Python 全栈开发：python常用模块
一、os模块
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"\t\n",Linux下为"\n" 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返斜杠。 >>> os.path.normcase('c:/windows\\system32\\') 'c:\\windows\\system32\\' 规范化路径，如..和/ >>> os.path.normpath('c://windows\\System32\\../Temp/') 'c:\\windows\\Temp' >>> a='/Users/jieli/test1/\\\a1/\\\\aa.py/../..' >>> print(os.path.normpath(a)) /Users/jieli/test1
os路径处理 #方式一：推荐使用 import os #具体应用 import os,sys possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join( os.path.abspath(__file__), os.pardir, #上一级 os.pardir, os.pardir )) sys.path.insert(0,possible_topdir) #方式二：不推荐使用 os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
二、logging模块（重点知识）
一、日志级别
# logging 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warning，默认打印到终端
import logging logging.debug('调试debug') logging.info('消息info') logging.warning('警告warn') logging.error('错误error') logging.critical('严重critical') ''' WARNING:root:警告warn ERROR:root:错误error CRITICAL:root:严重critical '''
三、为longging模块指定全局配置，针对所有logger有效，控制打印到文件中
#======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Logger，Formatter，Handler，Filter对象
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：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，控制打印日志的格式
''' 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
六、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() logging配置文件
""" 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() 使用
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！！！
三、json&pickle模块
json的使用
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)
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))
注意点：
1.json 不认识单引号，使用json格式化后的字符串只有双引号
2.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的使用
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。
四、time与date模块
在python常用的几种方式
１、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。
２、格式化的时间字符串(Format String)
３、结构化的时间(struct_time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素:
(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)
import time #--------------------------我们先以当前时间为准,让大家快速认识三种形式的时间 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
%a Locale’s abbreviated weekday name. %A Locale’s full weekday name. %b Locale’s abbreviated month name. %B Locale’s full month name. %c Locale’s appropriate date and time representation. %d Day of the month as a decimal number [01,31]. %H Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23]. %I Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12]. %j Day of the year as a decimal number [001,366]. %m Month as a decimal number [01,12]. %M Minute as a decimal number [00,59]. %p Locale’s equivalent of either AM or PM. (1) %S Second as a decimal number [00,61]. (2) %U Week number of the year (Sunday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Sunday are considered to be in week 0. (3) %w Weekday as a decimal number [0(Sunday),6]. %W Week number of the year (Monday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Monday are considered to be in week 0. (3) %x Locale’s appropriate date representation. %X Locale’s appropriate time representation. %y Year without century as a decimal number [00,99]. %Y Year with century as a decimal number. %z Time zone offset indicating a positive or negative time difference from UTC/GMT of the form +HHMM or -HHMM, where H represents decimal hour digits and M represents decimal minute digits [-23:59, +23:59]. %Z Time zone name (no characters if no time zone exists). %% A literal '%' character. 格式化字符串的时间格式
计算机只能认识‘时间戳’格式的时间，我们需要把时间处理成人能看懂的格式【格式化字符串】,【结构化的时间】
转换关系图：
#--------------------------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
#时间加减 import datetime # print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925 #print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) ) # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19 # print(datetime.datetime.now() ) # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分 # # c_time = datetime.datetime.now() # print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换 datetime模块
五、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)
#!/usr/bin/env python3 # encoding: utf-8 # by fixdq import random # 生成随机验证码（大小写字母，数字） def make_code(n): code = '' for i in range(n): s1 = str(random.randint(0, 9)) s2 = chr(random.randint(65, 90)) s3 = chr(random.randint(97, 122)) s4 = random.choice([s2, s3]) code += random.choice([s1, s4]) return code
六、sys模块
1 sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径 2 sys.exit(n) 退出程序，正常退出时exit(0) 3 sys.version 获取Python解释程序的版本信息 4 sys.maxint 最大的Int值 5 sys.path 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值 6 sys.platform 返回操作系统平台名称
#=========知识储备========== #进度条的效果 [# ] [## ] [### ] [#### ] #指定宽度 print('[%-15s]' %'#') print('[%-15s]' %'##') print('[%-15s]' %'###') print('[%-15s]' %'####') #打印% print('%s%%' %(100)) #第二个%号代表取消第一个%的特殊意义 #可传参来控制宽度 print('[%%-%ds]' %50) #[%-50s] print(('[%%-%ds]' %50) %'#') print(('[%%-%ds]' %50) %'##') print(('[%%-%ds]' %50) %'###') #=========实现打印进度条函数========== import sys import time def progress(percent,width=50): if percent >= 1: percent=1 show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(width*percent)*'#') print('\r%s %d%%' %(show_str,int(100*percent)),file=sys.stdout,flush=True,end='') #=========应用========== data_size=1025 recv_size=0 while recv_size < data_size: time.sleep(0.1) #模拟数据的传输延迟 recv_size+=1024 #每次收1024 percent=recv_size/data_size #接收的比例 progress(percent,width=70) #进度条的宽度70 打印进度条
七、shutil模块
高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块
shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length])
将文件内容拷贝到另一个文件中
1 import shutil 2 3 shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))
shutil.copyfile(src, dst)
拷贝文件
1 shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log') #目标文件无需存在
shutil.copymode(src, dst)
仅拷贝权限。内容、组、用户均不变
1 shutil.copymode('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在
shutil.copystat(src, dst)
仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags
1 shutil.copystat('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在
shutil.copy(src, dst)
拷贝文件和权限
1 import shutil 2 3 shutil.copy('f1.log', 'f2.log')
shutil.copy2(src, dst)
拷贝文件和状态信息
1 import shutil 2 3 shutil.copy2('f1.log', 'f2.log')
shutil.ignore_patterns(*patterns)
shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)
递归的去拷贝文件夹
1 import shutil 2 3 shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*')) #目标目录不能存在，注意对folder2目录父级目录要有可写权限，ignore的意思是排除
shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])
递归的去删除文件
1 import shutil 2 3 shutil.rmtree('folder1')
shutil.move(src, dst)
递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。
1 import shutil 2 3 shutil.move('folder1', 'folder3')
shutil.make_archive(base_name, format,...)
创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar
创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar
- base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，
如 data_bak =>保存至当前路径
如：/tmp/data_bak =>保存至/tmp/ - format： 压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
- root_dir： 要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
- owner： 用户，默认当前用户
- group： 组，默认当前组
- logger： 用于记录日志，通常是logging.Logger对象
#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')
import zipfile # 压缩 z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'w') z.write('a.log') z.write('data.data') z.close() # 解压 z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r') z.extractall(path='.') z.close() zipfile压缩解压缩
import tarfile # 压缩 >>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','w') >>> t.add('/test1/a.py',arcname='a.bak') >>> t.add('/test1/b.py',arcname='b.bak') >>> t.close() # 解压 >>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','r') >>> t.extractall('/egon') >>> t.close() tarfile压缩解压缩
八、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()
九、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数据
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')
十、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'))
十一、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：
1.内容相同则hash运算结果相同，内容稍微改变则hash值则变
2.不可逆推
3.相同算法：无论校验多长的数据，得到的哈希值长度固定。
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
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)) 模拟撞库破解密码
python 还有一个 hmac 模块，它内部对我们创建 key 和 内容 进行进一步的处理然后再加密:
1 import hmac 2 h = hmac.new('alvin'.encode('utf8')) 3 h.update('hello'.encode('utf8')) 4 print (h.hexdigest())#320df9832eab4c038b6c1d7ed73a5940
#要想保证hmac最终结果一致，必须保证： #1:hmac.new括号内指定的初始key一样 #2:无论update多少次，校验的内容累加到一起是一样的内容 import hmac h1=hmac.new(b'egon') h1.update(b'hello') h1.update(b'world') print(h1.hexdigest()) h2=hmac.new(b'egon') h2.update(b'helloworld') print(h2.hexdigest()) h3=hmac.new(b'egonhelloworld') print(h3.hexdigest()) ''' f1bf38d054691688f89dcd34ac3c27f2 f1bf38d054691688f89dcd34ac3c27f2 bcca84edd9eeb86f30539922b28f3981 ''' 注意！注意！注意
十二、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:\Users\Administrator\PycharmProjects\test\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
