1 import json 2 3 dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'} 4 print(type(dic))#<class 'dict'> 5 6 j=json.dumps(dic) 7 print(type(j))#<class 'str'> 8 9 10 f=open('序列化对象','w') 11 f.write(j) #-------------------等价于json.dump(dic,f) 12 f.close() 13 #-----------------------------反序列化<br> 14 import json 15 f=open('序列化对象') 16 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
1.logging模块
1.1日志级别
CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL ERROR = 40 WARNING = 30 #WARN = WARNING INFO = 20 DEBUG = 10 NOTSET = 0 #不设置
1.2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 '''
1.3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
logging.basicConfig()
代码使用
1.4 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')
1.5Logger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')
1.6 Logger的继承（了解）
import logging formatter=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(formatter) logger1=logging.getLogger('root') logger2=logging.getLogger('root.child1') logger3=logging.getLogger('root.child1.child2') logger1.addHandler(ch) logger2.addHandler(ch) logger3.addHandler(ch) logger1.setLevel(10) logger2.setLevel(10) logger3.setLevel(10) logger1.debug('log1 debug') logger2.debug('log2 debug') logger3.debug('log3 debug') ''' 2017-07-28 22:22:05 PM - root - DEBUG -test: log1 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug '''
1.7应用
""" logging配置 """ 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': { 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, }, 'filters': {}, 'handlers': { #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 '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 '': { '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()
2.re模块
2.1：什么是正则？
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
2.2 常用匹配模式(元字符)
http://blog.csdn.net/yufenghyc/article/details/51078107
# =================================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('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
import re 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())
import re 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']
#计算器作业参考：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4949995.html expression='1-2*((60+2*(-3-40.0/5)*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))' content=re.search('(([-+*/]*d+.?d*)+)',expression).group() #(-3-40.0/5)
#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 egon@oldboyedu.com 你好 010-3141 ''' #最常规匹配 # content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo' # res=re.match('Hellosdddsd{3}sw{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('^Hellos(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('<ashref=.*?<bstitle="(.*?)".*?b>',content) # print(res.group(1)) #re.findall:找到符合条件的所有结果 # res=re.findall('<ashref=.*?<bstitle="(.*?)".*?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'14325',content) # content=re.sub('(d+)(s)(d+)',r'321',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()))
3.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)
1 import time 2 #--------------------------我们先以当前时间为准,让大家快速认识三种形式的时间 3 print(time.time()) # 时间戳:1487130156.419527 4 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #格式化的时间字符串:'2017-02-15 11:40:53' 5 6 print(time.localtime()) #本地时区的struct_time 7 print(time.gmtime()) #UTC时区的struct_time 复制代码
%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.
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
1 #--------------------------按图1转换时间 2 # localtime([secs]) 3 # 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。 4 time.localtime() 5 time.localtime(1473525444.037215) 6 7 # 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。 8 9 # mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。 10 print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0 11 12 13 # strftime(format[, t]) : 把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和 14 # 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 15 # 元素越界，ValueError的错误将会被抛出。 16 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56 17 18 # time.strptime(string[, format]) 19 # 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。 20 print(time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X')) 21 #time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6, 22 # tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1) 23 #在这个函数中，format默认为："%a %b %d %H:%M:%S %Y"。
1 #--------------------------按图2转换时间 2 # 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'。 3 # 如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。 4 print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 2016 5 6 # 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 7 # 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))。 8 print(time.ctime()) # Sun Sep 11 00:46:38 2016 9 print(time.ctime(time.time())) # Sun Sep 11 00:46:38 2016 复制代码
1 #--------------------------其他用法 2 # sleep(secs) 3 # 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
4random模块
1 import random 2 3 print(random.random())#(0,1)----float 大于0且小于1之间的小数 4 5 print(random.randint(1,3)) #[1,3] 大于等于1且小于等于3之间的整数 6 7 print(random.randrange(1,3)) #[1,3) 大于等于1且小于3之间的整数 8 9 print(random.choice([1,'23',[4,5]]))#1或者23或者[4,5] 10 11 print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))#列表元素任意2个组合 12 13 print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数，如1.927109612082716 14 15 16 item=[1,3,5,7,9] 17 random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌" 18 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))
5.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
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__))))
6.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
7.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
import shutil shutil.copytree('f1', 'f2', 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 '''
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
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
1 #将 /data 下的文件打包放置当前程序目录 2 import shutil 3 ret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data') 4 5 6 #将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录 7 import shutil 8 ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", 'gztar', root_dir='/data')
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()
8.json&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。
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：
1 import json 2 3 dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'} 4 print(type(dic))#<class 'dict'> 5 6 j=json.dumps(dic) 7 print(type(j))#<class 'str'> 8 9 10 f=open('序列化对象','w') 11 f.write(j) #-------------------等价于json.dump(dic,f) 12 f.close() 13 #-----------------------------反序列化<br> 14 import json 15 f=open('序列化对象') 16 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 复制代码
pickle
1 import pickle 2 3 dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'} 4 5 print(type(dic))#<class 'dict'> 6 7 j=pickle.dumps(dic) 8 print(type(j))#<class 'bytes'> 9 10 11 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' 12 f.write(j) #-------------------等价于pickle.dump(dic,f) 13 14 f.close() 15 #-------------------------反序列化 16 import pickle 17 f=open('序列化对象_pickle','rb') 18 19 data=pickle.loads(f.read())# 等价于data=pickle.load(f) 20 21 22 print(data['age'])
9.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()
10xml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')
#在country内添加（append）节点year2 import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("a.xml") root=tree.getroot() for country in root.findall('country'): for year in country.findall('year'): if int(year.text) > 2000: year2=ET.Element('year2') year2.text='新年' year2.attrib={'update':'yes'} country.append(year2) #往country节点下添加子节点 tree.write('a.xml.swap')
自己创建xml文档：
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
11configparser模块
配置文件如下：
# 注释1 ; 注释2 [section1] k1 = v1 k2:v2 user=egon age=18 is_admin=true salary=31 [section2] k1 = v1
读取
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
改写
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'))
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)
12hashlib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。
1 import hashlib 2 3 m=hashlib.md5()# m=hashlib.sha256() 4 5 m.update('hello'.encode('utf8')) 6 print(m.hexdigest()) #5d41402abc4b2a76b9719d911017c592 7 8 m.update('alvin'.encode('utf8')) 9 10 print(m.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af 11 12 m2=hashlib.md5() 13 m2.update('helloalvin'.encode('utf8')) 14 print(m2.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af 15 16 ''' 17 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 18 但是update多次为校验大文件提供了可能。 19 '''
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。
1 import hashlib 2 3 # ######## 256 ######## 4 5 hash = hashlib.sha256('898oaFs09f'.encode('utf8')) 6 hash.update('alvin'.encode('utf8')) 7 print (hash.hexdigest())#e79e68f070cdedcfe63eaf1a2e92c83b4cfb1b5c6bc452d214c1b7e77cdfd1c7 复制代码
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===> 33[46m%s 33[0m' %k) cryptograph='aee949757a2e698417463d47acac93df' break_code(cryptograph,make_passwd_dic(passwds))
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 '''
13suprocess模块
1 import subprocess 2 3 ''' 4 sh-3.2# ls /Users/egon/Desktop |grep txt$ 5 mysql.txt 6 tt.txt 7 事物.txt 8 ''' 9 10 res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) 11 res=subprocess.Popen('grep txt$',shell=True,stdin=res1.stdout, 12 stdout=subprocess.PIPE) 13 14 print(res.stdout.read().decode('utf-8')) 15 16 17 #等同于上面,但是上面的优势在于,一个数据流可以和另外一个数据流交互,可以通过爬虫得到结果然后交给grep 18 res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop |grep txt$',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) 19 print(res1.stdout.read().decode('utf-8')) 20 21 22 #windows下: 23 # dir | findstr 'test*' 24 # dir | findstr 'txt$' 25 import subprocess 26 res1=subprocess.Popen(r'dir C:UsersAdministratorPycharmProjects est函数备课',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) 27 res=subprocess.Popen('findstr test*',shell=True,stdin=res1.stdout, 28 stdout=subprocess.PIPE) 29 30 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