Python 学习笔记(6)--常用模块(2)

一、下载安装

下载安装有两种方式：

yum\pip\apt-get

或者源码

下载源码
解压源码
进入目录
编译源码    python setup.py build
安装源码    python setup.py install

注：在使用源码安装时，需要使用到gcc编译和python开发环境，所以，需要先执行：

yum install gcc python-devel

安装成功后，模块会自动安装到 sys.path 中的某个目录中，如：
/usr/lib/python2.7/site-packages/

 

time&datetime

 1 import time
 2 
 3 # print(time.clock()) #返回处理器时间
 4 # print(time.altzone)  #返回与utc时间的时间差,以秒计算
 5 # print(time.asctime()) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016"
 6 # print(time.localtime()) #返回本地时间 的struct time对象格式
 7 # print(time.gmtime(time.time()-800000)) #返回utc时间的struc时间对象格式
 8 # print(time.asctime(time.localtime())) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",
 9 #print(time.ctime()) #返回Fri Aug 19 12:38:29 2016 格式, 同上
10 
11 
12 # 日期字符串 转成  时间戳
13 # string_2_struct = time.strptime("2016/05/22","%Y/%m/%d") #将 日期字符串 转成 struct时间对象格式
14 # print(string_2_struct)
15 # struct_2_stamp = time.mktime(string_2_struct) #将struct时间对象转成时间戳
16 # print(struct_2_stamp)
17 
18 #将时间戳转为字符串格式
19 # print(time.gmtime(time.time()-86640)) #将utc时间戳转换成struct_time格式
20 # print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.gmtime()) ) #将utc struct_time格式转成指定的字符串格式
21 
22 
23 #时间加减
24 import datetime
25 
26 # print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925
27 #print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) )  # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19
28 # print(datetime.datetime.now() )
29 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天
30 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天
31 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时
32 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分
33 
34 
35 # c_time  = datetime.datetime.now()
36 # print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换

python中时间日期格式化符号：

  • %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

Python函数用一个元组装起来的9组数字处理时间:

序号字段属性值
0 4位数年 tm_year 2008
1 月 tm_mon 1 到 12
2 日 tm_mday 1到31
3 小时 tm_hour 0到23
4 分钟 tm_min 0到59
5 秒 tm_sec 0到61 (60或61 是闰秒)
6 一周的第几日 tm_wday 0到6 (0是周一)
7 一年的第几日 tm_yday 1到366 (儒略历)
8 夏令时 tm_isdst -1, 0, 1, -1是决定是否为夏令时的旗帜

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Time 模块包含了以下内置函数，既有时间处理相的，也有转换时间格式的：

 1 time.altzone 返回格林威治西部的夏令时地区的偏移秒数。如果该地区在格林威治东部会返回负值（如西欧，包括英国）。对夏令时启用地区才能使用。
 2 time.asctime([tupletime]) 接受时间元组并返回一个可读的形式为"Tue Dec 11 18:07:14 2008"（2008年12月11日 周二18时07分14秒）的24个字符的字符串。
 3 time.clock( ) 以浮点数计算的秒数返回当前的CPU时间。用来衡量不同程序的耗时，比time.time()更有用。
 4 time.ctime([secs]) 作用相当于asctime(localtime(secs))，未给参数相当于asctime()
 5 time.gmtime([secs]) 接收时间辍（1970纪元后经过的浮点秒数）并返回格林威治天文时间下的时间元组t。注：t.tm_isdst始终为0
 6 time.localtime([secs]) 接收时间辍（1970纪元后经过的浮点秒数）并返回当地时间下的时间元组t（t.tm_isdst可取0或1，取决于当地当时是不是夏令时）。
 7 time.mktime(tupletime) 接受时间元组并返回时间辍（1970纪元后经过的浮点秒数）。
 8 time.sleep(secs) 推迟调用线程的运行，secs指秒数。
 9 time.strftime(fmt[,tupletime]) 接收以时间元组，并返回以可读字符串表示的当地时间，格式由fmt决定。
10 time.strptime(str,fmt='%a %b %d %H:%M:%S %Y') 根据fmt的格式把一个时间字符串解析为时间元组。
11 time.time( ) 返回当前时间的时间戳（1970纪元后经过的浮点秒数）。
12 time.tzset() 根据环境变量TZ重新初始化时间相关设置。

time模块的重要属性

　　time.timezone
　　属性time.timezone是当地时区（未启动夏令时）距离格林威治的偏移秒数（>0，美洲;<=0大部分欧洲，亚洲，非洲）。

　　time.tzname
　　属性time.tzname包含一对根据情况的不同而不同的字符串，分别是带夏令时的本地时区名称，和不带的。

时间转换的过程

182222117511121.png

random模块

生成随机数的模块

 1 import random
 2 print(random.random())
 3 print(random.randint(1,2))
 4 print(random.randrange(1,10))
 5 
 6 生成随机验证码
 7 import random
 8 checkcode = ''
 9 for i in range(4):
10     current = random.randrange(0,4)
11     if current != i:
12         temp = chr(random.randint(65,90))
13     else:
14         temp = random.randint(0,9)
15     checkcode += str(temp)
16 print checkcode

 

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，可以部分内容

1 拷贝部分代码的示例
2 def copyfileobj(fsrc, fdst, length=16*1024):
3     """copy data from file-like object fsrc to file-like object fdst"""
4     while 1:
5         buf = fsrc.read(length)
6         if not buf:
7             break
8         fdst.write(buf)

shutil.copyfile(src, dst) 

拷贝文件不拷贝权限

shutil.copymode(src, dst)
仅拷贝权限。内容、组、用户均不变

shutil.copystat(src, dst)
拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags

shutil.copy(src, dst)
拷贝文件和权限

shutil.copy2(src, dst)
拷贝文件和状态信息

shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)
递归的去拷贝文件

例如：copytree(source, destination, ignore=ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))

shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])
递归的去删除文件

shutil.move(src, dst)
递归的去移动文件

shutil.make_archive(base_name, format,...)

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：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

ConfigParser

 1 # 注释1
 2 ; 注释2
 3  
 4 [section1]
 5 k1 = v1
 6 k2:v2
 7  
 8 [section2]
 9 k1 = v1
10 
11 import ConfigParser
12  
13 config = ConfigParser.ConfigParser()
14 config.read('i.cfg')
15  
16 # ########## 读 ##########
17 #secs = config.sections()
18 #print secs
19 #options = config.options('group2')
20 #print options
21  
22 #item_list = config.items('group2')
23 #print item_list
24  
25 #val = config.get('group1','key')
26 #val = config.getint('group1','key')
27  
28 # ########## 改写 ##########
29 #sec = config.remove_section('group1')
30 #config.write(open('i.cfg', "w"))
31  
32 #sec = config.has_section('wupeiqi')
33 #sec = config.add_section('wupeiqi')
34 #config.write(open('i.cfg', "w"))
35  
36  
37 #config.set('group2','k1',11111)
38 #config.write(open('i.cfg', "w"))
39  
40 #config.remove_option('group2','age')
41 #config.write(open('i.cfg', "w"))

shelve 模块

shelve模块是一个简单的k,v将内存数据通过文件持久化的模块，可以持久化任何pickle可支持的python数据格式

import shelve
 
d = shelve.open('shelve_test') #打开一个文件

 
t = 123
t2 = 123334
 
name = [,"rain","test"]
d["test"] = name #持久化列表
d["t1"] = t      #持久化类
d["t2"] = t2
 
d.close()

xml处理模块

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，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:

 1 <?xml version="1.0"?>
 2 <data>
 3     <country name="Liechtenstein">
 4         <rank updated="yes">2</rank>
 5         <year>2008</year>
 6         <gdppc>141100</gdppc>
 7         <neighbor name="Austria" direction="E"/>
 8         <neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
 9     </country>
10     <country name="Singapore">
11         <rank updated="yes">5</rank>
12         <year>2011</year>
13         <gdppc>59900</gdppc>
14         <neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
15     </country>
16     <country name="Panama">
17         <rank updated="yes">69</rank>
18         <year>2011</year>
19         <gdppc>13600</gdppc>
20         <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
21         <neighbor name="Colombia" direction="E"/>
22     </country>
23 </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

 1 import xml.etree.ElementTree as ET
 2  
 3 tree = ET.parse("xmltest.xml")
 4 root = tree.getroot()
 5 print(root.tag)
 6  
 7 #遍历xml文档
 8 for child in root:
 9     print(child.tag, child.attrib)
10     for i in child:
11         print(i.tag,i.text)
12  
13 #只遍历year 节点
14 for node in root.iter('year'):
15     print(node.tag,node.text)

修改和删除xml文档内容

 1 import xml.etree.ElementTree as ET
 2  
 3 tree = ET.parse("xmltest.xml")
 4 root = tree.getroot()
 5  
 6 #修改
 7 for node in root.iter('year'):
 8     new_year = int(node.text) + 1
 9     node.text = str(new_year)
10     node.set("updated","yes")
11  
12 tree.write("xmltest.xml")
13  
14  
15 #删除node
16 for country in root.findall('country'):
17    rank = int(country.find('rank').text)
18    if rank > 50:
19      root.remove(country)
20  
21 tree.write('output.xml')

自己创建xml文档

 1 import xml.etree.ElementTree as ET
 2 
 3 new_xml = ET.Element("namelist")
 4 name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
 5 age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"})
 6 sex = ET.SubElement(name,"sex")
 7 sex.text = '33'
 8 name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
 9 age = ET.SubElement(name2,"age")
10 age.text = '19'
11  
12 et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象
13 et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True)
14  
15 ET.dump(new_xml) #打印生成的格式

 

re 模块

re模块用于对python的正则表达式的操作。

字符：

　　. 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或汉字
　　\s 匹配任意的空白符
　　\d 匹配数字
　　\b 匹配单词的开始或结束
　　^ 匹配字符串的开始
　　$ 匹配字符串的结束

次数：

　　* 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

1、match(pattern, string, flags=0)

从起始位置开始根据模型去字符串中匹配指定内容，匹配单个

  • 正则表达式
  • 要匹配的字符串
  • 标志位，用于控制正则表达式的匹配方式

2、search(pattern, string, flags=0)

根据模型去字符串中匹配指定内容，匹配单个

3、group和groups

1 import re
2 a = "123abc456"
3 print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group()
4 
5 print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(0)
6 print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(1)
7 print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(2)
8 
9 print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).groups()

4、findall(pattern, string, flags=0)

上述两中方式均用于匹配单值，即：只能匹配字符串中的一个，如果想要匹配到字符串中所有符合条件的元素，则需要使用 findall。

5、sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

用于替换匹配的字符串

相比于str.replace功能更加强大

1 content = "123abc456"
2 new_content = re.sub('\d+', 'sb', content)
3 # new_content = re.sub('\d+', 'sb', content, 1)
4 print new_content

6、split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)

根据指定匹配进行分组

 1 content = "'1 - 2 * ((60-30+1*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2) )'"
 2 new_content = re.split('\*', content)
 3 # new_content = re.split('\*', content, 1)
 4 print new_content
 5 
 6 content = "'1 - 2 * ((60-30+1*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2) )'"
 7 new_content = re.split('[\+\-\*\/]+', content)
 8 # new_content = re.split('\*', content, 1)
 9 print new_content
10 
11 inpp = '1-2*((60-30 +(-40-5)*(9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2))'
12 inpp = re.sub('\s*','',inpp)
13 new_content = re.split('\(([\+\-\*\/]?\d+[\+\-\*\/]?\d+){1}\)', inpp, 1)
14 print new_content

hashlib

用于加密相关的操作，代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法

 1 import hashlib
 2  
 3 # ######## md5 ########
 4  
 5 hash = hashlib.md5()
 6 hash.update('admin')
 7 print hash.hexdigest()
 8  
 9 # ######## sha1 ########
10  
11 hash = hashlib.sha1()
12 hash.update('admin')
13 print hash.hexdigest()
14  
15 # ######## sha256 ########
16  
17 hash = hashlib.sha256()
18 hash.update('admin')
19 print hash.hexdigest()
20  
21  
22 # ######## sha384 ########
23  
24 hash = hashlib.sha384()
25 hash.update('admin')
26 print hash.hexdigest()
27  
28 # ######## sha512 ########
29  
30 hash = hashlib.sha512()
31 hash.update('admin')
32 print hash.hexdigest()

以上加密算法虽然依然非常厉害，但仍然存在缺陷.

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。

1 import hashlib
2  
3 # ######## md5 ########
4  
5 hash = hashlib.md5('898oaFs09f')
6 hash.update('admin')
7 print hash.hexdigest()

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

1 import hmac
2 h = hmac.new('wueiqi')
3 h.update('hellowo')
4 print h.hexdigest()

 

posted @ 2016-11-19 12:51  Wayde-p  阅读(328)  评论(0)  编辑  收藏  举报