什么是模塊
什么是模塊？
常見的場景：一個模塊就是一個包含了python定義和聲明的文件，文件名就是模塊名字加上.py的后綴。
但其實import加載的模塊分為四個通用類別：
1 使用python編寫的代碼（.py文件）
2 已被編譯為共享庫或DLL的C或C++擴展
3 包好一組模塊的包
4 使用C編寫並鏈接到python解釋器的內置模塊
為何要使用模塊？
如果你退出python解釋器然后重新進入，那么你之前定義的函數或者變量都將丟失，因此我們通常將程序寫到文件中以便永久保存下來，需要時就通過python test.py方式去執行，此時test.py被稱為腳本script。
隨着程序的發展，功能越來越多，為了方便管理，我們通常將程序分成一個個的文件，這樣做程序的結構更清晰，方便管理。這時我們不僅僅可以把這些文件當做腳本去執行，還可以把他們當做模塊來導入到其他的模塊中，實現了功能的重復利用，
模塊的導入和使用
模塊的導入應該在程序開始的地方。
常用語法
我們可以在py文件中按照如下方式導入模塊：
import a
from xx import b
當然還可以再導入模塊的時候給模塊起別名
from xx import heiheihei as yue
__name__
當做腳本運行：
__name__ 等於'__main__'
當做模塊導入：
__name__= 模塊名
我們可以借助這個特性來控制我們的py文件在不同的應用場景下執行不同的邏輯。
舉個例子：
def say_hai(name): print('Hi, {}'.format(name)) # 下面的代碼在當前文件以模塊的方法被導入時是不會執行的 if __name__ == "__main__": print(__name__) input_name = input('your name:').strip() say_hai(input_name)
模塊的搜索路徑
內存中已加載的模塊 -> 內置模塊 -> sys.path
注意：自己的python文件千萬千萬千萬不要和內置的模塊名沖突
常用內置模塊
collections模塊
在內置數據類型（dict、list、set、tuple）的基礎上， collections模塊 還提供了幾個額外的數據類型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。
1.namedtuple: 生成可以使用名字來訪問元素內容的tuple
2.deque: 雙端隊列，可以快速的從另外一側追加和推出對象
3.Counter: 計數器，主要用來計數
4.OrderedDict: 有序字典
5.defaultdict: 帶有默認值的字典
namedtuple
我們知道 tuple 可以表示不變集合，例如，一個點的二維坐標就可以表示成：
>>> p = (1, 2)
但是，看到(1, 2)，很難看出這個tuple是用來表示一個坐標的。也就是說元祖在某些場合並不形象。
這時， namedtuple 就派上了用場：
>>> from collections import namedtuple >>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) >>> p = Point(1, 2) >>> p.x 1 >>> p.y 2
類似的，如果要用坐標和半徑表示一個圓，也可以用 namedtuple 定義：
#namedtuple('名稱', [屬性list]): Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])
deque
使用list存儲數據時，按索引訪問元素很快，但是插入和刪除元素就很慢了，因為list是線性存儲，數據量大的時候，插入和刪除效率很低。
deque是為了高效實現插入和刪除操作的雙向列表，適合用於隊列和棧：
>>> from collections import deque >>> q = deque(['a', 'b', 'c']) >>> q.append('x') >>> q.appendleft('y') >>> q deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
deque 除了實現list的 append() 和 pop() 外，還支持 appendleft() 和 popleft() ，這樣就可以非常高效地往頭部添加或刪除元素。
OrderedDict
*Python3.6中，Dict已經可以記住key加入的順序了。
如果我們要顯示保持Key的順序，可以用 OrderedDict ：
>>> from collections import OrderedDict >>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) >>> d # dict的Key是無序的 {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} >>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) >>> od # OrderedDict的Key是有序的 OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
注意， OrderedDict 的Key會按照插入的順序排列，不是Key本身排序：
>>> od = OrderedDict() >>> od['z'] = 1 >>> od['y'] = 2 >>> od['x'] = 3 >>> od.keys() # 按照插入的Key的順序返回 ['z', 'y', 'x']
defaultdict
有如下值集合 [ 11 , 22 , 33 , 44 , 55 , 66 , 77 , 88 , 99 , 90. ..]，將所有大於 66 的值保存至字典的第一個key中，將小於 66 的值保存至第二個key的值中。
即： { 'k1' : 大於 66 , 'k2' : 小於 66 }
values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] my_dict = {} for value in values: if value>66: if my_dict.has_key('k1'): my_dict['k1'].append(value) else: my_dict['k1'] = [value] else: if my_dict.has_key('k2'): my_dict['k2'].append(value) else: my_dict['k2'] = [value]
from collections import defaultdict values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] my_dict = defaultdict(list) for value in values: if value>66: my_dict['k1'].append(value) else: my_dict['k2'].append(value)
使 用 dict 時，如果引用的Key不存在，就會拋出 KeyError 。如果希望key不存在時，返回一個默認值，就可以用 defaultdict ：
>>> from collections import defaultdict >>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A') >>> dd['key1'] = 'abc' >>> dd['key1'] # key1存在 'abc' >>> dd['key2'] # key2不存在，返回默認值 'N/A'
Counter
Counter類的目的是用來跟蹤值出現的次數。
它是一個無序的容器類型，以字典的鍵值對形式存儲，其中元素作為key，其計數作為value。
應用示例：
>>> from collections import Counter >>> c = Counter('abcdeabcdabcaba') >>> c Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
時間模塊
表示時間的三種方式
在Python中，通常有這三種方式來表示時間：時間戳、時間對象(struct_time)和格式化的時間字符串。
時間戳
時間戳(timestamp) ：通常來說，時間戳表示的是從1970年1月1日00:00:00開始按秒計算的偏移量。
我們運行“type(time.time())”，返回的是float類型。
一般可以把時間戳理解為計算機讀懂的時間。
時間對象
一個內置的struct_time對象。
struct_time元組共有9個元素共下圖九個元素:
| 索引（Index） | 屬性（Attribute） | 值（Values） |
|---|---|---|
| 0 | tm_year（年） | 比如2011 |
| 1 | tm_mon（月） | 1 - 12 |
| 2 | tm_mday（日） | 1 - 31 |
| 3 | tm_hour（時） | 0 - 23 |
| 4 | tm_min（分） | 0 - 59 |
| 5 | tm_sec（秒） | 0 - 60 |
| 6 | tm_wday（weekday） | 0 - 6（0表示周一） |
| 7 | tm_yday（一年中的第幾天） | 1 - 366 |
| 8 | tm_isdst（是否是夏令時） | 默認為0 |
時間對象是我們能夠理解和操作的時間。
格式化的時間字符串
格式化的時間字符串（Format String）首先，它是一個字符串。
這個字符串是按照固定的格式的，這個格式按如下格式：
%y 兩位數的年份表示（00-99） %Y 四位數的年份表示（000-9999） %m 月份（01-12） %d 月內中的一天（0-31） %H 24小時制小時數（0-23） %I 12小時制小時數（01-12） %M 分鍾數（00=59） %S 秒（00-59） %a 本地簡化星期名稱 %A 本地完整星期名稱 %b 本地簡化的月份名稱 %B 本地完整的月份名稱 %c 本地相應的日期表示和時間表示 %j 年內的一天（001-366） %p 本地A.M.或P.M.的等價符 %U 一年中的星期數（00-53）星期天為星期的開始 %w 星期（0-6），星期天為星期的開始 %W 一年中的星期數（00-53）星期一為星期的開始 %x 本地相應的日期表示 %X 本地相應的時間表示 %Z 當前時區的名稱 %% %號本身
我們先導入time模塊，快速認識一下python中表示時間的幾種格式：
# 導入時間模塊 import time # 時間戳 print(time.time()) # 1500875844.800804 # 時間字符串 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) # '2017-07-24 13:54:37' print(time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S")) # '2017-07-24 13-55-04' # struct_time：localtime方法將一個時間戳轉換為當前時區的struct_time格式 time.localtime() # time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24, tm_hour=13, tm_min=59, tm_sec=37, tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=0)
小結：時間戳是計算機能夠識別的時間；時間字符串是人能夠看懂的時間；struct_time則是用來操作時間的。
幾種時間格式之間的轉換
#時間戳-->結構化時間 #time.gmtime(時間戳) #UTC時間，與英國倫敦當地時間一致 #time.localtime(時間戳) #當地時間。例如我們現在在北京執行這個方法：與UTC時間相差8小時，UTC時間+8小時 = 北京時間 >>>time.gmtime(1500000000) time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=2, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0) >>>time.localtime(1500000000) time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=10, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0) #結構化時間-->時間戳 #time.mktime(結構化時間) >>>time_tuple = time.localtime(1500000000) >>>time.mktime(time_tuple) 1500000000.0
#結構化時間-->字符串時間 #time.strftime("格式定義","結構化時間") 結構化時間參數若不傳，則顯示當前時間 >>>time.strftime("%Y-%m-%d %X") '2017-07-24 14:55:36' >>>time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000)) '2017-07-14' #字符串時間-->結構化時間 #time.strptime(時間字符串,字符串對應格式) >>>time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d") time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=3, tm_mday=16, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=75, tm_isdst=-1) >>>time.strptime("07/24/2017","%m/%d/%Y") time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=-1)
#結構化時間 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串 #time.asctime(結構化時間) 如果不傳參數，直接返回當前時間的格式化串 >>>time.asctime(time.localtime(1500000000)) 'Fri Jul 14 10:40:00 2017' >>>time.asctime() 'Mon Jul 24 15:18:33 2017' #時間戳 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串 #time.ctime(時間戳) 如果不傳參數，直接返回當前時間的格式化串 >>>time.ctime() 'Mon Jul 24 15:19:07 2017' >>>time.ctime(1500000000) 'Fri Jul 14 10:40:00 2017'
datetime模塊
# 時間加減 import time import datetime print(datetime.datetime.now()) # 返回 2016-08-19 12:47:03.941925 print(datetime.date.fromtimestamp(time.time())) # 時間戳直接轉成日期格式 2016-08-19 print(datetime.datetime.now()) print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) # 當前時間+3天 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) # 當前時間-3天 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) # 當前時間+3小時 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) # 當前時間+30分 c_time = datetime.datetime.now() print(c_time.replace(minute=3, hour=2)) # 時間替換
對於大部分基本的日期和時間操控問題，datatime模塊已經足夠滿足要求了。如果需要處理更為復雜的日期問題，比如處理時區、模糊時間范圍、計算節日的日期等，可以使用dateutil模塊。
dateutil模塊能夠處理不同月份的天數。
>>> from datetime import datetime, timedelta >>> a = datetime(2012, 9, 23) >>> a + timedelta(months=1) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'months' is an invalid keyword argument for this function >>> from dateutil.relativedelta import relativedelta >>> a + relativedelta(months=+1) datetime.datetime(2012, 10, 23, 0, 0) >>> a + relativedelta(months=+4) datetime.datetime(2013, 1, 23, 0, 0)
random模塊
>>> import random #隨機小數 >>> random.random() # 大於0且小於1之間的小數 0.7664338663654585 >>> random.uniform(1,3) #大於1小於3的小數 1.6270147180533838
#隨機整數 >>> random.randint(1,5) # 大於等於1且小於等於5之間的整數 >>> random.randrange(1,10,2) # 大於等於1且小於10之間的奇數 #隨機選擇一個返回 >>> random.choice([1,'23',[4,5]]) # #1或者23或者[4,5] #隨機選擇多個返回，返回的個數為函數的第二個參數 >>> random.sample([1,'23',[4,5]],2) # #列表元素任意2個組合 [[4, 5], '23'] #打亂列表順序 >>> item=[1,3,5,7,9] >>> random.shuffle(item) # 打亂次序 >>> item [5, 1, 3, 7, 9] >>> random.shuffle(item) >>> item [5, 9, 7, 1, 3]
練習：生成隨機驗證碼
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="".join([code,str(add)]) return code print(v_code())
os模塊
os模塊是與操作系統交互 的一個接口
os.makedirs('dirname1/dirname2') 可生成多層遞歸目錄
os.removedirs('dirname1') 若目錄為空，則刪除，並遞歸到上一級目錄，如若也為空，則刪除，依此類推
os.mkdir('dirname') 生成單級目錄；相當於shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname') 刪除單級空目錄，若目錄不為空則無法刪除，報錯；相當於shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname') 列出指定目錄下的所有文件和子目錄，包括隱藏文件，並以列表方式打印
os.remove() 刪除一個文件
os.rename("oldname","newname") 重命名文件/目錄
os.stat('path/filename') 獲取文件/目錄信息
os.system("bash command") 運行shell命令，直接顯示
os.popen("bash command).read() 運行shell命令，獲取執行結果
os.getcwd() 獲取當前工作目錄，即當前python腳本工作的目錄路徑
os.chdir("dirname") 改變當前腳本工作目錄；相當於shell下cd
os.path
os.path.abspath(path) 返回path規范化的絕對路徑
os.path.split(path) 將path分割成目錄和文件名二元組返回
os.path.dirname(path) 返回path的目錄。其實就是os.path.split(path)的第一個元素
os.path.basename(path) 返回path最后的文件名。如何path以／或\結尾，那么就會返回空值。即os.path.split(path)的第二個元素
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是絕對路徑，返回True
os.path.isfile(path) 如果path是一個存在的文件，返回True。否則返回False
os.path.isdir(path) 如果path是一個存在的目錄，則返回True。否則返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]]) 將多個路徑組合后返回，第一個絕對路徑之前的參數將被忽略
os.path.getatime(filename) 返回文件或者目錄的最后訪問時間
os.path.getmtime(filename) 返回文件或者目錄的最后修改時間
os.path.getsize(filename) 返回filename的大小
注意：os.stat ('path/filename' ) 獲取文件/ 目錄信息 的結構說明
stat 結構: st_mode: inode 保護模式 st_ino: inode 節點號。 st_dev: inode 駐留的設備。 st_nlink: inode 的鏈接數。 st_uid: 所有者的用戶ID。 st_gid: 所有者的組ID。 st_size: 普通文件以字節為單位的大小；包含等待某些特殊文件的數據。 st_atime: 上次訪問的時間。 st_mtime: 最后一次修改的時間。 st_ctime: 由操作系統報告的"ctime"。在某些系統上（如Unix）是最新的元數據更改的時間，在其它系統上（如Windows）是創建時間（詳細信息參見平台的文檔）。
os.sep 輸出操作系統特定的路徑分隔符，win下為"\\",Linux下為"/" os.linesep 輸出當前平台使用的行終止符，win下為"\r\n",Linux下為"\n" os.pathsep 輸出用於分割文件路徑的字符串 win下為;,Linux下為: os.name 輸出字符串指示當前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
sys模塊
sys模塊是與 python解釋器交互的一個接口
sys.argv 命令行參數List，第一個元素是程序本身路徑
sys.exit(n) 退出程序，正常退出時exit(0),錯誤退出sys.exit(1)
sys.version 獲取Python解釋程序的版本信息
sys.path 返回模塊的搜索路徑，初始化時使用PYTHONPATH環境變量的值
sys.platform 返回操作系統平台名稱
shutil
shutil是一個高級的文件、文件夾、壓縮包處理模塊。
import shutil # 將文件內容拷貝到另一個文件中 shutil.copyfileobj(open('src.log'), open('dst.log')) # 拷貝文件 shutil.copyfile('src.log', 'dsc.log') # 僅拷貝權限。內容、組、用戶均不變 shutil.copymode('src.log', 'dsc.log') # 目標文件必須存在 # 僅拷貝狀態的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags shutil.copystat('src.log', 'dsc.log') # 目標文件必須存在 # 拷貝文件和權限 shutil.copy('src.log', 'dsc.log') # 拷貝文件和狀態信息 shutil.copy2('src.log', 'dsc.log') # 遞歸的去拷貝文件夾 # 目標目錄不能存在，注意對folder2目錄父級目錄要有可寫權限 # ignore的意思是排除 # 還支持拷貝軟鏈：symlinks=True shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*')) # 遞歸的去刪除文件 shutil.rmtree('folder1') # 遞歸的去移動文件，它類似mv命令，其實就是重命名。 shutil.move('folder1', 'folder3') # 創建壓縮包並返回文件路徑，例如：zip、tar # 幾個參數 # base_name： 壓縮包的文件名，也可以是壓縮包的路徑。只是文件名時，則保存至當前目錄，否則保存至指定路徑。 # format：壓縮包種類，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar” # root_dir：要壓縮的文件夾路徑（默認當前目錄） # owner：用戶，默認當前用戶 # group：組，默認當前組 # logger：用於記錄日志，通常是logging.Logger對象 # 將 /data 下的文件打包放置當前程序目錄 ret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data') # 將 /data下的文件打包放置 /tmp/目錄 ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", 'gztar', root_dir='/data')
import tarfile # 壓縮 >>> t=tarfile.open('/tmp/xx.tar','w') >>> t.add('/test1/a.py',arcname='a.bak') >>> t.add('/test1/b.py',arcname='b.bak') >>> t.close() # 解壓 >>> t=tarfile.open('/tmp/xx.tar','r') >>> t.extractall('/tmp') >>> t.close()
import zipfile # 壓縮 z = zipfile.ZipFile('xx.zip', 'w') z.write('a.log') z.write('data.data') z.close() # 解壓 z = zipfile.ZipFile('xx.zip', 'r') z.extractall(path='.') z.close()
序列化模塊
序列化（Serialization）是將對象的狀態信息轉換為可以存儲或傳輸的形式的過程。
例如將Python中的字典、列表等對象轉換成一個字符串的過程 。
比如，我們在python代碼中計算的一個數據需要給另外一段程序使用，那我們怎么給？ 現在我們能想到的方法就是存在文件里，然后另一個python程序再從文件里讀出來。 但是我們都知道，對於文件來說是沒有字典這個概念的，所以我們只能將數據轉換成字典放到文件中。 你一定會問，將字典轉換成一個字符串很簡單，就是str(dic)就可以辦到了，為什么我們還要學習序列化模塊呢？ 沒錯序列化的過程就是從dic 變成str(dic)的過程。現在你可以通過str(dic)，將一個名為dic的字典轉換成一個字符串， 但是你要怎么把一個字符串轉換成字典呢？ 聰明的你肯定想到了eval()，如果我們將一個字符串類型的字典str_dic傳給eval，就會得到一個返回的字典類型了。 eval()函數十分強大，但是eval是做什么的？e官方demo解釋為：將字符串str當成有效的表達式來求值並返回計算結果。 ＢＵＴ！強大的函數有代價。安全性是其最大的缺點。 想象一下，如果我們從文件中讀出的不是一個數據結構，而是一句"刪除文件"類似的破壞性語句，那么后果實在不堪設設想。 而使用eval就要擔這個風險。 所以，我們並不推薦用eval方法來進行反序列化操作(將str轉換成python中的數據結構)
序列化的目的：
1、以某種存儲形式使自定義
對象持久化 ；
2、將對象從一個地方傳遞到另一個地方。
json
如果我們要在不同的編程語言之間傳遞對象，就必須把對象序列化為標准格式，比如XML，但更好的方法是序列化為JSON，因為JSON表示出來就是一個字符串，可以被所有語言讀取，也可以方便地存儲到磁盤或者通過網絡傳輸。JSON不僅是標准格式，並且比XML更快，而且可以直接在Web頁面中讀取，非常方便。
Python中的json模塊提供了四個功能：dumps、dump、loads、load
import json dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'} str_dic = json.dumps(dic) #序列化：將一個字典轉換成一個字符串 print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"} #注意，json轉換完的字符串類型的字典中的字符串是由""表示的 dic2 = json.loads(str_dic) #反序列化：將一個字符串格式的字典轉換成一個字典 #注意，要用json的loads功能處理的字符串類型的字典中的字符串必須由""表示 print(type(dic2),dic2) #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'} list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}] str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以處理嵌套的數據類型 print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}] list_dic2 = json.loads(str_dic) print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]
import json f = open('json_file','w') dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'} json.dump(dic,f) #dump方法接收一個文件句柄，直接將字典轉換成json字符串寫入文件 f.close() f = open('json_file') dic2 = json.load(f) #load方法接收一個文件句柄，直接將文件中的json字符串轉換成數據結構返回 f.close() print(type(dic2),dic2)
import json f = open('file','w') json.dump({'國籍':'中國'},f) ret = json.dumps({'國籍':'中國'}) f.write(ret+'\n') json.dump({'國籍':'美國'},f,ensure_ascii=False) ret = json.dumps({'國籍':'美國'},ensure_ascii=False) f.write(ret+'\n') f.close()
Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json對象) Skipkeys：默認值是False，如果dict的keys內的數據不是python的基本類型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，設置為False時，就會報TypeError的錯誤。此時設置成True，則會跳過這類key ensure_ascii:，當它為True的時候，所有非ASCII碼字符顯示為\uXXXX序列，只需在dump時將ensure_ascii設置為False即可，此時存入json的中文即可正常顯示。) If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse). If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity). indent：應該是一個非負的整型，如果是0就是頂格分行顯示，如果為空就是一行最緊湊顯示，否則會換行且按照indent的數值顯示前面的空白分行顯示，這樣打印出來的json數據也叫pretty-printed json separators：分隔符，實際上是(item_separator, dict_separator)的一個元組，默認的就是(‘,’,’:’)；這表示dictionary內keys之間用“,”隔開，而KEY和value之間用“：”隔開。 default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. sort_keys：將數據根據keys的值進行排序。 To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.
import json data = {'username':['李華','二愣子'],'sex':'male','age':16} json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False) print(json_dic2)
注意：json模塊序列化之后得到的字符串中都是雙引號。
JSON表示的對象就是標准的JavaScript語言的對象，JSON和Python內置的數據類型對應如下：
pickle
首先我們來看一下pickle和json的一個區別：
- json，用於字符串 和 python數據類型間進行轉換
- pickle，用於python特有的類型 和 python的數據類型間進行轉換
pickle模塊提供了四個功能：dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，讀）、load （不僅可以序列化字典，列表... 可以把python中任意的數據類型序列化 ）
import pickle dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'} str_dic = pickle.dumps(dic) print(str_dic) #一串二進制內容 dic2 = pickle.loads(str_dic) print(dic2) #字典 import time struct_time = time.localtime(1000000000) print(struct_time) f = open('pickle_file','wb') pickle.dump(struct_time,f) f.close() f = open('pickle_file','rb') struct_time2 = pickle.load(f) print(struct_time2.tm_year)
這時候機智的你又要說了，既然pickle如此強大，為什么還要學json呢？
這里我們要說明一下，json是一種所有的語言都可以識別的數據結構。
如果我們將一個字典或者序列化成了一個json存在文件里，那么java代碼或者js代碼也可以拿來用。
但是如果我們用pickle進行序列化，其他語言就不能讀懂這是什么了～
所以，如果你序列化的內容是列表或者字典，我們非常推薦你使用json模塊
但如果出於某種原因你不得不序列化其他的數據類型，而未來你還會用python對這個數據進行反序列化的話，那么就可以使用pickle
re模塊
講正題之前我們先來看一個例子： https://reg.jd.com/reg/person?ReturnUrl=https%3A//www.jd.com/
這是京東的注冊頁面，打開頁面我們就看到這些要求輸入個人信息的提示。
假如我們隨意的在手機號碼這一欄輸入一個11111111111，它會提示我們格式有誤。
這個功能是怎么實現的呢？
假如現在你用python寫一段代碼，類似：
phone_number = input('please input your phone number ： ')
你怎么判斷這個phone_number是合法的呢？
根據手機號碼一共11位並且是只以13、14、15、18開頭的數字這些特點，我們用python寫了如下代碼：
while True: phone_number = input('please input your phone number ： ') if len(phone_number) == 11 \ and phone_number.isdigit()\ and (phone_number.startswith('13') \ or phone_number.startswith('14') \ or phone_number.startswith('15') \ or phone_number.startswith('18')): print('是合法的手機號碼') else: print('不是合法的手機號碼')
這是你的寫法，現在我要展示一下我的寫法：
import re phone_number = input('please input your phone number ： ') if re.match('^(13|14|15|18)[0-9]{9}$',phone_number): print('是合法的手機號碼') else: print('不是合法的手機號碼')
對比上面的兩種寫法，此時此刻，我要問你你喜歡哪種方法呀？你肯定還是會說第一種，為什么呢？因為第一種不用學呀！
但是如果現在有一個文件，我讓你從整個文件里匹配出所有的手機號碼。你用python給我寫個試試？
但是學了今天的技能之后，分分鍾幫你搞定！
今天我們要學習python里的 re模塊和正則表達式 ，學會了這個就可以幫我們解決剛剛的疑問。正則表達式不僅在python領域，在整個編程屆都占有舉足輕重的地位。
不管以后你是不是去做python開發，只要你是一個程序員就應該了解正則表達式的基本使用。如果未來你要在爬蟲領域發展，你就更應該好好學習這方面的知識。 但是你要知道，re模塊本質上和正則表達式沒有一毛錢的關系。re模塊和正則表達式的關系 類似於 time模塊和時間的關系 你沒有學習python之前，也不知道有一個time模塊，但是你已經認識時間了 12:30就表示中午十二點半（這個時間可好，一般這會兒就該下課了）。 時間有自己的格式，年月日時分秒，12個月，365天......已經成為了一種規則。你也早就牢記於心了。time模塊只不過是python提供給我們的可以方便我們操作時間的一個工具而已
正則表達式 本身也和python沒有什么關系，就是 匹配字符串內容的一種規則 。
官方定義：正則表達式是對字符串操作的一種邏輯公式，就是用事先定義好的一些特定字符、及這些特定字符的組合，組成一個“規則字符串”，這個“規則字符串”用來表達對字符串的一種過濾邏輯。
正則表達式
一說規則我已經知道你很暈了，現在就讓我們先來看一些實際的應用。 在線測試工具 http://tool.chinaz.com/regex/
首先你要知道的是，談到正則，就只和字符串相關了。在我給你提供的工具中，你輸入的每一個字都是一個字符串。
其次，如果在一個位置的一個值，不會出現什么變化，那么是不需要規則的。
比如你要用"1"去匹配"1"，或者用"2"去匹配"2"，直接就可以匹配上。這連python的字符串操作都可以輕松做到。
那么在之后我們更多要考慮的是在同一個位置上可以出現的字符的范圍。
字符組 ： [字符組] 在同一個位置可能出現的各種字符組成了一個字符組，在正則表達式中用[]表示 字符分為很多類，比如數字、字母、標點等等。 假如你現在要求一個位置"只能出現一個數字",那么這個位置上的字符只能是0、1、2...9這10個數之一。
正則 |
待匹配字符 |
匹配 |
說明 |
[0123456789] |
8 |
True |
在一個字符組里枚舉合法的所有字符，字符組里的任意一個字符 |
[0123456789] |
a |
False |
由於字符組中沒有"a"字符，所以不能匹配 |
[0-9] |
7 |
True |
也可以用-表示范圍,[0-9]就和[0123456789]是一個意思 |
[a-z] |
s |
True |
同樣的如果要匹配所有的小寫字母，直接用[a-z]就可以表示 |
[A-Z] |
B |
True |
[A-Z]就表示所有的大寫字母 |
[0-9a-fA-F] |
e |
True |
可以匹配數字，大小寫形式的a～f，用來驗證十六進制字符 |
字符：
元字符 |
匹配內容 |
| . | 匹配除換行符以外的任意字符 |
| \w | 匹配字母或數字或下划線 |
| \s | 匹配任意的空白符 |
| \d | 匹配數字 |
| \n | 匹配一個換行符 |
| \t | 匹配一個制表符 |
| \b | 匹配一個單詞的結尾 |
| ^ | 匹配字符串的開始 |
| $ | 匹配字符串的結尾 |
| \W | 匹配非字母或數字或下划線 |
| \D | 匹配非數字 |
| \S | 匹配非空白符 |
| a|b | 匹配字符a或字符b |
| () | 匹配括號內的表達式，也表示一個組 |
| [...] | 匹配字符組中的字符 |
| [^...] | 匹配除了字符組中字符的所有字符 |
量詞：
量詞 |
用法說明 |
| * | 重復零次或更多次 |
| + | 重復一次或更多次 |
| ? | 重復零次或一次 |
| {n} | 重復n次 |
| {n,} | 重復n次或更多次 |
| {n,m} | 重復n到m次 |
. ^ $
| 正則 | 待匹配字符 | 匹配 結果 |
說明 |
| 海. | 海燕海嬌海東 | 海燕海嬌海東 | 匹配所有"海."的字符 |
| ^海. | 海燕海嬌海東 | 海燕 | 只從開頭匹配"海." |
| 海.$ | 海燕海嬌海東 | 海東 | 只匹配結尾的"海.$" |
* + ? { }
| 正則 | 待匹配字符 | 匹配 結果 |
說明 |
| 李.? | 李傑和李蓮英和李二棍子 | 李傑 |
?表示重復零次或一次，即只匹配"李"后面一個任意字符 |
| 李.* | 李傑和李蓮英和李二棍子 | 李傑和李蓮英和李二棍子 | *表示重復零次或多次，即匹配"李"后面0或多個任意字符 |
| 李.+ | 李傑和李蓮英和李二棍子 | 李傑和李蓮英和李二棍子 | +表示重復一次或多次，即只匹配"李"后面1個或多個任意字符 |
| 李.{1,2} | 李傑和李蓮英和李二棍子 | 李傑和 |
{1,2}匹配1到2次任意字符 |
注意：前面的*,+,?等都是貪婪匹配，也就是盡可能匹配，后面加?號使其變成惰性匹配
| 正則 | 待匹配字符 | 匹配 結果 |
說明 |
| 李.*? | 李傑和李蓮英和李二棍子 | 李 李 李 |
惰性匹配 |
字符集［］［^］
| 正則 | 待匹配字符 | 匹配 結果 |
說明 |
| 李[傑蓮英二棍子]* | 李傑和李蓮英和李二棍子 | 李傑 |
表示匹配"李"字后面[傑蓮英二棍子]的字符任意次 |
| 李[^和]* | 李傑和李蓮英和李二棍子 | 李傑 |
表示匹配一個不是"和"的字符任意次 |
| [\d] | 456bdha3 | 4 |
表示匹配任意一個數字，匹配到4個結果 |
| [\d]+ | 456bdha3 | 456 |
表示匹配任意個數字，匹配到2個結果 |
分組 ()與 或 ｜［^］
身份證號碼是一個長度為15或18個字符的字符串，如果是15位則全部由數字組成，首位不能為0；如果是18位，則前17位全部是數字，末位可能是數字或x，下面我們嘗試用正則來表示：
| 正則 | 待匹配字符 | 匹配 結果 |
說明 |
| ^[1-9]\d{13,16}[0-9x]$ | 110101198001017032 | 110101198001017032 |
表示可以匹配一個正確的身份證號 |
| ^[1-9]\d{13,16}[0-9x]$ | 1101011980010170 | 1101011980010170 |
表示也可以匹配這串數字，但這並不是一個正確的身份證號碼，它是一個16位的數字 |
| ^[1-9]\d{14}(\d{2}[0-9x])?$ | 1101011980010170 | False |
現在不會匹配錯誤的身份證號了 |
| ^([1-9]\d{16}[0-9x]|[1-9]\d{14})$ | 110105199812067023 | 110105199812067023 |
表示先匹配[1-9]\d{16}[0-9x]如果沒有匹配上就匹配[1-9]\d{14} |
轉義符 \
在正則表達式中，有很多有特殊意義的是元字符，比如\n和\s等，如果要在正則中匹配正常的"\n"而不是"換行符"就需要對"\"進行轉義，變成'\\'。
在python中，無論是正則表達式，還是待匹配的內容，都是以字符串的形式出現的，在字符串中\也有特殊的含義，本身還需要轉義。所以如果匹配一次"\n",字符串中要寫成'\\n'，那么正則里就要寫成"\\\\n",這樣就太麻煩了。這個時候我們就用到了r'\n'這個概念，此時的正則是r'\\n'就可以了。
| 正則 | 待匹配字符 | 匹配 結果 |
說明 |
| \n | \n | False | 因為在正則表達式中\是有特殊意義的字符，所以要匹配\n本身，用表達式\n無法匹配 |
| \\n | \n | True | 轉義\之后變成\\，即可匹配 |
| "\\\\n" | '\\n' | True | 如果在python中，字符串中的'\'也需要轉義，所以每一個字符串'\'又需要轉義一次 |
| r'\\n' | r'\n' | True | 在字符串之前加r，讓整個字符串不轉義 |
貪婪匹配
貪婪匹配：在滿足匹配時，匹配盡可能長的字符串，默認情況下，采用貪婪匹配
| 正則 | 待匹配字符 | 匹配 結果 |
說明 |
| <.*> | <script>...<script> |
<script>...<script> | 默認為貪婪匹配模式，會匹配盡量長的字符串 |
| <.*?> | <script>...<script> | <script> |
加上？為將貪婪匹配模式轉為非貪婪匹配模式，會匹配盡量短的字符串 |
幾個常用的非貪婪匹配Pattern
*? 重復任意次，但盡可能少重復 +? 重復1次或更多次，但盡可能少重復 ?? 重復0次或1次，但盡可能少重復 {n,m}? 重復n到m次，但盡可能少重復 {n,}? 重復n次以上，但盡可能少重復
.*?的用法
. 是任意字符 * 是取 0 至 無限長度 ? 是非貪婪模式。 何在一起就是 取盡量少的任意字符，一般不會這么單獨寫，他大多用在： .*?x 就是取前面任意長度的字符，直到一個x出現
re模塊下的常用方法
import re ret = re.findall('a', 'eva egon yuan') # 返回所有滿足匹配條件的結果,放在列表里 print(ret) #結果 : ['a', 'a'] ret = re.search('a', 'eva egon yuan').group() print(ret) #結果 : 'a' # 函數會在字符串內查找模式匹配,只到找到第一個匹配然后返回一個包含匹配信息的對象,該對象可以 # 通過調用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串沒有匹配，則返回None。 ret = re.match('a', 'abc').group() # 同search,不過僅在字符串開始處進行匹配 print(ret) #結果 : 'a' ret = re.split('[ab]', 'abcd') # 先按'a'分割得到''和'bcd',在對''和'bcd'分別按'b'分割 print(ret) # ['', '', 'cd'] ret = re.sub('\d', 'H', 'eva3egon4yuan4', 1)#將數字替換成'H'，參數1表示只替換1個 print(ret) #evaHegon4yuan4 ret = re.subn('\d', 'H', 'eva3egon4yuan4')#將數字替換成'H'，返回元組(替換的結果,替換了多少次) print(ret) obj = re.compile('\d{3}') #將正則表達式編譯成為一個 正則表達式對象，規則要匹配的是3個數字 ret = obj.search('abc123eeee') #正則表達式對象調用search，參數為待匹配的字符串 print(ret.group()) #結果 ： 123 import re ret = re.finditer('\d', 'ds3sy4784a') #finditer返回一個存放匹配結果的迭代器 print(ret) # <callable_iterator object at 0x10195f940> print(next(ret).group()) #查看第一個結果 print(next(ret).group()) #查看第二個結果 print([i.group() for i in ret]) #查看剩余的左右結果
注意：
1 findall的優先級查詢：
import re ret = re.findall('www.(baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com') print(ret) # ['oldboy'] 這是因為findall會優先把匹配結果組里內容返回,如果想要匹配結果,取消權限即可 ret = re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com') print(ret) # ['www.oldboy.com']
2 split的優先級查詢
ret=re.split("\d+","eva3egon4yuan") print(ret) #結果 ： ['eva', 'egon', 'yuan'] ret=re.split("(\d+)","eva3egon4yuan") print(ret) #結果 ： ['eva', '3', 'egon', '4', 'yuan'] #在匹配部分加上（）之后所切出的結果是不同的， #沒有（）的沒有保留所匹配的項，但是有（）的卻能夠保留了匹配的項， #這個在某些需要保留匹配部分的使用過程是非常重要的。
綜合練習與擴展
1、匹配標簽
import re ret = re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>") #還可以在分組中利用?<name>的形式給分組起名字 #獲取的匹配結果可以直接用group('名字')拿到對應的值 print(ret.group('tag_name')) #結果 ：h1 print(ret.group()) #結果 ：<h1>hello</h1> ret = re.search(r"<(\w+)>\w+</\1>","<h1>hello</h1>") #如果不給組起名字，也可以用\序號來找到對應的組，表示要找的內容和前面的組內容一致 #獲取的匹配結果可以直接用group(序號)拿到對應的值 print(ret.group(1)) print(ret.group()) #結果 ：<h1>hello</h1>
2、匹配整數
import re ret=re.findall(r"\d+","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))") print(ret) #['1', '2', '60', '40', '35', '5', '4', '3'] ret=re.findall(r"-?\d+\.\d*|(-?\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))") print(ret) #['1', '-2', '60', '', '5', '-4', '3'] ret.remove("") print(ret) #['1', '-2', '60', '5', '-4', '3']
3、數字匹配
1、 匹配一段文本中的每行的郵箱 http://blog.csdn.net/make164492212/article/details/51656638 2、 匹配一段文本中的每行的時間字符串，比如：‘1990-07-12’； 分別取出1年的12個月（^(0?[1-9]|1[0-2])$）、 一個月的31天：^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$ 3、 匹配qq號。(騰訊QQ號從10000開始) ［1,9］[0,9]{4,} 4、 匹配一個浮點數。 ^(-?\d+)(\.\d+)?$ 或者 -?\d+\.?\d* 5、 匹配漢字。 ^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$ 6、 匹配出所有整數
4、爬蟲練習
import requests import re import json def getPage(url): response=requests.get(url) return response.text def parsePage(s): com=re.compile('<div class="item">.*?<div class="pic">.*?<em .*?>(?P<id>\d+).*?<span class="title">(?P<title>.*?)</span>' '.*?<span class="rating_num" .*?>(?P<rating_num>.*?)</span>.*?<span>(?P<comment_num>.*?)評價</span>',re.S) ret=com.finditer(s) for i in ret: yield { "id":i.group("id"), "title":i.group("title"), "rating_num":i.group("rating_num"), "comment_num":i.group("comment_num"), } def main(num): url='https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter='%num response_html=getPage(url) ret=parsePage(response_html) print(ret) f=open("move_info7","a",encoding="utf8") for obj in ret: print(obj) data=json.dumps(obj,ensure_ascii=False) f.write(data+"\n") if __name__ == '__main__': count=0 for i in range(10): main(count) count+=25
import re import json from urllib.request import urlopen def getPage(url): response = urlopen(url) return response.read().decode('utf-8') def parsePage(s): com = re.compile( '<div class="item">.*?<div class="pic">.*?<em .*?>(?P<id>\d+).*?<span class="title">(?P<title>.*?)</span>' '.*?<span class="rating_num" .*?>(?P<rating_num>.*?)</span>.*?<span>(?P<comment_num>.*?)評價</span>', re.S) ret = com.finditer(s) for i in ret: yield { "id": i.group("id"), "title": i.group("title"), "rating_num": i.group("rating_num"), "comment_num": i.group("comment_num"), } def main(num): url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=' % num response_html = getPage(url) ret = parsePage(response_html) print(ret) f = open("move_info7", "a", encoding="utf8") for obj in ret: print(obj) data = str(obj) f.write(data + "\n") count = 0 for i in range(10): main(count) count += 25
flags有很多可選值： re.I(IGNORECASE)忽略大小寫，括號內是完整的寫法 re.M(MULTILINE)多行模式，改變^和$的行為 re.S(DOTALL)點可以匹配任意字符，包括換行符 re.L(LOCALE)做本地化識別的匹配，表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依賴於當前環境，不推薦使用 re.U(UNICODE) 使用\w \W \s \S \d \D使用取決於unicode定義的字符屬性。在python3中默認使用該flag re.X(VERBOSE)冗長模式，該模式下pattern字符串可以是多行的，忽略空白字符，並可以添加注釋
作業
實現能計算類似
1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等類似公式的計算器程序
在線測試工具 http://tool.chinaz.com/regex/
常用內置模塊
hashlib模塊
算法介紹
Python的hashlib提供了常見的摘要算法，如MD5，SHA1等等。
什么是摘要算法呢？摘要算法又稱哈希算法、散列算法。它通過一個函數，把任意長度的數據轉換為一個長度固定的數據串（通常用16進制的字符串表示）。
摘要算法就是通過摘要函數f()對任意長度的數據data計算出固定長度的摘要digest，目的是為了發現原始數據是否被人篡改過。
摘要算法之所以能指出數據是否被篡改過，就是因為摘要函數是一個單向函數，計算f(data)很容易，但通過digest反推data卻非常困難。而且，對原始數據做一個bit的修改，都會導致計算出的摘要完全不同。
我們以常見的摘要算法MD5為例，計算出一個字符串的MD5值：
import hashlib md5 = hashlib.md5() md5.update('how to use md5 in python hashlib?') print md5.hexdigest() 計算結果如下： d26a53750bc40b38b65a520292f69306
如果數據量很大，可以分塊多次調用update()，最后計算的結果是一樣的：
md5 = hashlib.md5() md5.update('how to use md5 in ') md5.update('python hashlib?') print md5.hexdigest()
MD5是最常見的摘要算法，速度很快，生成結果是固定的128 bit字節，通常用一個32位的16進制字符串表示。另一種常見的摘要算法是SHA1，調用SHA1和調用MD5完全類似：
import hashlib sha1 = hashlib.sha1() sha1.update('how to use sha1 in ') sha1.update('python hashlib?') print sha1.hexdigest()
SHA1的結果是160 bit字節，通常用一個40位的16進制字符串表示。比SHA1更安全的算法是SHA256和SHA512，不過越安全的算法越慢，而且摘要長度更長。
摘要算法應用
任何允許用戶登錄的網站都會存儲用戶登錄的用戶名和口令。如何存儲用戶名和口令呢？方法是存到數據庫表中：
name | password --------+---------- michael | 123456 bob | abc999 alice | alice2008
如果以明文保存用戶口令，如果數據庫泄露，所有用戶的口令就落入黑客的手里。此外，網站運維人員是可以訪問數據庫的，也就是能獲取到所有用戶的口令。正確的保存口令的方式是不存儲用戶的明文口令，而是存儲用戶口令的摘要，比如MD5：
username | password ---------+--------------------------------- michael | e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e bob | 878ef96e86145580c38c87f0410ad153 alice | 99b1c2188db85afee403b1536010c2c9
考慮這么個情況，很多用戶喜歡用123456，888888，password這些簡單的口令，於是，黑客可以事先計算出這些常用口令的MD5值，得到一個反推表：
'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e': '123456' '21218cca77804d2ba1922c33e0151105': '888888' '5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99': 'password'
這樣，無需破解，只需要對比數據庫的MD5，黑客就獲得了使用常用口令的用戶賬號。
對於用戶來講，當然不要使用過於簡單的口令。但是，我們能否在程序設計上對簡單口令加強保護呢？
由於常用口令的MD5值很容易被計算出來，所以，要確保存儲的用戶口令不是那些已經被計算出來的常用口令的MD5，這一方法通過對原始口令加一個復雜字符串來實現，俗稱“加鹽”：
hashlib.md5("salt".encode("utf8"))
經過Salt處理的MD5口令，只要Salt不被黑客知道，即使用戶輸入簡單口令，也很難通過MD5反推明文口令。
但是如果有兩個用戶都使用了相同的簡單口令比如123456，在數據庫中，將存儲兩條相同的MD5值，這說明這兩個用戶的口令是一樣的。有沒有辦法讓使用相同口令的用戶存儲不同的MD5呢？
如果假定用戶無法修改登錄名，就可以通過把登錄名作為Salt的一部分來計算MD5，從而實現相同口令的用戶也存儲不同的MD5。
摘要算法在很多地方都有廣泛的應用。要注意摘要算法不是加密算法，不能用於加密（因為無法通過摘要反推明文），只能用於防篡改，但是它的單向計算特性決定了可以在不存儲明文口令的情況下驗證用戶口令。
configparser模塊
該模塊適用於配置文件的格式與windows ini文件類似，可以包含一個或多個節（section），每個節可以有多個參數（鍵=值）。
創建文件
來看一個好多軟件的常見文檔格式如下：
[DEFAULT] ServerAliveInterval = 45 Compression = yes CompressionLevel = 9 ForwardX11 = yes [bitbucket.org] User = hg [topsecret.server.com] Port = 50022 ForwardX11 = no
如果想用python生成一個這樣的文檔怎么做呢？
import configparser config = configparser.ConfigParser() config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45', 'Compression': 'yes', 'CompressionLevel': '9', 'ForwardX11':'yes' } config['bitbucket.org'] = {'User':'hg'} config['topsecret.server.com'] = {'Host Port':'50022','ForwardX11':'no'} with open('example.ini', 'w') as configfile: config.write(configfile)
查找文件
import configparser config = configparser.ConfigParser() #---------------------------查找文件內容,基於字典的形式 print(config.sections()) # [] config.read('example.ini') print(config.sections()) # ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com'] print('bytebong.com' in config) # False print('bitbucket.org' in config) # True print(config['bitbucket.org']["user"]) # hg print(config['DEFAULT']['Compression']) #yes print(config['topsecret.server.com']['ForwardX11']) #no print(config['bitbucket.org']) #<Section: bitbucket.org> for key in config['bitbucket.org']: # 注意,有default會默認default的鍵 print(key) print(config.options('bitbucket.org')) # 同for循環,找到'bitbucket.org'下所有鍵 print(config.items('bitbucket.org')) #找到'bitbucket.org'下所有鍵值對 print(config.get('bitbucket.org','compression')) # yes get方法Section下的key對應的value
增刪改操作
import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('example.ini') config.add_section('yuan') config.remove_section('bitbucket.org') config.remove_option('topsecret.server.com',"forwardx11") config.set('topsecret.server.com','k1','11111') config.set('yuan','k2','22222') config.write(open('new2.ini', "w"))
logging模塊
函數式簡單配置
import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warning('warning message') logging.error('error message') logging.critical('critical message')
默認情況下Python的logging模塊將日志打印到了標准輸出中，且只顯示了大於等於WARNING級別的日志，這說明默認的日志級別設置為WARNING（日志級別等級CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG），默認的日志格式為日志級別：Logger名稱：用戶輸出消息。
靈活配置日志級別，日志格式，輸出位置:
import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S', filename='/tmp/test.log', filemode='w') logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warning('warning message') logging.error('error message') logging.critical('critical message')
配置參數：
logging.basicConfig()函數中可通過具體參數來更改logging模塊默認行為，可用參數有： filename：用指定的文件名創建FiledHandler，這樣日志會被存儲在指定的文件中。 filemode：文件打開方式，在指定了filename時使用這個參數，默認值為“a”還可指定為“w”。 format：指定handler使用的日志顯示格式。 datefmt：指定日期時間格式。 level：設置rootlogger（后邊會講解具體概念）的日志級別 stream：用指定的stream創建StreamHandler。可以指定輸出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’))，默認為sys.stderr。若同時列出了filename和stream兩個參數，則stream參數會被忽略。 format參數中可能用到的格式化串： %(name)s Logger的名字 %(levelno)s 數字形式的日志級別 %(levelname)s 文本形式的日志級別 %(pathname)s 調用日志輸出函數的模塊的完整路徑名，可能沒有 %(filename)s 調用日志輸出函數的模塊的文件名 %(module)s 調用日志輸出函數的模塊名 %(funcName)s 調用日志輸出函數的函數名 %(lineno)d 調用日志輸出函數的語句所在的代碼行 %(created)f 當前時間，用UNIX標准的表示時間的浮 點數表示 %(relativeCreated)d 輸出日志信息時的，自Logger創建以 來的毫秒數 %(asctime)s 字符串形式的當前時間。默認格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗號后面的是毫秒 %(thread)d 線程ID。可能沒有 %(threadName)s 線程名。可能沒有 %(process)d 進程ID。可能沒有 %(message)s用戶輸出的消息
logger對象配置
import logging logger = logging.getLogger() # 創建一個handler，用於寫入日志文件 fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8')
# 再創建一個handler，用於輸出到控制台
ch = logging.StreamHandler()
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setLevel(logging.DEBUG)
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(fh) #logger對象可以添加多個fh和ch對象
logger.addHandler(ch)
logger.debug('logger debug message')
logger.info('logger info message')
logger.warning('logger warning message')
logger.error('logger error message')
logger.critical('logger critical message')
logging庫提供了多個組件：Logger、Handler、Filter、Formatter。
Logger對象提供應用程序可直接使用的接口，Handler發送日志到適當的目的地，Filter提供了過濾日志信息的方法，Formatter指定日志顯示格式。
另外，可以通過：logger.setLevel(logging.Debug)設置級別，當然也可以通過fh.setLevel(logging.Debug)單獨對某個日志handler設置級別。