好用的内置模块Ⅱ
一, random模块
import random
# 随机小数
random.random() # 大于0且小于1之间的小数
random.uniform(1, 3) # 大于1小于3的小数
# ----------------------------------------
# 随机整数
random.randint(1, 5) # 大于等于1且小于等于5之间的整数
random.randrange(1, 10, 2) # 大于等于1且小于10之间的奇数
# ----------------------------------------
# 随机选择一个返回
random.choice([1, '23', [4, 5]]) # 1或者23或者[4,5]
# 随机选择多个返回
random.sample([1, '23', [4, 5]], 2) # 列表元素任意2个组合
# ----------------------------------------
# 打乱列表顺序
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
random.shuffle(lst)
print(lst) # 随机顺序
# 模拟随机验证码
import random
def v_code():
code = ''
for i in range(5):
num = random.randint(0, 9)
alf = chr(random.randint(65, 90)) # chr()通过序号查字符
add = random.choice([num, alf])
code = "".join([code, str(add)])
return code
print(v_code())
二, 日志模块
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工作日志分四大类:
- 系统日志:记录服务器的一些重要信息:监控系统,cpu温度,网卡流量,重要的硬件指标
- 网站日志:访问异常,卡顿,访问量,点击率,蜘蛛爬取次数
- 辅助开发日志:开发人员在开发项目中,利用日志进行排错,排除一些避免不了的错误(记录),辅助开发
- 记录用户信息的日志:用户消费习惯,新闻偏好等等(数据库解决)
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日志一般是开发者使用的
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日志的版本
# low版(简易版) # 缺点:文件于屏幕输出只能选择一个 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准输出中,且只显示了大于等于WARNING级别的日志,这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG),默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息 ------------------------------------------------- # 灵活配置日志级别，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') ------------------------------------------------- # 参数详解 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(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# 标准版 import logging logger = logging.getLogger() # 创建一个handler，用于写入日志文件 fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8') # 再创建一个handler，用于输出到控制台 ch = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') fh.setLevel(logging.DEBUG) fh.setFormatter(formatter) ch.setFormatter(formatter) logger.addHandler(fh) #logger对象可以添加多个fh和ch对象 logger.addHandler(ch) logger.debug('logger debug message') logger.info('logger info message') logger.warning('logger warning message') logger.error('logger error message') logger.critical('logger critical message') ------------------------------------------------ # logging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# 旗舰版 # 优点: # 1.自定制(通过字典的方式)日志 # 2.轮转日志的功能 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(__file__) # log文件的目录 logfile_name = 'log.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 }, }, } 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
三, 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。
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namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple(命名元组)
from collections import namedtuple Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) p = Point(1, 2) print(p, type(p)) # Point(x=1, y=2) <class '__main__.Point'> print(p[0]) # 1 print(p.y) # 2 -
deque: 双向列表,双端队列,类似于列表的一种容器型的数据,插入元素和删除元素效率高
from collections import deque q = deque(['a', 1, 'c', 'd']) print(q, type(q)) q.append('e') # 按顺序追加 q.append('f') q.appendleft('g') # 在左边追加 q.pop() # 默认删除最后一个 q.popleft() # 默认删除最前面的 # 也能按照索引查询和删除 -
OrderedDict: 有序字典
d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print(d) from collections import OrderedDict od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print(od) -
defaultdict: 默认值字典
from collections import defaultdict l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99] dic = defaultdict(list) # 创建空字典,设置默认值(可回调的对象),每次创建key的时候,如果不写value会使用默认值 for i in l1: if i < 66: dic['key1'].append(i) else: dic['key2'].append(i) print(dic) -
Counter: 计数器
from collections import Counter c = Counter('SDFSDFSDXVXCFDGDFGDFGDFGDF') # 统计每个元素的个数 print(c)
四, re模块: 正则表达式
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什么是正则:
正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起（称为正则表达式）来描述字符或者字符串的方法.或者说：正则就是用来描述一类事物的规则.（在Python中）它内嵌在Python中,并通过 re 模块实现.正则表达式模式被编译成一系列的字节码,然后由用 C 编写的匹配引擎执行
元字符 匹配内容 \w 匹配字母（包含中文）或数字或下划线 \W 匹配非字母（包含中文）或数字或下划线 \s 匹配任意的空白符 \S 匹配任意非空白符 \d 匹配数字 \D 匹配非数字 \A 与 ^ 从字符串开头匹配 \Z 与 $ 从字符串结尾开始匹配 \n 匹配一个换行符 \t 匹配一个制表符 . 匹配任意字符,除了换行符,当re.DOTALL标记被指定时,则可以匹配包括换行符的任意字符 [...] 匹配字符组中的字符 [^...] 匹配除了字符组中的字符的所有字符 * 匹配0个或者多个左边的字符。 + 匹配一个或者多个左边的字符。 ？ 匹配0个或者1个左边的字符，非贪婪方式。 精准匹配n个前面的表达式。 匹配n到m次由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式 a|b 匹配a或者b。 () 匹配括号内的表达式，也表示一个组 -
匹配模式举例:
import re re.findall() ---------------------------------------------------- # 单个字符的匹配 # \W 与 \w s = '原始tz 12*() _' print(re.findall('\w', s)) # \w 数字,字母,下划线,中文 print(re.findall('\W', s)) # \W 除了数字,字母,下划线,中文以外的 # \s 与 \S print(re.findall('\s', '原始tz*(_ \t \n')) # \s 空格,\t,\n print(re.findall('\S', '原始tz*(_ \t \n')) # \S 除空格,\t,\n以外的 # \d 与 \D print(re.findall('\d','1234567890 yuanshi *（_')) # \d 数字 print(re.findall('\D','1234567890 yuanshi *（_')) # \D 非数字 # \A 与 ^ print(re.findall('\Ahello', 'hello hello 原始 hell')) # 从开 print(re.findall('^hello', 'hello hello 原始 hell')) # 从开头开始匹配头开始匹配 # \Z 与 $ 从结尾开始匹配 print(re.findall('hell$', 'hello hello 原始 hell')) # \n 与 \t print(re.findall('\t', 'hello hello 原始 \thell')) # \t print(re.findall('\n', 'hello hello 原始 \nhell')) # \n ---------------------------------------------------- # 元字符匹配 # . ? * + {m,n} .* ,*? # .匹配任意字符: 如果匹配成功,光标则移到匹配成功的最后的字符;如果匹配未成功,则光标向下移动一位继续匹配 print(re.findall('a.b', 'ab aab abb aaaab')) # ? 匹配0个或者1个由左边字符定义的片段 print(re.findall('a?b', 'ab aab abb aaaab')) # * 匹配0个或者多个由左边字符定义的片段: 满足贪婪匹配 print(re.findall('a*b', 'ab aab abb aaaab')) # + 匹配1个或者多个由左边字符定义的片段: 满足贪婪匹配 print(re.findall('a+b', 'ab aab abb aaaab')) # {m,n} 匹配m个至n个(包括m和n)由左边字符定义的片段 print(re.findall('a{1,5}b', 'ab aab abb aaaaab aaaaaab')) # .* : 贪婪匹配 从头到尾 print(re.findall('a.*b', 'ab aab abb aa#aaab aaaaaab')) # .*? 此时的?不是对左边的字符进行0次或者1次的匹配, # 而只是针对.*这种贪婪匹配的模式进行一种限定:告知他要遵从非贪婪匹配 print(re.findall('a.*?b', 'ab aab abb aa#aaab aaaaaab')) # []: 一个中括号可以代表一个字符 print(re.findall('a[abc]b', 'aab abb acb afb a_b')) # [abc]中任意一个都可以 print(re.findall('a[abc][bd]b', 'aabb aaabc abd acdbb')) # =>['aabb', 'acdb'] # - : 在[]中表示范围 print(re.findall('a[0-9]b', 'a1b a2bc abd acdbb')) # =>['a1b', 'a2b'] print(re.findall('a[A-Z]b', 'aAb a2bc abd acdbb')) # =>['aAb'] print(re.findall('a[A-Za-z]b', 'aAb aabc abd acdbb')) # =>['aAb', 'aab'] print(re.findall('a[-*$]b', 'a-b a*bc abd acdbb')) # =>['a-b', 'a*b'] # 当想匹配 - 时,要把 - 放在最前面或最后面 # ^ : 在[]最前面表示取反 print(re.findall('a[^0-9]b', 'a1b a2bc abbd acdbb')) # =>['abb'] s = 'xiaowang_sb xiaoliu_sb wanglu_sb tianzun_sb 通天教主_nb' print(re.findall('\w+_sb', s)) # (): 分组 s = 'xiaowang_sb xiaoliu_sb wanglu_sb tianzun_sb 通天教主_nb' print(re.findall('(\w+)_sb', s)) # =>['xiaowang', 'xiaoliu', 'wanglu', 'tianzun'],返回()内的内容 # |: 匹配左边或右边 print(re.findall('xiao|da|tian', 'xiaoasdnfisdaiasdntian')) # 在()分组里面加了?:,将全部的内容返回,而不是将组内的内容返回 print(re.findall('compan(y|ies)', 'Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company')) print(re.findall('compan(?:y|ies)', 'Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company')) ----------------------------------------------------- # 常用方法 # re.findall() # 全部找到返回一个列表 # re.search() # 找到第一个符合条件的字符串,然后返回一个包含匹配信息的对象,通过对象.group()获取 ret = re.search('sb|qwe', 'xiaomingt sb qwe') print(ret) print(ret.group()) # re.match() # 从字符串开头匹配,如果以符合条件的字符串开头则返回,否则返回None ret = re.match('sb|qwe', 'xiaomingt sb qwe') ret2 = re.match('sb|qwe', 'sbxiaomingt sb qwe') print(ret) print(ret2) # split() # 分割 s1 = 'xiaoming,tiaoshang;太阳~地球' print(re.split('[;,~]', s1)) # 自定义分隔符 # sub 调换 print(re.sub('me', '我', 'me是最好的男人，me就是一个普通男人，请不要将me当男神对待。')) print(re.sub('me', '我', 'me是最好的男人，me就是一个普通男人，请不要将me当男神对待。', 2)) # compile 配置匹配规则 obj = re.compile('\d{2}') print(obj.search('abc123eeee').group()) # => 12 print(obj.findall('abc123eeee')) # => ['12'] s1 = ''' 时间就是1995-04-27,2005-04-27 1999-04-27 alex 1980-04-27:1980-04-27 2018-12-08 ''' print(re.findall('\d{4}-\d{2}-\d{2}', s1)) s2 = '3325783547345nvn8b8473v 2893472893' obj = re.compile('[1-9][0-9]{4,7}') print(obj.findall(s2))
