Python编程-常用模块及方法

常用模块介绍

一、time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:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)

import time

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

运行结果：
1496308079.9709482
2017-06-01 17:08:00
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=6, tm_mday=1, tm_hour=17, tm_min=8, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=152, tm_isdst=0)
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=6, tm_mday=1, tm_hour=9, tm_min=8, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=152, tm_isdst=0)

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"。

#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。

总结：

import time

print(time.time())
print(time.mktime(time.localtime()))

print(time.gmtime())  # 可加时间戳参数
print(time.localtime())  # 可加时间戳参数
print(time.strptime('2014-11-11', '%Y-%m-%d'))

print(time.strftime('%Y-%m-%d'))  # 默认当前时间
print(time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime()))  # 默认当前时间
print(time.asctime())
print(time.asctime(time.localtime()))
print(time.ctime(time.time()))

运行结果：
1496308764.6756077
1496308764.0
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=6, tm_mday=1, tm_hour=9, tm_min=19, tm_sec=24, tm_wday=3, tm_yday=152, tm_isdst=0)
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=6, tm_mday=1, tm_hour=17, tm_min=19, tm_sec=24, tm_wday=3, tm_yday=152, tm_isdst=0)
time.struct_time(tm_year=2014, tm_mon=11, tm_mday=11, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=315, tm_isdst=-1)
2017-06-01
2017-06-01
Thu Jun  1 17:19:24 2017
Thu Jun  1 17:19:24 2017
Thu Jun  1 17:19:24 2017

import datetime

print(datetime.datetime.now())
print(datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=5))

运行结果：
2017-06-01 17:20:49.902583
2017-05-27 17:20:49.902583

• datetime.date：表示日期的类。常用的属性有year, month, day
• datetime.time：表示时间的类。常用的属性有hour, minute, second, microsecond
• datetime.datetime：表示日期时间
• datetime.timedelta：表示时间间隔，即两个时间点之间的长度
• timedelta([days[, seconds[, microseconds[, milliseconds[, minutes[, hours[, weeks]]]]]]])
• strftime("%Y-%m-%d")

格式化占位符

%Y  Year with century as a decimal number.完整的年份
%m  Month as a decimal number [01,12].月份（01 - 12）
%d  Day of the month as a decimal number [01,31].一个月中的第几天（01 - 31）
%H  Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23].一天中的第几个小时（24小时制，00 - 23）
%M  Minute as a decimal number [00,59].分钟数（00 - 59）
%S  Second as a decimal number [00,61].秒（01 - 61）
%z  Time zone offset from UTC.时区的名字（如果不存在为空字符）
%a  Locale's abbreviated weekday name.本地（locale）简化星期名称
%A  Locale's full weekday name.本地完整星期名称
%b  Locale's abbreviated month name.本地简化月份名称
%B  Locale's full month name.本地完整月份名称
%c  Locale's appropriate date and time representation.本地相应的日期和时间表示
%I  Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12].第几个小时（12小时制，01 - 12）
%p  Locale's equivalent of either AM or PM.本地am或者pm的相应符

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)

运行结果：
0.7557962954655393
3
1
23
[1, '23']
2.8447805648731475
[9, 7, 5, 3, 1]

应用：生成随机验证码

import random

def v_code():

    code = ''
    for i in range(5):

        num=random.randint(0,9)
        alf=chr(random.randint(65,90))
        add=random.choice([num,alf])
        code += str(add)
    return code

print(v_code())

运行结果：
03ZIQ

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

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反斜杠。
>>> 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
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)

四、sys模块

sys.argv           命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
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         最大的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

应用：进度条

import sys,time

for i in range(50):
    sys.stdout.write('%s
' %('#'*i))
    sys.stdout.flush()
    time.sleep(0.1)
'''
注意：在pycharm中执行无效，请到命令行中以脚本的方式执行
'''

运行结果：
C:UsersAdministrator>C:Python35python.exe E:/s17/day05/test2.py
#################################################

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

import shutil
 
shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))

shutil.copyfile(src, dst)
拷贝文件

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

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

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

import shutil
 
shutil.copy('f1.log', 'f2.log')

shutil.copy2(src, dst)
拷贝文件和状态信息

import shutil
 
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

import shutil
 
shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))

import shutil

shutil.copytree('f1', 'f2', symlinks=True, 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

拷贝软连接

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

import shutil
 
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。

import shutil
 
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：www =>保存至当前路径
  如：/Users/wupeiqi/www =>保存至/Users/wupeiqi/
• 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 /Users/wupeiqi/Downloads/test 下的文件打包放置当前程序目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("wwwwwwwwww", 'gztar', root_dir='/Users/wupeiqi/Downloads/test')
   
#将 /Users/wupeiqi/Downloads/test 下的文件打包放置 /Users/wupeiqi/目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("/Users/wupeiqi/wwwwwwwwww", 'gztar', root_dir='/Users/wupeiqi/Downloads/test')

shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，详细：

zipfile解压缩

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()
z.close()

tarfile解压缩

import tarfile

# 压缩
tar = tarfile.open('your.tar','w')
tar.add('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/bbs2.log', arcname='bbs2.log')
tar.add('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/cmdb.log', arcname='cmdb.log')
tar.close()

# 解压
tar = tarfile.open('your.tar','r')
tar.extractall()  # 可设置解压地址
tar.close()

六、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。

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

用于【字符串】和【python基本数据类型】间进行转换
Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
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)

注意点

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

用于【python特有的类型】和【python基本数据类型】间进行转换
pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

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

1、解析XML

利用ElementTree.XML将字符串解析成xml对象

from xml.etree import ElementTree as ET


# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)

利用ElementTree.parse将文件直接解析成xml对象

from xml.etree import ElementTree as ET

# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()

2、操作XML
由于每个节点都具有xml的方法，并且在上一步骤中解析时均得到了root（xml文件的根节点），所以可以利用以上方法进行操作xml文件。
a. 遍历XML文档的所有内容

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析方式一 ############
"""
# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)
"""
############ 解析方式二 ############

# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()

### 操作
# 顶层标签
print(root.tag)

# 遍历XML文档的第二层
for child in root:
    # 第二层节点的标签名称和标签属性
    print(child.tag, child.attrib)
    # 遍历XML文档的第三层
    for i in child:
        # 第二层节点的标签名称和内容
        print(i.tag,i.text)

b、遍历XML中指定的节点

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析方式一 ############
"""
# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)
"""
############ 解析方式二 ############
# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()

### 操作
# 顶层标签
print(root.tag)

# 遍历XML中所有的year节点
for node in root.iter('year'):
    # 节点的标签名称和内容
    print(node.tag, node.text)

c、修改节点内容
由于修改的节点时，均是在内存中进行，其不会影响文件中的内容。所以，如果想要修改，则需要重新将内存中的内容写到文件。

解析字符串方式，修改，保存

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析方式一 ############

# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)

############ 操作 ############
# 顶层标签
print(root.tag)

# 循环所有的year节点
for node in root.iter('year'):
    # 将year节点中的内容自增一
    new_year = int(node.text) + 1
    node.text = str(new_year)

    # 设置属性
    node.set('name', 'alex')
    node.set('age', '18')
    # 删除属性
    del node.attrib['name']

############ 保存文件 ############
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')

解析文件方式，修改，保存

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析方式二 ############
# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()

############ 操作 ############
# 顶层标签
print(root.tag)

# 循环所有的year节点
for node in root.iter('year'):
    # 将year节点中的内容自增一
    new_year = int(node.text) + 1
    node.text = str(new_year)

    # 设置属性
    node.set('name', 'alex')
    node.set('age', '18')
    # 删除属性
    del node.attrib['name']

############ 保存文件 ############
tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')

d、删除节点

解析字符串方式打开，删除，保存

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析字符串方式打开 ############

# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)

############ 操作 ############
# 顶层标签
print(root.tag)

# 遍历data下的所有country节点
for country in root.findall('country'):
    # 获取每一个country节点下rank节点的内容
    rank = int(country.find('rank').text)

    if rank > 50:
        # 删除指定country节点
        root.remove(country)

############ 保存文件 ############
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')

解析文件方式打开，删除，保存

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析文件方式 ############

# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()

############ 操作 ############
# 顶层标签
print(root.tag)

# 遍历data下的所有country节点
for country in root.findall('country'):
    # 获取每一个country节点下rank节点的内容
    rank = int(country.find('rank').text)

    if rank > 50:
        # 删除指定country节点
        root.remove(country)

############ 保存文件 ############
tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')

3、创建XML文档

创建方式（一）

from xml.etree import ElementTree as ET

# 创建根节点
root = ET.Element("famliy")

# 创建节点大儿子
son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'})
# 创建小儿子
son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'})

# 在大儿子中创建两个孙子
grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'})
grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'})
son1.append(grandson1)
son1.append(grandson2)

# 把儿子添加到根节点中
root.append(son1)
root.append(son1)

tree = ET.ElementTree(root)
tree.write('oooo.xml',encoding='utf-8', short_empty_elements=False)

创建方式（二）

from xml.etree import ElementTree as ET

# 创建根节点
root = ET.Element("famliy")

# 创建大儿子
# son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'})
son1 = root.makeelement('son', {'name': '儿1'})
# 创建小儿子
# son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'})
son2 = root.makeelement('son', {"name": '儿2'})

# 在大儿子中创建两个孙子
# grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'})
grandson1 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿11'})
# grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'})
grandson2 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿12'})

son1.append(grandson1)
son1.append(grandson2)

# 把儿子添加到根节点中
root.append(son1)
root.append(son1)

tree = ET.ElementTree(root)
tree.write('oooo.xml',encoding='utf-8', short_empty_elements=False)

创建方式（三）

from xml.etree import ElementTree as ET

# 创建根节点
root = ET.Element("famliy")

# 创建节点大儿子
son1 = ET.SubElement(root, "son", attrib={'name': '儿1'})
# 创建小儿子
son2 = ET.SubElement(root, "son", attrib={"name": "儿2"})

# 在大儿子中创建一个孙子
grandson1 = ET.SubElement(son1, "age", attrib={'name': '儿11'})
grandson1.text = '孙子'

et = ET.ElementTree(root)  #生成文档对象
et.write("test.xml", encoding="utf-8", xml_declaration=True, short_empty_elements=False)

由于原生保存的XML时默认无缩进，如果想要设置缩进的话， 需要修改保存方式：

from xml.etree import ElementTree as ET
from xml.dom import minidom


def prettify(elem):
    """将节点转换成字符串，并添加缩进。
    """
    rough_string = ET.tostring(elem, 'utf-8')
    reparsed = minidom.parseString(rough_string)
    return reparsed.toprettyxml(indent="	")

# 创建根节点
root = ET.Element("famliy")


# 创建大儿子
# son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'})
son1 = root.makeelement('son', {'name': '儿1'})
# 创建小儿子
# son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'})
son2 = root.makeelement('son', {"name": '儿2'})

# 在大儿子中创建两个孙子
# grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'})
grandson1 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿11'})
# grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'})
grandson2 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿12'})

son1.append(grandson1)
son1.append(grandson2)


# 把儿子添加到根节点中
root.append(son1)
root.append(son1)


raw_str = prettify(root)

f = open("xxxoo.xml",'w',encoding='utf-8')
f.write(raw_str)
f.close()

4、命名空间
http://www.w3school.com.cn/xml/xml_namespaces.asp

from xml.etree import ElementTree as ET

ET.register_namespace('com',"http://www.company.com") #some name

# build a tree structure
root = ET.Element("{http://www.company.com}STUFF")
body = ET.SubElement(root, "{http://www.company.com}MORE_STUFF", attrib={"{http://www.company.com}hhh": "123"})
body.text = "STUFF EVERYWHERE!"

# wrap it in an ElementTree instance, and save as XML
tree = ET.ElementTree(root)

tree.write("page.xml",
           xml_declaration=True,
           encoding='utf-8',
           method="xml")

九、configparser模块

configparser用于处理特定格式的文件，其本质上是利用open来操作文件。

# 注释1
;  注释2
 
[section1] # 节点
k1 = v1    # 值
k2:v2       # 值
 
[section2] # 节点
k1 = v1    # 值

好多软件的常见文档格式如下，文件名为test.ini：

[DEFAULT]
ServerAliveInterval = 45
Compression = yes
CompressionLevel = 9
ForwardX11 = yes
  
[bitbucket.org]
User = hg
  
[topsecret.server.com]
Port = 50022
ForwardX11 = no

1、获取所有节点

import configparser
config=configparser.ConfigParser()
config.read('test.ini',encoding='utf-8')
res=config.sections()
print(res)

打印结果:
['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']

2、获取指定节点下所有的键值对

import configparser
config=configparser.ConfigParser()
config.read('test.ini',encoding='utf-8')
res=config.items('bitbucket.org')
print(res)

打印结果:(包含DEFAULT以及bitbucket.org这俩标题下所有的items)
[('serveraliveinterval', '45'), ('compression', 'yes'), ('compressionlevel', '9'), ('forwardx11', 'yes'), ('user', 'hg')]

3、获取指定节点下所有的建

import configparser
config=configparser.ConfigParser()
config.read('test.ini',encoding='utf-8')
res=config.options('bitbucket.org')
print(res)

打印结果:(包含DEFAULT以及bitbucket.org这俩标题下所有的键)
['user', 'serveraliveinterval', 'compression', 'compressionlevel', 'forwardx11']'''

4、获取指定节点下指定key的值

import configparser
config=configparser.ConfigParser()
config.read('test.ini',encoding='utf-8')
res1=config.get('bitbucket.org','user')

res2=config.getint('topsecret.server.com','port')
res3=config.getfloat('topsecret.server.com','port')
res4=config.getboolean('topsecret.server.com','ForwardX11')

print(res1)
print(res2)
print(res3)
print(res4)

打印结果:
hg
50022.0
False

5、检查、删除、添加节点

import configparser
config=configparser.ConfigParser()
config.read('test.ini',encoding='utf-8')

#检查
has_sec=config.has_section('bitbucket.org')
print(has_sec) #打印True

#添加节点
config.add_section('egon') #已经存在则报错
config['egon']['username']='gangdan'
config['egon']['age']='18'
config.write(open('test.ini','w'))

#删除节点
config.remove_section('egon')
config.write(open('test.ini','w'))

6、检查、删除、设置指定组内的键值对

import configparser
config=configparser.ConfigParser()
config.read('test.ini',encoding='utf-8')

#检查
has_sec=config.has_option('bitbucket.org','user') #bitbucket.org下有一个键user
print(has_sec) #打印True

#删除
config.remove_option('DEFAULT','forwardx11')
config.write(open('test.ini','w'))

#设置
config.set('bitbucket.org','user','gangdang')
config.write(open('test.ini','w'))

基于上述方法添加一个ini文档

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)

十、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：

• 内容相同则hash运算结果相同，内容稍微改变则hash值则变
• 不可逆推
• 相同算法：无论校验多长的数据，得到的哈希值长度固定。

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

模拟撞库破解密码

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%s33[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:

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

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

用于便捷记录日志且线程安全的模块
1、单文件日志

import logging
  
logging.basicConfig(filename='log.log',
                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
                    level=10)
  
logging.debug('debug')
logging.info('info')
logging.warning('warning')
logging.error('error')
logging.critical('critical')
logging.log(10,'log')

日志等级：

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

注：只有【当前写等级】大于【日志等级】时，日志文件才被记录。

日志记录格式：

2、多文件日志
对于上述记录日志的功能，只能将日志记录在单文件中，如果想要设置多个日志文件，logging.basicConfig将无法完成，需要自定义文件和日志操作对象。

# 定义文件
file_1_1 = logging.FileHandler('l1_1.log', 'a', encoding='utf-8')
fmt = logging.Formatter(fmt="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s")
file_1_1.setFormatter(fmt)

file_1_2 = logging.FileHandler('l1_2.log', 'a', encoding='utf-8')
fmt = logging.Formatter()
file_1_2.setFormatter(fmt)

# 定义日志
logger1 = logging.Logger('s1', level=logging.ERROR)
logger1.addHandler(file_1_1)
logger1.addHandler(file_1_2)

# 写日志
logger1.critical('1111')

# 定义文件
file_2_1 = logging.FileHandler('l2_1.log', 'a')
fmt = logging.Formatter()
file_2_1.setFormatter(fmt)

# 定义日志
logger2 = logging.Logger('s2', level=logging.INFO)
logger2.addHandler(file_2_1)

如上述创建的两个日志对象:

• 当使用【logger1】写日志时，会将相应的内容写入l1_1.log和l1_2.log 文件中
• 当使用【logger2】写日志时，会将相应的内容写入l2_1.log文件中

十三、re模块

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。

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']

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

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

#^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','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

############ 补充一 ###############
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())

########### 补充二 ###########
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']

#_*_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&amp;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()))

十四、requests模块

Python标准库中提供了：urllib等模块以供Http请求，但是，它的API太渣了。它是为另一个时代、另一个互联网所创建的。它需要巨量的工作，甚至包括各种方法覆盖，来完成最简单的任务。

发送GET请求

import urllib.request

f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508')
result = f.read().decode('utf-8')

发送携带请求头的GET请求

import urllib.request

req = urllib.request.Request('http://www.example.com/')
req.add_header('Referer', 'http://www.python.org/')
r = urllib.request.urlopen(req)

result = f.read().decode('utf-8')

Requests是使用Apache2 Licensed许可证的 基于Python开发的HTTP库，其在Python内置模块的基础上进行了高度的封装，从而使得Pythoner进行网络请求时，变得美好了许多，使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作。

1、安装模块

pip3 install requests

2、使用模块

GET请求

# 1、无参数实例
 
import requests
 
ret = requests.get('https://github.com/timeline.json')
 
print(ret.url)
print(ret.text)
 
# 2、有参数实例
 
import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload)
 
print(ret.url)
print(ret.text)

POST请求

# 1、基本POST实例
import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)
 
print(ret.text)
 
# 2、发送请求头和数据实例
import requests
import json
 
url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
payload = {'some': 'data'}
headers = {'content-type': 'application/json'}
 
ret = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)
 
print(ret.text)
print(ret.cookies)

其他请求

requests.get(url, params=None, **kwargs)
requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)
requests.put(url, data=None, **kwargs)
requests.head(url, **kwargs)
requests.delete(url, **kwargs)
requests.patch(url, data=None, **kwargs)
requests.options(url, **kwargs)
 
# 以上方法均是在此方法的基础上构建
requests.request(method, url, **kwargs)

3、Http请求和XML实例

实例：检测QQ账号是否在线

import urllib
import requests
from xml.etree import ElementTree as ET

# 使用内置模块urllib发送HTTP请求，或者XML格式内容
"""
f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508')
result = f.read().decode('utf-8')
"""

# 使用第三方模块requests发送HTTP请求，或者XML格式内容
r = requests.get('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508')
result = r.text

# 解析XML格式内容
node = ET.XML(result)

# 获取内容
if node.text == "Y":
    print("在线")
else:
    print("离线")

实例：查看火车停靠信息

import urllib
import requests
from xml.etree import ElementTree as ET

# 使用内置模块urllib发送HTTP请求，或者XML格式内容
"""
f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=')
result = f.read().decode('utf-8')
"""

# 使用第三方模块requests发送HTTP请求，或者XML格式内容
r = requests.get('http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=')
result = r.text

# 解析XML格式内容
root = ET.XML(result)
for node in root.iter('TrainDetailInfo'):
    print(node.find('TrainStation').text,node.find('StartTime').text,node.tag,node.attrib)

十五、paramiko模块

paramiko是一个用于做远程控制的模块，使用该模块可以对远程服务器进行命令或文件操作，值得一说的是，fabric和ansible内部的远程管理就是使用的paramiko来现实。

1、下载安装

pycrypto，由于 paramiko 模块内部依赖pycrypto，所以先下载安装pycrypto
pip3 install pycrypto
pip3 install paramiko

2、模块使用

执行命令 - 用户名+密码

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8

import paramiko

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect('192.168.1.108', 22, 'alex', '123')
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df')
print stdout.read()
ssh.close();

执行命令 - 密钥

import paramiko

private_key_path = '/home/auto/.ssh/id_rsa'
key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(private_key_path)

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect('主机名 ', 端口, '用户名', key)

stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df')
print stdout.read()
ssh.close()

上传或下载文件 - 用户名+密码

import os,sys
import paramiko

t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22))
t.connect(username='wupeiqi',password='123')
sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t)
sftp.put('/tmp/test.py','/tmp/test.py') 
t.close()


import os,sys
import paramiko

t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22))
t.connect(username='wupeiqi',password='123')
sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t)
sftp.get('/tmp/test.py','/tmp/test2.py')
t.close()

上传或下载文件 - 密钥

import paramiko

pravie_key_path = '/home/auto/.ssh/id_rsa'
key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(pravie_key_path)

t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22))
t.connect(username='wupeiqi',pkey=key)

sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t)
sftp.put('/tmp/test3.py','/tmp/test3.py') 

t.close()

import paramiko

pravie_key_path = '/home/auto/.ssh/id_rsa'
key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(pravie_key_path)

t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22))
t.connect(username='wupeiqi',pkey=key)

sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t)
sftp.get('/tmp/test3.py','/tmp/test4.py') 

t.close()