python学习笔记-模块和包

模块导入方法

1、import 语句

import module1[,module2[,...moduleN]]

当我们使用import语句的时候，Python解释器是怎么找到对应对文件对呢？
答案是解释器有自己的搜索路径，存在sys.path里
2、form ...import 语句

from modname import name1[,name2,[,...nameN]]

3、from...import *

from...import *

注意：

使用impor会执行下面的动作

1、执行对应文件

2、引入变量名

引用多个模块时，可以用逗号隔开

例子：

def add(x,y):
    return x+y

def sub(x,y):
    return x-y

引入该模块有下面的写法

import cal
from cal import add
from cal import sub
from cal import *    #引入所有，不推荐

例子：

import cal

def run():
    print(cal.add(3,7))

from my_lenson import main

main.run()

结果：

执行bin.py文件报错，找不到模块名cal。main.py中的模块引用应改成 from  my_lenson import cal
另一种方式是把路径添加到sys.path列表中。

引入的路径只认执行文件的路径。执行bin文件程序会把..lenson添加到sys.path列表中。能通过头部模块引用找到my_lenson下的main文件，但是main文件中代码import cal只能在路径..lenson中找所以找不到。

#补充
import sys
sys.path.append() 只是做临时修改，永久修改在系统的环境变量里操作。

例子：

如果目录结构为webweb1web2cal.py，要调用cal中的cal函数，写法

from web.web1.web2 import cal
print(cal.add(2,5))

from web.web1.web2.cal import add
print(add(2,6))

from web.web1 import web2   #引用都会执行web,web1,web2的__init__文件，唯一不支持的调用方式
print(web2.cal.add(2,5))    #报错

补充：

print(__name__)在执行文件的执行结果是__main__；在调用文件的执行结果是显示文件名。

if __name__=="__main__":#调试的时候可以使用：执行的时候会执行，引用的时候不会执行

功能1：用于被调用函数的测试

功能2：不让其他人随意执行自己的程序

如果我们是直接执行某个.py文件的时候，该文件中"__name__=='__main__'"是true,但是我们如果从另一个.py文件通过import导入该文件对时候，这时__name__的值是这个py文件名字而不是__main__。结果是false所以不会运行下面的代码。

调试代码的时候，在"if __name__=='__main__'"中加入一些我们的调试代码，我们可以让外部模块调用的时候不执行我们的调试代码，但是如果我们想排查问题的时候，直接执行该模块文件，调试代码能够正常执行

补充：

执行bin,调用my_lenson下的main

 有这三种写法：

import sys,os
#方式一
sys.path.append(r"D:PycharmProjects	est1lenson")  #写死的。不推荐

#方式二
BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))#pycharm可以，在终端下执行不行.__file__只能得到文件名
sys.path.append(BASE_DIR)

#方式三
BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)

from my_lenson import main
main.run()

 time时间模块

1、time模块时间的格式转化

 

import time
#时间戳
print(time.time())   #1970年1月1日。到现在经过的秒数
print(time.localtime()) #结构化时间对象,当地时间
#默认相当于localtime(time.time())
t=time.localtime()
print(t.tm_year)
print(t.tm_wday) #一周的第几天

print(time.gmtime()) #标准时间UTC,世界统一时间。

#=====时间格式的转化=====
#结构化时间转化成时间戳
print(time.mktime(time.localtime()))

#将结构化时间转化成字符串时间
print(time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime())) #%X表示时分秒

#将字符串时间转化成结构化时间
print(time.strptime("2016:12:24:15:50:36","%Y:%m:%d:%X"))

#=========将时间格式转化成一种一种固定好的格式===========
#将结构化时间转化成一种固定好的时间格式
#默认是转化的当前时间
print(time.asctime()) #显示格式为：Wed Feb 12 18:24:02 2020
#将时间戳转化成一种固定好的时间格式
print(time.ctime()) #显示格式为：Wed Feb 12 18:24:02 2020

2、其他方法

sleep():

clock() #不常用,在win系统中指时间差

*time.clock has been deprecated in Python 3.3 and will be removed from Python 3.8: use time.perf_counter or time.process_time instead

3、datetime模块

import datetime
print(datetime.datetime.now())#2020-02-12 18:32:05.267959

random模块

import random
ret=random.random() #(0,1)--float
print(ret)

print(random.randint(1,3)) #[1,2,3]
print(random.randrange(1,3))#[1,2)，不含3
print(random.choice([1,'23',[4,5]]))#从列表里随机取值
print(random.sample([11,22,33,44],2))#随机选2个,结果是列表
print(random.uniform(1,4)) #1到4的浮点数

ret=[1,2,3,4,5]
random.shuffle(ret)
print(ret) #把顺序打乱的一个列表 [1, 3, 5, 2, 4]

例子：生成一个随机验证码

def v_code():
    ret=''
    for i in range(5):
        num=random.randint(0,9)
        alf=chr(random.randint(65,122))
        s=str(random.choice([num,alf]))
        ret+=s
    return ret
print(v_code())

os模块

import os

print(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("lenson")# 改变当前脚本工作目录，相当于shell下cd
print(os.curdir) #返回当前目录：（"."），不常用
print(os.pardir) #获取当前目录的父目录字符串名:("..") ，不常用
os.makedirs("dirname1/dirname2") #可生成多层递归目录
os.removedirs(r"D:PycharmProjects	est1lensondirname1dirname2") #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，依次类推
os.mkdir("dirname") #生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir(r"D:PycharmProjects	est1lensondirname1dirname2") #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
print(os.listdir(r"D:PycharmProjects	est1lenson")) #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
print(os.stat(r"D:PycharmProjects	est1lensonin.py"))#获取文件/目录信息,大小，修改时间等
os.sep #输出操作系统特定的路径分割符，win下为"\",linux下为"/"
print(os.linesep) #输出当前平台的行终止符，win 下为"
",linux下为"
"
print(os.pathsep) #输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,linux下为:
print(os.name) #输出字符串指示当前使用平台。win->"nt";linux->"posix" ，不常用
os.system("bash command") #运行shell命令,直接显示，不常用
print(os.environ)# 获取系统环境变量，不常用
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。如果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.exist(path) #如果path存在，返回true;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

sys模块

sys.argv  命令行参数list,第一个元素是程序本身路径
#sys.argv[1],sys.argv[2]。显示传的参数。比如上传下载的时候可以使用。
sys.exit(n) 退出程序，正常退出时exit(0)
sys.version 获取python解释程序的版本信息
sys.maxint() 最大Int值
sys.path    返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
sys.platform 返回操作系统平台名称

例子：进度条显示

import time
for i in range(100):
    sys.stdout.write("#") #向屏幕显示对应的内容。print是以此为基础的。
    time.sleep(0.2)
    sys.stdout.flush()   #程序通过sys的接口把要输出的内容放在了缓存里，最后才显示到终端，所以加个刷新。

json&pickle模块

之前讲用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。

如：

import json
x="[null,true,false,1]"
print(eval(x)) #报错
print(json.loads(x))

方法：

json.dumps()   转化成字符串,封装成json格式的字符串
json.loads()

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。

序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。

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。

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':'jobs'} #-->{"name":"jobs"}-->'{"name":"jobs"}'
i=8                 #-->'8'
s='hello'           #-->"hello"-->'"hello"'
l=[11,22]           #-->"[11,22]"
'''
#------序列化-----
dic={'name':'jobs'}
f=open("序列化对象","w")
dic_str=json.dumps(dic)  #转化成json格式的字符串，如上的形式，单引号会变成双引号
f.write(dic_str)       #----等价于json.dump(dic,f)
f.close()

#------反序列化-----
import json
f=open("序列化对象")
data=json.loads(f.read()) #---等价于data=json.load(f)

注意：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

import json
# dct="{'a':'111'}"     #报错,json不认单引号
# dct=str({"a":"111"})   #报错,因为生成的数据还是单引号

dct='{"a":"111"}'
print(json.loads(dct))

pickle

#pickle与json在使用上是完全一致的。pickle在序列化处理成字节bytes。json是处理成字符串str
#pickle支持的数据类型更多。类，函数。但是用处需求少很少用。

如：

import pickle

#------序列化-----
dic={'name':'jobs'}
f=open("序列化对象","wb")    #注意是w是写入str,wb是写入bytes
dic_p=pickle.dumps(dic)    #dic_p是'bytes'
f.write(dic_str)           #----等价于pickle.dump(dic,f)
f.close()

#------反序列化-----
import pickle
f=open("序列化对象","rb")
data=pickle.loads(f.read()) #---等价于data=pickle.load(f)

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'shelve') #目的：将一个字典放入文本
f['stu1_info']={'name':'steven','age':'18'}
f['stu2_info']={'name':'job','age':'20'}
f.close()

print(f.get('stu1_info')['age']) #反序列化

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:

import xml.etree.ElementTree as ET

tree=ET.parse(r"C:UsersAdministratorDesktop	est.xml")
root=tree.getroot()
print(root.tag)
#----遍历-----
for child in root:
    print(child.tag,child.attrib)
    for i in child:
        print(i.tag,i.text)
#----只遍历某个节点----
for node in root.iter('year'):
    print(node.tag,node.attrib)
#----修改----
for node in root.iter('year'):
    new_year=int(node.text)+1
    node.text=str(new_year)
    node.set("updated","yes")
tree.write("abc.xml")
#-----删除----
for country in root.findall("country"):
    rank=int(country.find("rank").text)
    if rank > 50:
        root.remove(country)
tree.write("output.xml")
#-----创建-----
import xml.etree.ElementTree as ET
new_xml=ET.Element("data")
country=ET.SubElement(new_xml,"country",attrib={"name":"American"})
rank=ET.SubElement(country,"rank")
rank.text='2'
year=ET.SubElement(country,"year",attrib={"checked":"no"})
year.text='200'
country=ET.SubElement(new_xml,"country",attrib={"name":"china"})
rank=ET.SubElement(country,"rank")
rank.text='2'
year=ET.SubElement(country,"year",attrib={"checked":"yes"})
year.text='5200'
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)

re模块

本质而言，正则表达式（或 RE）是一种小型的、高度专业化的编程语言，（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。

字符匹配（普通字符，元字符）：

1 普通字符：大多数字符和字母都会和自身匹配
              >>> re.findall('jobs','yuanaleSxjobszhoumo')
                      ['jobs'] 

2 元字符：. ^ $ * + ? { } [ ] | ( )

import re
#.:通配符，什么都能匹配，除了换行符
re.findall("a..x","adsfaeexkksdjfis")
#^:表示以什么开头
re.findall("^a..x","adsxfajdkfjkadfjka") #匹配以a开头。。。
#$:表示以什么结尾
re.findall("a..x$","adfakfjakfjasix")#匹配结尾是x
#*+{}? 可以匹配重复
#*:表示0到无穷次
#+:1到无穷次
re.findall("^d*","ddddfajdfkajdfk")
re.findall("seex*","asdkfafdaseexxx")
re.findall("seex+","asdkfafdaseexxx")
re.findall("seex*","asdkfafdseele")#0次能匹配上  ['see']
re.findall("seex+","asdkfafdseele")#不能匹配上
#?:表示0或1次

#{};表示自己定义次数
'''
{0,} == *
{1,} == +
{0,1}== ?
{6}   表示匹配重复6次
{1,6} 表示重复1到6次
'''

注意:

前面的*,+,?等都是贪婪匹配，也就是尽可能匹配，后面加？使其变成惰性匹配

ret=re.findall("abc*?","abcccc")
print(ret)#["ab"]

3 字符集[]

#[]:字符集 - ^ 这三个字符有特殊意义,^在里面表示非。
re.findall("a[bc]","abccc")  #['ab']
re.findall("q[a-z]","akjdkfqba")#["qb"]  中括号里只有-有特殊意义。 表示a-z任一字符
re.findall("q[a*z]","adkfjakqadkq*kk")#["qa",q*] 这里的*没有特殊意思。
re.findall("q[a-z]*","qdfjakdjka")#["qdfjakdjka"]
re.findall("q[a-z]*","qdfjakdjka877")#["qdfjakdjka"]
re.findall("q[0-9]*","q38423fkafdkfjq")#["q38423","q"]
re.findall("q[^a-z]","q38djffjk")#["q38"]

4 元字符之转义符

反斜杠后边跟元字符去除特殊功能，比如.
反斜杠后边跟普通字符实现特殊功能，比如d

d 匹配任何十进制数；相当于类[0-9]
D 匹配任何非数字字符；相当于类[^0-9]
s 匹配任何空白字符；相当于类[ fv]
S 匹配任何非空白字符；相当于类[^ fv]
w 匹配任何字母数字字符；相当于类[a-zA-Z0-9_]
W 匹配任何非字母数字字符；相当于类[^a-zA-Z0-9_]
 匹配一个特殊字符边界，比如空格,&,#等

print(re.findall("I","hello I am LIST")) #匹配不上，因为在ASCII表中是有意义的
print(re.findall(r"I","hello I am LIST"))#加r表示字符串不做转义 ['I']
print(re.findall("I\b","hello I am LIST"))#['I']
print(re.findall("c\\l","abclerwt")) #['c\l']

 5元字符()分组

import re
re.findall(r"(ab)+","abccc")               #['ab']，未命名的分组
re.search("(?P<name>w+)","abcccc")        #获得一个匹配的对象，命名的分组
re.search("(?P<name>w+)","abcccc").group()#'abcccc'
#?P是固定的，这个方式可以将匹配的结果赋给一个变量。用于在匹配的结果较多时获取想要的特定值，如下
re.search("(?P<name>[a-z]+)(?P<age>d+)","steven33jobs22smile45").group("name")#'steven'
re.search("(?P<name>[a-z]+)(?P<age>d+)","steven33jobs22smile45").group("age")#'33'

注意
#有分组时,匹配的结果会优先返回分组里匹配的内容

re.findall("www.(baidu|hao123).com","www.baidu.com")#['baidu']

#想要匹配的内容，用?:取消权限即可

re.findall("www.(?:baidu|hao123).com","www.baidu.com")#['www.baidu.com']

6元字符|或

ret=re.search('(ab)|d','rabhdg8sd')
print(ret.group())#ab

7、re模块常用方法

import re

#1.findall
re.findall('a','alvin yuan')           #返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里
#2.search
re.search('a','alvin yuan').group()    #函数会在字符串内查找模式匹配,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.match
re.match("a","abc").group()            #同search类似，但是是在字符串开头处进行匹配
#4.split
re.split(" ","hello abc def")
re.split("[ |]","hello abc|def")#['hello', 'abc', 'def']
re.split("[ab]","abc")          #['', '', 'c'] 先按a分得到""和"bc",再对""和"bc"按b分割
re.split("[ab]","asdabcd")      #['', 'sd', '', 'cd']
#5.sub 替换
re.sub("d+","A","dafj12dkf345kj88")#'dafjAdkfAkjA' 将匹配的结果用第二个参数替换
re.sub("d+","A","dafj12dkf345kj88",2)#'dafjAdkfAkj88' 第四个参数为最多匹配替换的次数
re.subn("d+","A","dafj12dkf345kj88")#('dafjAdkfAkjA', 3) 获取替换后的结果和次数
#6.compile
com=re.compile("d+")
com.findall("qwe232iieu2123iii666")#['232', '2123', '666']
#7.finditer 把结果放在迭代器里面
ret=re.finditer("d","dadf873kiiue887")
print(ret)#<callable_iterator object at 0x0399D0B0>
print(next(ret).group())#8
print(next(ret).group())#7

logging模块

一、简单应用

import logging
logging.debug("debug message")
logging.info("info message")
logging.warning("warning message")
logging.error("error message")
logging.critical("critical message")

结果为：

 结论：

默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中，且只显示了大于等于WARNING级别的日志，这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET），
默认的日志格式为：日志级别：Logger名称：用户输出消息。

二、灵活配置

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,#配置日志的级别
    filename="logger.log", #输出到制定文件中
    filemode="w",#写文件的方式
    format="%(asctime)s %(filename)s[%(lineno)d] %(message)s"
    )

#logger对象
logger=logging.getLogger()

fh=logging.FileHandler("test_log")    #配置输出到文件句柄
ch=logging.StreamHandler()            #配置输出到控制台

fm=logging.Formatter("%(asctime)s %(message)s")

fh.setFormatter(fm)
ch.setFormatter(fm)

logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)
logger.setLevel("DEBUG")

logger.debug("debug")
logger.info("hello")
logger.warning("warning")
logger.error("error")
logger.critical("critical")

注意1：如果用logger1=logging.getLogger("mylogger")创建。相当于创建了一个root下的子用户mylogger。并且是唯一的。
再创建一个同名的用户指向的是同一个对象。logger1=logging.getLogger("mylogger.sontree")创建子用户的子用户
注意2：logger=logging.getLogger()；logger1=logging.getLogger("mylogger")
子对象和父对象都存在并且都在输出时。子对象会多输出一次。每向上多一个层级多输出一次。

configparser模块

配置解析

import configparser

config=configparser.ConfigParser() #config={}

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"
topsecret["ForwardX11"]="no"

config["DEFAULT"]["ForwardX11"]="yes"

with open("example.ini","w") as configfile:
    config.write(configfile)

结果：

[DEFAULT]
serveraliveinterval = 45
compression = yes
compressionlevel = 9
forwardx11 = yes

[bitbucket.org]
user = hg

[topsecret.server.com]
host port = 50022
forwardx11 = no

增删改查

#----查询----
import configparser

config=configparser.ConfigParser()
config.read("example.ini")

print(config.sections())#['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']
print('bitbucket.org' in config)#True
print(config["bitbucket.org"]["User"])#hg

for key in config["topsecret.server.com"]:#遍历下面的键，结果会包含了默认[DEFAULT]下面的键。
    print(key)

print(config.options("bitbucket.org"))#['user', 'serveraliveinterval', 'compression', 'compressionlevel', 'forwardx11'].显示所有的键同上，但是以列表的形式
print(config.items("bitbucket.org"))#[('serveraliveinterval', '45'), ('compression', 'yes'), ('compressionlevel', '9'), ('forwardx11', 'yes'), ('user', 'hg')]
                                    #把键和值组成元祖的形式显示
print(config.get("bitbucket.org","compression"))#yes

#----删改增----
config.add_section("yuan") #增加一个块
config.set("yuan","k1","11111")#增加块下面的一个键值对

config.remove_section("yuan") #删除一个块
config.remove_option("yuan","k1")#删除块下面的键值对

config.write(open("example.ini","w"))

hashlib 模块

用于加密相关的操作，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

import hashlib

obj=hashlib.md5()#可以用其他加密算法等 obj=hashlib.sha256()
obj.update("hello".encode("utf8"))
print(obj.hexdigest()) #5d41402abc4b2a76b9719d911017c592 把不定长的字符串转换成定长的秘文

obj.update("admin".encode("utf8"))#只执行admin的加密，结果为:21232f297a57a5a743894a0e4a801fc3
print(obj.hexdigest()) #执行上面"hello"加密和"admin"加密，相当于对"helloadmin加密"，结果为：dbba06b11d94596b7169d83fed72e61b

以上加密算法虽然依然非常厉害，但也有存在缺陷，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
hash=hashlib.sha256("23192idfaljfie82".encode("utf8"))
hash.update("alvin".encode("utf8"))
print(hash.hexdigest())#ea1936a49f75518528fe0f2a60a412b8ff89360bcfe882ff4290bac45fbd26fa

python还有一个hmac模块，它内部对我们创建key和内容再进行处理然后再加密：

import hmac
h=hmac.new("alvin".encode("utf8"))
h.update("hello".encode("utf8"))
print(h.hexdigest())#320df9832eab4c038b6c1d7ed73a5940