python 常用模块介绍
1.定义
模块：用来从逻辑上组织python代码（变量、函数、类，逻辑），本质就是.py结尾的python文件（文件名：test.py,对应的模块名：test）。
包：用来从逻辑上组织模块的，本质就是一个目录（必须带有一个__init__.py文件）
2.导入方法
import module1_name,module2_name #导入多个模块
from module1_name import * #导入模块的全部方法
from module1_name import logger，names #导入模块的多个方法
from module1_name import logger as logger_a #起别名
import 模块名 #导入的是整个模块
from 模块名 import 方法名 #导入的是模块中的方法，不建议使用这种导入，因为如果导入的模块方法和本程序中的方法重名会有冲突，本程序中的方法覆盖导入模块中发方法，所以执行本程序中定义的方法。
通过使用别名可用在调用模块方法重名的情况下，直接使用别名。
3.import 本质 （路径搜索和搜索路径）
导入模块的本质就是把python文件解释一遍。
(import test test='test.py all code')
(from test improt name name='code')
imoprt module_name ——>module_name.py——>module_name.py的路径——>sys.path
导入包的本质就是执行该包下的__init__.py文件
其他目录文件需要导入包时，需要在包目录下的__init__.py文件里添加from . improt 模块名
import 模块名 #本质是解释整个模块 并赋给模块名。
from module1_name import logger，names #本质是只解释模块中的某几个方法。
4.导入优化
同一目录下的不同py文件a、b,a要用b文件中的方法时：
from b improt 方法名 （也可以起别名 ，as 名）
在a中直接使用方法名就可以。
5.模块的分类
a.标准库（内置函数）
b.开源模块
c.自定义模块
标准库：
1.time、datetime
2.random
random.random #取0-1之间的随机数
random.randrange(1,3)#随机1-3不包含3
random.randint(0,9) # 随机取0-9的数，包括0,9
.......
3.os
4.sys
5.shutil
6.xml
7.shelve
8.yaml
9.Configparser
10.re
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
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'}
具体参考：http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5161349.html
11.logging
12.hashlib
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
