第十二篇：常用模块

Posted 2020-12-26 goulangxuan

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了第十二篇：常用模块相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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

格式化字符串的时间格式

其中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"。

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#--------------------------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

其他用法
　　sleep(secs)
　　线程推迟指定的时间运行，单位为秒。

#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

datetime模块

二 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))

生成随机验证码

生成随机验证码

三 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"	
",Linux下为"
"
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

基本操作

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__))))

四 sys模块

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(‘
%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

打印进度条

五 shutil模块

高级的文件、文件夹、压缩包处理模块

shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length])
将文件内容拷贝到另一个文件中

1 import shutil
2  
3 shutil.copyfileobj(open(‘old.xml‘,‘r‘), open(‘new.xml‘, ‘w‘))

shutil.copyfile(src, dst)
拷贝文件

1 shutil.copyfile(‘f1.log‘, ‘f2.log‘) #目标文件无需存在

shutil.copymode(src, dst)
仅拷贝权限。内容、组、用户均不变

1 shutil.copymode(‘f1.log‘, ‘f2.log‘) #目标文件必须存在

shutil.copystat(src, dst)
仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags

1 shutil.copystat(‘f1.log‘, ‘f2.log‘) #目标文件必须存在

shutil.copy(src, dst)
拷贝文件和权限

1 import shutil
2  
3 shutil.copy(‘f1.log‘, ‘f2.log‘)

shutil.copy2(src, dst)
拷贝文件和状态信息

1 import shutil
2  
3 shutil.copy2(‘f1.log‘, ‘f2.log‘)

shutil.ignore_patterns(*patterns)
shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)
递归的去拷贝文件夹

1 import shutil
2  
3 shutil.copytree(‘folder1‘, ‘folder2‘, 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.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])
递归的去删除文件

1 import shutil
2  
3 shutil.rmtree(‘folder1‘)

shutil.move(src, dst)
递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。

1 import shutil
2  
3 shutil.move(‘folder1‘, ‘folder3‘)

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

#将 /data 下的文件打包放置当前程序目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("data_bak", ‘gztar‘, root_dir=‘/data‘)
  
  
#将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", ‘gztar‘, root_dir=‘/data‘)

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()

zipfile压缩解压缩

zipfile压缩解压缩

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()

tarfile压缩解压缩

tarfile压缩解压缩

六 json&pickle模块

之前用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。

1 import json
2 x="[null,true,false,1]"
3 print(eval(x)) #报错，无法解析null类型，而json就可以
4 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：

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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)

一定要注意！

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

 注意点

pickle

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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‘])

Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。

七 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()

八 xml模块

xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，但json使用起来更简单，不过，古时候，在json还没诞生的黑暗年代，大家只能选择用xml呀，至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。

xml的格式如下，就是通过<>节点来区别数据结构的:

<?xml version="1.0"?>
<data>
    <country name="Liechtenstein">
        <rank updated="yes">2</rank>
        <year>2008</year>
        <gdppc>141100</gdppc>
        <neighbor name="Austria" direction="E"/>
        <neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
    </country>
    <country name="Singapore">
        <rank updated="yes">5</rank>
        <year>2011</year>
        <gdppc>59900</gdppc>
        <neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
    </country>
    <country name="Panama">
        <rank updated="yes">69</rank>
        <year>2011</year>
        <gdppc>13600</gdppc>
        <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
        <neighbor name="Colombia" direction="E"/>
    </country>
</data>

xml数据

xml数据

xml协议在各个语言里的都是支持的，在python中可以用以下模块操作xml

# print(root.iter(‘year‘)) #全文搜索
# print(root.find(‘country‘)) #在root的子节点找，只找一个
# print(root.findall(‘country‘)) #在root的子节点找，找所有

import xml.etree.ElementTree as ET
 
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
print(root.tag)
 
#遍历xml文档
for child in root:
    print(‘========>‘,child.tag,child.attrib,child.attrib[‘name‘])
    for i in child:
        print(i.tag,i.attrib,i.text)
 
#只遍历year 节点
for node in root.iter(‘year‘):
    print(node.tag,node.text)
#---------------------------------------

import xml.etree.ElementTree as ET
 
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
 
#修改
for node in root.iter(‘year‘):
    new_year=int(node.text)+1
    node.text=str(new_year)
    node.set(‘updated‘,‘yes‘)
    node.set(‘version‘,‘1.0‘)
tree.write(‘test.xml‘)
 
 
#删除node
for country in root.findall(‘country‘):
   rank = int(country.find(‘rank‘).text)
   if rank > 50:
     root.remove(country)
 
tree.write(‘output.xml‘)

小操作

import xml.etree.ElementTree as ET
 
 
new_xml = ET.Element("namelist")
name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"})
sex = ET.SubElement(name,"sex")
sex.text = ‘33‘
name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
age = ET.SubElement(name2,"age")
age.text = ‘19‘
 
et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象
et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True)
 
ET.dump(new_xml) #打印生成的格式

自己创建xml文档

九 configparser模块

# 注释1
; 注释2

[section1]
k1 = v1
k2:v2
user=egon
age=18
is_admin=true
salary=31

[section2]
k1 = v1

配置文件

import configparser

config=configparser.ConfigParser()
config.read(‘a.cfg‘)

#查看所有的标题
res=config.sections() #[‘section1‘, ‘section2‘]
print(res)

#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
val=config.get(‘section1‘,‘user‘)
print(val) #egon

#查看标题section1下age的值=>整数格式
val1=config.getint(‘section1‘,‘age‘)
print(val1) #18

#查看标题section1下is_admin的值=>布尔值格式
val2=config.getboolean(‘section1‘,‘is_admin‘)
print(val2) #True

#查看标题section1下salary的值=>浮点型格式
val3=config.getfloat(‘section1‘,‘salary‘)
print(val3) #31.0

读取

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(‘section1‘))

#判断标题section1下是否有user
print(config.has_option(‘section1‘,‘‘))


#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‘))

改写

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)

基于上述方法添加一个ini文档

基于上述方法添加一个ini文档

十 hashlib模块

# 1、什么叫hash:hash是一种算法（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），该算法接受传入的内容，经过运算得到一串hash值
# 2、hash值的特点是：
#2.1 只要传入的内容一样，得到的hash值必然一样=====>要用明文传输密码文件完整性校验
#2.2 不能由hash值返解成内容=======》把密码做成hash值，不应该在网络传输明文密码
#2.3 只要使用的hash算法不变，无论校验的内容有多大，得到的hash值长度是固定的

hash算法就像一座工厂，工厂接收你送来的原材料（可以用m.update()为工厂运送原材料），经过加工返回的产品就是hash值

技术分享图片

import hashlib
 
m=hashlib.md5()# m=hashlib.sha256()
 
m.update(‘hello‘.encode(‘utf8‘))
print(m.hexdigest())  #5d41402abc4b2a76b9719d911017c592
 
m.update(‘alvin‘.encode(‘utf8‘))
 
print(m.hexdigest())  #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af
 
m2=hashlib.md5()
m2.update(‘helloalvin‘.encode(‘utf8‘))
print(m2.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af

‘‘‘
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。
‘‘‘

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。

import hashlib
 
# ######## 256 ########
 
hash = hashlib.sha256(‘898oaFs09f‘.encode(‘utf8‘))
hash.update(‘alvin‘.encode(‘utf8‘))
print (hash.hexdigest())#e79e68f070cdedcfe63eaf1a2e92c83b4cfb1b5c6bc452d214c1b7e77cdfd1c7

python 还有一个 hmac 模块，它内部对我们创建 key 和内容进行进一步的处理然后再加密:

1 import hmac
2 h = hmac.new(‘alvin‘.encode(‘utf8‘))
3 h.update(‘hello‘.encode(‘utf8‘))
4 print (h.hexdigest())#320df9832eab4c038b6c1d7ed73a5940

#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

import hmac

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
‘‘‘

注意！注意！注意

需要注意

十一 suprocess模块

import  subprocess

‘‘‘
sh-3.2# ls /Users/egon/Desktop |grep txt$
mysql.txt
tt.txt
事物.txt
‘‘‘

res1=subprocess.Popen(‘ls /Users/jieli/Desktop‘,shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
res=subprocess.Popen(‘grep txt$‘,shell=True,stdin=res1.stdout,
                 stdout=subprocess.PIPE)

print(res.stdout.read().decode(‘utf-8‘))


#等同于上面,但是上面的优势在于,一个数据流可以和另外一个数据流交互,可以通过爬虫得到结果然后交给grep
res1=subprocess.Popen(‘ls /Users/jieli/Desktop |grep txt$‘,shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
print(res1.stdout.read().decode(‘utf-8‘))


#windows下:
# dir | findstr ‘test*‘
# dir | findstr ‘txt$‘
import subprocess
res1=subprocess.Popen(r‘dir C:UsersAdministratorPycharmProjects	est函数备课‘,shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
res=subprocess.Popen(‘findstr test*‘,shell=True,stdin=res1.stdout,
                 stdout=subprocess.PIPE)

print(res.stdout.read().decode(‘gbk‘)) #subprocess使用当前系统默认编码，得到结果为bytes类型，在windows下需要用gbk解码

十二 logging模块

一日志级别

CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30 #WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 0 #不设置

二默认级别为warning，默认打印到终端

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‘)

‘‘‘
WARNING:root:警告warn
ERROR:root:错误error
CRITICAL:root:严重critical
‘‘‘

三为logging模块指定全局配置，针对所有logger有效，控制打印到文件中

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。 
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。



#格式
%(name)s：Logger的名字，并非用户名，详细查看

%(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

 

logging.basicConfig()

logging.basicConfig()

#======介绍
可在logging.basicConfig()函数中可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。
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。


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




#========使用
import logging
logging.basicConfig(filename=‘access.log‘,
                    format=‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s‘,
                    datefmt=‘%Y-%m-%d %H:%M:%S %p‘,
                    level=10)

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‘)





#========结果
access.log内容:
2017-07-28 20:32:17 PM - root - DEBUG -test:  调试debug
2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test:  消息info
2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test:  警告warn
2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test:  错误error
2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test:  严重critical

part2: 可以为logging模块指定模块级的配置,即所有logger的配置

四 logging模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象

原理图：https://pan.baidu.com/s/1skWyTT7

#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

‘‘‘
critical=50
error =40
warning =30
info = 20
debug =10
‘‘‘


import logging

#1、logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出
logger=logging.getLogger(__file__)

#2、Filter对象：不常用，略

#3、Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出
h1=logging.FileHandler(‘t1.log‘) #打印到文件
h2=logging.FileHandler(‘t2.log‘) #打印到文件
h3=logging.StreamHandler() #打印到终端

#4、Formatter对象：日志格式
formmater1=logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s‘,
                    datefmt=‘%Y-%m-%d %H:%M:%S %p‘,)

formmater2=logging.Formatter(‘%(asctime)s :  %(message)s‘,
                    datefmt=‘%Y-%m-%d %H:%M:%S %p‘,)

formmater3=logging.Formatter(‘%(name)s %(message)s‘,)


#5、为Handler对象绑定格式
h1.setFormatter(formmater1)
h2.setFormatter(formmater2)
h3.setFormatter(formmater3)

#6、将Handler添加给logger并设置日志级别
logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(h3)
logger.setLevel(10)

#7、测试
logger.debug(‘debug‘)
logger.info(‘info‘)
logger.warning(‘warning‘)
logger.error(‘error‘)
logger.critical(‘critical‘)

View Code

五 Logger与Handler的级别

logger是第一级过滤，然后才能到handler，我们可以给logger和handler同时设置level，但是需要注意的是

Logger is also the first to filter the message based on a level — if you set the logger to INFO, and all handlers to DEBUG, you still won‘t receive DEBUG messages on handlers — they‘ll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG, but all handlers to INFO, you won‘t receive any DEBUG messages either — because while the logger says "ok, process this", the handlers reject it (DEBUG < INFO).



#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‘)

重要，重要，重要！！！

关键性

十三 re模块

一：什么是正则？

　正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起（称为正则表达式）来描述字符或者字符串的方法。或者说：正则就是用来描述一类事物的规则。（在Python中）它内嵌在Python中，并通过 re 模块实现。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。

生活中处处都是正则：

比如我们描述：4条腿

　　你可能会想到的是四条腿的动物或者桌子，椅子等

继续描述：4条腿，活的

就只剩下四条腿的动物这一类了

二：常用匹配模式(元字符)

http://blog.csdn.net/yufenghyc/article/details/51078107

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# =================================匹配模式=================================
#一对一的匹配
# ‘hello‘.replace(old,new)
# ‘hello‘.find(‘pattern‘)

#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‘]

#
 	都是空,都可以被s匹配
print(re.findall(‘s‘,‘hello 
 egon 	 123‘)) #[‘ ‘, ‘
‘, ‘ ‘, ‘ ‘, ‘	‘, ‘ ‘]

#
与	
print(re.findall(r‘
‘,‘hello egon 
123‘)) #[‘
‘]
print(re.findall(r‘	‘,‘hello egon	123‘)) #[‘
‘]

#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
print(re.findall(‘Ahe‘,‘hello egon 123‘)) #[‘he‘],A==>^
print(re.findall(‘123‘,‘hello egon 123‘)) #[‘he‘],==>$

#^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
b‘)) #[]
print(re.findall(‘a.b‘,‘a
b‘,re.S)) #[‘a
b‘]
print(re.findall(‘a.b‘,‘a
b‘,re.DOTALL)) #[‘a
b‘]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‘,‘ac‘)) #对于正则来说a\\c确实可以匹配到ac,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‘,‘ac‘)) #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‘,‘ac‘)) #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(‘href="(.*?)"‘,‘<a href="http://www.baidu.com">点击</a>‘))#[‘http://www.baidu.com‘]
print(re.findall(‘href="(?:.*?)"‘,‘<a href="http://www.baidu.com">点击</a>‘))#[‘href="http://www.baidu.com"‘]

#|
print(re.findall(‘compan(?:y|ies)‘,‘Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company‘))

# ===========================re模块提供的方法介绍===========================
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‘52341‘,‘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

re模块提供的方法介绍

以上是关于第十二篇：常用模块的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

MySQL数据库学习第十二篇pymysql模块