Python自动化开发学习的第五周------模块介绍

模块介绍

模块，用一砣代码实现了某个功能的代码集合.

类似于函数式编程和面向过程编程，函数式编程则完成一个功能，其他代码用来调用即可，提供了代码的重用性和代码间的耦合。而对于一个复杂的功能来，可能需要多个函数才能完成（函数又可以在不同的.py文件中），n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块。

使用参考 http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4963027.html

1.time & datetime模块

时间模块

import time

print(time.altzone) #返回与utc时间的时间差,以秒计算
print(time.asctime()) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016"
print(time.localtime())  #返回本地时间 的struct time对象格式
t=time.localtime( time.time()+3600*3 )
print(t)
print(t.tm_year,t.tm_mon,t.tm_mday)

print(time.time())  #时间戳  从1970年开始计算
print(time.gmtime()) #返回utc时间的struc时间对象格式
print(time.asctime(t))#返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016"
print(time.ctime())#返回Fri Aug 19 12:38:29 2016 格式, 同上
# 日期字符串 转成  时间戳
print(time.strptime("2017-4-10 12:25","%Y-%m-%d %H:%M"))  #将 日期字符串 转成 struct时间对象格式
t2=time.strptime("2017-4-10 12:25","%Y-%m-%d %H:%M") #将struct时间对象转成时间戳
print(time.mktime(t2))
#将时间戳转为字符串格式
t3=time.mktime(t2)
print(t3)
print(time.gmtime(t3))  #将utc时间戳转换成struct_time格式
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M",time.gmtime(t3)))  #将utc struct_time格式转成指定的字符串格式


import datetime

print(datetime.datetime.now())#返回 当前时间

print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()))  # 时间戳直接转成日期格式
print(datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()))  # 时间戳直接转成日期格式
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=3))   #当前时间+3天
print(datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=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=3))   #当前时间+3分钟

t4=datetime.datetime.now()
print(t4.replace(year=2016,month=1,day=1))   #时间替换

打印结果：
-32400
Wed Apr 26 19:21:48 2017
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=4, tm_mday=26, tm_hour=19, tm_min=21, tm_sec=48, tm_wday=2, tm_yday=116, tm_isdst=0)
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=4, tm_mday=26, tm_hour=22, tm_min=21, tm_sec=48, tm_wday=2, tm_yday=116, tm_isdst=0)
2017 4 26
1493205708.423966
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=4, tm_mday=26, tm_hour=11, tm_min=21, tm_sec=48, tm_wday=2, tm_yday=116, tm_isdst=0)
Wed Apr 26 22:21:48 2017
Wed Apr 26 19:21:48 2017
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=4, tm_mday=10, tm_hour=12, tm_min=25, tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=100, tm_isdst=-1)
1491798300.0
1491798300.0
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=4, tm_mday=10, tm_hour=4, tm_min=25, tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=100, tm_isdst=0)
2017-04-10 04:25
2017-04-26 19:21:48.439467
2017-04-26
2017-04-26 19:21:48.439468
2017-04-29 19:21:48.439467
2017-04-23 19:21:48.439467
2017-04-26 22:21:48.439467
2017-04-26 19:24:48.439467
2016-01-01 19:21:48.439467

时间格式化：

%y 两位数的年份表示（00-99）
%Y 四位数的年份表示（000-9999）
%m 月份（01-12）
%d 月内中的一天（0-31）
%H 24小时制小时数（0-23）
%I 12小时制小时数（01-12） 
%M 分钟数（00=59）
%S 秒（00-59）

%a 本地简化星期名称
%A 本地完整星期名称
%b 本地简化的月份名称
%B 本地完整的月份名称
%c 本地相应的日期表示和时间表示
%j 年内的一天（001-366）
%p 本地A.M.或P.M.的等价符
%U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
%w 星期（0-6），星期天为星期的开始
%W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
%x 本地相应的日期表示
%X 本地相应的时间表示
%Z 当前时区的名称
%% %号本身

 

2.random模块

import random

print(random.random()) #用于生成一个0到1的随机符点数
print(random.randint(1,2)) #用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n: a <= n <= b
print(random.randrange(1,10)) #从指定范围内，按指定基数递增的集合中 获取一个随机数
print(random.uniform(1,4))
#用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a > b，则生成的随机数n: a <= n <= b。如果 a <b， 则 b <= n <= a
print("".join(random.sample("abcdferd@#$%1342421f",4)))#从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列。
print(random.choice(["python","boy","is","dui"]))#从序列中获取一个随机元素,可以是list，tuple，

a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]
random.shuffle(a)
print(a)    #用于将一个列表中的元素打乱

 

3.shutil模块

-- --High-level file operations  高级的文件操作模块。

os模块提供了对目录或者文件的新建/删除/查看文件属性，还提供了对文件以及目录的路径操作。比如说：绝对路径，父目录……  但是，os文件的操作还应该包含移动 复制  打包 压缩 解压等操作，这些os模块都没有提供。

　　而本章所讲的shutil则就是对os中文件操作的补充。--移动 复制  打包 压缩 解压

1  shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length=16*1024])    #copy文件内容到另一个文件，可以copy指定大小的内容

#先来看看其源代码。
def copyfileobj(fsrc, fdst, length=16*1024):
    """copy data from file-like object fsrc to file-like object fdst"""
    while 1:
        buf = fsrc.read(length)
        if not buf:
            break
        fdst.write(buf)

#注意！ 在其中fsrc，fdst都是文件对象，都需要打开后才能进行复制操作
import shutil
f1=open('name','r')
f2=open('name_copy','w+')
shutil.copyfileobj(f1,f2,length=16*1024)

2  shutil.copyfile(src,dst)   #copy文件内容，是不是感觉上面的文件复制很麻烦？还需要自己手动用open函数打开文件，在这里就不需要了，事实上，copyfile调用了copyfileobj

shutil.copyfile('name','name_copy_2')

3  shutil.copymode(src,dst)   #仅copy权限，不更改文件内容，组和用户。

#先看两个文件的权限
[root@slyoyo python_test]# ls -l
total 4
-rw-r--r--. 1 root root 79 May 14 05:17 test1
-rwxr-xr-x. 1 root root  0 May 14 19:10 test2

#运行命令
>>> import shutil
>>> shutil.copymode('test1','test2')

#查看结果
[root@slyoyo python_test]# ls -l
total 4
-rw-r--r--. 1 root root 79 May 14 05:17 test1
-rw-r--r--. 1 root root  0 May 14 19:10 test2

#当我们将目标文件换为一个不存在的文件时报错
>>> shutil.copymode('test1','test3')    
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/python/lib/python3.4/shutil.py", line 132, in copymode
    chmod_func(dst, stat.S_IMODE(st.st_mode))
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'test233'

4  shutil.copystat(src,dst)    #复制所有的状态信息，包括权限，组，用户，时间等

5  shutil.copy(src,dst)   #复制文件的内容以及权限，先copyfile后copymode

6  shutil.copy2(src,dst)    #复制文件的内容以及文件的所有状态信息。先copyfile后copystat

7  shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None, copy_function=copy2,ignore_dangling_symlinks=False)   #递归的复制文件内容及状态信息

8  shutil.rmtree(path, ignore_errors=False, onerror=None)   #递归地删除文件

9  shutil.move(src, dst)    #递归的移动文件

10  make_archive(base_name, format, root_dir=None, base_dir=None, verbose=0,dry_run=0, owner=None, group=None, logger=None)  #压缩打包

• base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，
  如：www                        =>保存至当前路径
  如：/Users/wupeiqi/www =>保存至/Users/wupeiqi/
• format： 压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
• root_dir： 要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
• owner： 用户，默认当前用户
• group： 组，默认当前组
• logger： 用于记录日志，通常是logging.Logger对象

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

import zipfile

# 压缩
z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'w')
z.write('a.log')
z.write('data.data')
z.close()

# 解压
z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r')
z.extractall()
z.close()

zipfile 压缩解压

import tarfile

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

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

tarfile 压缩解压

4.os模块

os，语义为操作系统，所以肯定就是操作系统相关的功能了，可以处理文件和目录这些我们日常手动需要做的操作，就比如说：显示当前目录下所有文件/删除某个文件/获取文件大小……

1  os.name      #显示当前使用的平台

>>> os.name
'nt'                  #这表示Windows
>>> os.name
'posix'             #这表示Linux

2  os.getcwd()      #显示当前python脚本工作路径

>>> os.getcwd()
'C:\\Users\\Capital-D\\PycharmProjects\\untitled'    #使用pycharm

>>> os.getcwd()
'/root'         #Linux平台在/root目录直接使用python3命令

3  os.listdir('dirname')        #返回指定目录下的所有文件和目录名

#相对于os.getcwd路径下的文件
>>> os.listdir()
['.idea', 'test']


>>> os.listdir()
['.bash_logout', 'Python-3.4.4', '.mysql_history', '.tcshrc', 'Python-3.4.4.tar.xz', '.bash_profile', '.lesshst', 'install.log.syslog', '.cshrc', '04.sql', 'anaconda-ks.cfg', 'test', '.viminfo', 'phpMyAdmin-4.4.15-all-languages.tar.bz2', '1test', '.bashrc', 'binlog.sql', 'back.sql', 'install.log', 'binlog4.sql', '.bash_history', 'backup.sql', 'text.py', '.rnd', 'test1']

4  os.remove('filename')       #删除一个文件

[root@slyoyo ~]# touch hahaha
[root@slyoyo ~]# ls
04.sql           back.sql     binlog.sql   install.log.syslog                       Python-3.4.4.tar.xz  text.py
1test            backup.sql   hahaha       phpMyAdmin-4.4.15-all-languages.tar.bz2  test
anaconda-ks.cfg  binlog4.sql  install.log  Python-3.4.4                             test1
#hahaha（粉色字体）存在
[root@slyoyo ~]# python3
Python 3.4.4 (default, Apr  5 2016, 04:23:19) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-4)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import os
>>> os.remove('hahaha')
>>> exit()
[root@slyoyo ~]# ls
04.sql  anaconda-ks.cfg  backup.sql   binlog.sql   install.log.syslog                       Python-3.4.4         test   text.py
1test   back.sql         binlog4.sql  install.log  phpMyAdmin-4.4.15-all-languages.tar.bz2  Python-3.4.4.tar.xz  test1
#hahaha已被删

5  os.makedirs('dirname/dirname')     #可生成多层递规目录

[root@slyoyo ~]# ls
04.sql  anaconda-ks.cfg  backup.sql   binlog.sql   install.log.syslog                       Python-3.4.4         test   text.py
1test   back.sql         binlog4.sql  install.log  phpMyAdmin-4.4.15-all-languages.tar.bz2  Python-3.4.4.tar.xz  test1
[root@slyoyo ~]# python3
Python 3.4.4 (default, Apr  5 2016, 04:23:19) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-4)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import os
>>> os.makedirs('hahaha/linghuchong')
>>> exit()
[root@slyoyo ~]# ls
04.sql           back.sql     binlog.sql   install.log.syslog                       Python-3.4.4.tar.xz  text.py
1test            backup.sql   hahaha       phpMyAdmin-4.4.15-all-languages.tar.bz2  test
anaconda-ks.cfg  binlog4.sql  install.log  Python-3.4.4                             test1
[root@slyoyo ~]# ls hahaha/
linghuchong
[root@slyoyo ~]# ls hahaha/linghuchong/
[root@slyoyo ~]# 

6  os.rmdir('dirname')     #删除单级目录

[root@slyoyo ~]# ls
04.sql           back.sql     binlog.sql   install.log.syslog                       Python-3.4.4.tar.xz  text.py
1test            backup.sql   hahaha       phpMyAdmin-4.4.15-all-languages.tar.bz2  test
anaconda-ks.cfg  binlog4.sql  install.log  Python-3.4.4                             test1
[root@slyoyo ~]# ls hahaha/
linghuchong
[root@slyoyo ~]# ls hahaha/linghuchong/
[root@slyoyo ~]# python3
Python 3.4.4 (default, Apr  5 2016, 04:23:19) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-4)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import os
>>> os.rmdir('hahaha/linghuchong')
>>> exit()
[root@slyoyo ~]# ls hahaha/
[root@slyoyo ~]# 

7  os.rename("oldname","newname")    #重命名文件

>>> os.getcwd()
'/root/hahaha'
>>> os.listdir()
['test']
>>> os.rename('test','test_new')
>>> os.listdir()
['test_new']

8  os.system()    #运行shell命令,注意：这里是打开一个新的shell，运行命令，当命令结束后，关闭shell

>>> os.system('pwd')
/root/hahaha

9  os.sep    #显示当前平台下路径分隔符

>>> os.sep
'/'               #linux

>>> os.sep
'\\'             #windows

10  os.linesep    #给出当前平台使用的行终止符

>>> os.linesep
'\n'      #linux

>>> os.linesep
'\r\n'    #windows

11  os.environ    #获取系统环境变量

os.environ
environ({'USERPROFILE': 'C:\\Users\\Capital-D', 'PROCESSOR_ARCHITECTURE': 'x86', 'SESSIONNAME': 'Console', 'UGII_BASE_DIR': 'D:\\Program Files (x86)\\Siemens\\NX 8.0', 'COMMONPROGRAMW6432': 'C:\\Program Files\\Common Files', 'COMMONPROGRAMFILES(X86)': 'C:\\Program Files (x86)\\Common Files', 'MOZ_PLUGIN_PATH': 'C:\\Program Files (x86)\\Foxit Software\\Foxit Reader\\plugins\\', 'ALLUSERSPROFILE': 'C:\\ProgramData', 'PYTHONIOENCODING': 'UTF-8', 'NUMBER_OF_PROCESSORS': '4', 'APPDATA': 'C:\\Users\\Capital-D\\AppData\\Roaming', 'TERM': 'emacs', 'TEMP': 'C:\\Users\\CAPITA~1\\AppData\\Local\\Temp', 'PROGRAMDATA': 'C:\\ProgramData', 'COMSPEC': 'C:\\windows\\system32\\cmd.exe', 'WINDIR': 'C:\\windows', 'PROCESSOR_IDENTIFIER': 'Intel64 Family 6 Model 58 Stepping 9, GenuineIntel', 'PATHEXT': '.COM;.EXE;.BAT;.CMD;.VBS;.VBE;.JS;.JSE;.WSF;.WSH;.MSC;.PY', 'PATH': 'C:\\ProgramData\\Oracle\\Java\\javapath;C:\\Program Files (x86)\\Common Files\\NetSarang;C:\\Program Files (x86)\\NVIDIA Corporation\\PhysX\\Common;C:\\Program Files (x86)\\Intel\\iCLS Client\\;C:\\Program Files\\Intel\\iCLS Client\\;C:\\windows\\system32;C:\\windows;C:\\windows\\System32\\Wbem;C:\\windows\\System32\\WindowsPowerShell\\v1.0\\;C:\\Program Files\\Intel\\Intel(R) Management Engine Components\\DAL;C:\\Program Files\\Intel\\Intel(R) Management Engine Components\\IPT;C:\\Program Files (x86)\\Intel\\Intel(R) Management Engine Components\\DAL;C:\\Program Files (x86)\\Intel\\Intel(R) Management Engine Components\\IPT', 'UGII_ROOT_DIR': 'D:\\Program Files (x86)\\Siemens\\NX 8.0\\UGII\\', 'COMPUTERNAME': 'IDEA-PC', 'USERDOMAIN': 'idea-PC', 'TMP': 'C:\\Users\\CAPITA~1\\AppData\\Local\\Temp', 'SYSTEMROOT': 'C:\\windows', 'PROCESSOR_REVISION': '3a09', 'FP_NO_HOST_CHECK': 'NO', 'PROGRAMFILES': 'C:\\Program Files (x86)', 'PYTHONDONTWRITEBYTECODE': '1', 'LOCALAPPDATA': 'C:\\Users\\Capital-D\\AppData\\Local', 'PYTHONUNBUFFERED': '1', 'LOGONSERVER': '\\\\IDEA-PC', 'UGII_LANG': 'simpl_chinese', 'SYSTEMDRIVE': 'C:', 'PUBLIC': 'C:\\Users\\Public', 'HOMEPATH': '\\Users\\Capital-D', 'PYTHONPATH': 'C:\\Program Files (x86)\\JetBrains\\PyCharm 5.0.2\\helpers\\pydev', 'USERNAME': 'Capital-D', 'UGS_LICENSE_SERVER': '28000@idea-pc', 'USERDOMAIN_ROAMINGPROFILE': 'idea-PC', 'PYCHARM_HOSTED': '1', 'OS': 'Windows_NT', 'PROCESSOR_ARCHITEW6432': 'AMD64', 'PROGRAMFILES(X86)': 'C:\\Program Files (x86)', 'PROGRAMW6432': 'C:\\Program Files', 'PSMODULEPATH': 'C:\\windows\\system32\\WindowsPowerShell\\v1.0\\Modules\\', 'COMMONPROGRAMFILES': 'C:\\Program Files (x86)\\Common Files', 'IPYTHONENABLE': 'True', 'HOMEDRIVE': 'C:', 'CONFIGSETROOT': 'C:\\windows\\ConfigSetRoot', 'PROCESSOR_LEVEL': '6'})

12  os.path.abspath(path)    #显示当前绝对路径

>>> os.path.abspath('test')
'C:\\Users\\Capital-D\\PycharmProjects\\untitled\\test'

13  os.path.dirname(path)    #返回该路径的父目录

>>> os.path.abspath('test')
'C:\\Users\\Capital-D\\PycharmProjects\\untitled\\test'
>>> os.path.dirname(os.path.abspath('test'))
'C:\\Users\\Capital-D\\PycharmProjects\\untitled'

14  os.path.basename(path)    #返回该路径的最后一个目录或者文件,如果path以／或\结尾，那么就会返回空值。

>>> os.path.dirname(os.path.abspath('test'))
'C:\\Users\\Capital-D\\PycharmProjects\\untitled'
>>> os.path.basename(os.path.dirname(os.path.abspath('test')))
'untitled'

15  os.path.isfile(path)     #如果path是一个文件，则返回True

[root@slyoyo ~]# ls
04.sql           back.sql     binlog.sql   install.log.syslog                       Python-3.4.4.tar.xz  text.py
1test            backup.sql   hahaha       phpMyAdmin-4.4.15-all-languages.tar.bz2  test
anaconda-ks.cfg  binlog4.sql  install.log  Python-3.4.4                             test1
[root@slyoyo ~]# python3
Python 3.4.4 (default, Apr  5 2016, 04:23:19) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-4)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import os
>>> os.path.isfile('test')
True

16  os.path.isdir(path)    #如果path是一个目录，则返回True

>>> os.path.isdir('hahaha')
True

17  os.stat()    #获取文件或者目录信息

 os.stat('test')
os.stat_result(st_mode=33188, st_ino=137149, st_dev=2050, st_nlink=1, st_uid=0, st_gid=0, st_size=85, st_atime=1462373193, st_mtime=1462373186, st_ctime=1462373186)

18  os.path.split(path)  #将path分割成路径名和文件名。（事实上，如果你完全使用目录，它也会将最后一个目录作为文件名而分离，同时它不会判断文件或目录是否存在）

>>> os.path.split('/root/test')
('/root', 'test')

19  os.path.join(path,name)   #连接目录与文件名或目录 结果为path/name

>>> os.path.join('/root/haha','test')
'/root/haha/test'

 

5.sys模块

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

6.json和pickle模块

无论是利用python开发还是其它语言开发的很多大中型网都在采用json格式来交换数据，Python标准库中有一个专门解析这个数据格式的模块就叫做：json模块。

json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

import json
info={
    "name":"zhangsan",
    "age":22,
    "sex":"M"
}
j_str=json.dumps(info)
print(type(j_str))

j_dict=json.loads(j_str)
print(type(j_dict))

with open("test","w") as f:
    json.dump(info,f)

with open("test","r")as f:
    print(json.load(f)["age"])

经常遇到在Python程序运行中得到了一些字符串、列表、字典等数据，想要长久的保存下来，方便以后使用，而不是简单的放入内存中关机断电就丢失数据。python模块大全中的Pickle模块就派上用场了，它可以将对象转换为一种可以传输或存储的格式。

pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

import pickle
info={
    "name":"zhangsan",
    "age":22,
    "sex":"M"
}
j_str=pickle.dumps(info)
print(type(j_str))

j_dict=pickle.loads(j_str)
print(type(j_dict))

with open("test","wb") as f:
    pickle.dump(info,f)

with open("test","rb")as f:
    print(pickle.load(f)["age"])

 

7.shelve模块

shelve是一简单的数据存储方案，他只有一个函数就是open()，这个函数接收一个参数就是文件名，然后返回一个shelf对象，你可以用他来存储东西，就可以简单的把他当作一个字典，当你存储完毕的时候，就调用close函数来关闭

但是这里有一个问题：

import shelve
f =shelve.open("text.bat")
f["a"]=[1,2,3,4,5]
print(f["a"])
f["a"].append(6)
print(f["a"])

[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5]

 

新添加的6，不见了~~

其实很简单，6没有写回，你把[1,2,3,4,5]存到了a，当你再次读取f['a']的时候，f['a']只是一个拷贝，而你没有将拷贝写回，所以当你再次读取f['a']的时候，它又从源中读取了一个拷贝，所以，你新修改的内容并不会出现在拷贝中，解决的办法就是，第一个是利用一个缓存的变量

import shelve
f =shelve.open("text.bat")
f["a"]=[1,2,3,4,5]
print(f["a"])
s=f["a"]
s.append(6)
f["a"]=s
print(f["a"])

[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

 

下面是一个基于shelve的简单数据库的代码

import shelve
def store_person(db):    # 创建数据
    pid = input('Enter unique ID number: ')     # 键值
    person = {}    # 定义person为字典
    person['name'] = input('Enter name: ')    # 在person里定义子字典
    person['age'] = input('Enter age: ')
    person['phone'] = input('Enter phone: ')
    db[pid] = person    # 完成键值对应关系，保存到数据库
def lookup_person(db):
    pid = input('Enter ID numbers: ')    # 获取键
    field = input('What would you like to know ?(name,age,phone)')    # 获取子字典的键
    print (field.capitalize() + ":",db[pid][field] )
def print_help():
    print ('The available commands are:')
    print ('store : stores information about a person')
    print ('lookup : looks up a person from ID number')
    print ('quit : save changes and exit')
    print ('? : prints this message')
def enter_command():
    cmd = input('Enter command(? for help): ')
    cmd = cmd.strip().lower()
    return cmd
def main():
    database = shelve.open('test.db')    # 创建shelve数据库
    try:
        while True:
            cmd = enter_command()
            if cmd == 'store':
                store_person(database)
            elif cmd == 'lookup':
                lookup_person(database)
            elif cmd == '?':
                print_help()
            elif cmd == 'quit':
                return
    finally:
        database.close()

if __name__ == '__main__':main()

8.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 

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)
    for i in child:
        print(i.tag,i.text)
 
#只遍历year 节点
for node in root.iter('year'):
    print(node.tag,node.text)

修改和删除xml文档内容

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")
 
tree.write("xmltest.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')

自己创建xml文档

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

 

9.Configparser模块

用于生成和修改常见配置文档，当前模块的名称在 python 3.x 版本中变更为 configparser。

来看一个好多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

如果想用python生成一个这样的文档怎么做呢？

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)

写完了还可以再读出来哈。

>>> import configparser
>>> config = configparser.ConfigParser()
>>> config.sections()
[]
>>> config.read('example.ini')
['example.ini']
>>> config.sections()
['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']
>>> 'bitbucket.org' in config
True
>>> 'bytebong.com' in config
False
>>> config['bitbucket.org']['User']
'hg'
>>> config['DEFAULT']['Compression']
'yes'
>>> topsecret = config['topsecret.server.com']
>>> topsecret['ForwardX11']
'no'
>>> topsecret['Port']
'50022'
>>> for key in config['bitbucket.org']: print(key)
...
user
compressionlevel
serveraliveinterval
compression
forwardx11
>>> config['bitbucket.org']['ForwardX11']
'yes'

configparser增删改查语法

[section1]
k1 = v1
k2:v2
  
[section2]
k1 = v1
 
import ConfigParser
  
config = ConfigParser.ConfigParser()
config.read('i.cfg')
  
# ########## 读 ##########
#secs = config.sections()
#print secs
#options = config.options('group2')
#print options
  
#item_list = config.items('group2')
#print item_list
  
#val = config.get('group1','key')
#val = config.getint('group1','key')
  
# ########## 改写 ##########
#sec = config.remove_section('group1')
#config.write(open('i.cfg', "w"))
  
#sec = config.has_section('wupeiqi')
#sec = config.add_section('wupeiqi')
#config.write(open('i.cfg', "w"))
  
  
#config.set('group2','k1',11111)
#config.write(open('i.cfg', "w"))
  
#config.remove_option('group2','age')
#config.write(open('i.cfg', "w"))

 

10.hashlib模块

用于加密相关的操作，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

import hashlib
 
m = hashlib.md5()
m.update(b"Hello")
m.update(b"It's me")
print(m.digest())
m.update(b"It's been a long time since last time we ...")
 
print(m.digest()) #2进制格式hash
print(len(m.hexdigest())) #16进制格式hash
'''
def digest(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
    """ Return the digest value as a string of binary data. """
    pass
 
def hexdigest(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
    """ Return the digest value as a string of hexadecimal digits. """
    pass
 
'''
import hashlib
 
# ######## md5 ########
 
hash = hashlib.md5()
hash.update('admin')
print(hash.hexdigest())
 
# ######## sha1 ########
 
hash = hashlib.sha1()
hash.update('admin')
print(hash.hexdigest())
 
# ######## sha256 ########
 
hash = hashlib.sha256()
hash.update('admin')
print(hash.hexdigest())
 
 
# ######## sha384 ########
 
hash = hashlib.sha384()
hash.update('admin')
print(hash.hexdigest())
 
# ######## sha512 ########
 
hash = hashlib.sha512()
hash.update('admin')
print(hash.hexdigest())

还不够吊？python 还有一个 hmac 模块，它内部对我们创建 key 和 内容 再进行处理然后再加密

散列消息鉴别码，简称HMAC，是一种基于消息鉴别码MAC（Message Authentication Code）的鉴别机制。使用HMAC时,消息通讯的双方，通过验证消息中加入的鉴别密钥K来鉴别消息的真伪；

一般用于网络通信中消息加密，前提是双方先要约定好key,就像接头暗号一样，然后消息发送把用key把消息加密，接收方用key ＋ 消息明文再加密，拿加密后的值 跟 发送者的相对比是否相等，这样就能验证消息的真实性，及发送者的合法性了。

import hmac
h = hmac.new(b'天王盖地虎', b'宝塔镇河妖')
print h.hexdigest()

更多关于md5,sha1,sha256等介绍的文章看这里https://www.tbs-certificates.co.uk/FAQ/en/sha256.html 

11.logging模块

很多程序都有记录日志的需求，并且日志中包含的信息即有正常的程序访问日志，还可能有错误、警告等信息输出，python的logging模块提供了标准的日志接口，你可以通过它存储各种格式的日志，logging的日志可以分为 debug(), info(), warning(), error() and critical() 5个级别，下面我们看一下怎么用。

import logging
 
logging.warning("user [alex] attempted wrong password more than 3 times")
logging.critical("server is down")
 
#输出
WARNING:root:user [alex] attempted wrong password more than 3 times
CRITICAL:root:server is down

看一下这几个日志级别分别代表什么意思

Level	When it’s used
DEBUG	Detailed information, typically of interest only when diagnosing problems.
INFO	Confirmation that things are working as expected.
WARNING	An indication that something unexpected happened, or indicative of some problem in the near future (e.g. ‘disk space low’). The software is still working as expected.
ERROR	Due to a more serious problem, the software has not been able to perform some function.
CRITICAL	A serious error, indicating that the program itself may be unable to continue running.

如果想把日志写到文件里，也很简单

import logging
 
logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.INFO)
logging.debug('This message should go to the log file')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')

其中下面这句中的level=loggin.INFO意思是，把日志纪录级别设置为INFO，也就是说，只有比日志是INFO或比INFO级别更高的日志才会被纪录到文件里，在这个例子， 第一条日志是不会被纪录的，如果希望纪录debug的日志，那把日志级别改成DEBUG就行了。

logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.INFO)

感觉上面的日志格式忘记加上时间啦，日志不知道时间怎么行呢，下面就来加上!

import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s', datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
logging.warning('is when this event was logged.')
 
#输出
12/12/2010 11:46:36 AM is when this event was logged.

 

日志格式

%(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

如果想同时把log打印在屏幕和文件日志里，就需要了解一点复杂的知识 了

Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类，使用官方文档中的概括最为合适：

logger提供了应用程序可以直接使用的接口；

handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出；

filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录；

formatter决定日志记录的最终输出格式。

logger
每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名，比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger：
LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
而核心模块可以这样：
LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)

Logger.setLevel(lel):指定最低的日志级别，低于lel的级别将被忽略。debug是最低的内置级别，critical为最高
Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter
Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr)：增加或删除指定的handler
Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical()：可以设置的日志级别

 

handler

handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台，有些Logger可以把信息输出到文件，还有些 Handler可以把信息发送到网络上。如果觉得不够用，还可以编写自己的Handler。可以通过addHandler()方法添加多个多handler
Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别，低于lel级别的信息将被忽略
Handler.setFormatter()：给这个handler选择一个格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt)：新增或删除一个filter对象

每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler：
1) logging.StreamHandler
使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。它的构造函数是：
StreamHandler([strm])
其中strm参数是一个文件对象。默认是sys.stderr

2) logging.FileHandler
和StreamHandler类似，用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件。它的构造函数是：
FileHandler(filename[,mode])
filename是文件名，必须指定一个文件名。
mode是文件的打开方式。参见Python内置函数open()的用法。默认是’a'，即添加到文件末尾。

3) logging.handlers.RotatingFileHandler
这个Handler类似于上面的FileHandler，但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后，它会自动将当前日志文件改名，然后创建 一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后，RotatingFileHandler自动把 文件改名为chat.log.1。不过，如果chat.log.1已经存在，会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建 chat.log，继续输出日志信息。它的构造函数是：
RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])
其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。
maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0，意味着日志文件可以无限大，这时上面描述的重命名过程就不会发生。
backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如，如果指定为2，当上面描述的重命名过程发生时，原有的chat.log.2并不会被更名，而是被删除。

4) logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
这个Handler和RotatingFileHandler类似，不过，它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件，而是间隔一定时间就 自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似，不过新的文件不是附加数字，而是当前时间。它的构造函数是：
TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])
其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。
interval是时间间隔。
when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位，不区分大小写。它有以下取值：
S 秒
M 分
H 小时
D 天
W 每星期（interval==0时代表星期一）
midnight 每天凌晨

 

import logging
 
#create logger
logger = logging.getLogger('TEST-LOG')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
 
 
# create console handler and set level to debug
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)
 
# create file handler and set level to warning
fh = logging.FileHandler("access.log")
fh.setLevel(logging.WARNING)
# create formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
 
# add formatter to ch and fh
ch.setFormatter(formatter)
fh.setFormatter(formatter)
 
# add ch and fh to logger
logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh)
 
# 'application' code
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warn('warn message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

import logging

from logging import handlers

logger = logging.getLogger(__name__)

log_file = "timelog.log"
#fh = handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file,maxBytes=10,backupCount=3)
fh = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=log_file,when="S",interval=5,backupCount=3)


formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(module)s:%(lineno)d %(message)s')

fh.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(fh)


logger.warning("test1")
logger.warning("test12")
logger.warning("test13")
logger.warning("test14")

 

12.re模块

常用正则表达式符号

'.'     默认匹配除\n之外的任意一个字符，若指定flag DOTALL,则匹配任意字符，包括换行
'^'     匹配字符开头，若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a","\nabc\neee",flags=re.MULTILINE)
'$'     匹配字符结尾，或e.search("foo$","bfoo\nsdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以
'*'     匹配*号前的字符0次或多次，re.findall("ab*","cabb3abcbbac")  结果为['abb', 'ab', 'a']
'+'     匹配前一个字符1次或多次，re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果['ab', 'abb']
'?'     匹配前一个字符1次或0次
'{m}'   匹配前一个字符m次
'{n,m}' 匹配前一个字符n到m次，re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果'abb', 'ab', 'abb']
'|'     匹配|左或|右的字符，re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果'ABC'
'(...)' 分组匹配，re.search("(abc){2}a(123|456)c", "abcabca456c").group() 结果 abcabca456c
 
 
'\A'    只从字符开头匹配，re.search("\Aabc","alexabc") 是匹配不到的
'\Z'    匹配字符结尾，同$
'\d'    匹配数字0-9
'\D'    匹配非数字
'\w'    匹配[A-Za-z0-9]
'\W'    匹配非[A-Za-z0-9]
's'     匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+","ab\tc1\n3").group() 结果 '\t'
 
'(?P<name>...)' 分组匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city") 结果{'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'}

最常用的匹配语法

re.match 从头开始匹配
re.search 匹配包含
re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回
re.splitall 以匹配到的字符当做列表分隔符
re.sub      匹配字符并替换

反斜杠的困扰
与大多数编程语言相同，正则表达式里使用"\"作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符"\"，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\\\"：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r"\\"表示。同样，匹配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。有了原生字符串，你再也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。

仅需轻轻知道的几个匹配模式

re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
M(MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）
S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为