Python基础知识学习_Day6
一、time&datetime模块
常用选项如下:
import time
print(time.asctime()) #返回时间格式
print(time.localtime())#返回本地时间struct时间对象
#print(time.gmtime(time.time()-80000))
t1_str = time.strptime("2016/11/13","%Y/%m/%d")
print(t1_str) #将字符串转化成struct时间对象
print(time.strptime('2016-08-20 15:31:25',"%Y-%m-%d %H:%M:%S"))#同上
t2 = time.mktime(t1_str) #struct时间对象转化成时间戳
print(t2)
t3 = time.gmtime(time.time()) #将时间戳转化struct时间格式
print(t3)
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime()))
t4 = time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S",t3)
print(t4)
转换格式如下:
二、random模块
random随机数模块,用于生成随机数字
生成随机状态码方法:
import random
import string
print(random.random())
print(random.randint(1,5))
print(random.randrange(1,3))
---------第一种方法----------------------------------
str_source = string.ascii_letters + string.digits
print(random.sample(str_source,7))
----------------第二种方法----------------------
check = ""
for i in range(5):
current = random.randrange(0,5)
if current !=i:
temp = chr(random.randint(65,90))
else:
temp = random.randint(0,9)
check+=str(temp)
print(check)
三、shutil模块
高级的文件压缩包处理模块
import shutil
shutil.copyfile("s1.py","s4.py")#copy文件
shutil.copy("s1.py","s4.py")#copy文件和权限
shutil.copy2("s1.py","s4.py")#copy文件和状态信息
shutil.copymode("s1.py","s4.py")#仅copy权限
shutil.rmtree(r"C:\Users\Administrator\PycharmProjects\s15\day1\a") #递归的删除文件
shutil.move(r"C:\Users\Administrator\PycharmProjects\s15\day1\lock",".") #移动文件
ret = shutil.make_archive("test",'gztar',root_dir=r"C:\Users\Administrator\PycharmProjects\s15\day1")
#test目标文件名,gztar 压缩类型,root_dir要压缩的文件路径
四、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 class Test(object):
def __init__(self,n):
self.n = n t = Test(123)
t2 = Test(123334) name = ["alex","rain","test"]
d["test"] = name #持久化列表
d["t1"] = t #持久化类
d["t2"] = t2 d.close()
五、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,跟json差不多,但json使用起来更简单。
xml格式如下,就是通过<>节点来区别数据结构:
<?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>
xml
xml协议在各个语言都是支持的,在python中可用使用以下模块操作:
import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
print(root.tag) #遍历xml文档
for child in root:
print(child.tag, child.attrib)
for i in child:
print(i.tag,i.text) #只遍历year 节点
for node in root.iter('year'):
print(node.tag,node.text)
修改和删除xml文档内容 import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot() #修改
for node in root.iter('year'):
new_year = int(node.text) + 1
node.text = str(new_year)
node.set("updated","yes") tree.write("xmltest.xml") #删除node
for country in root.findall('country'):
rank = int(country.find('rank').text)
if rank > 50:
root.remove(country) tree.write('output.xml')
自己创建xml文档 import xml.etree.ElementTree as ET new_xml = ET.Element("namelist")
name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"})
sex = ET.SubElement(name,"sex")
sex.text = ''
name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
age = ET.SubElement(name2,"age")
age.text = '' et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象
et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True) ET.dump(new_xml) #打印生成的格式
xml使用
六、ConfigParser模块
用于生产和修改常见配置文档,举例如下:
[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': '',
'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)
写完了还可以再读出来哈。 >>> import configparser
>>> config = configparser.ConfigParser()
>>> config.sections()
[]
>>> config.read('example.ini')
['example.ini']
>>> config.sections()
['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']
>>> 'bitbucket.org' in config
True
>>> 'bytebong.com' in config
False
>>> config['bitbucket.org']['User']
'hg'
>>> config['DEFAULT']['Compression']
'yes'
>>> topsecret = config['topsecret.server.com']
>>> topsecret['ForwardX11']
'no'
>>> topsecret['Port']
''
>>> for key in config['bitbucket.org']: print(key)
...
user
compressionlevel
serveraliveinterval
compression
forwardx11
>>> config['bitbucket.org']['ForwardX11']
'yes'
configparser增删改查语法 [section1]
k1 = v1
k2:v2 [section2]
k1 = v1 import ConfigParser config = ConfigParser.ConfigParser()
config.read('i.cfg') # ########## 读 ##########
#secs = config.sections()
#print secs
#options = config.options('group2')
#print options #item_list = config.items('group2')
#print item_list #val = config.get('group1','key')
#val = config.getint('group1','key') # ########## 改写 ##########
#sec = config.remove_section('group1')
#config.write(open('i.cfg', "w")) #sec = config.has_section('wupeiqi')
#sec = config.add_section('wupeiqi')
#config.write(open('i.cfg', "w")) #config.set('group2','k1',11111)
#config.write(open('i.cfg', "w")) #config.remove_option('group2','age')
#config.write(open('i.cfg', "w"))
ConfigParser
七、hashlib模块
用于加密相关的操作,用法如下:
import hashlib
m = hashlib.md5()
m.update(b"Hello")
m.update(b"It's me")
print(m.digest())
m.update(b"")
print(m.digest()) #2进制格式hash
print(len(m.hexdigest())) #16进制
import hashlib
hash = hashlib.md5()
hash.update('admin')
print(hash.hexdigest()) hash = hashlib.sha256()
hash.update('admin')
print(hash.hexdigest()) hash = hashlib.sha512()
hash.update('admin')
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 import hmac
h = hmac.new('wueiqi')
h.update('hellowo')
print h.hexdigest()
八、日志模块
python的logging模块提供了标准的日志接口,你可以通过它存储各种格式的日志,logging的日志可以分为 debug()
, info()
, warning()
, error()
and critical() 5个级别,具体用法举例如下:
import logging
logging.basicConfig(filename='log.log',level=logging.INFO,format='%(asctime)s %(message)s',datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
#logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s',datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
logging.debug("debug")
logging.info("info")
logging.warning("warning")
logging.error("error")
logging.critical("critical")
logging.log(10,"log")
日志格式
%(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 |
如果需要将log打印在屏幕里,需要用到handler,Python使用logging模块记录日志主要涉及四个主要类:
logger提供了应用程序可以直接使用的接口;
handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出;
filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录;
formatter决定日志记录的最终输出格式。
九、re模块
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'}
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
关于反斜杠问题:
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。
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