python-其他常用模块

本节大纲：

1. 模块介绍
2. time &datetime模块
3. random
4. shutil
5. shelve
6. xml处理
7. yaml处理
8. configparser
9. hashlib
10. subprocess
11. logging模块
12. re正则表达式

模块，用一砣代码实现了某个功能的代码集合。

类似于函数式编程和面向过程编程，函数式编程则完成一个功能，其他代码用来调用即可，提供了代码的重用性和代码间的耦合。而对于一个复杂的功能来，可能需要多个函数才能完成（函数又可以在不同的.py文件中），n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块。

如：os 是系统相关的模块；file是文件操作相关的模块

模块分为三种：

• 自定义模块
• 内置标准模块（又称标准库）
• 开源模块

自定义模块 和开源模块的使用参考 http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4963027.html 

time & datetime模块

 #_*_coding:utf-8_*_
 __author__ = 'Alex Li'

 import time

 # print(time.clock()) #返回处理器时间,3.3开始已废弃 , 改成了time.process_time()测量处理器运算时间,不包括sleep时间,不稳定,mac上测不出来
 # print(time.altzone)  #返回与utc时间的时间差,以秒计算\
 # print(time.asctime()) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",
 # print(time.localtime()) #返回本地时间 的struct time对象格式
 # print(time.gmtime(time.time()-800000)) #返回utc时间的struc时间对象格式

 # print(time.asctime(time.localtime())) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",
 #print(time.ctime()) #返回Fri Aug 19 12:38:29 2016 格式, 同上

 # 日期字符串 转成  时间戳
 # 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
 # print(string_2_struct)
 # #
 # struct_2_stamp = time.mktime(string_2_struct) #将struct时间对象转成时间戳
 # print(struct_2_stamp)

 #将时间戳转为字符串格式
 # print(time.gmtime(time.time()-86640)) #将utc时间戳转换成struct_time格式
 # 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

 #时间加减
 import datetime

 # print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925
 #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

Directive	Meaning	Notes
%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.

random模块

随机数

 mport random
 print random.random()
 print random.randint(1,2)
 print random.randrange(1,10)

生成随机验证码

 import random
 checkcode = ''
 for i in range(4):
     current = random.randrange(0,4)
     if current != i:
         temp = chr(random.randint(65,90))
     else:
         temp = random.randint(0,9)
     checkcode += str(temp)
 print checkcode

shutil 模块

直接参考 http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4963027.html

shelve 模块

 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()

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呀，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:

<?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

 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

PyYAML模块

Python也可以很容易的处理ymal文档格式，只不过需要安装一个模块，参考文档：http://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation 

ConfigParser模块

用于生成和修改常见配置文档，当前模块的名称在 python 3.x 版本中变更为 configparser。

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': '',
                      '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"))

hashlib模块

用于加密相关的操作，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

import hashlib

m = hashlib.md5()
m.update(b"Hello")
m.update(b"It's me")
print(m.digest())
m.update(b"It's been a long time since last time we ...")

print(m.digest()) #2进制格式hash
print(len(m.hexdigest())) #16进制格式hash
'''
def digest(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
    """ Return the digest value as a string of binary data. """
    pass

def hexdigest(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
    """ Return the digest value as a string of hexadecimal digits. """
    pass

'''
import hashlib

# ######## md5 ########

hash = hashlib.md5()
hash.update('admin')
print(hash.hexdigest())

# ######## sha1 ########

hash = hashlib.sha1()
hash.update('admin')
print(hash.hexdigest())

# ######## sha256 ########

hash = hashlib.sha256()
hash.update('admin')
print(hash.hexdigest())

# ######## sha384 ########

hash = hashlib.sha384()
hash.update('admin')
print(hash.hexdigest())

# ######## sha512 ########

hash = hashlib.sha512()
hash.update('admin')
print(hash.hexdigest())

还不够吊？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()

更多关于md5,sha1,sha256等介绍的文章看这里https://www.tbs-certificates.co.uk/FAQ/en/sha256.html

很多程序都有记录日志的需求，并且日志中包含的信息即有正常的程序访问日志，还可能有错误、警告等信息输出，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，下面我们看一下怎么用。

最简单用法

import logging

logging.warning("user [alex] attempted wrong password more than 3 times")
logging.critical("server is down")

#输出
WARNING:root:user [alex] attempted wrong password more than 3 times
CRITICAL:root:server is down

看一下这几个日志级别分别代表什么意思

Level	When it’s used
DEBUG	Detailed information, typically of interest only when diagnosing problems.
INFO	Confirmation that things are working as expected.
WARNING	An indication that something unexpected happened, or indicative of some problem in the near future (e.g. ‘disk space low’). The software is still working as expected.
ERROR	Due to a more serious problem, the software has not been able to perform some function.
CRITICAL	A serious error, indicating that the program itself may be unable to continue running.

如果想把日志写到文件里，也很简单

import logging

logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.INFO)
logging.debug('This message should go to the log file')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')

其中下面这句中的level=loggin.INFO意思是，把日志纪录级别设置为INFO，也就是说，只有比日志是INFO或比INFO级别更高的日志才会被纪录到文件里，在这个例子， 第一条日志是不会被纪录的，如果希望纪录debug的日志，那把日志级别改成DEBUG就行了。

logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.INFO)

感觉上面的日志格式忘记加上时间啦，日志不知道时间怎么行呢，下面就来加上!

 import logging
 logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s', datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
 logging.warning('is when this event was logged.')

 #输出
 12/12/2010 11:46:36 AM is when this event was logged.

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

如果想同时把log打印在屏幕和文件日志里，就需要了解一点复杂的知识 了

Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类，使用官方文档中的概括最为合适：

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。

logger
每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名，比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger：
LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
而核心模块可以这样：
LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)

Logger.setLevel(lel):指定最低的日志级别，低于lel的级别将被忽略。debug是最低的内置级别，critical为最高
Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter
Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr)：增加或删除指定的handler
Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical()：可以设置的日志级别

handler

handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台，有些Logger可以把信息输出到文件，还有些 Handler可以把信息发送到网络上。如果觉得不够用，还可以编写自己的Handler。可以通过addHandler()方法添加多个多handler
Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别，低于lel级别的信息将被忽略
Handler.setFormatter()：给这个handler选择一个格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt)：新增或删除一个filter对象

每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler：
1) logging.StreamHandler
使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。它的构造函数是：
StreamHandler([strm])
其中strm参数是一个文件对象。默认是sys.stderr

2) logging.FileHandler
和StreamHandler类似，用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件。它的构造函数是：
FileHandler(filename[,mode])
filename是文件名，必须指定一个文件名。
mode是文件的打开方式。参见Python内置函数open()的用法。默认是’a'，即添加到文件末尾。

3) logging.handlers.RotatingFileHandler
这个Handler类似于上面的FileHandler，但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后，它会自动将当前日志文件改名，然后创建 一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后，RotatingFileHandler自动把 文件改名为chat.log.1。不过，如果chat.log.1已经存在，会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建 chat.log，继续输出日志信息。它的构造函数是：
RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])
其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。
maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0，意味着日志文件可以无限大，这时上面描述的重命名过程就不会发生。
backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如，如果指定为2，当上面描述的重命名过程发生时，原有的chat.log.2并不会被更名，而是被删除。

4) logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
这个Handler和RotatingFileHandler类似，不过，它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件，而是间隔一定时间就 自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似，不过新的文件不是附加数字，而是当前时间。它的构造函数是：
TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])
其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。
interval是时间间隔。
when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位，不区分大小写。它有以下取值：
S 秒
M 分
H 小时
D 天
W 每星期（interval==0时代表星期一）
midnight 每天凌晨

import logging

#create logger
logger = logging.getLogger('TEST-LOG')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# create console handler and set level to debug
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)

# create file handler and set level to warning
fh = logging.FileHandler("access.log")
fh.setLevel(logging.WARNING)
# create formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# add formatter to ch and fh
ch.setFormatter(formatter)
fh.setFormatter(formatter)

# add ch and fh to logger
logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh)

# 'application' code
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warn('warn message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')
　　

文件自动截断例子

import logging

from logging import handlers

logger = logging.getLogger(__name__)

log_file = "timelog.log"
#fh = handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file,maxBytes=10,backupCount=3)
fh = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=log_file,when="S",interval=5,backupCount=3)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(module)s:%(lineno)d %(message)s')

fh.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(fh)

logger.warning("test1")
logger.warning("test12")
logger.warning("test13")
logger.warning("test14")

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})","").groupdict("city") 结果{'province': '', 'city': '', 'birthday': ''}

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

反斜杠的困扰
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。

仅需轻轻知道的几个匹配模式

 re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
 M(MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）
 S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为

开发一个简单的python计算器

1. 实现加减乘除及拓号优先级解析
2. 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后，必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式(不能调用eval等类似功能偷懒实现)，运算后得出结果，结果必须与真实的计算器所得出的结果一致

hint:

re.search(r'\([^()]+\)',s).group()

'(-40/5)'