常用模块

一.时间模块优先掌握的操作


一:time
import time

时间分为三种格式:
1、时间戳:从1970年到现在经过的秒数
作用:用于时间间隔的计算

print(time.time())

2、按照某种格式显示的时间:2020-03-30 11:11:11
作用:用于展示时间

print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %p'))
print(time.strftime('%Y-%m-%d %X'))

3、结构化的时间
作用:用于单独获取时间的某一部分

res=time.localtime()
print(res)
print(res.tm_year)
print(res.tm_yday)

二:datetime
1 import datetime
2 
3 print(datetime.datetime.now())
4 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=-3))
5 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(weeks=1))

时间模块需要掌握的操作
 1 1、时间格式的转换
 2 struct_time->时间戳
 3 import time
 4 s_time=time.localtime()
 5 print(time.mktime(s_time))
 6 
 7 时间戳->struct_time
 8 tp_time=time.time()
 9 print(time.localtime(tp_time))
10 
11 补充:世界标准时间与本地时间
12 print(time.localtime())
13 print(time.gmtime()) # 世界标准时间,了解
14 print(time.localtime(333333333))
15 print(time.gmtime(333333333))
16 
17 
18 struct_time->格式化的字符串形式的时间
19 s_time=time.localtime()
20 print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',s_time))
21 
22 print(time.strptime('1988-03-03 11:11:11','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
23 
24 
25 !!!真正需要掌握的只有一条:format string<------>timestamp
26 '1988-03-03 11:11:11'+7
27 
28 format string--->struct_time--->timestamp
29 struct_time=time.strptime('1988-03-03 11:11:11','%Y-%m-%d %H:%M:%S')
30 timestamp=time.mktime(struct_time)+7*86400
31 print(timestamp)
32 
33 format string<---struct_time<---timestamp
34 res=time.strftime('%Y-%m-%d %X',time.localtime(timestamp))
35 print(res)
36 
37 time.sleep(3)
38 
39 了解知识
40 import time
41 print(time.asctime())
42 
43 
44 import datetime
45 print(datetime.datetime.now())
46 print(datetime.datetime.utcnow())
47 
48 print(datetime.date





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([111, 'aaa', [4, 5]]))  # 1或者23或者[4,5]

print(random.sample([111, 'aaa', 'ccc','ddd'],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)

应用:随机验证码

import random

res=''
for i in range(6):
    从26大写字母中随机取出一个=chr(random.randint(65,90))
    从10个数字中随机取出一个=str(random.randint(0,9))

    随机字符=random.choice([从26大写字母中随机取出一个,从10个数字中随机取出一个])
    res+=随机字符


import random

def make_code(size=4):
    res=''
    for i in range(size):
        s1=chr(random.randint(65,90))
        s2=str(random.randint(0,9))
        res+=random.choice([s1,s2])
    return res

print(make_code(6))
 

三 os模块


os模块是与操作系统交互的一个接口

 1 os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径
 2 os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd
 3 os.curdir  返回当前目录: ('.')
 4 os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名:('..')
 5 os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录
 6 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
 7 os.mkdir('dirname')    生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname
 8 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
 9 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
10 os.remove()  删除一个文件
11 os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录
12 os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息
13 os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符,win下为"\\",Linux下为"/"
14 os.linesep    输出当前平台使用的行终止符,win下为"\t\n",Linux下为"\n"
15 os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
16 os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
17 os.system("bash command")  运行shell命令,直接显示
18 os.environ  获取系统环境变量
19 os.path.abspath(path)  返回path规范化的绝对路径
20 os.path.split(path)  将path分割成目录和文件名二元组返回
21 os.path.dirname(path)  返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
22 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
23 os.path.exists(path)  如果path存在,返回True;如果path不存在,返回False
24 os.path.isabs(path)  如果path是绝对路径,返回True
25 os.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回False
26 os.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回False
27 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
28 os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
29 os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
30 os.path.getsize(path) 返回path的大小
 
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__))))
 
import os

获取某一个文件夹下所有的子文件以及子文件夹的名字
res=os.listdir('.')
print(res)


size=os.path.getsize(r'/Users/linhaifeng/PycharmProjects/s14/day22/01 时间模块.py')
print(size)



os.remove()  删除一个文件
os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录



应用程序----》"ls /"
os.system("ls /")

规定:key与value必须都为字符串

os.environ['aaaaaaaaaa']='111'
print(os.environ)


print(os.path.dirname(r'/a/b/c/d.txt'))
print(os.path.basename(r'/a/b/c/d.txt'))


print(os.path.isfile(r'笔记.txt'))
print(os.path.isfile(r'aaa'))
print(os.path.isdir(r'aaa'))

print(os.path.join('a','/','b','c','d'))




推荐用这种
BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))
print(BASE_DIR)


BASE_DIR=os.path.normpath(os.path.join(
    __file__,
    '..',
    '..'
))
print(BASE_DIR)

在python3.5之后,推出了一个新的模块pathlib
from pathlib import Path

res = Path(__file__).parent.parent
print(res)


res=Path('/a/b/c') / 'd/e.txt'
print(res)

print(res.resolve())

 


四 sys模块


1 sys.argv           命令行参数List,第一个元素是程序本身路径
2 sys.exit(n)        退出程序,正常退出时exit(0)
3 sys.version        获取Python解释程序的版本信息
4 sys.maxint         最大的Int值
5 sys.path           返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
6 sys.platform       返回操作系统平台名称
 
import sys

python3.8 run.py 1 2 3
sys.argv获取的是解释器后参数值
print(sys.argv)

src_file=input('源文件路径: ').strip()
dst_file=input('目标文件路径: ').strip()

src_file=sys.argv[1]
dst_file=sys.argv[2]
# 判断

with open(r'%s' %src_file,mode='rb') as read_f,\
    open(r'%s' %dst_file,mode='wb') as write_f:
    for line in read_f:
        write_f.write(line)

python3.8 run.py src_file dst_file


print('[%-50s]' %'#')
print('[%-50s]' %'##')
print('[%-50s]' %'###')



import time

res=''
for i in range(50):
    res+='#'
    time.sleep(0.5)
    print('\r[%-50s]' % res,end='')


import time


def progress(percent):
    if percent > 1:
        percent = 1
    res = int(50 * percent) * '#'
    print('\r[%-50s] %d%%' % (res, int(100 * percent)), end='')

recv_size=0
total_size=1025011

while recv_size < total_size:
    time.sleep(0.01) # 下载了1024个字节的数据

    recv_size+=1024 # recv_size=2048

    打印进度条
    print(recv_size)
    percent = recv_size / total_size  # 1024 / 333333
    progress(percent)

 




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
hutil.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*')) 
#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

 

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


创建压缩包并返回文件路径,例如:zip、tar


  • base_name: 压缩包的文件名,也可以是压缩包的路径。只是文件名时,则保存至当前目录,否则保存至指定路径,
    如 data_bak                       =>保存至当前路径
    如:/tmp/data_bak =>保存至/tmp/
  • format: 压缩包种类,“zip”, “tar”, “bztar”,“gztar”
  • root_dir: 要压缩的文件夹路径(默认当前目录)
  • owner: 用户,默认当前用户
  • group: 组,默认当前组
  • logger: 用于记录日志,通常是logging.Logger对象
#将 /data 下的文件打包放置当前程序目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data')
 
#将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", 'gztar', root_dir='/data') 

 

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

 1 import zipfile
 2 
 3 # 压缩
 4 z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'w')
 5 z.write('a.log')
 6 z.write('data.data')
 7 z.close()
 8 
 9 # 解压
10 z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r')
11 z.extractall(path='.')
12 z.close()
 1 import tarfile
 2 
 3 # 压缩
 4 >>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','w')
 5 >>> t.add('/test1/a.py',arcname='a.bak')
 6 >>> t.add('/test1/b.py',arcname='b.bak')
 7 >>> t.close()
 8 
 9 
10 # 解压
11 >>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','r')
12 >>> t.extractall('/egon')
13 >>> t.close()
14 
15 tarfile压缩解压缩

 

 

六 json&pickle模块


一:什么是序列化 & 反序列化


序列化 指的是 把内存的数据类型 转换成一个 特定的格式的内容


改格式的内容 可用于 存储或者传输给其他平台使用


序列化:内存中的数据类型 ==> 序列化 ==> 特定的格式(json格式 或 pickle格式)


反序列化:特定的格式(json格式 或 pickle格式) ==> 序列化 ==> 内存中的数据类型


土办法:

# {'aaa':111} ==> 序列化 str({'aaa':111}) ==> "{'aaa':111}"
# "{'aaa':111}" ==> 反序列化 eval({'aaa':111}) ==> {'aaa':111}

 

二:为什么要有序列化


序列化得到的结果 ==> 特定的格式的内容有2种用途

      1.可用于存储 ==> 用于存档
      2.传输给其他平台使用 ==> 跨平台数据交互
      Python                      Java
      列表       特定的格式        数组

强调:


针对用途1的特定——格式:这是一种专用的格式==>pickle只有Python可以识别


针对用途2的特定——格式:应该是一种通用,能够被所有语言识别的格式==>json

      只是自己存档自己用:用pickle
      存档==>自己用

三:如何序列化与反序列化

import json

json_res = json.dumps(True)
print(json_res,type(json_res))    # 序列化 输出:true <class 'str'>
import json

json_res = json.dumps([1, 'aaa', True, False])
print(json_res, type(json_res))    # 序列化 输出:[1, "aaa", true, false] <class 'str'>
import json

l = json.loads(json_res)
print(l, type(l))           # 反序列化 输出:[1, 'aaa', True, False] <class 'list'>

 

序列化的结果写入文件的复杂方法

import json

json_res = json.dumps([1, 'aaa', True, False])
with open('test.json', mode='wt', encoding='UTF-8') as f1:
    f1.write(json_res)

 

将序列化的结果写入文件的简单方法

import json

with open('test.json', mode='wt', encoding='UTF-8') as f1:
    json.dump([1, 'aaa', True, False], f1)
 

从文件读取json格式的字符串进行反序列化操作的复杂方法

# 反序列化
import json

with open('test.json', mode='rt', encoding='UTF-8') as f:
    json_res = f.read()
    l = json.loads(json_res)
    print(l, type(l))
 

从文件读取json格式的字符串进行反序列化操作的简单方法

# 反序列化的简单方法
import json

with open('test.json', mode='rt', encoding='UTF-8') as f:
    l = json.loads(f)
    print(l, type(l))
 

json补充:


json验证:json格式兼容的是所有语言通用的数据类型,不能兼容某一语言特有的格式

import json

json.dumps({1, 2, 3, 4, 5})     # TypeError: Object of type set is not JSON serializable类型为set的对象不是JSON可序列化的

json强调:json格式没有单引号,只有双引号

import json

l = json.loads('[1, "aaa", true, false]')
print(l)    # 输出:[1, 'aaa', True, False]

 

json了解:Python3.6之后:json自动encode和decode了

import json

with open('test.json',mode='rb') as f:
    l=json.load(f)
    print(l)    # [1, 'aaa', True, False]

l1 = json.loads(b'[1, "aaa", true, false]')
print(l1, type(l1))    # 输出:[1, 'aaa', True, False]

res = json.dumps({'哈哈':'ahha'})
print(res, type(res))

l1 = json.loads('{"\u54c8\u54c8": "ahha"}')
l2 = json.loads(b'{"\u54c8\u54c8": "ahha"}')
print(l1)
print(l2)
 

猴子布丁

import json
import ujson

def monkey_patch_json():
    json.__name__ = 'ujson'
    json.dumps = ujson.dumps
    json.loads = ujson.loads

monkey_patch_json()     # 在入口处执行
# json.dumps = 其他的更好的dumps功能
# json.loads = 其他的更好的loads功能

json.dumps()
json.loads()

四:pickle模块

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'])
import pickle

with open('a.pkl',mode='wb') as f:
    # 一:在python3中执行的序列化操作如何兼容python2
    # python2不支持protocol>2,默认python3中protocol=4
    # 所以在python3中dump操作应该指定protocol=2
    pickle.dump('你好啊',f,protocol=2)

with open('a.pkl', mode='rb') as f:
    # 二:python2中反序列化才能正常使用
    res=pickle.load(f)
    print(res)

 

 


七 configparser模块

import configparser

config = configparser.ConfigParser()
config.read('test.ini')
import configparser

config = configparser.ConfigParser()
config.read('test.ini')

# 1.获取sections
print(config.sections())    # ['section1', 'section2']

# 2.获取某一sections下的所有的option
print(config.options('section1'))   # ['k1', 'k2', 'user', 'age', 'is_admin', 'salary']

# 3.获取items
print(config.items('section1'))     # [('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('user', 'egon'), ('age', '18'), ('is_admin', 'true'), ('salary', '31')]

# 4.获取某个section单独的元素值
res = config.get('section1', 'user')
print(res, type(res))   # egon <class 'str'>

res1 = config.getint('section1', 'age')
print(res1, type(res1)) # 18 <class 'int'>

res2 = config.getboolean('section1', 'is_admin')
print(res2, type(res2)) # True <class 'bool'>

res3 = config.getfloat('section1', 'salary')
print(res3, type(res3)) # 31.0 <class 'float'>

 





八 hashlib模块

一:什么是哈希hash

hash一类算法:该算法接收传入的内容,经过运算得到一串hash值

hash值的特点:

1.只要传入的内容一样,得到的hash值必然一样=====>要用明文传输密码文件完整性校验

2.不能由hash值返解成内容=======》把密码做成hash值,不应该在网络传输明文密码

3.只要使用的hash算法不变,无论校验的内容有多大,得到的hash值长度是固定的

二:hash的用途

用途1:特点2:用于密码密文传输与验证

用途2:特点1、3:用于文件完整性校验

123456asd ==> hash字符串
123456asd ==> md5 ==> hash字符串

客户端 ====> hash字符串 ====> 服务端
                           hash字符串

 

三:如何用hash

传的内容相同,hash值相同

import hashlib

m = hashlib.md5()
m.update('hello'.encode('UTF-8'))
m.update('world'.encode('UTF-8'))
res = m.hexdigest() # helloworld
print(res)

# fc5e038d38a57032085441e7fe7010b0

m1 = hashlib.md5()
m1.update('he'.encode('UTF-8'))
m1.update('llo'.encode('UTF-8'))
m1.update('wor'.encode('UTF-8'))
m1.update('ld'.encode('UTF-8'))
res = m1.hexdigest() # helloworld
print(res)

# fc5e038d38a57032085441e7fe7010b0

 

加文件内容的方式

m = hashlib.md5()

# 加内容方式1
m.update('文件所有的内容')
m.hexdigest()

# 加内容方式2(推荐)
m.update('hello'.encode('UTF-8'))
m.update('world'.encode('UTF-8'))
res = m.hexdigest() # helloworld

print(res)
m.update('文件所有的内容')
m.hexdigest()

f = open('a.txt', mode='rb')
f.seek()
f.read(2000)

 

模拟撞库:

import hashlib
cryptograph='aee949757a2e698417463d47acac93df'
passwds=[
    'alex3714',
    'alex1313',
    'alex94139413',
    'alex123456',
    '123456alex',
    'a123lex',
    ]
# 制作密码字典
dic = {}
for p in passwds:
    res = hashlib.md5(p.encode('UTF-8'))
    dic[p] = res.hexdigest()


# 模拟撞库得到密码
for k,v in dic.items():
    if v == cryptograph:
        print('撞库成功!明文密码是:%s' %k)
        break

 

老师的撞库:

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===>\033[46m%s\033[0m' %k)

cryptograph='aee949757a2e698417463d47acac93df'
break_code(cryptograph,make_passwd_dic(passwds))

 

 



九 subprocess模块

在Windows平台和Linux平台不同

Windows平台

import subprocess

obj = subprocess.Popen(r'E:\Python学习相关\我的博客文件\Python正课内容',
                       shell=True,
                       stdout=subprocess.PIPE,
                       stderr=subprocess.PIPE,
                       )
print(obj)  # <subprocess.Popen object at 0x02FB2FE8>
res = obj.stdout.read()
print(res)  # b''

err_res = obj.stderr.read() 
print(err_res.decode('gbk'))  

 

Linux平台

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'))

 

 

 

十 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()

 

 

 

十一 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

 

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')
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

 

 

 

 

十二 configparser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)

 

 

 

十三 logging模块

一 日志级别

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

 

二 默认级别为warning,默认打印到终端

复制代码
import logging

logging.debug('调试debug')
logging.info('消息info')
logging.warning('警告warn')
logging.error('错误error')
logging.critical('严重critical')

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

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

可在logging.basicConfig()函数中通过具体参数来更改logging模块默认行为,可用参数有
filename:用指定的文件名创建FiledHandler(后边会具体讲解handler的概念),这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode:文件打开方式,在指定了filename时使用这个参数,默认值为“a”还可指定为“w”。
format:指定handler使用的日志显示格式。 
datefmt:指定日期时间格式。 
level:设置rootlogger(后边会讲解具体概念)的日志级别 
stream:用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数,则stream参数会被忽略。



#格式
%(name)s:Logger的名字,并非用户名,详细查看

%(levelno)s:数字形式的日志级别

%(levelname)s:文本形式的日志级别

%(pathname)s:调用日志输出函数的模块的完整路径名,可能没有

%(filename)s:调用日志输出函数的模块的文件名

%(module)s:调用日志输出函数的模块名

%(funcName)s:调用日志输出函数的函数名

%(lineno)d:调用日志输出函数的语句所在的代码行

%(created)f:当前时间,用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示

%(relativeCreated)d:输出日志信息时的,自Logger创建以 来的毫秒数

%(asctime)s:字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒

%(thread)d:线程ID。可能没有

%(threadName)s:线程名。可能没有

%(process)d:进程ID。可能没有

%(message)s:用户输出的消息

 

logging.basicConfig()

 

#======介绍
可在logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为,可用参数有
filename:用指定的文件名创建FiledHandler(后边会具体讲解handler的概念),这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode:文件打开方式,在指定了filename时使用这个参数,默认值为“a”还可指定为“w”。
format:指定handler使用的日志显示格式。
datefmt:指定日期时间格式。
level:设置rootlogger(后边会讲解具体概念)的日志级别
stream:用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数,则stream参数会被忽略。


format参数中可能用到的格式化串:
%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名,可能没有
%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s 调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f 当前时间,用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d 输出日志信息时的,自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d 线程ID。可能没有
%(threadName)s 线程名。可能没有
%(process)d 进程ID。可能没有
%(message)s用户输出的消息




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

logging.debug('调试debug')
logging.info('消息info')
logging.warning('警告warn')
logging.error('错误error')
logging.critical('严重critical')





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

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

 

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

原理图:https://pan.baidu.com/s/1skWyTT7

复制代码
#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')

五 Logger与Handler的级别

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

Logger is also the first to filter the message based on a level — if you set the logger to INFO, and all handlers to DEBUG, you still won't receive DEBUG messages on handlers — they'll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG, but all handlers to INFO, you won't receive any DEBUG messages either — because while the logger says "ok, process this", the handlers reject it (DEBUG < INFO).


重要!重要!重要!
#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')

六 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
'''

七 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()
"""
MyLogging Test
"""

import time
import logging
import my_logging  # 导入自定义的logging配置

logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成logger实例


def demo():
    logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))
    logger.info("中文测试开始。。。")
    for i in range(10):
        logger.debug("i:{}".format(i))
        time.sleep(0.2)
    else:
        logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))
    logger.info("中文测试结束。。。")

if __name__ == "__main__":
    my_logging.load_my_logging_cfg()  # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置
    demo()
注意注意注意:


#1、有了上述方式我们的好处是:所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了,更加清晰,方便管理


#2、我们需要解决的问题是:
    1、从字典加载配置:logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)

    2、拿到logger对象来产生日志
    logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的
    按照我们对logging模块的理解,要想获取某个东西都是通过名字,也就是key来获取的
    于是我们要获取不同的logger对象就是
    logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名')

    
    但问题是:如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置,那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key   
 'loggers': {    
        'l1': {
            'handlers': ['default', 'console'],  #
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上(更高level的logger)传递
        },
        'l2: {
            'handlers': ['default', 'console' ], 
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,  # 向上(更高level的logger)传递
        },
        'l3': {
            'handlers': ['default', 'console'],  #
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上(更高level的logger)传递
        },

}

    
#我们的解决方式是,定义一个空的key
    'loggers': {
        '': {
            'handlers': ['default', 'console'], 
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True, 
        },

}

这样我们再取logger对象时
logging.getLogger(__name__),不同的文件__name__不同,这保证了打印日志时标识信息不同,但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到,于是默认使用key=''的配置

!!!关于如何拿到logger对象的详细解释!!!
另外一个django的配置,瞄一眼就可以,跟上面的一样
#logging_config.py
LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'
                      '[%(levelname)s][%(message)s]'
        },
        'simple': {
            'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
        },
        'collect': {
            'format': '%(message)s'
        }
    },
    'filters': {
        'require_debug_true': {
            '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',
        },
    },
    'handlers': {
        #打印到终端的日志
        'console': {
            'level': 'DEBUG',
            'filters': ['require_debug_true'],
            'class': 'logging.StreamHandler',
            'formatter': 'simple'
        },
        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
        'default': {
            'level': 'INFO',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件,自动切
            'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"),  # 日志文件
            'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
            'backupCount': 3,
            'formatter': 'standard',
            'encoding': 'utf-8',
        },
        #打印到文件的日志:收集错误及以上的日志
        'error': {
            'level': 'ERROR',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件,自动切
            'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"),  # 日志文件
            'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
            'backupCount': 5,
            'formatter': 'standard',
            'encoding': 'utf-8',
        },
        #打印到文件的日志
        'collect': {
            'level': 'INFO',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件,自动切
            'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"),
            'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
            'backupCount': 5,
            'formatter': 'collect',
            'encoding': "utf-8"
        }
    },
    'loggers': {
        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
        '': {
            'handlers': ['default', 'console', 'error'],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,
        },
        #logging.getLogger('collect')拿到的logger配置
        'collect': {
            'handlers': ['console', 'collect'],
            'level': 'INFO',
        }
    },
}


# -----------
# 用法:拿到俩个logger

logger = logging.getLogger(__name__) #线上正常的日志
collect_logger = logging.getLogger("collect") #领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志

==========================直奔主题版============================

1、日志级别与配置
import logging

# 一:日志配置
logging.basicConfig(
    # 1、日志输出位置:1、终端 2、文件
    # filename='access.log', # 不指定,默认打印到终端

    # 2、日志格式
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',

    # 3、时间格式
    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',

    # 4、日志级别
    # critical => 50
    # error => 40
    # warning => 30
    # info => 20
    # debug => 10
    level=30,
)

# 二:输出日志
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')

'''
# 注意下面的root是默认的日志名字
WARNING:root:警告warn
ERROR:root:错误error
CRITICAL:root:严重critical
'''

2、日志配置字典

 

"""
logging配置
"""

import os

# 1、定义三种日志输出格式,日志中可能用到的格式化串如下
# %(name)s Logger的名字
# %(levelno)s 数字形式的日志级别
# %(levelname)s 文本形式的日志级别
# %(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名,可能没有
# %(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
# %(module)s 调用日志输出函数的模块名
# %(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
# %(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
# %(created)f 当前时间,用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
# %(relativeCreated)d 输出日志信息时的,自Logger创建以 来的毫秒数
# %(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
# %(thread)d 线程ID。可能没有
# %(threadName)s 线程名。可能没有
# %(process)d 进程ID。可能没有
# %(message)s用户输出的消息

# 2、强调:其中的%(name)s为getlogger时指定的名字
standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
                  '[%(levelname)s][%(message)s]'

simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'

test_format = '%(asctime)s] %(message)s'

# 3、日志配置字典
LOGGING_DIC = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
        'test': {
            'format': test_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,日志轮转
            'formatter': 'standard',
            # 可以定制日志文件路径
            # BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  # log文件的目录
            # LOG_PATH = os.path.join(BASE_DIR,'a1.log')
            'filename': 'a1.log',  # 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
        },
        'other': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.FileHandler',  # 保存到文件
            'formatter': 'test',
            'filename': 'a2.log',
            'encoding': 'utf-8',
        },
    },
    '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', # loggers(第一层日志级别关限制)--->handlers(第二层日志级别关卡限制)
            'propagate': False,  # 默认为True,向上(更高level的logger)传递,通常设置为False即可,否则会一份日志向上层层传递
        },
        '专门的采集': {
            'handlers': ['other',],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,
        },
    },
}

日志配置字典LOGGING_DIC

 

 

3、使用

 

import settings

# !!!强调!!!
# 1、logging是一个包,需要使用其下的config、getLogger,可以如下导入
# from logging import config
# from logging import getLogger

# 2、也可以使用如下导入
import logging.config # 这样连同logging.getLogger都一起导入了,然后使用前缀logging.config.

# 3、加载配置
logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)

# 4、输出日志
logger1=logging.getLogger('用户交易')
logger1.info('egon儿子alex转账3亿冥币')

# logger2=logging.getLogger('专门的采集') # 名字传入的必须是'专门的采集',与LOGGING_DIC中的配置唯一对应
# logger2.debug('专门采集的日志')

common.py

 

 

十四 re模块

一:什么是正则?

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

生活中处处都是正则:

    比如我们描述:4条腿

      你可能会想到的是四条腿的动物或者桌子,椅子等

    继续描述:4条腿,活的

          就只剩下四条腿的动物这一类了

二:常用匹配模式(元字符)

图表链接:

https://wenku.baidu.com/view/ee43aee2b94ae45c3b3567ec102de2bd9605deb0.html

 

 

# =================================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']

#\n \t都是空,都可以被\s匹配
print(re.findall('\s','hello \n egon \t 123')) #[' ', '\n', ' ', ' ', '\t', ' ']

#\n与\t
print(re.findall(r'\n','hello egon \n123')) #['\n']
print(re.findall(r'\t','hello egon\t123')) #['\n']

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

#^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\nb')) #[]
print(re.findall('a.b','a\nb',re.S)) #['a\nb']
print(re.findall('a.b','a\nb',re.DOTALL)) #['a\nb']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','a\c')) #对于正则来说a\\c确实可以匹配到a\c,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','a\c')) #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','a\c')) #同上面的意思一样,和上面的结果一样都是['a\\c']

#():分组
print(re.findall('ab+','ababab123')) #['ab', 'ab', 'ab']
print(re.findall('(ab)+123','ababab123')) #['ab'],匹配到末尾的ab123中的ab
print(re.findall('(?:ab)+123','ababab123')) #findall的结果不是匹配的全部内容,而是组内的内容,?:可以让结果为匹配的全部内容
print(re.findall('href="(.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">点击</a>'))#['http://www.baidu.com']
print(re.findall('href="(?:.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">点击</a>'))#['href="http://www.baidu.com"']

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

 


# ===========================re模块提供的方法介绍===========================
import re
#1
print(re.findall('e','alex make love') )   #['e', 'e', 'e'],返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里
#2
print(re.search('e','alex make love').group()) #e,只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配,则返回None。

#3
print(re.match('e','alex make love'))    #None,同search,不过在字符串开始处进行匹配,完全可以用search+^代替match

#4
print(re.split('[ab]','abcd'))     #['', '', 'cd'],先按'a'分割得到''和'bcd',再对''和'bcd'分别按'b'分割

#5
print('===>',re.sub('a','A','alex make love')) #===> Alex mAke love,不指定n,默认替换所有
print('===>',re.sub('a','A','alex make love',1)) #===> Alex make love
print('===>',re.sub('a','A','alex make love',2)) #===> Alex mAke love
print('===>',re.sub('^(\w+)(.*?\s)(\w+)(.*?\s)(\w+)(.*?)$',r'\5\2\3\4\1','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

#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']

#找到所有数字:
print(re.findall('\D?(\-?\d+\.?\d*)',"1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) # ['1','2','60','-40.35','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('Hello\s\d\d\d\s\d{3}\s\w{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('^Hello\s(\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('<a\shref=.*?<b\stitle="(.*?)".*?b>',content)
# print(res.group(1))


#re.findall:找到符合条件的所有结果
# res=re.findall('<a\shref=.*?<b\stitle="(.*?)".*?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'\1\4\3\2\5',content)
# content=re.sub('(\d+)(\s)(\d+)',r'\3\2\1',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()))

 

 
posted @ 2020-03-30 10:36  Only-W  阅读(150)  评论(0编辑  收藏  举报