configparser、subprocess模块

configparser模块

该模块适用于配置文件的格式与windows ini文件类似，可以包含一个或多个节（section），每个节可以有多个参数（键=值）。

1、创建文件

一般软件的常见文档格式如下：

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

使用Python来生成这样的文件

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)

2、查找文件

import configparser
config = configparser.ConfigParser()
#---------------------------查找文件内容,基于字典的形式
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会默认default的键
    print(key)

print(config.options('bitbucket.org'))  # 同for循环,找到'bitbucket.org'下所有键
print(config.items('bitbucket.org'))    #找到'bitbucket.org'下所有键值对
print(config.get('bitbucket.org','compression')) # yes       get方法取深层嵌套的值

3、增删改操作

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"))

subprocess模块

当我们需要调用系统的命令的时候，最先考虑的os模块。用os.system()和os.popen()来进行操作。但是这两个命令过于简单，不能完成一些复杂的操作，如给运行的命令提供输入或者读取命令的输出，判断该命令的运行状态，管理多个命令的并行等等。这时subprocess中的Popen命令就能有效的完成我们需要的操作。

      subprocess模块允许一个进程创建一个新的子进程，通过管道连接到子进程的stdin/stdout/stderr，获取子进程的返回值等操作。 

The subprocess module allows you to spawn new processes, connect to their input/output/error pipes, and obtain their return codes.

This module intends to replace several other, older modules and functions, such as: os.system、os.spawn*、os.popen*、popen2.*、commands.*

这个模块只一个类：Popen。

1、简单命令

import subprocess

#  创建一个新的进程,与主进程不同步  if in win: s=subprocess.Popen('dir',shell=True)
s=subprocess.Popen('ls')
s.wait()                  # s是Popen的一个实例对象

print('ending...')

2、命令带参数

linux：

import subprocess

subprocess.Popen('ls -l',shell=True)

#subprocess.Popen(['ls','-l'])

3、控制子进程

当我们想要更个性化我们的需求的时候，就要转向Popen类，该类生成的对象用来代表子进程。刚才我们使用到了一个wait方法

此外，你还可以在父进程中对子进程进行其它操作：

s.poll() # 检查子进程状态
s.kill() # 终止子进程
s.send_signal() # 向子进程发送信号
s.terminate() # 终止子进程

s.pid:子进程号

4、子进程的文本流控制

可以在Popen()建立子进程的时候改变标准输入、标准输出和标准错误，并可以利用subprocess.PIPE将多个子进程的输入和输出连接在一起，构成管道(pipe)：

import subprocess

# s1 = subprocess.Popen(["ls","-l"], stdout=subprocess.PIPE)
# print(s1.stdout.read())

#s2.communicate()

s1 = subprocess.Popen(["cat","/etc/passwd"], stdout=subprocess.PIPE)
s2 = subprocess.Popen(["grep","0:0"],stdin=s1.stdout, stdout=subprocess.PIPE)
out = s2.communicate()

print(out)

ubprocess.PIPE实际上为文本流提供一个缓存区。s1的stdout将文本输出到缓存区，随后s2的stdin从该PIPE中将文本读取走。s2的输出文本也被存放在PIPE中，直到communicate()方法从PIPE中读取出PIPE中的文本。
注意：communicate()是Popen对象的一个方法，该方法会阻塞父进程，直到子进程完成

5、快捷API

'''
subprocess.call()

父进程等待子进程完成
返回退出信息(returncode，相当于Linux exit code)


subprocess.check_call()
父进程等待子进程完成
返回0,检查退出信息，如果returncode不为0，则举出错误subprocess.CalledProcessError，该对象包含
有returncode属性，可用try…except…来检查


subprocess.check_output()
父进程等待子进程完成
返回子进程向标准输出的输出结果
检查退出信息，如果returncode不为0，则举出错误subprocess.CalledProcessError，该对象包含
有returncode属性和output属性，output属性为标准输出的输出结果，可用try…except…来检查。


'''

正则表达式（re模块）

就其本质而言，正则表达式（或 RE）是一种小型的、高度专业化的编程语言，（在Python中）它内嵌在Python中，并通过 re 模块实现。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。

字符匹配（普通字符，元字符）：

1 普通字符：大多数字符和字母都会和自身匹配

>>>> re.findall('alvin', 'yuanaleSxalexwupeiqialvin')
>>>> ['alvin']

2 元字符：. ^ $ * + ? { } [ ] | ( ) \

3常用方式

re.findall　　返回所有的匹配项

re.search　　只匹配一项符合规则的元素，返回对象，.group查看

re.match　　只匹配字符串开始的位置，返回对象，.group查看

1、元字符

. ^ $

　　.匹配除了换行符（\n）外的任意字符

　　^匹配字符串开头

　　$匹配字符串结尾

import re
print(re.findall('李.','李爽\nalex\n李四\negon\nalvin\n李二'))
#运行结果
['李爽', '李四', '李二']

ret=re.search('李.','李爽\nalex\n李四\negon\nalvin\n李二')
print(ret,ret.group(),ret.span())
#运行结果
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='李爽'> 李爽 (0, 2)

ret=re.match('李.','李爽\nalex\n李四\negon\nalvin\n李二')
print(ret,ret.group(),ret.span())
#运行结果
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='李爽'> 李爽 (0, 2)

print(re.findall('^李.','李爽\nalex\n李四\negon\nalvin\n李二'))
#运行结果
['李爽']

print(re.findall('李.$','李爽\nalex\n李四\negon\nalvin\n李二'))
#运行结果
['李二']

* + ? { }

　　*匹配前一个字符0个或任意多个

　　+匹配前一个字符1个或任意多个

　　？匹配前一个字符0个或任意1个

　　{}匹配前一个字符定义个数个

import re
print(re.findall('李.*','李杰\nalex\n李莲英\negon\nalvin\n李二棍子'))
#运行结果
['李杰', '李莲英', '李二棍子']

print(re.findall('李.+','李杰\nalex\n李莲英\negon\nalvin\n李二棍子'))
#运行结果
['李杰', '李莲英', '李二棍子']

print(re.findall('李.{1,2}\n','李杰\nalex\n李莲英\negon\nalvin\n李二棍子'))
#运行结果
['李杰\n', '李莲英\n']

print(re.findall('\d+\.?\d*','12.45,34,0.05,109'))  # 匹配一个数字包括整型和浮点型
#运行结果
['12.45', '34', '0.05', '109']

注意：前面的*,+,?等都是贪婪匹配，也就是尽可能匹配，后面加?号使其变成惰性匹配

print(re.findall('131\d+?','1312312312'))
#运行结果
['1312']

转义符\

1、反斜杠后边跟元字符去除特殊功能,比如\.

2、反斜杠后边跟普通字符实现特殊功能,比如\d

\d      匹配任何十进制数；          它相当于类 [0-9]。
\D      匹配任何非数字字符；        它相当于类 [^0-9]。
\s      匹配任何空白字符；          它相当于类 [ \t\n\r\f\v]。
\S      匹配任何非空白字符；        它相当于类 [^ \t\n\r\f\v]。
\w      匹配任何字母数字字符；  　　 它相当于类 [a-zA-Z0-9_]。
\W      匹配任何非字母数字字符； 　　它相当于类 [^a-zA-Z0-9_]
\b      匹配一个特殊字符边界，比如空格 ，&，＃等 
print(re.findall(r'I\b','I am LIST'))
#运行结果
['I']
#匹配abc\le”中的‘c\l’:
print(re.findall('c\\\l','abc\le'))
print(re.findall('c\\\\l','abc\le'))
print(re.findall(r'c\\l','abc\le'))
#运行结果
['c\\l']

print(re.findall(r'c\\b',r'abc\be'))
#运行结果
['c\\b'] 

分组（）

print(re.findall(r'(ad)+', 'add,adddd'))  #只返回元组的内容
#运行结果
['ad', 'ad']

ret=re.search('(?P<id>\d{2})/(?P<name>\w{3})','23/com')  #?P<'变量名'>进行命名
print(ret.group(),ret.group(1),ret.group(2))
print(ret.group('id'))
#运行结果
23/com    23    com
23

或|

print(re.findall('ab|\d','rabhdg8sd'))
#运行结果
['ab', '8']

字符集[]

　　[ab]匹配字符集中的一个字符

　　-  \  ^ 在[]中有特殊意义

print(re.findall('a[bc]d','abd'))
print(re.findall('[abc]','abc'))
print(re.findall('[.*+]','a.bc+'))
#运行结果
['abd']
['a', 'b', 'c']
['.', '+']

#在字符集里有功能的符号: - ^ \
print(re.findall('[1-9]','45dha3'))
print(re.findall('[^ab]','45bdha3'))
print(re.findall('[\d]','45bdha3'))
#运行结果
['4', '5', '3']
['4', '5', 'd', 'h', '3']
['4', '5', '3']

2、贪婪匹配

贪婪匹配：在满足匹配时，匹配尽可能长的字符串，默认情况下，采用贪婪匹配

string pattern1 = @"a.*c";   // greedy match 
Regex regex = new Regex(pattern1);
regex.Match("abcabc"); // return "abcabc"
非贪婪匹配：在满足匹配时，匹配尽可能短的字符串，使用?来表示非贪婪匹配

string pattern1 = @"a.*?c";   // non-greedy match 
Regex regex = new Regex(pattern1);
regex.Match("abcabc"); // return "abc"

几个常用的非贪婪匹配Pattern

*? 重复任意次，但尽可能少重复
+? 重复1次或更多次，但尽可能少重复
?? 重复0次或1次，但尽可能少重复
{n,m}? 重复n到m次，但尽可能少重复
{n,}? 重复n次以上，但尽可能少重复

.*?的用法：

--------------------------------

. 是任意字符
* 是取 0 至 无限长度
? 是非贪婪模式。
和在一起就是 取尽量少的任意字符，一般不会这么单独写，他大多用在：
.*?a

就是取前面任意长度的字符，到第一个 a 出现

3、re模块下的常用方法

import re

re.findall('a','alvin yuan')    #返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里

re.search('a','alvin yuan').group()  

      #函数会在字符串内查找模式匹配,只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以
      # 通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。
 
re.match('a','abc').group()     #同search,不过尽在字符串开始处进行匹配
 

ret=re.split('[ab]','abcd')     #先按'a'分割得到''和'bcd',在对''和'bcd'分别按'b'分割

print(ret)#['', '', 'cd']
 

ret=re.sub('\d','abc','alvin5yuan6',1)

ret=re.subn('\d','abc','alvin5yuan6')



obj=re.compile('\d{3}')
ret=obj.search('abc123eeee')
print(ret.group())#123


import re
ret=re.finditer('\d','ds3sy4784a')
print(ret)        #<callable_iterator object at 0x10195f940>
 
print(next(ret).group())
print(next(ret).group())

注意：

findall的优先级查询：取消优先级（?:）

import re
 
ret=re.findall('www.(baidu|oldboy).com','www.oldboy.com')
print(ret)#['oldboy']     这是因为findall会优先把匹配结果组里内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可
 
ret=re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com','www.oldboy.com')
print(ret)#['www.oldboy.com']

二、练习

1、 匹配一段文本中的每行的邮箱

print(re.match('^[a-zA-Z]((\w*\.[a-zA-Z0-9]*)|[a-zA-Z0-9]*)[a-zA-Z]@([a-z0-9A-Z]+\.){1,2}[a-zA-Z]{2,}$','aksjdhqo@123.123.cn').group()) 

2、 匹配一段文本中的每行的时间字符串，比如：‘1990-07-12’；

print(re.search('([12]\d{3})-((0?[1-9])|(1[0-2]))-(30|31|([12][0-9])|(0?[1-9]))','1990-12-12').group())

分别取出1年的12个月（^(0?[1-9]|1[0-2])$）

print(re.search('-((0?[1-9])|(1[0-2]))-','1990-12-31').group(1))

一个月的31天：^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$

print(re.search('-(30|31|([12][0-9])|(0?[1-9]))$','1990-12-31').group(1))

3、 匹配一段文本中所有的身份证数字。

print(re.search('\d{6}(([12]\d{3})((0[1-9])|(1[0-2]))(30|31|([12][0-9])|(0[1-9])))\d{3}[\dXx]','qweqw320825195902174316').group())

4、 匹配qq号。(腾讯QQ号从10000开始) ［1,9］[0,9]{4,}

print(re.search('[1-9][0-9]{4,}','27440278').group())

5、 匹配一个浮点数。 ^(-?\d+)(\.\d+)?$ 或者 -?\d+\.?\d*

print(re.search(r"-?\d+\.\d*","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))").group())

6、 匹配汉字。 ^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$

print(re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+','你好老男孩'))

7、 匹配出所有整数

ret=re.findall(r"-?\d+\.\d*|(-?\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")
ret.remove("")
print(ret)

8、计算器

count.py
精简版
最终版

 9、爬虫练习（豆瓣电影250）

参考答案
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posted @ 2020-01-18 03:42  silencio。  阅读(178)  评论(0)  编辑  收藏  举报