常用模块知识（collections模块）（re模块）

阅读目录

• 认识模块
  • 什么是模块
  • 模块的导入和使用
• 常用模块一
  • collections模块
  • 时间模块
  • random模块
  • os模块
  • sys模块
  • 序列化模块
  • re模块
• 常用模块二
• hashlib模块
• configparse模块
• logging模块

 

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collections模块

在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象

3.Counter: 计数器，主要用来计数

4.OrderedDict: 有序字典

5.defaultdict: 带有默认值的字典

namedtuple

我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：

>>> p = (1, 2)

但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。

这时，namedtuple就派上了用场：

>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p.y
2

类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：

#namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

deque

使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。

deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：

>>> from collections import deque
>>> q = deque(['a', 'b', 'c'])
>>> q.append('x')
>>> q.appendleft('y')
>>> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

OrderedDict

使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：

>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的Key是无序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：

>>> od = OrderedDict()
>>> od['z'] = 1
>>> od['y'] = 2
>>> od['x'] = 3
>>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回
['z', 'y', 'x']

defaultdict 

有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中。

即： {'k1': 大于66 , 'k2': 小于66}

 

 

使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：

 

 

Counter

Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print c
输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

其他关于Counter的内容

Counter目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

创建

下面的代码说明了Counter类创建的四种方法：

Counter类的创建 

>>> c = Counter()  # 创建一个空的Counter类
>>> c = Counter('gallahad')  # 从一个可iterable对象（list、tuple、dict、字符串等）创建
>>> c = Counter({'a': 4, 'b': 2})  # 从一个字典对象创建
>>> c = Counter(a=4, b=2)  # 从一组键值对创建

计数值的访问与缺失的键

当所访问的键不存在时，返回0，而不是KeyError；否则返回它的计数。

计数值的访问

>>> c = Counter("abcdefgab")
>>> c["a"]
2
>>> c["c"]
1
>>> c["h"]
0

 

计数器的更新（update和subtract）

可以使用一个iterable对象或者另一个Counter对象来更新键值。

计数器的更新包括增加和减少两种。其中，增加使用update()方法：

计数器的更新（update）

>>> c = Counter('which')
>>> c.update('witch')  # 使用另一个iterable对象更新
>>> c['h']
3
>>> d = Counter('watch')
>>> c.update(d)  # 使用另一个Counter对象更新
>>> c['h']
4

 

减少则使用subtract()方法：

计数器的更新（subtract）

>>> c = Counter('which')
>>> c.subtract('witch')  # 使用另一个iterable对象更新
>>> c['h']
1
>>> d = Counter('watch')
>>> c.subtract(d)  # 使用另一个Counter对象更新
>>> c['a']
-1

 

键的修改和删除

当计数值为0时，并不意味着元素被删除，删除元素应当使用del。 

键的删除

>>> c = Counter("abcdcba")
>>> c
Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})
>>> c["b"] = 0
>>> c
Counter({'a': 2, 'c': 2, 'd': 1, 'b': 0})
>>> del c["a"]
>>> c
Counter({'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})

 

elements()

返回一个迭代器。元素被重复了多少次，在该迭代器中就包含多少个该元素。元素排列无确定顺序，个数小于1的元素不被包含。

elements()方法 

>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
>>> list(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']

 

most_common([n])

返回一个TopN列表。如果n没有被指定，则返回所有元素。当多个元素计数值相同时，排列是无确定顺序的。

most_common()方法

 

>>> c = Counter('abracadabra')
>>> c.most_common()
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2), ('c', 1), ('d', 1)]
>>> c.most_common(3)
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)] 

 

浅拷贝copy

浅拷贝copy

>>> c = Counter("abcdcba")
>>> c
Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})
>>> d = c.copy()
>>> d
Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})

 

算术和集合操作

+、-、&、|操作也可以用于Counter。其中&和|操作分别返回两个Counter对象各元素的最小值和最大值。需要注意的是，得到的Counter对象将删除小于1的元素。

Counter对象的算术和集合操作

>>> c = Counter(a=3, b=1)
>>> d = Counter(a=1, b=2)
>>> c + d  # c[x] + d[x]
Counter({'a': 4, 'b': 3})
>>> c - d  # subtract（只保留正数计数的元素）
Counter({'a': 2})
>>> c & d  # 交集:  min(c[x], d[x])
Counter({'a': 1, 'b': 1})
>>> c | d  # 并集:  max(c[x], d[x])
Counter({'a': 3, 'b': 2})

 

其他常用操作

下面是一些Counter类的常用操作，来源于Python官方文档

Counter类常用操作

sum(c.values())  # 所有计数的总数
c.clear()  # 重置Counter对象，注意不是删除
list(c)  # 将c中的键转为列表
set(c)  # 将c中的键转为set
dict(c)  # 将c中的键值对转为字典
c.items()  # 转为(elem, cnt)格式的列表
Counter(dict(list_of_pairs))  # 从(elem, cnt)格式的列表转换为Counter类对象
c.most_common()[:-n:-1]  # 取出计数最少的n个元素
c += Counter()  # 移除0和负值

正则表达式：

一说规则我已经知道你很晕了，现在就让我们先来看一些实际的应用。在线测试工具 http://tool.chinaz.com/regex/

 

在这里我们要知道的是，讲到正则就只和字符串相关了，你们输入的每一个字都是字符串

还有一种情况是不用规则的，那就是在一个位置的一个值，就不用去规则了（比如用1去匹配1，或者用2去匹配2）

然而我们考虑的是在同一个位置上可以出现的字符范围

字符组 ： [字符组]
在同一个位置可能出现的各种字符组成了一个字符组，在正则表达式中用[]表示
字符分为很多类，比如数字、字母、标点等等。
假如你现在要求一个位置"只能出现一个数字",那么这个位置上的字符只能是0、1、2...9这10个数之一。

正则	待匹配字符	匹配 结果	说明
[0123456789]	8	True	在一个字符组里枚举合法的所有字符，字符组里的任意一个字符 和"待匹配字符"相同都视为可以匹配
[0123456789]	a	False	由于字符组中没有"a"字符，所以不能匹配
[0-9]	7	True	也可以用-表示范围,[0-9]就和[0123456789]是一个意思
[a-z]	s	True	同样的如果要匹配所有的小写字母，直接用[a-z]就可以表示
[A-Z]	B	True	[A-Z]就表示所有的大写字母
[0-9][a-f][A-F]	e	True	可以匹配数字，大小写形式的a～f，用来验证十六进制字符

字符：

元字符	匹配内容
.	匹配除换行符以外的任意字符
\w	匹配字母或数字或下划线
\s	匹配任意的空白符
\d	匹配数字
\n	匹配一个换行符
\t	匹配一个制表符
\b	匹配一个单词的结尾
^	匹配字符串的开始
$	匹配字符串的结尾
\W	匹配非字母或数字或下划线
\D	匹配非数字
\S	匹配非空白符
a|b	匹配字符a或字符b
()	匹配括号内的表达式，也表示一个组
[...]	匹配字符组中的字符
[^...]	匹配除了字符组中字符的所有字符

 

量词：

量词	用法说明
*	重复零次或更多次
+	重复一次或更多次
?	重复零次或一次
{n}	重复n次
{n,}	重复n次或更多次
{n,m}	重复n到m次

 

. ^ $

正则	待匹配字符	匹配 结果	说明
海.	海燕海娇海东	海燕海娇海东	匹配所有"海."的字符
^海.	海燕海娇海东	海燕	只从开头匹配"海."
海.$	海燕海娇海东	海东	只匹配结尾的"海.$"

 

* + ? { }

正则	待匹配字符	匹配 结果	说明
李.?	李杰和李莲英和李二棍子	李杰 李莲 李二	?表示重复零次或一次，即只匹配"李"后面一个任意字符
李.*	李杰和李莲英和李二棍子	李杰和李莲英和李二棍子	*表示重复零次或多次，即匹配"李"后面0或多个任意字符
李.+	李杰和李莲英和李二棍子	李杰和李莲英和李二棍子	+表示重复一次或多次，即只匹配"李"后面1个或多个任意字符
李.{1,2}	李杰和李莲英和李二棍子	李杰和 李莲英 李二棍	{1,2}匹配1到2次任意字符

 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

正则	待匹配字符	匹配 结果	说明
李.*?	李杰和李莲英和李二棍子	李杰 李莲 李二	惰性匹配

 

字符集［］［^］

正则	待匹配字符	匹配 结果	说明
李[杰莲英二棍子]*	李杰和李莲英和李二棍子	李杰 李莲英 李二棍子	表示匹配"李"字后面[杰莲英二棍子]的字符任意次
李[^和]*	李杰和李莲英和李二棍子	李杰 李莲英 李二棍子	表示匹配一个不是"和"的字符任意次
[\d]	456bdha3	4 5 6 3	表示匹配任意一个数字，匹配到4个结果
[\d]+	456bdha3	456 3	表示匹配任意个数字，匹配到2个结果

 

分组 ()与 或 ｜［^］

 身份证号码是一个长度为15或18个字符的字符串，如果是15位则全部🈶️数字组成，首位不能为0；如果是18位，则前17位全部是数字，末位可能是数字或x，下面我们尝试用正则来表示：

正则	待匹配字符	匹配 结果	说明
^[1-9]\d{13,16}[0-9x]$	110101198001017032	110101198001017032	表示可以匹配一个正确的身份证号
^[1-9]\d{13,16}[0-9x]$	1101011980010170	1101011980010170	表示也可以匹配这串数字，但这并不是一个正确的身份证号码，它是一个16位的数字
^[1-9]\d{14}(\d{2}[0-9x])?$	1101011980010170	False	现在不会匹配错误的身份证号了 ()表示分组，将\d{2}[0-9x]分成一组，就可以整体约束他们出现的次数为0-1次
^([1-9]\d{16}[0-9x]|[1-9]\d{14})$	110105199812067023	110105199812067023	表示先匹配[1-9]\d{16}[0-9x]如果没有匹配上就匹配[1-9]\d{14}

 

转义符 \

在正则表达式中，有很多有特殊意义的是元字符，比如\d和\s等，如果要在正则中匹配正常的"\d"而不是"数字"就需要对"\"进行转义，变成'\\'。

在python中，无论是正则表达式，还是待匹配的内容，都是以字符串的形式出现的，在字符串中\也有特殊的含义，本身还需要转义。所以如果匹配一次"\d",字符串中要写成'\\d'，那么正则里就要写成"\\\\d",这样就太麻烦了。这个时候我们就用到了r'\d'这个概念，此时的正则是r'\\d'就可以了。

正则	待匹配字符	匹配 结果	说明
\d	\d	False	因为在正则表达式中\是有特殊意义的字符，所以要匹配\d本身，用表达式\d无法匹配
\\d	\d	True	转义\之后变成\\，即可匹配
"\\\\d"	'\\d'	True	如果在python中，字符串中的'\'也需要转义，所以每一个字符串'\'又需要转义一次
r'\\d'	r'\d'	True	在字符串之前加r，让整个字符串不转义

 

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

正则	待匹配字符	匹配 结果	说明
<.*>	<script>...<script>	<script>...<script>	默认为贪婪匹配模式，会匹配尽量长的字符串
<.*?>	r'\d'	<script> <script>	加上？为将贪婪匹配模式转为非贪婪匹配模式，会匹配尽量短的字符串

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。
何在一起就是 取尽量少的任意字符，一般不会这么单独写，他大多用在：
.*?x

就是取前面任意长度的字符，直到一个x出现

 

讲正题之前我们先来看一个例子：https://reg.jd.com/reg/person?ReturnUrl=https%3A//www.jd.com/

 

这是京东的注册页面，打开页面我们就看到这些要求输入个人信息的提示。
假如我们随意的在手机号码这一栏输入一个11111111111，它会提示我们格式有误。
这个功能是怎么实现的呢？
假如现在你用python写一段代码，类似：

phone_number = input('please input your phone number ： ')

你怎么判断这个phone_number是合法的呢？

根据手机号码一共11位并且是只以13、14、15、18开头的数字这些特点，我们用python写了如下代码：
判断手机号码是否合法1

while True:
    phone_number = input('please input your phone number ： ')
    if len(phone_number) == 11 \
            and phone_number.isdigit()\
            and (phone_number.startswith('13') \
            or phone_number.startswith('14') \
            or phone_number.startswith('15') \
            or phone_number.startswith('18')):
        print('是合法的手机号码')
    else:
        print('不是合法的手机号码')

import re
phone_number = input('please input your phone number ： ')
if re.match('^(13|14|15|18)[0-9]{9}$',phone_number):
        print('是合法的手机号码')
else:
        print('不是合法的手机号码')

对比上面的两种写法，此时此刻，我要问你你喜欢哪种方法呀？你肯定还是会说第一种，为什么呢？因为第一种不用学呀！
但是如果现在有一个文件，我让你从整个文件里匹配出所有的手机号码。你用python给我写个试试？
但是学了今天的技能之后，分分钟帮你搞定！

今天我们要学习python里的re模块和正则表达式，学会了这个就可以帮我们解决刚刚的疑问。正则表达式不仅在python领域，在整个编程届都占有举足轻重的地位。

正则表达式本身也和python没有什么关系，就是匹配字符串内容的一种规则。

官方定义：正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。

re模块下的常用方法（一定要记住的）

 

import re

ret = re.findall('a', 'eva egon yuan')  # 返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里
print(ret) #结果 : ['a', 'a']

ret = re.search('a', 'eva egon yuan').group()
print(ret) #结果 : 'a'
# 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。

ret = re.match('a', 'abc').group()  # 同search,不过尽在字符串开始处进行匹配
print(ret)
#结果 : 'a'

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', 'H', 'eva3egon4yuan4', 1)#将数字替换成'H'，参数1表示只替换1个
print(ret) #evaHegon4yuan4

ret = re.subn('\d', 'H', 'eva3egon4yuan4')#将数字替换成'H'，返回元组(替换的结果,替换了多少次)
print(ret)

obj = re.compile('\d{3}')  #将正则表达式编译成为一个 正则表达式对象，规则要匹配的是3个数字
ret = obj.search('abc123eeee') #正则表达式对象调用search，参数为待匹配的字符串
print(ret.group())  #结果 ： 123

import re
ret = re.finditer('\d', 'ds3sy4784a')   #finditer返回一个存放匹配结果的迭代器
print(ret)  # <callable_iterator object at 0x10195f940>
print(next(ret).group())  #查看第一个结果
print(next(ret).group())  #查看第二个结果
print([i.group() for i in ret])  #查看剩余的左右结果

注意：

1 findall的优先级查询：

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']

 

2 split的优先级查询

ret=re.split("\d+","eva3egon4yuan")
print(ret) #结果 ： ['eva', 'egon', 'yuan']

ret=re.split("(\d+)","eva3egon4yuan")
print(ret) #结果 ： ['eva', '3', 'egon', '4', 'yuan']


#在匹配部分加上（）之后所切出的结果是不同的，
#没有（）的没有保留所匹配的项，但是有（）的却能够保留了匹配的项，
#这个在某些需要保留匹配部分的使用过程是非常重要的。

 在这里我们补充了三个模块（与面向对象有关的）

python 的hashlib提供了常见的摘要算法，比如MD5，SHA1等。

什么是摘要算法呢，摘要算法我们又把它叫做哈希算法，散列算法，它通过一个函数，吧任意长度的数据转换为一个长度固定的数据（这个固定的数据通常用16进制的字符串表示）

摘要算法就是通过摘要函数f（）对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡改过

摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过，就是因为摘要函数是一个单向函数，计算f data很容易，但通过digest反推data却非常困难，而且，对原始数据做一个bit的修改，都要导致计算的摘要完全不同。

我们以常见的摘要算法MD5为例，计算出一个字符串的MD5值；

import hashlib
md5=hashlib.md5()
md5.update('how to use md5 in python hashlib'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())


输出结果是
d26a53750bc40b38b65a520292f69306

在这里如果说有一个很大的数据量的话，我们可以分块调用update（），计算出来的结果是一样哦，这一点很重要的啊，比如我们要看一个10g内存里的一个东西，就可以通过分块调用update。

import hashlib
md5=hashlib.md5()
md5.update('how to use'.encode('utf-8'))
md5.update(' md5 in python hashlib'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())

计算结果：
d26a53750bc40b38b65a520292f69306

MD5是最常见的摘要算法，速度很快，生成结果是固定的128bit字节，通常用一个32位的16进制字符串表示，另一种常见的摘要算法是SHA1,调用和MD5是一样的，它就是摘要长度长，安全，但是算法慢，所以我们要了解一个MD5就好了

在这里简单的说一下，有关摘要算法的应用：

任何允许用户登录的网站都会存储用户登录的用户名和口令。如何存储用户名和口令呢？方法是存到数据库表中：

name    | password
--------+----------
michael | 123456
bob     | abc999
alice   | alice2008
如果我们以明文保存用户口令，就会造成数据库泄露，此外网站运维人员是可以访问数据库的，也就是能获取所有用户的口令，正确的保存口令的方式是不存储用户的明文口令，而是存储用户口令的摘要

比如MD5：

username | password
---------+---------------------------------
michael  | e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e
bob      | 878ef96e86145580c38c87f0410ad153
alice    | 99b1c2188db85afee403b1536010c2c9

这样话，无需破解，只需要对比数据库的MD5，黑客就获得了使用常用口令的用户账号，对于用户来说，当然不要使用过于简单的口令，但是我们能否在程序设计上对简单口令加强保护，由于畅游口令的MD5值很容易被计算出来，所以要确保存储的用户口令不是那些被计算出来的常用口令MD5,我们把这个方法叫做加盐
就是在原始口令上加一个复杂字符串来实现，俗称‘加盐’

hashlib.md5("salt".encode("utf8"))

import hashlib
md5=hashlib.md5('salt'.encode('utf-8'))
md5.update('how to use'.encode('utf-8'))
md5.update(' md5 in python hashlib'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())

经过salt处理的md5口令，只要salt不被黑客知道，即使用户输入简单的口令，也很难通过md5反推明文口令

但是如果有两个用户都使用了相同的简单口令比如123，在数据库中将存储两条相同的md5值，这就说明这两个用户的口令是一样的，有没有办法让使用相同口令的用户存储不同md5呢

如果假定用户无法修改登录名，就可以通过吧登录名作为salt的一部分来计算md5，从来实现相同口令的用户也存储不同的md5

摘要算法在很多地方都有广泛的应用。要注意摘要算法不是加密算法，不能用于加密（因为无法通过摘要反推明文），只能用于防篡改，但是它的单向计算特性决定了可以在不存储明文口令的情况下验证用户口令。

configparser模块

该模块适用于配置文件的格式和windows ini文件类似，可以包含一个或多个节，每个节可以有多个参数

创建文件，

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',
                     '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)

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Section下的key对应的value

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"))

 logging模块

函数式的简单配置

import logging
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')

默认情况下，python的logging模块将日志打印到了标志输出中去了，它只显示大于等于WARNING级别的日志，这就说明日志级别为WARNING（这里我需要知道日志级别等级:CRITICAL>ERROR>WARNING>INFO>DEBUG）.默认的日志格式为日志级别：logger:用户输出信息。

灵活的配置日志级别，日志格式，输出位置：

import logging  
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,  
                    format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',  
                    datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',  
                    filename='/tmp/test.log',  
                    filemode='w')  
  
logging.debug('debug message')  
logging.info('info message')  
logging.warning('warning message')  
logging.error('error message')  
logging.critical('critical message')

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，这样入职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(f=open(‘test.log’,’w’))，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

logger对象配置

ogging库提供了多个组件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger对象提供应用程序可直接使用的接口，Handler发送日志到适当的目的地，Filter提供了过滤日志信息的方法，Formatter指定日志显示格式。另外，可以通过：logger.setLevel(logging.Debug)设置级别,当然，也可以通过

fh.setLevel(logging.Debug)单对文件流设置某个级别。