Day6 Python常用的模块

一、logging模块

一、日志级别

critical=50
error=40
waring=30
info=20
debug=10
notset=0

二、默认的日志级别是waring（30），默认的输出目标是终端

　　logging输出的目标有两种：1、终端；2、文件

　　　　高于warning的日志级别才会打印

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

三、为logging模块指定全局配置，针对所有的logger有效，控制打印到文件中

　　1、可在logging.basicConfig()函数中，通过具体参数更改logging模块默认行为。可用的参数

 filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），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，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。

　　2、format参数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

　　3、范例

 import logging
 logging.basicConfig(
     filename='access.log',
     # filemode='w', #默认是a模式
     format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
     datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
     level=10,
 )

 logging.debug('debug')
 logging.info('info')
 logging.warning('warn123')
 logging.error('error')
 logging.critical('critical')

将日志写入到文件中

　　4、存在的问题

1：既往终端打印，又往文件中打印
2：控制输出到不同的目标（终端+文件）的日志，有各自的配置信息

四、logging模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象

　　1、原理图  

　　

　　2、简介logging模块的对象

 logger：产生日志的对象
 Filter：过滤日志的对象
 Handler：接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端
 Formatter对象：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式

　　3、应用举例

import logging

#一：Logger对象：负责产生日志信息
logger=logging.getLogger('root')

#二：Filter对象：略

#三：Handler对象：负责接收Logger对象传来的日志内容，控制打印到终端or文件
h1=logging.FileHandler('t1.log')
h2=logging.FileHandler('t2.log')
h3=logging.StreamHandler()

#四：formmater对象
#给文件
formatter1=logging.Formatter(
    '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
)

#给终端
formatter2=logging.Formatter(
    '%(asctime)s - %(message)s',
    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
)

#五：为handler对象绑定日志格式，设置日志级别
#给文件：绑定到Filehandler对象
h1.setFormatter(formatter1)
h2.setFormatter(formatter1)
#给终端：绑定到Streamhandler对象
h3.setFormatter(formatter2)

#设置日志级别
h1.setLevel(30)
h2.setLevel(30)
h3.setLevel(30)

#六：把h1,h2,h3都add给logger，这样logger对象才能把自己的日志交给他们三负责输出
logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(h3)
logger.setLevel(20) #括号的数字一定要<=Hanlder对象的数字

#七：测试
# logger.debug('debug')
# logger.info('info')
# logger.warning('warn123') #30
# logger.error('error')
# logger.critical('critical')

举例

　五、Logger与Handler的级别

　　强调：如果想要日志成功打印
　　   日志内容的级别 >= Logger对象的日志级别 >= Handler对象的日志级别

Logger is also the first to filter the message based on a level — if you set the logger to INFO, and all handlers to DEBUG, you still won't receive DEBUG messages on handlers — they'll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG, but all handlers to INFO, you won't receive any DEBUG messages either — because while the logger says "ok, process this", the handlers reject it (DEBUG < INFO).

#验证
import logging

form=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

ch=logging.StreamHandler()

ch.setFormatter(form)
# ch.setLevel(10)
ch.setLevel(20)

l1=logging.getLogger('root')
# l1.setLevel(20)
l1.setLevel(10)
l1.addHandler(ch)

l1.debug('l1 debug')

重要，重要，重要！！！

六、日志的继承

import logging

logger1=logging.getLogger('a')
logger2=logging.getLogger('a.b')
logger3=logging.getLogger('a.b.c')

h3=logging.StreamHandler()

formatter2=logging.Formatter(
    '%(asctime)s - %(message)s',
    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
)
h3.setFormatter(formatter2)
h3.setLevel(10)

logger1.addHandler(h3)
logger1.setLevel(10)

logger2.addHandler(h3)
logger2.setLevel(10)

logger3.addHandler(h3)
logger3.setLevel(10)

# logger1.debug('logger1 debug')
# logger2.debug('logger2 debug')
logger3.debug('logger2 debug')

'''
结果
2017-10-23 22:05:04 PM - logger2 debug
2017-10-23 22:05:04 PM - logger2 debug
2017-10-23 22:05:04 PM - logger2 debug
'''

七、应用

　　1、logging的配置范例

 """
 logging配置
 """

 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(os.path.abspath(__file__))  # log文件的目录

 logfile_name = 'all2.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
         },
     },
 }

 def load_my_logging_cfg():
     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

 if __name__ == '__main__':
     load_my_logging_cfg()

logging配置文件

 """
 MyLogging Test
 """

 import time
 import logging
 import my_logging  # 导入自定义的logging配置

 logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成logger实例

 def demo():
     logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))
     logger.info("中文测试开始。。。")
     for i in range(10):
         logger.debug("i:{}".format(i))
         time.sleep(0.2)
     else:
         logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))
     logger.info("中文测试结束。。。")

 if __name__ == "__main__":
     my_logging.load_my_logging_cfg()  # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置
     demo()

使用

 #1、有了上述方式我们的好处是：所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了，更加清晰，方便管理

 #2、我们需要解决的问题是：
     1、从字典加载配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)

     2、拿到logger对象来产生日志
     logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的
     按照我们对logging模块的理解，要想获取某个东西都是通过名字，也就是key来获取的
     于是我们要获取不同的logger对象就是
     logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名')

     但问题是：如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置，那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key
  'loggers': {
         'l1': {
             'handlers': ['default', 'console'],  #
             'level': 'DEBUG',
             'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
         },
         'l2: {
             'handlers': ['default', 'console' ],
             'level': 'DEBUG',
             'propagate': False,  # 向上（更高level的logger）传递
         },
         'l3': {
             'handlers': ['default', 'console'],  #
             'level': 'DEBUG',
             'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
         },

 }

 #我们的解决方式是，定义一个空的key
     'loggers': {
         '': {
             'handlers': ['default', 'console'],
             'level': 'DEBUG',
             'propagate': True,
         },

 }

 这样我们再取logger对象时
 logging.getLogger(__name__)，不同的文件__name__不同，这保证了打印日志时标识信息不同，但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到，于是默认使用key=''的配置

!!!关于如何拿到logger对象的详细解释！！！

　　2、django的日志配置

 #logging_config.py
 LOGGING = {
     'version': 1,
     'disable_existing_loggers': False,
     'formatters': {
         'standard': {
             'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'
                       '[%(levelname)s][%(message)s]'
         },
         'simple': {
             'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
         },
         'collect': {
             'format': '%(message)s'
         }
     },
     'filters': {
         'require_debug_true': {
             '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',
         },
     },
     'handlers': {
         #打印到终端的日志
         'console': {
             'level': 'DEBUG',
             'filters': ['require_debug_true'],
             'class': 'logging.StreamHandler',
             'formatter': 'simple'
         },
         #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
         'default': {
             'level': 'INFO',
             'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件，自动切
             'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"),  # 日志文件
             'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
             'backupCount': 3,
             'formatter': 'standard',
             'encoding': 'utf-8',
         },
         #打印到文件的日志:收集错误及以上的日志
         'error': {
             'level': 'ERROR',
             'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件，自动切
             'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"),  # 日志文件
             'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
             'backupCount': 5,
             'formatter': 'standard',
             'encoding': 'utf-8',
         },
         #打印到文件的日志
         'collect': {
             'level': 'INFO',
             'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件，自动切
             'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"),
             'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
             'backupCount': 5,
             'formatter': 'collect',
             'encoding': "utf-8"
         }
     },
     'loggers': {
         #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
         '': {
             'handlers': ['default', 'console', 'error'],
             'level': 'DEBUG',
             'propagate': True,
         },
         #logging.getLogger('collect')拿到的logger配置
         'collect': {
             'handlers': ['console', 'collect'],
             'level': 'INFO',
         }
     },
 }

 # -----------
 # 用法:拿到俩个logger

 logger = logging.getLogger(__name__) #线上正常的日志
 collect_logger = logging.getLogger("collect") #领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志

二、re模块

一、正则表达式基础

　　1、什么是正则表达式

　　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。

　　2、正则表达式简介

　　正则表达式元素可以归为三大类。
　　1.字符：字符可以代表一个单独的字符，或者一个字符集合构成的字符串。
　　2.限定符：允许你在模式中决定字符或者字符串出现的频率。
　　3.定位符：允许你决定模式是否是一个独立的单词，或者出现的位置必须在句子的开头还是结尾。

　　正则表达式代表的模式一般由四种不同类型的字符构成。
　　1.文字字符：像”abc”确切地匹配”abc“字符串
　　2.转义字符：一些特殊的字符例如反斜杠，中括号，小括号在正则表达式中居于特殊的意义，所以如果要专门识别这些特殊字符需要转义字符反斜杠。就像”\[abc\]“可以识　　别”[abc]“。
　　3.预定义字符：这类字符类似占位符可以识别某一类字符。例如”\d”可以识别0-9的数字。
　　4.自定义通配符：包含在中括号中的通配符。例如”[a-d]“识别a,b,c,d之间的任意字符，如果要排除这些字符，可以使用”[^a-d]“。

元素	描述
.	匹配除了换行符意外的任意字符
[^abc]	匹配除了包含在中括号的任意字符
[^a-z]	匹配除了包含在中括号指定区间字符的任意字符
[abc]	匹配括号中指定的任意一个字符
[a-z]	匹配括号中指定的任意区间中的任意一个字符
\a	响铃字符（ASCII 7）
\c or \C	匹配ASCII 中的控制字符，例如Ctrl+C
\d	匹配任意数字，等同于[0-9]
\D	匹配数字以外的字符
\e	Esc (ASCII 9)
\f	换页符(ASCII 15)
\n	换行符
\r	回车符
\s	匹配任意空白字符（\t,\n,\r,\f）
\S	匹配白空格（\t,\n,\r,\f）以外的字符
\t	制表符
\uFFFF	匹配Unicode字符的十六进制代码FFFF。例如，欧元符号的代码20AC
\v	匹配纵向制表符(ASCII 11)
\w	匹配字母，数字和下划线
\W	匹配字符，数字和下划线以外的字符
\xnn	匹配特殊字符，nn代表十六进制的ASCII 码
.*	匹配任意数量的字符（包括0个字符）

　　限定符

　　上面表格中列出的每个通配符，可以代表一个确定的字符。使用限定符，可以精确地确定字符的出现频率。例如”\d{1,3}”代表一个数字字符出现1到3次。

元素	描述
*	匹配一个元素0次或者多次（最大限度地匹配）
*?	匹配前面的元素零次或者多次（最小限度地匹配）
.*	匹配任意个数的任意字符（包括0个字符）
?	匹配上一个元素0次或者1次（最大限度地匹配）
??	匹配上一个元素0次或者1次（最小限度地匹配）
{n,}	匹配上一个元素至少n次
{n,m}	匹配上一个元素n至m次
{n}	匹配上一个元素n次
+	匹配上一个元素一次或者多次

• *? 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
• | 表示 or

"colour" -match "colou?r"  "color" -match "colou?r" 均返回true

此处的字符“?”并不代表任何字符，因为怕你可能会联想到简单模式匹配里面的“?”。正则表达式中的“?”,只是一个限定符，它代表的是指定字符或者子表达式出现的频率。具体到上面的例子，“u?”就确保了字符“u”在模式中不是必需的。常用的其它限定符，还有“*”（出现0次后者多次）和“+”（至少出现一次）

类似IP地址的模式通过正则表达式来描述比简单的通配符字符会更加精确。通常会使用字符和量词结合，来指定某个具体的字符应当出现，以及出现的频率：

元素	描述
^	匹配字符串的开始
$	匹配字符串的结尾
\A	匹配字符串开始（包含多行文本）
\b	匹配单词的边界
\B	匹配不在单词的边界
\Z	匹配字符串的结尾（包含多行文本）
\z	匹配字符串结束

二、使用实践

　　1、re.findall('\w','hello_ | egon 123')

import re
# # 元字符
# #\w 匹配数字、字母和下划线字符
print(re.findall('\w','hello_ | egon 123'))
# #\W 匹配数字、字母和下划线以外的字符
print(re.findall('\W','hello_ | egon 123'))
# \s 匹配任意空字符
print(re.findall('\s','hello_ | egon 123 \n \t'))
# \S 匹配任意非空字符
print(re.findall('\S','hello_ | egon 123 \n \t'))
#\d匹配数字
print(re.findall('\d','hello_ | egon 123 \n \t'))
# \D匹配非数字
print(re.findall('\D','hello_ | egon 123 \n \t'))
# 匹配某个字符
print(re.findall('h','hello_ | egon 123 \n \t'))
# 匹配以he开头的
print(re.findall('^he','hello_ | egonh 123 \n \t'))
print(re.findall('\Ahe','hello_ | egonh 123 \n \t'))
# 匹配以123结尾的
print(re.findall('123\Z','hello_ | egonh o123 \n \t123'))
print(re.findall('123$','hello_ | egonh 0123 \n \t123'))
# 匹配制表符
print(re.findall('\n','hello_ | egonh 0123 \n \t123'))
print(re.findall('\t','hello_ | egonh 0123 \n \t123'))

# . [] [^]
# .任意一个字符
print(re.findall('a.c','a a1c a*c a2c abc a c aaaaac aacc'))

# [] 中括号内可以多个字符，匹配内部的任意一个字符
print(re.findall('[1 2\n3]','a a12c a*c a2c abc a c aaaaac aacc'))
print(re.findall('a[0-9][0-9]c','a a12c a*c a2c abc a c aaaaac aacc'))
# 没有a-Z匹配所有字符，Python中只能写成a-zA-Z
print(re.findall('a[a-zA-Z]c','a a12c a*c a2c abc a c aaaaac aacc'))
# 匹配+-*/ 时，-只能放到开头或结尾，不然需要转义（最好都加上转义符）
print(re.findall('a[-+*/]c','a+c a12c a*c a2c abc a c a-c a/c aaaaac aacc'))
print(re.findall('a[+*/-]c','a+c a12c a*c a2c abc a c a-c a/c aaaaac aacc'))
print(re.findall('a[\+\-\*\/]c','a+c a12c a*c a2c abc a c a-c a/c aaaaac aacc'))
# []匹配非中括号内的字符，取反
print(re.findall('a[^\+\-\*\/]c','a+c a12c a*c a2c abc a c a-c a/c aaaaac aacc'))

# \转义符号，取消特殊符号的意思
# 先交给Python解释器处理一下，处理掉\的特殊函数\c本书就是特殊字符，\表示转义符需要先转义一个
print(re.findall('a\\\c','a\c abc'))
#  或者使用原生字符串:r,只需考虑正则表达式书写语法，不用考虑其他的因素
print(re.findall(r'a\\c','a\c abc'))

# ? * + {} 表示左边的字符有多少 贪婪匹配
# ? 左边的一个字符有0个或1个 ##a必须存在，b也0个或者1个
print(re.findall('ab?','a ab abb abbb abbbbb aaa bbbb'))

# * 左边的一个字符有0个或者无穷个
print(re.findall('ab*','a ab abb abbb abbbbb aaa bbbb'))

# + 左边的一个字符有1个或者无穷个
print(re.findall('ab+','a ab abb abbb abbbbb aaa bbbb'))

# {} 左边的一个字符有n-m次
print(re.findall('ab{3,5}','a ab abb abbb abbbbb aaa bbbb'))

# .*  .*?
# .* 任意字符任意次,贪婪匹配
print(re.findall('a.*c','ahhh121ca345cc'))
# .*? 任意字符任意次，非贪婪匹配（使用场景更多）
print(re.findall('a.*?c','ahhh121ca345cc'))

# |或者
print(re.findall('company|companies','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company'))

# ()分组
# 不分组
print(re.findall('ab+','ababababab123'))
print(re.findall('ab+123','ababababab123'))
# 分组
print(re.findall('(ab)','ababababab123')) ##只输出组内的内容
print(re.findall('(a)b','ababababab123')) ##只输出组内的内容
print(re.findall('(ab)+','ababababab123')) #一直匹配，组内只会输出最后匹配的内容

print(re.findall('(ab)+123','ababababab123'))#只输出组内的内容
print(re.findall('(?:ab)+123','ababababab123')) #输出所有匹配的内容
print(re.findall('(ab)+(123)','ababababab123')) #一直匹配，组内只会显示最后匹配的内容

print(re.findall('compan(?:y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company'))

　　2、re模块的其他用法

# findall寻找所有的内容
print(re.findall('ab', 'ababababab123'))
# search  找所有的内容，找成功一次，就截止
print(re.search('ab','ababababab123')) ##输出搜索的过程
print(re.search('ab','ababababab123').group()) ##只输出结果
print(re.search('ab','asasasasasab123'))
# match #只匹配开头，有则输出结果，没有返回None
print(re.search('ab','123ab456'))
print(re.match('ab','123ab456')) ##等价于print(re.search('^ab','123ab456'))

# split切分
print(re.split('b','abcde'))
print(re.split('[ab]','abcde'))

# sub替换,可以指定替换的次数
print(re.sub('alex','SB','alex make love alex alex alex',1))
#打印出替换的次数
print(re.subn('alex','SB','alex make love alex alex alex'))
# 前后内容替换位置：分组替换即可
print(re.sub('(\w+)( .* )(\w+)',r'\3\2\1','alex make love'))

# compile 编译,一次写，使用多次
obj=re.compile('\d{2}')
print(obj.search('abc123eee').group())
print(obj.findall('abc123eee'))

三、Python正则表达式中re.S的作用

　　在Python的正则表达式中，有一个参数为re.S。它表示“.”（不包含外侧双引号，下同）的作用扩展到整个字符串，包括“\n”。看如下代码：

import re
a = '''asdfhellopass:
    123
    worldaf
    '''
b = re.findall('hello(.*?)world',a)
c = re.findall('hello(.*?)world',a,re.S)
print 'b is ' , b
print 'c is ' , c

　　运行结果如下：

b is  []
c is  ['pass:\n\t123\n\t']

　　正则表达式中，“.”的作用是匹配除“\n”以外的任何字符，也就是说，它是在一行中进行匹配。这里的“行”是以“\n”进行区分的。a字符串有每行的末尾有一个“\n”，不过它不可见。

　　如果不使用re.S参数，则只在每一行内进行匹配，如果一行没有，就换下一行重新开始，不会跨行。而使用re.S参数以后，正则表达式会将这个字符串作为一个整体，将“\n”当做一个普通的字符加入到这个字符串中，在整体中进行匹配。

三、time与datetime模块

一、time模块

　　1、表示时间的三种方式

1. 时间戳(timestamp)：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。
2. 格式化的时间字符串(Format String)
3. 结构化的时间(struct_time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)

# 时间戳
print(time.time())
# 结果：1508582452.6290684

# 格式化的时间字符串
print(time.strftime('%Y-%m-%d %X'))
# 结果:2017-10-21 18:41:16

# 结构化的时间
# 本地时区时间
print(time.localtime())
# 结果：time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=10, tm_mday=21, tm_hour=18, tm_min=41, tm_sec=56, tm_wday=5, tm_yday=294, tm_isdst=0)
print(time.localtime().tm_mon)
# 结果：10

# UTC时间 和中国时区时间差八个小时print(time.gmtime())
#结果：time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=10, tm_mday=21, tm_hour=10, tm_min=23, tm_sec=3, tm_wday=5, tm_yday=294, tm_isdst=0)

 %a    Locale’s abbreviated weekday name.
 %A    Locale’s full weekday name.
 %b    Locale’s abbreviated month name.
 %B    Locale’s full month name.
 %c    Locale’s appropriate date and time representation.
 %d    Day of the month as a decimal number [01,31].
 %H    Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23].
 %I    Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12].
 %j    Day of the year as a decimal number [001,366].
 %m    Month as a decimal number [01,12].
 %M    Minute as a decimal number [00,59].
 %p    Locale’s equivalent of either AM or PM.    (1)
 %S    Second as a decimal number [00,61].    (2)
 %U    Week number of the year (Sunday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Sunday are considered to be in week 0.    (3)
 %w    Weekday as a decimal number [0(Sunday),6].
 %W    Week number of the year (Monday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Monday are considered to be in week 0.    (3)
 %x    Locale’s appropriate date representation.
 %X    Locale’s appropriate time representation.
 %y    Year without century as a decimal number [00,99].
 %Y    Year with century as a decimal number.
 %z    Time zone offset indicating a positive or negative time difference from UTC/GMT of the form +HHMM or -HHMM, where H represents decimal hour digits and M represents decimal minute digits [-23:59, +23:59].
 %Z    Time zone name (no characters if no time zone exists).
 %%    A literal '%' character.

格式化字符串的时间格式

　　2、三种格式的时间转换

　　计算机认识的时间只能是'时间戳'格式，而程序员可处理的或者说人类能看懂的时间有: '格式化的时间字符串'，'结构化的时间'

　

# 时间戳转换为本地时间或UTC时间
print(time.localtime(112131121))
print(time.gmtime(112131121))

# 本地时间或UTC时间转换为时间戳
print(time.mktime(time.localtime()))
print(time.mktime(time.gmtime()))

# 本地时间或UTC时间转换成格式化时间
print(time.strftime('%T',time.localtime()))
print(time.strftime('%T',time.gmtime()))

# 格式化时间转换成结构化时间
print(time.strptime('2017-10-21','%Y-%m-%d'))

# asctime([t]) : 把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式：'Sun Jun 20 23:21:05 1993'。
# 如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。
print(time.asctime())#Sat Oct 21 19:09:29 2017
print(time.asctime(time.gmtime())) ##Sat Oct 21 11:12:43 2017 ,默认是localtime
# ctime([secs]) : 把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化为time.asctime()的形式。如果参数未给或者为
# None的时候，将会默认time.time()为参数。它的作用相当于time.asctime(time.localtime(secs))。
print(time.ctime())  # Sat Oct 21 19:09:29 2017
print(time.ctime(time.time()))  #Sat Oct 21 19:09:29 2017
print(time.ctime(1000000000)) #Sun Sep  9 09:46:40 2001

二、dateime模块

import datetime

print(datetime.datetime.now()) #返回 2017-10-21 19:14:30.416479
print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) )  # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19
print(datetime.datetime.now() )
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-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=30)) #当前时间+30分

c_time  = datetime.datetime.now()
print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换

四、random模块

一、random的常用操作

import random
#大于0且小于1的小数
print(random.random())
# 大于等于2且小于等于4的整数
print(random.randint(2,4))
# 大于等于2且小于4的整数
print(random.randrange(2,4))
# 在一定范围内生成随机字符
print(random.choice([1,8,100,['a','b']]))
# 列表元素任意n个组合
print(random.sample([1,8,100,['a','b'],'egon'],3))
# 大于1小于9的小数
print(random.uniform(1,9))

打乱原来的顺序，相当于洗牌

item=[1,3,5,7,9]
random.shuffle(item)
print(item)

二、实践：生成随机验证码

def make_code(n):
    '''
    生成10位随机验证码,元素包括大小写字母和数字
    :param n:生成验证码的位数
    :return: 返回验证吗
    '''
    res=''
    for i in range(n):
        s1=str(random.randint(0,9))
        s2=chr(random.randint(65,122))
        res +=random.choice([s1,s2])
    return res
print(make_code(10))

五、os模块

　　os模块是与操作系统交互的一个接口

一、os模块的基本使用

　　1、使用os模块管理文件和目录

 import os
 print(os.getcwd()) #获取当前的工作目录
 print(os.chdir("dirname"))  #改变当前脚本的工作目录。需要加绝对路径
 print(os.curdir) #返回当前目录: .
 print(os.pardir)  #返回当前目录的父目录字符串名: ..
 print(os.makedirs('www/html/',777)) #创建多级目录，并指定权限：多层目录有一个不存在，则创建；多层目录都存在，则报错
 print(os.removedirs('www/html/'))   #递归删除空目录
 print(os.mkdir('www',755)) #创建单级目录，并指定权限，没有创建，有的话报错
 print(os.rmdir('www')) #删除单级空目录，若非空目录则报错
 print(os.listdir('www')) #列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印
 print(os.remove())  #删除一个文件
 print(os.rename('www','os')) #重命名一个文件/目录
 print(os.stat("./os模块.py")) #获取文件/目录信息

管理文件和目录

　　2、Windows和Linux的标识符

 os.sep #输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
 os.linesep #输出当前平台使用的行终止符，win下为"\r\n",Linux下为"\n"
 os.pathsep #输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
 print([os.sep,os.linesep,os.pathsep])

Windows和Linux的标识符

　　3、直接运行系统命令和获取环境变量

 print(os.system('dir .')) #运行shell命令，直接显示，达不到目录的结果 ##tasklist Windows查看单前的进程
 print(os.environ) #获取系统环境变量

直接运行系统命令和获取环境变量

　　4、构建路径

 print(os.path.join('C:\\','a','b','D:\\','d.txt')) #将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略
 print(os.path.abspath('os模块'))  #返回path的规范化的绝对路径
 print(os.path.expanduser('~'))    #展开用户的HOME目录，如~、~username;
 print(os.path.expanduser('~\\test.txt')) #路径拼接

构建路径

　　5、拆分路径：获取自己需要的路径中信息

 print(os.path.split(os.path.abspath('os模块'))) #将path分隔成目录和文件名二元组返回
 print(os.path.dirname(os.path.abspath('os模块'))) #返回path的目录，其实就是os.path.split(path)的第一个元素
 print(os.path.basename(os.path.abspath('os模块'))) #返回path的目录，其实就是os.path.split(path)的第二个元素
 print(os.path.splitext(os.path.abspath('os模块')))  #返回一个除去文件扩展名的部分和扩展名的二元组 。

拆分路径

　　6、判断文件类型

 print(os.path.exists('os/html')) #若path存在，返回True；不存在，返回False
 print(os.path.isabs('os/html')) #若path是绝对路径，返回True;否则，返回False
 print(os.path.isfile('os模块.py'))  #若path是一个存在的文件，返回True，否则，返回False
 print(os.path.isdir('os'))  #若path是一个存在的目录，但会True；否则，返回False
 print(os.path.islink('os'))    #参数path所指向的路径存在，并且是一个链接；
 print(os.path.ismount('os'))    #参数path所指向的路径存在，并且是一个挂载点。

判断文件类型

　　7、判断文件属性

 os.path模块也包含了若干函数用来获取文件的属性，包括文件的创建时间 、修改时间、文件的大小等
 print(os.path.getatime('os模块.py'))  #返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
 print(os.path.getmtime('os模块.py'))  #返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
 print(os.path.getctime('os模块.py'))  #获取文件的创建时间
 print(os.path.getsize('os模块.py')) #返回path的大小

判断文件属性

二、规划化路径

在Linux和mac平台上，该函数会原样返回path，在windows平台上会将路径中所有字符转换成小写，并将所有斜杠转换为反斜杠

print(os.path.normcase('c:/windows\\System32\\'))
##../和/
print(os.path.normpath('c://windows\\System32\\../Temp/') ) ##../向左跳过一级

三、路径处理

　　获取自己想要的路径，具体应用如下

　　1、方式一：使用os.path.normpath()

 import os,sys
 ##实现一：
 possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join(
     os.path.abspath(__file__),
     os.pardir, ##上一级
     os.pardir
 ))
 ##实现二：
 possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join(
     os.path.abspath(__file__),
     '..', ##上一级
     '..'
 ))

 print(possible_topdir)
 # sys.path.insert(0,possible_topdir)

　　2、方式二：使用os.path.dirname(）

 x=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
 print(x)

六、sys模块

一、sys的基本使用

 import sys
 # print(sys.argv)  #命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
 # print(sys.argv[1])  ##取出相对应的地址
 # print(sys.argv[2])
 # python C:\Users\CTB-BJB-0012\PycharmProjects\python36\s19\day6\常用模块\6 sys模块.py 3306

 sys.exit(0)  ##退出程序，正常退出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python PATH环境变量的值
 sys.platform #返回操作系统平台名称

二、sys模块实战

　　1、实现探索：打印进度条，显示百分比

实现思路：指定的对齐方式，显示宽度，打印的字符串；让后面的覆盖前面的内容，形成动态增长的效果
左对齐
print('[%10s]' %'#')
右对齐
实现第一步探索
print('[%-10s]' %'#')
print('[%-10s]' %'##')
print('[%-10s]' %'###')
print('[%-10s]' %'####')

打印%,两个%%取消百分号的特殊意义
print('%d%%' %30)
print(('[%%-%ds]' %50) %'#')  #暂时不打印%

　　2、代码实现

 import sys
 # import time
 def progress(percent,width=50):
     show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(percent*width)*'#')
     print('\r%s %s%%' %(show_str,int(percent*100)),end='',file=sys.stdout,flush=True) #立即将结果，刷新一下

 total_size=102400000
 recv_size=0
 while recv_size < total_size:
     # time.sleep(0.2) #1024
     recv_size+=1024  #每次加

     percent=recv_size/total_size
     progress(percent,width=30)

七、shutil模块

　　高级的文件、文件夹、压缩包处理模块

一、shutil的基本操作

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "wzs"
#2017/10/21

import shutil
# 将文件内容拷贝到另一个文件中
shutil.copyfileobj(fsrc,fdst[,length])
shutil.copyfileobj(open('6sys模块.py','r',encoding='utf-8'),open('sys_new.py','w',encoding='utf-8'))

# 拷贝文件，目标文件无需存在
shutil.copyfile('src','dst')
shutil.copyfile('a.txt','b.txt')

# 仅拷贝权限。内容、组、用户均不变。目标文件必须存在
shutil.copymode('src','dst')
shutil.copymode('a.txt','b.txt')

# 仅拷贝状态信息，包括：mode bits，atime，mtime，flags 。目标文件必须存在
shutil.copystat('src','dst')
shutil.copystat('a.txt','b.txt')

# 拷贝文件和权限。目标文件无需存在
shutil.copy('src','dst')
shutil.copy('a.txt','b.txt')

# 拷贝文件和状态信息。目标文件无需存在
shutil.copy2('src','dst')
shutil.copy2('a.txt','b.txt')

# 递归的去拷贝文件夹
shutil.ignore_patterns(*patterns)
shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)
import shutil
shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*')) #目标目录不能存在，注意对folder2目录父级目录要有可写权限，ignore的意思是排除

# 拷贝软连接
import shutil
shutil.copytree('f1', 'f2', symlinks=True, ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))

# 通常的拷贝都把软连接拷贝成硬链接，即对待软连接来说，创建新的文件

# 递归的去删除文件
# shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])
import shutil
import os
os.makedirs('www/html/api')
shutil.rmtree('www')

# 递归移动文件，它类似mv命令。相当于重命名
import shutil
shutil.move('www','ok')

二、文件压缩，解压处理

　　1、模块操作小解

创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar

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 data_bak                       =>保存至当前路径
如：/tmp/data_bak =>保存至/tmp/
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

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

# 将ok下文件打包防止当前程序目录(可以自己指定路径，打包的路径可以是绝对路径)
import shutil
ret = shutil.make_archive("data_bak",'gztar',root_dir='ok')

　　　　1、使用zipfile模块创建和读取zip压缩包

#打包压缩
import zipfile
z=zipfile.ZipFile('data_bak.zip','w')
z.write('a.log')
z.write('a.txt')
z.write('b.txt')
z.close()

#解压：目录不存在会自动创建
z=zipfile.ZipFile('data_bak.zip','r')
z.extractall(path='html/')
z.close()

#ZipFile的常用方法
namelist：返回zip文件中包含的所有文件和文件夹的字符串列表；
extract：从zip文件中提取单个文件；
extractall：从zip文件中提取所有文件。

　　使用Python的命令行工具创建zip格式的压缩包

 -l    显示zip格式压缩包中的文件列表
 -c    创建zip格式压缩包：若压缩包里面有文件，会先清空，然后将后面的内容添加进去
 -e    提取zip格式压缩包：后面的目录不存在，会自动创建。
 -t    验证文件是一个有效的zip格式压缩包

python -m zipfile -c kube-heapster.zip kubernetes-dashboard.yaml
python -m zipfile -c kube-heapster.zip ssl/
python -m zipfile -e kube-heapster.zip test
python -m zipfile -l kube-heapster.zip 

python命令行实践

　　　　2、使用tarfile模块创建和读取压缩包内容

# 压缩
import tarfile
obj=tarfile.open('data_bak.tar.gz','w')
obj.add('a.log',arcname='a.log.bak')
obj.add('a.txt',arcname='a.txt.bak')
obj.add('b.txt',arcname='b.txt.bak')
obj.close()

# 解压
obj=tarfile.open('data_bak.tar.gz','r')
obj.extractall('aaa')
obj.close()

#提取压缩包内信息：tarfile 中有不少函数，其中，最常用的是 ：
getnames ：获取 tar 包中的文件列表；
extract ：提取单个文件；
extractall ：提取所有文件

　　案例：备份指定文件到压缩包

　　例如，备份Nginx的访问日志，备份MySQL的binlog日志。这些数据备份到压缩包中，并在压缩包的名称中使用时间标识，不但有利于文件管理，便于查找，而且能够有效减少磁盘占用空间。

from __future__ import print_function
import os
import fnmatch
import tarfile
import datetime

def find_specific_files(root, pattern=['*'], exclude_dirs=[]):
    pass

def main():
    patterns = ['*.jpg', '*jpeg', '*.tiff', '*.png']
    now = datetime.datetime.now().strftime("%Y_%m_%d_%H_%M_%S")
    filename = "all_image_{0}.tar.gz".format(now)
    with tarfile.open(filename, 'w:gz') as f:
        for item in find_specific_files("*", patterns):
            f.add(item)

if __name__ == '__main__':
    main()

　　　　3、案例：暴力破解zip压缩包的密码

###撞库方法破解压缩包密码（前提要有强大的密码库，不然也无法破解）
import shutil
import tarfile

obj = tarfile.open('kube-heapster.zip','r')
with open('password.txt') as pf:
    for line in pf:
        try:
            obj.extractall(pwd=line.strip())
            print("password is {0}".format(line.strip()))
        except:
            pass

撞库破解压缩包的密码

八、joson&pickcle模块

eval内置方法可以将一个字符串转换成python对象，不过eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能使用，但遇到特殊类型时，eval就不管用了，所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值

一、什么是序列化？

我们把对象从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化。在python中叫picking，在其他语言中称之为serialization，marshalling，flattening，都是一个意思

二、为什么要序列化

、数据持久化保存
    内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。
、跨平台数据交互
    序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。
    反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling

三、如何序列化之json和pickle（使用方法一样）

若要在不同语言之间传递对象，就必须把对象序列化成标准格式，比如XML，但更好的方法是系列为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便存储到磁盘或者通过网络传输，JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在web页面中读取，非常方便

四、json模块

　　1、将文件内容转换成json可以识别的字符串类型,打印到终端上

　　　　单引号不能被json识别

 import json
 user={'name':'egon','pwd':'egon123'}
 print(json.dumps(user))
 print(str(user))

　　2、将数据写入文件中 json.dumps() ：复杂版

 import json
 user={'name':'egon','pwd':'egon123','age':22}
 with open('db.json','w',encoding='utf-8') as f:
     f.write(json.dumps(user))

序列化

 with open('db.json','r',encoding='utf-8') as f:
     data=f.read()
     dic=json.loads(data)
     print(dic['age'])  ##取值验证

反序列化

　　3、将数据写入文件中json.dump()：简化版

 import json
 user={'name':'egon','pwd':'egon123','age':22}
 json.dump(user,open('db1.json','a',encoding='utf-8'))  ##序列化
 dic=json.load(open('db1.json','r',encoding='utf-8'))  ##反序列化
 print(dic,type(dic))

五、pickle模块

　　pickle可以序列化Python的所有数据类型

　　1、序列化、反序列化字典

 import pickle
 d={'a':1}
 # 序列化
 d_pkl=pickle.dumps(d)
 with open('1.pkl','wb') as f:
     f.write(d_pkl)
 # 简化
 pickle.dump(d,open('2.pkl','wb'))

 # 反序列化
 x=pickle.load(open('2.pkl','rb'))
 print(x)

序列化、反序列化字典

　　2、序列化、反序列化函数（没有这个应用场景）

 import json,pickle
 def func():
     print('from 序列表.py')

 # json.dumps(func)  #不可序列化函数
 # pickle序列化
 # pickle.dump(func,open('3.pkl','wb'))
 # 序列化是一个内存地址，反序列化时，这个内存地址一定要存在
 # pickle反序列化
 f=pickle.load(open('3.pkl','rb'))
 f()

九、shelve模块

　　shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写;key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型

 import shelve
 # 序列化，会形成三个文件，后面是序列化的内容
 dic={'a':1,'b':2}
 d=shelve.open(r'db.sh1')
 d['egon']={'pwd':'','age':18}
 d['alex']={'pwd':'','age':28}
 d['x']=dic
 d.close()

 # 反序列，不用指定反解时，打开文件的模式
 obj=shelve.open(r'db.sh1')
 print(obj['x']['a'])

十、configparser模块

一、测试文件test.conf

[mysql]
user = root
password = 123

[mysqld]
character-server-set = utf-8
port = 3306
x = True
y = 11.11

二、读取数据库

import configparser
obj=configparser.ConfigParser()
obj.read('my.cnf')

print(obj.sections())  #取出文件的section：['mysql', 'mysqld']
print(obj.options('mysql'))  #取出指定section内的values
print(obj.items('mysql'))  #取出指定section内的items:既有key又有value

# 取出某条具体的配置
print(obj.get('mysql','user')) #get拿到的数据是字符串类型
print(type(obj.getint('mysqld','port')))  #不用转化类型，直接使用相应的方法，取出整型
print(type(obj.getboolean('mysqld','x')))  #直接取出布尔值
print(type(obj.getfloat('mysqld'

三、判断数据是否存在

import configparser
obj=configparser.ConfigParser()
obj.read('my.cnf')

print(obj.has_section('mysql'))  #section是否存在
print(obj.has_option('mysql','host'))

四、增加、更改数据

实现——会先将原文件内容读取出来，写入新的内容，然后一并写入源文件
    section存在，直接给原来的key赋予新的值，即直接更改源文件相对应的值
import configparser
obj=configparser.ConfigParser()
obj.read('my.cnf')

obj.add_section('wzs')
obj.set('wzs','password','')
obj.set('wzs','is_ok','True')

obj.write(open('my.cnf','w'))

五、删除指定的section和option

import configparser
obj=configparser.ConfigParser()
obj.read('my.cnf')
obj.remove_section('mysqld')
obj.remove_option('mysql','user')
obj.write(open('my.cnf','w'))

六、实战：形成下面的文件

[DEFAULT]
serveraliveinterval = 45
compression = yes
compressionlevel = 9
forwardx11 = yes

[bitbucket.org]
user = hg

[topsecret.server.com]
host port = 50022
forwardx11 = no

example.ini

 import configparser
 config = configparser.ConfigParser()
 config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '',
                      'Compression': 'yes',
                      'CompressionLevel': ''}

 config['bitbucket.org'] = {}
 config['bitbucket.org']['User'] = 'hg'
 config['topsecret.server.com'] = {}
 topsecret = config['topsecret.server.com']
 topsecret['Host Port'] = ''  # mutates the parser
 topsecret['ForwardX11'] = 'no'  # same here
 config['DEFAULT']['ForwardX11'] = 'yes'
 with open('example.ini', 'w') as configfile:
     config.write(configfile)

实现代码

十一、hashlib模块

一、hash的基本知识

hash：一种算法 ,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
hash三个特点：
    1.内容相同则hash运算结果相同，内容稍微改变则hash值则变
    2.不可逆推
    3.相同算法：无论校验多长的数据，得到的哈希值长度固定。

注意：把一段很长的数据update多次，与一次update这段长数据，得到的结果一样，但是update多次为校验大文件提供了可能。

　　1、单行字符串校验

import hashlib
m = hashlib.md5()  # m=hashlib.sha256()
m.update('hello'.encode('utf8'))
print(m.hexdigest())  ##获取hash值 # 5d41402abc4b2a76b9719d911017c592
m.update('wzs'.encode('utf8'))
print(m.hexdigest())  # 4d2a80ad7dcecf5e94233bc595ed6287
m2 = hashlib.md5()
m2.update('hellowzs'.encode('utf8'))
print(m2.hexdigest())  # 4d2a80ad7dcecf5e94233bc595ed6287

　　2、多行内容进行校验：使用for循环对每行进行验证，节约系统资源

import hashlib
with open(r'G:\data\PyCharm_Project\Python\s19\day6\常用模块\example.ini','rb') as f:
    m=hashlib.md5()
    for line in f:
        m.update(line)
    print(m.hexdigest())

二、 模拟撞库破解密码

加密算法虽然依然非常厉害，但时候存在缺陷，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、将数据加密

 import hashlib
 s='alex3714'
 m=hashlib.md5()
 m.update(s.encode('utf-8'))
 s_hash=m.hexdigest()
 print(s_hash)  #aee949757a2e698417463d47acac93df

数据加密

　　2、具体实现代码

import hashlib
passwds=[
    'alex3714',
    '',
    'alex123',
    '123alex',
    'Alex@1203'
]

def make_dic(passwds):
    dic={}
    for passwd in passwds:
        m=hashlib.md5()
        m.update(passwd.encode('utf-8'))
        dic[passwd]=m.hexdigest()
    return dic
def break_code(s1,dic):
    for p in dic:
        if s1 == dic[p]:
            return p

s1='aee949757a2e698417463d47acac93df'
dic=make_dic(passwds)
res=break_code(s1,dic)
print(res)

二、增强安全机制：密码加盐

 import hashlib
 # m=hashlib.md5('天王盖地虎'.encode('utf-8'))   ##加盐
 m=hashlib.sha3_512('天王盖地虎'.encode('utf-8'))   ##加盐
 m.update('wzs_perfect'.encode('utf-8'))
 m.update('宝塔镇河妖'.encode('utf-8'))
 print(m.hexdigest())  #fc5e038d38a57032085441e7fe7010b0

密码加盐

三、hmac模块

python还有一个hmac模块，它内部对我们创建key和内容及进一步的处理然后加密

　　密码加盐

 import hmac
 # 要保证两次校验的结果是一样的，处理内容一样以外，key必须一样
 m1=hmac.new('你很牛棒棒的'.encode('utf-8'))
 m1.update('wzs_perfect'.encode('utf-8'))
 print(m1.hexdigest())   #8d5e7e804f99b4d4e48c3659dcf39482

　　处理内容相同，key不同，加密版不同

 # m2=hmac.new('你很牛'.encode('utf-8'))
 # m2.update('wzs_perfect'.encode('utf-8'))
 # print(m2.hexdigest())  #4b66f8b0872a0802af087f9c8784aaf2

　　解密

 m3=hmac.new('你很牛棒棒的'.encode('utf-8'))
 m3.update('wzs_'.encode('utf-8'))
 m3.update('perfect'.encode('utf-8'))
 print(m3.hexdigest())    #8d5e7e804f99b4d4e48c3659dcf39482

十二、suprocess模块

 ##用来执行系统命令

 import subprocess

 ##查看目录下的东西
 res=subprocess.Popen(r'dir G:\data\PyCharm_Project\Python\s19\day6\常用模块\10xml模块\10xml模块.py',
                      shell=True,
                      stdout=subprocess.PIPE,
                      stderr=subprocess.PIPE)

 print('============>',res)
 print('========>',res.stdout.read())
 print('========>',res.stderr.read().decode('gbk'))

 # dir file_path|findstr xml$
 res1=subprocess.Popen(r'dir G:\data\PyCharm_Project\Python\s19\day6\常用模块\10xml模块',
                       shell=True,
                       stdout=subprocess.PIPE,)

 #stidin=res1.stout
 res2=subprocess.Popen(r'findstr xml$',
                       shell=True,
                       stdin=res1.stdout,
                       stdout=subprocess.PIPE,)
 print(res2.stdout.read().decode('gbk'))

十三、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，个json差不多，但json使用起来更简单。至今很多传统公司的很多系统接口还主要是使用xml

 <?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>

example.xml

一、xml的操作

 import xml.etree.ElementTree as ET
 tree=ET.parse('server.xml')
 root=tree.getroot()

 for child in root:
     print('====>',child)
     for i in child:
         print(i.tag,i.attrib,i.text)

 # 查找element元素的三种方式
 years=root.iter('year')  #扫描整个xml文档树，找到所有
 for i in years:
     print(i)

 res1=root.find('country')  #谁来调，就从谁下一层开始找，只找一个
 print(res1)

 res2=root.findall('country')  #谁来调，就从谁下一层开始找，只找一个
 print(res2)

 # 修改
 # 将文件每个年份加1
 years=root.iter('year')  #扫描整个xml文档树，找到所有
 for year in years:
     year.text=str(int(year.text)+1)  ##更改原来的项目
     year.set('updated','yes')   ##添加新的项目
     year.set('version','1.0')
 tree.write('b.xml')
 # tree.write('server.xml')

 # 删除
 # 删除指定country底下rank的值大于10
 for country in root.iter('country'):
     #print(country.tag)
     rank=country.find('rank')
     if int(rank.text) > 10:
         country.remove(rank)
 tree.write('server.xml')

 # 增加节点
 for country in root.iter('country'):
     e=ET.Element('\tegon')
     e.text='hello'
     e.attrib={'age':'18'}
     country.append(e)
 tree.write('server.xml')