员可处理的或者说人类能看懂的时间有: ‘格式化的时间字符串‘，‘结构化的时间‘ ，于是有了下图的转换关系
#--------------------------按图1转换时间 # localtime([secs]) # 将一个时间戳转换为当前时区的struct_time。secs参数未提供，则以当前时间为准。 time.localtime() time.localtime(1473525444.037215) # gmtime([secs]) 和localtime()方法类似，gmtime()方法是将一个时间戳转换为UTC时区（0时区）的struct_time。 # mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。 print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0 # strftime(format[, t]) : 把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和 # time.gmtime()返回）转化为格式化的时间字符串。如果t未指定，将传入time.localtime()。如果元组中任何一个 # 元素越界，ValueError的错误将会被抛出。 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56 # time.strptime(string[, format]) # 把一个格式化时间字符串转化为struct_time。实际上它和strftime()是逆操作。 print(time.strptime(‘2011-05-05 16:37:06‘, ‘%Y-%m-%d %X‘)) #time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6, # tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1) #在这个函数中，format默认为："%a %b %d %H:%M:%S %Y"。
#--------------------------按图2转换时间 # asctime([t]) : 把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式：‘Sun Jun 20 23:21:05 1993‘。 # 如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。 print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 2016 # ctime([secs]) : 把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化为time.asctime()的形式。如果参数未给或者为 # None的时候，将会默认time.time()为参数。它的作用相当于time.asctime(time.localtime(secs))。 print(time.ctime()) # Sun Sep 11 00:46:38 2016 print(time.ctime(time.time())) # Sun Sep 11 00:46:38 2016
datetime模块
#时间加减 import datetime # print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925 #print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) ) # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19 # print(datetime.datetime.now() ) # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分 # # c_time = datetime.datetime.now() # print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换 datetime模块