python基础-模块
一、模块介绍
Python Module(模块)，就是一个保存了Python代码的文件。模块能定义函数，类和变量。模块里也能包含可执行的代码。
文件名就是模块名加上后缀.py，在模块内部，模块名存储在全局变量__name__中，是一个string，可以直接在module中通过__name__引用到module name。
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
导入模块：
import: 使客户端（导入者）以一个整体获取一个模块。
from:容许客户端从一个模块文件中获取特定的变量名。
reload:在不中止Python程序的情况下，提供了一个重新载入模块文件代码的方法。
导入模块方法：
语法：
import module
from module.xx.xx import xx
from module.xx.xx import xx as rename
from module.xx.xx import * #一般不推荐使用 示例：
推荐方法一： import cal #当前目录直接调用模块 from my_module import cal #二层目录调用模块 from web1,web2,web3 import cal #多层目录调用模块 推荐方法二：
from web1,web2,web3.cal import add 注意：不支持的调用方式
from web1.web2 import web3 #执行__init__文件，唯一不支持的调用方式
print(web3.cal.add(2,6))
模块路径：
#获取路径
import sys
for i in sys.path:
print(i) #输出结果：
S:\Myproject
S:\Python 3.5.1\python35.zip
S:\Python 3.5.1\DLLs
S:\Python 3.5.1\lib #存放标准库
S:\Python 3.5.1
S:\Python 3.5.1\lib\site-packages #存放第三方库，扩充库 #添加路径
15 import os
16 pre_path = os.path.abspath('../') #当前路径
import sys
sys.path.append(pre_path) #添加环境变量，临时生效
19 环境变量：永久生效方法：我的电脑--->系统属性--->环境变量--->Path路径中添加，以";" 分割。
开源模块：
#先安装 gcc 编译和 python 开发环境
yum install gcc
yum install python-devel
或
apt-get python-dev #安装方式（安装成功后，模块会自动安装到 sys.path 中的某个目录中）
yum
pip
apt-get
...
#进入python环境，导入模块检查是否安装成功
二、包（package）的概念
我们先设想一下，如果不同的人编写的模块名相同怎么办？为了避免冲突，Python又引进了按目录
来组织模块的方法，称为包（package）。
假设，如下图，我的两个time_file.py模块名字重名了，但是这两个模块的功能都不相同，如果这两个模块都在同一级目录中，那么我在其他地方要调用这个time_file.py模块，那么这个时候就会发生冲突，在这里我们就可以通过包来组织模块，避免冲突，
方法是：选择一个顶层包名，引入包以后，只要顶层的包名不与别人冲突，那这个包里面的模块都不会与别人冲突了。
请注意：每个包目录下来都会有一个__init__.py的文件，这个文件必须是存在的，否则，Python就不把这个目录当成普通目录，而不是一个包，__init__.py可以是空文件，也可以有python代码，__init__.py本身就是一个文件，它的模块命就是对应的包名，它一般由于做接口文件。
三、time模块
时间相关的操作，时间有三种表示方式： 时间戳 1970年1月1日之后的秒，即：time.time()
格式化的字符串 2016-12-12 10:10， 即：time.strftime('%Y-%m-%d')
结构化时间 元组 即：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) 即：time.localtime()
import time # 1 time() :返回当前时间的时间戳
time.time() #1473525444.037215 #---------------------------------------------------------- # 2 localtime([secs])
# 将一个时间戳转换为当前时区的struct_time。secs参数未提供，则以当前时间为准。
time.localtime() #time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=9, tm_mday=11, tm_hour=0,
# tm_min=38, tm_sec=39, tm_wday=6, tm_yday=255, tm_isdst=0)
time.localtime(1473525444.037215) #---------------------------------------------------------- # 3 gmtime([secs]) 和localtime()方法类似，gmtime()方法是将一个时间戳转换为UTC时区（0时区）的struct_time。 #---------------------------------------------------------- # 4 mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。
print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0 #---------------------------------------------------------- # 5 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())#Sun Sep 11 00:43:43 2016 #---------------------------------------------------------- # 6 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()) # Sun Sep 11 00:46:38 2016 print(time.ctime(time.time())) # Sun Sep 11 00:46:38 2016 # 7 strftime(format[, t]) : 把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和
# time.gmtime()返回）转化为格式化的时间字符串。如果t未指定，将传入time.localtime()。如果元组中任何一个
# 元素越界，ValueError的错误将会被抛出。
print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56 # 8 time.strptime(string[, format])
# 把一个格式化时间字符串转化为struct_time。实际上它和strftime()是逆操作。
print(time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X')) #time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6,
# tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1) #在这个函数中，format默认为："%a %b %d %H:%M:%S %Y"。 # 9 sleep(secs)
# 线程推迟指定的时间运行，单位为秒。 # 10 clock()
# 这个需要注意，在不同的系统上含义不同。在UNIX系统上，它返回的是“进程时间”，它是用秒表示的浮点数（时间戳）。
# 而在WINDOWS中，第一次调用，返回的是进程运行的实际时间。而第二次之后的调用是自第一次调用以后到现在的运行
# 时间，即两次时间差。
示例：
import time print(time.time()) #1481556467.5820887 返回当前系统时间戳（1970年1月1日0时0分0秒开始） print(time.localtime()) #将时间戳转换为struct_time格式，返回本地时间
#time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=12, tm_mday=12, tm_hour=23, tm_min=27, tm_sec=47, tm_wday=0, tm_yday=347, tm_isdst=0) print(time.gmtime()) #将时间戳转换为struct_time格式
#time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=12, tm_mday=12, tm_hour=15, tm_min=27, tm_sec=47, tm_wday=0, tm_yday=347, tm_isdst=0) print(time.mktime(time.localtime())) #1481556446.0 与time.localtime()功能相反，将struct_time格式转回成时间戳格式 print(time.asctime()) #Mon Dec 12 23:26:24 2016 print(time.ctime()) #Mon Dec 12 23:26:24 2016 print(time.ctime(time.time())) #Mon Dec 12 23:26:24 2016 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime())) #2016-12-12 23:26:24 print(time.strptime('2016-12-12 18:25:30','%Y-%m-%d %X')) #将字符串格式转换成struct_time格式
#time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=12, tm_mday=12, tm_hour=18, tm_min=25, tm_sec=30, tm_wday=0, tm_yday=347, tm_isdst=-1) #time.sleep(3) #sleep停顿3分钟
查看帮助示例：
import time
help(time) Help on built-in module time: NAME
time - This module provides various functions to manipulate time values. Commonly used format codes: %Y Year with century as a decimal number.
%m Month as a decimal number [01,12].
%d Day of the month as a decimal number [01,31].
%H Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23].
%M Minute as a decimal number [00,59].
%S Second as a decimal number [00,61].
%z Time zone offset from UTC.
%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.
%I Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12].
%p Locale's equivalent of either AM or PM. import time
help(time.asctime) Help on built-in function asctime in module time: asctime(...)
asctime([tuple]) -> string Convert a time tuple to a string, e.g. 'Sat Jun 06 16:26:11 1998'.
When the time tuple is not present, current time as returned by localtime()
is used.
四、random 模块
随机数：
import random print(random.random()) #用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0
print(random.randint(1,2)) #用于生成一个指定范围内的整数
print(random.randrange(1,10)) #从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数
print(random.uniform(1,10)) #用于生成一个指定范围内的随机符点数
print(random.choice('nick')) #从序列中获取一个随机元素
li = ['nick','jenny','car',]
random.shuffle(li) #用于将一个列表中的元素打乱
print(li)
li_new = random.sample(li,2) #从指定序列中随机获取指定长度的片断(从li中随机获取2个元素，作为一个片断返回)
print(li_new)
验证码：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#Author: nulige import random def v_code(): code = ''
for i in range(6): #生成随机6位长度验证码，通过这里控制 num=random.randint(0,9)
alf=chr(random.randint(65,90))
add=random.choice([num,alf])
code += str(add)
return code print(v_code())
执行结果：
GAHTAR #随机生成验证码（每次运行都不一样）
五、os模块
os模块是与操作系统交互的一个接口
os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd
os.curdir 返回当前目录: ('.')
os.pardir 获取当前目录的父目录字符串名：('..')
os.makedirs('dirname1/dirname2') 可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname1') 若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推
os.mkdir('dirname') 生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname') 删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname') 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
os.remove() 删除一个文件
os.rename("oldname","newname") 重命名文件/目录
os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息
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:
os.name 输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
os.system("bash command") 运行shell命令，直接显示
os.environ 获取系统环境变量
os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径
os.path.split(path) 将path分割成目录和文件名二元组返回
os.path.dirname(path) 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
os.path.basename(path) 返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
os.path.exists(path) 如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path) 如果path是绝对路径，返回True
os.path.isfile(path) 如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path) 如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]]) 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
os.path.getatime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
os.path.getmtime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
示例：
ps1: getcwd 获取当前工作目录 ，chdir("..") 改变当前脚本工作目录
import os print(os.getcwd()) #获取当前工作目录
os.chdir("..") #改变当前脚本工作目录，相当于shell下cd
print(os.getcwd())
执行结果：
D:\python\day13
D:\python
ps2: makedirs 递归创建空目录
import os
os.makedirs('dirname1/dirname2') #创建两层空目录
ps3: removedirs 若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推
import os
os.removedirs("dirname1/dirname2")
ps4: listdir 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
import os print(os.listdir()) #显示当前目录下所有内容
ps5: stat 获取文件/目录信息
stat 结构:
- st_mode: inode 保护模式
- st_ino: inode节点号。
- st_dev: inode驻留的设备。
- st_nlink: inode 的链接数。
- st_uid: 所有者的用户ID。
- st_gid: 所有者的组ID。
- st_size: 普通文件以字节为单位的大小；包含等待某些特殊文件的数据。
- st_atime: 上次访问的时间。
- st_mtime: 最后一次修改的时间。
- st_ctime: 由操作系统报告的"ctime"。在某些系统上（如Unix）是最新的元数据更改的时间，在其它系统上（如Windows）是创建时间（详细信息参见平台的文档）。
import os
print(os.stat("json_s1.py"))
执行结果：
os.stat_result(st_mode=33206, st_ino=8162774324611606, st_dev=1753083748, st_nlink=1, st_uid=0, st_gid=0, st_size=464, st_atime=1481615313, st_mtime=1481615313, st_ctime=1481610945)
ps6: os.system(("dir")) 显示目录和文件
import os
print(os.system("dir")) #显示目录和文件
执行结果：
Volume in drive D is SSD
Volume Serial Number is 687D-EF64 Directory of D:\python\test 2016/12/27 15:39 <DIR> .
2016/12/27 15:39 <DIR> ..
2016/12/01 20:50 563 for.py
2016/12/09 08:20 21,892 haproxy01.py
2016/12/09 08:27 8,112 haproxy02.py
2016/12/24 23:10 16 hello
2016/12/27 15:39 258 os_module.py
2016/12/23 09:53 381 s1.py
2016/12/06 15:01 969 s2.py
2016/12/22 10:08 149 s4.py
2016/12/24 23:16 699 s5.py
2016/12/27 14:59 348 s6.py
2016/12/27 15:33 308 sys_module.py
2016/12/09 13:14 2,631 test.txt
12 File(s) 36,326 bytes
2 Dir(s) 639,014,264,832 bytes free
ps7: os.path.split 将文件分割成目录和文件名
import os
print(os.path.split(r"C:\Users\Administrator\脱产三期\day22\sss.py")) #将path分割成目录和文件名
执行结果：
('C:\\Users\\Administrator\\脱产三期\\day22', 'sss.py')
ps8: os.path.dirname 返回path的目录，加了r转义
import os
print(os.path.dirname(r"C:\Users\Administrator\脱产三期\day22\sss.py")) #返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
执行结果：
C:\Users\Administrator\脱产三期\day22
ps9: 文件路径的综合应用
print(__file__) #获取当前文件路径的文件名
结果：D:/python/test/os_module.py
print(os.path.dirname(__file__)) #返回上一层目录
结果：D:/python/test
print(os.path.abspath(__file__)) #返回他的绝对路径
结果：D:\python\test\os_module.py
print(os.path.split(os.path.abspath(__file__))) #将path分割成目录和文件名
结果：('D:\\python\\test', 'os_module.py')
print(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) #返回当前文件的上一层目录
结果：D:\python\test
print(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) #返回上二层的目录
结果：D:\python
ps10: ps.path.hasename 返回path最后的文件名
import os
print(os.path.basename(r"C:\Users\Administrator\脱产三期\day22\sss.py")) #返回path最后的文件名。
执行结果：
sss.py
ps11: os.path.join 路径拼接
ps1:
import os
a="D:\python\day13"
b="pickle_s1.py"
os.path.join(a,b)# 路径拼接
执行结果：
C:\Python3.5\python.exe D:/python/day13/os_test.py
ps2: os.path.join 路径和文件名拼接
print(os.path.join("d:\\"))
print(os.path.join("d:\\","www","baidu","test.py"))
执行结果：
d:\www\baidu\test.py
ps3: \test\bb\123.txt os.path.join拼接出这个路径
print(os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),"bb","123.txt"))
执行结果：
D:\python\test\bb\123.txt #拼接出来的结果
六、sys模块
sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
sys.exit(n) 退出程序，正常退出时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PYTHONPATH环境变量的值
sys.platform 返回操作系统平台名称
1、sys.argv
import sys,os li = sys.argv if li[1] == "post":
print("post")
elif li[1] == "down":
print("")
需在终端执行，才能返回结果：
#用cd进入到python目录 D:\python\test>python sys_module.py post
post #返回的结果 D:\python\test>python sys_module.py down
11111 #返回的结果
2、sys.path
import sys print(sys.path) ps2:
for i in sys.path:
print(i)
执行结果：
['D:\\python\\test', 'D:\\python', 'C:\\Python3.5\\python35.zip', 'C:\\Python3.5\\DLLs', 'C:\\Python3.5\\lib', 'C:\\Python3.5', 'C:\\Python3.5\\lib\\site-packages']
D:\python\test
D:\python
C:\Python3.5\python35.zip
C:\Python3.5\DLLs
C:\Python3.5\lib
C:\Python3.5
C:\Python3.5\lib\site-packages
3、sys.version
print(sys.version)
执行结果：
3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 25 2016, 22:01:18) [MSC v.1900 32 bit (Intel)]
4、进度条
import sys,time
for i in range(10):
sys.stdout.write('#')
time.sleep(1)
sys.stdout.flush()
七、json & pickle(* * * *)
用于序列化的两个模块
- json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换
- pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换
Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
dump()函数接受一个文件句柄和一个数据对象作为参数，把数据对象以特定的格式保存 到给定的文件中。当我们使用load()函数从文件中取出已保存的对象时，pickle知道如何恢复这些对象到它们本来的格式。
dumps()函数执行和dump() 函数相同的序列化。取代接受流对象并将序列化后的数据保存到磁盘文件，这个函数简单的返回序列化的数据。
loads()函数执行和load() 函数一样的反序列化。取代接受一个流对象并去文件读取序列化后的数据，它接受包含序列化后的数据的str对象, 直接返回的对象。
示例：
ps1: 把一个字典,写入到文件中
dic = '{"name": "alex"}'
f = open("hello", "w")
f.write(dic)
执行结果：
会生成一个hello文件
{"name": "alex"}
ps2: 读取文件方法，把字典转成字符串
f_read=open("hello","r") #读取文件
data=f_read.read()
print(type(data))
data=eval(data) #字典转成字符串(eval的使用方法）
print(data["name"])
执行结果：
<class 'str'>
alex
json模块方法：
ps1: 把字典转换成json形式的字符串写入文件中 （两种方法效果一样，只是写法不同而已）
方法一：推荐用这种方法
#1、把字典转换成json形式的字符串写入文件中
import json
dic = {'name': 'alex'}
dic = json.dumps(dic)
f = open("hello", "w")
f.write(dic)
方法二：
import json
dic = {'name': 'alex'}
f = open("hello", "w")
dic = json.dump(dic, f)
执行结果：
会生成一个hello的文件，并写入内容：
{"name": "alex"}
#----------------json------------------序列化（重点，必须掌握）
ps2: 把文件中json类型的字符串读取出来转换成字典
方法一：推荐用这种方法
#把文件中json类型的字符串读取出来转换成字典
import json
f = open('hello','r')
f = json.loads(f.read())
print(f)
print(type(f))
方法二：
import json
f = open('hello','r')
f = json.load(f) #不常用这种方法
print(f)
print(type(f))
执行结果：
{'name': 'alex'}
<class 'dict'> #查看类型
注意知识点：
示例一：
import json
#dct="{'1':111}"#json 不认单引号
#dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{'one': 1} dct='{"1":"111"}'
print(json.loads(dct)) #conclusion:
# 无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads
示例二：
先创建一个json_test文件，写入内容
{"name":"alvin"} #只要符合json规范就可以把值取出来。 另一种示例：{'name':"alvin"} #如果是'name' 的值是单引号就会报错。
再去取值
import json
with open("Json_test","r") as f: #双引号可以直接把值取出来
data=f.read()
data=json.loads(data)
print(data["name"])
执行结果：
alvin
json的dumps，loads，dump，load功能总结：
json.dumps(x) 把python的(x)原对象转换成json字符串的对象，主要用来写入文件。
json.loads(f) 把json字符串(f)对象转换成python原对象，主要用来读取文件和json字符串
json.dump(x,f) 把python的(x)原对象,f是文件对象，写入到f文件里面，主要用来写入文件的
json.load(file) 把json字符串的文件对象，转换成python的原对象，只是读文件
pickle模块：(不常用这个模块）
#---------------pickle---------------序列化
ps1: pickle转换后的结果是bytes（字节）
import pickle
dic = {'name': 'alvin', 'age': 23, 'sex': 'male'}
print(type(dic)) # <class 'dict'>
j = pickle.dumps(dic)
print(type(j)) # <class 'bytes'>
执行结果：
<class 'dict'> #字典类型
<class 'bytes'> #bytes类型
ps2:
import pickle
dic = {'name': 'alvin', 'age': 23, 'sex': 'male'}
j = pickle.dumps(dic)
f = open('序列化对象_pickle', 'wb') #注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
f.write(j) #等价于pickle.dump(dic,f)
f.close()
执行结果：
生成一个序列化对象_pickle文件，文件内容如下：
�}q (X ageqKX sexqX maleqX nameqX alvinqu. #生成一个不可读的文件，但计算机可以解析出来
ps3: 反序列化
import pickle
f = open('序列化对象_pickle', 'rb')
data = pickle.loads(f.read()) # 等价于data=pickle.load(f)
print(data['age'])
执行结果：
23 #读出里面的结果
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。
八、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
ps1:
#添加键值对到文件中，会生成三个文件，并写入字典内容
import shelve
f = shelve.open(r'shelve1') # 目的：将一个字典放入文本 f={}
f['stu1_info']={'name':'alex','age':''}
f['stu2_info']={'name':'alvin','age':''}
f['school_info']={'website':'oldboyedu.com','city':'beijing'}
f.close()
执行结果：
会生成三个文件：shelvel.dat,shelve1.dir,shelve1.bak,其中shelvel.bak中内容如下：
'stu1_info', (0, 49) #生成只有计算机能识别的语言
'stu2_info', (512, 50)
'school_info', (1024, 67)
ps2:取出age的值
import shelve f = shelve.open(r'shelve1')
print(f.get('stu1_info')['age']) #取出age的值
print(f.get('stu2_info')['age'])
执行结果：
18
20
九、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，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> #根
<country name="Liechtenstein"> #节点
<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"> #节点
<rank updated="yes">5</rank>
<year>2011</year>
<gdppc>59900</gdppc>
<neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
</country>
<country name="Panama"> #节点
<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数据
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)
#执行结果：
year 2008
year 2011
year 2011
#---------------------------------------
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 #2008+1=2009
node.text = str(new_year)
node.set("updated","yes") #修改通过set,加个属性yes
tree.write("xmltest.xml")
31 #执行结果：
会生成一个新的xmltest.xml文件，内容中会添加
<year updated="yes">2009</year> #年份+1，加个yes属性
#删除node
for country in root.findall('country'): #通过对country进行遍历
rank = int(country.find('rank').text) #再用find找到rank
if rank > 50: #再判断>50的值
root.remove(country) #再用remove删除
tree.write('output.xml') #写到一个新文件中
#执行结果：
自己创建xml文档：
import xml.etree.ElementTree as ET #as后面的ET是前面的类的别名，名称随便取
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 （记住重点）
et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True) （记住重点）
ET.dump(new_xml) #打印生成的格式
创建xml文档
执行结果：
会生成一个test.xml的文件，文件内容如下：
<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <namelist>
<name enrolled="yes">
<age checked="no" />
<sex>33</sex>
</name>
<name enrolled="no">
<age>19</age>
</name>
</namelist>
十、configparser 模块
configparser 模块作用： 用来读写配置文件。
一、常见文档格式如下：
1、先新建一个名字为confile文件，写入下面内容：
[DEFAULT]
ServerAliveInterval = 45
Compression = yes
CompressionLevel = 9
ForwardX11 = yes [bitbucket.org]
User = hg [topsecret.server.com]
Port = 50022
ForwardX11 = no
示例1: 写入一个文件
import configparser
config = configparser.ConfigParser() #config={}
config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '',
'Compression': 'yes',
'CompressionLevel': ''}
with open('example1.ini', 'w') as f:
config.write(f)
执行结果：
#会生成example1.ini文件，内容如下：
[DEFAULT]
compressionlevel = 9
compression = yes
serveraliveinterval = 45
示例2： 生成多个键值对
import configparser
config = configparser.ConfigParser() #config={}
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
with open('example1.ini', 'w') as f:
config.write(f)
执行结果：
#会生成example1.ini文件，内容如下： [DEFAULT]
compression = yes
compressionlevel = 9
serveraliveinterval = 45 [bitbucket.org]
user = hg [topsecret.server.com]
host port = 50022
forwardx11 = no
#-----------------------------------查询功能-------------------------------#
示例3： 实现查询功能
#查出键中user对应的值
import configparser config = configparser.ConfigParser()
config.read('example1.ini') #先把文件读进来
print(config['bitbucket.org']['User']) #取出user的值
print(config['DEFAULT']['Compression']) #Compression的值
print(config['topsecret.server.com']['ForwardX11']) #ForwardX11的值
执行结果：
hg
yes
no
示例4：取的是bitbucket.org键的值，他会把DEFAULT的一起打印出来
DEFAULT的特殊功能：因为只要带DEFAULT键值对的，他就会把DEFAULT的键打印出来
import configparser config = configparser.ConfigParser()
config.read('example1.ini') for key in config['bitbucket.org']: #取的是bitbucket.org的值，他会把DEFAULT的一起打印出来
print(key)
执行结果：
user
compression
compressionlevel
serveraliveinterval
示例5：
取的是bitbucket.org键的值，以列表的方式打印出来
import configparser config = configparser.ConfigParser()
config.read('example1.ini')
print(config.options('bitbucket.org'))
执行结果：
['user', 'compression', 'compressionlevel', 'serveraliveinterval']
示例6：
取的是bitbucket.org键和值，以元组的方式打印出来
import configparser config = configparser.ConfigParser()
config.read('example1.ini')
print(config.items('bitbucket.org'))
执行结果：
[('compression', 'yes'), ('compressionlevel', ''), ('serveraliveinterval', ''), ('user', 'hg')]
示例7：
连续取值，取出compression的值
import configparser config = configparser.ConfigParser()
config.read('example1.ini') print(config.get('bitbucket.org','compression')) #取出compression的值
执行结果：
yes #=====>取出的compression的值 yes
#-------------------------------------增加功能----------------------------------#
实现：在example1.txt文件中读取原来块的内容，增加一个新的块
1、首先必须有一个example1.txt文件，里面内容为：
[DEFAULT]
serveraliveinterval = 45
compression = yes
compressionlevel = 9 [bitbucket.org]
user = hg [topsecret.server.com]
host port = 50022
forwardx11 = no
2、增加一个块和键值对
import configparser config = configparser.ConfigParser()
config.read('example1.ini') #从这里面拿到三个对象 config.add_section('yuan') #再新增加一个块
config.set('yuan','k1','') #给键添加键值对
config.write(open('1.cfg', "w")) #创建一个新文件
执行结果：
[DEFAULT]
serveraliveinterval = 45
compression = yes
compressionlevel = 9 [bitbucket.org]
user = hg [topsecret.server.com]
host port = 50022
forwardx11 = no [yuan] #这就是新增加的块
k1 = 11111
#-------------------------------------删除功能----------------------------------#
示例1：
1、首先必须有一个example1.txt文件，里面内容为：
[DEFAULT]
serveraliveinterval = 45
compression = yes
compressionlevel = 9 [bitbucket.org]
user = hg [topsecret.server.com]
host port = 50022
forwardx11 = no [yuan] #这就是新增加的块
k1 = 11111
2、删除块和键值对的值
import configparser config = configparser.ConfigParser()
config.read('example1.ini') #从这里面拿到三个对象 config.remove_section('topsecret.server.com') #删除块和键值对的值
config.remove_option('bitbucket.org','user')
config.write(open('1.cfg', "w")) #创建一个新文件
执行结果：
[DEFAULT]
serveraliveinterval = 45
compression = yes
compressionlevel = 9 [bitbucket.org]
十一、logging模块
一、logging模块
示例1：
import logging
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')
执行结果： （默认是WARNING级别，所以只显示三条信息）
WARNING:root:warning message
ERROR:root:error message
CRITICAL:root:critical message
日志级别：一般info就够用
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 > NOTSET（从高到低），默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息。
示例2： 设置参数，调日志级别。调整为DEBUG级别，显示5条信息
import logging logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG
) logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')
执行结果： 显示5条信息
DEBUG:root:debug message
INFO:root:info message
WARNING:root:warning message
ERROR:root:error message
CRITICAL:root:critical message
示例3: 设置filename把日志写入到文件中，并参过加w参数，控制他每次只写5条，不重复的记录
import logging logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG, #默认信息显示在屏幕上面
filename="logger.log", #通过加filename参数，以追加的方式，把日志信息写入到文件中，每次重复运行都会往里面写5条记录
filemode="w", #通过加w参数，就可以控制他，每次只写5条记录。不会重复往里写相同记录
) logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')
执行结果：
会创建一个logger.log日志，并写入五条记录
DEBUG:root:debug message
INFO:root:info message
WARNING:root:warning message
ERROR:root:error message
CRITICAL:root:critical message
示例4: 给logging加上参数，显示时间，行号等信息。
import logging logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG, #默认信息显示在屏幕上面
filename="logger.log", #通过加filename参数，以追加的方式，把日志信息写入到文件中，每次重复运行都会往里面写5条记录
filemode="w", #通过加w参数，就可以控制他，每次只写5条记录。不会重复往里写相同记录
# format="%(asctime)s", #加上时间
format="%(asctime)s %(filename)s[%(lineno)d] %(message)s" #asctime 时间，lineno 行号，message 信息，还可以加其它信息参数
) logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')
执行结果：
会创建一个logger.log日志，并写入五条记录
2016-12-15 14:10:33,615 logging_s1.py[15] debug message
2016-12-15 14:10:33,616 logging_s1.py[16] info message
2016-12-15 14:10:33,616 logging_s1.py[17] warning message
2016-12-15 14:10:33,616 logging_s1.py[18] error message
2016-12-15 14:10:33,617 logging_s1.py[19] critical message
可见在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（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(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
二、logger对象（自定义日志格式，经常用的一种方法） 重点掌握
上述几个例子中我们了解到了logging.debug()、logging.info()、logging.warning()、logging.error()、logging.critical()（分别用以记录不同级别的日志信息），logging.basicConfig()（用默认日志格式
（Formatter）为日志系统建立一个默认的流处理器（StreamHandler），设置基础配置（如日志级别等）并加到root logger（根Logger）中）这几个logging模块级别的函数，另外还有一个模块级别的函数
是logging.getLogger([name])（返回一个logger对象，如果没有指定名字将返回root logger）
原理图：
示例1：
import logging
logger=logging.getLogger() #创建一个大对象
fh=logging.FileHandler("test_log") #向文件里发送内容，并且给个参数，作用是：定义一个文件名，往文件里写入内容
ch=logging.StreamHandler() #向屏幕上发送内容
fm=logging.Formatter("%(asctime)s %(message)s") #这个也是一个对象，作用是：定义日志格式
fh.setFormatter(fm) #往文件里写内容
ch.setFormatter(fm) #往屏幕上输出内容
logger.addHandler(fh) #对象，类似于吸别人内力，把fh吃掉
logger.addHandler(ch) #对象，类似于吸别人内力，把ch吃掉
logger.debug("debug") #输出日志的级别
logger.info("info")
logger.warning("warning")
logger.error("error")
logger.critical("critical")
执行结果：
会生成一个test_log的文件，同时往里面写入信息，并在屏幕上面显示相同信息。
文件内容如下：
2016-12-15 14:38:27,657 warning
2016-12-15 14:38:27,658 error
2016-12-15 14:38:27,658 critical 屏幕输出信息如下：
2016-12-15 14:38:27,657 warning
2016-12-15 14:38:27,658 error
2016-12-15 14:38:27,658 critical
示例2： logger.setLevel("DEBUG") 调整日志级别，控制日志显示信息，DEBUG显示5条记录
import logging
logger=logging.getLogger() #创建一个大对象
fh=logging.FileHandler("test_log") #向文件里发送内容，并且给个参数，作用是：定义一个文件名，往文件里写入内容
ch=logging.StreamHandler() #向屏幕上发送内容
fm=logging.Formatter("%(asctime)s %(message)s") #这个也是一个对象，作用是：定义日志格式
fh.setFormatter(fm) #往文件里写内容
ch.setFormatter(fm) #往屏幕上输出内容
logger.addHandler(fh) #对象，类似于吸别人内力，把fh吃掉
logger.addHandler(ch) #对象，类似于吸别人内力，把ch吃掉
logger.setLevel("DEBUG") #设置日志级别，控制日志输入多少条信息
#-------------从这里开始都是在操作log----------------
logger.debug("debug") #输出日志的级别
logger.info("info")
logger.warning("warning")
logger.error("error")
logger.critical("critical")
执行结果：
会生成一个test_log的文件，同时往里面写入信息，并在屏幕上面显示相同信息。
文件内容如下：
2016-12-15 14:54:37,036 debug
2016-12-15 14:54:37,037 info
2016-12-15 14:54:37,038 warning
2016-12-15 14:54:37,038 error
2016-12-15 14:54:37,039 critical 屏幕输出信息如下：
2016-12-15 14:54:37,036 debug
2016-12-15 14:54:37,037 info
2016-12-15 14:54:37,038 warning
2016-12-15 14:54:37,038 error
2016-12-15 14:54:37,039 critical
示例3： 写成函数的形式，并有返回值
import logging
def logger():
logger=logging.getLogger() #创建一个大对象
fh=logging.FileHandler("test_log") #向文件里发送内容，并且给个参数，作用是：定义一个文件名，往文件里写入内容
ch=logging.StreamHandler() #向屏幕上发送内容
fm=logging.Formatter("%(asctime)s %(message)s") #这个也是一个对象，作用是：定义日志格式
fh.setFormatter(fm) #往文件里写内容
ch.setFormatter(fm) #往屏幕上输出内容
logger.addHandler(fh) #对象，类似于吸别人内力，把fh吃掉
logger.addHandler(ch) #对象，类似于吸别人内力，把ch吃掉
logger.setLevel("DEBUG") #设置日志级别，控制日志输入多少条信息
return logger
#-------------从这里开始都是在操作log----------------
logger=logger() #这个日志就做成了一个接口，想在其它地方使用，直接调用他就可以啦！
logger.debug("debug") #输出日志的级别
logger.info("info")
logger.warning("warning")
logger.error("error")
logger.critical("critical")
执行结果：
会生成一个test_log的文件，同时往里面写入信息，并在屏幕上面显示相同信息。
文件内容如下：
2016-12-15 14:54:37,036 debug
2016-12-15 14:54:37,037 info
2016-12-15 14:54:37,038 warning
2016-12-15 14:54:37,038 error
2016-12-15 14:54:37,039 critical 屏幕输出信息如下：
2016-12-15 14:54:37,036 debug
2016-12-15 14:54:37,037 info
2016-12-15 14:54:37,038 warning
2016-12-15 14:54:37,038 error
2016-12-15 14:54:37,039 critical
示例4： 只在屏幕文件中写入日志，不在屏幕上面显示
import logging
def logger():
logger=logging.getLogger() #创建一个大对象
fh=logging.FileHandler("test_log") #向文件里发送内容，并且给个参数，作用是：定义一个文件名，往文件里写入内容
#ch=logging.StreamHandler() #向屏幕上发送内容
fm=logging.Formatter("%(asctime)s %(message)s") #这个也是一个对象，作用是：定义日志格式
fh.setFormatter(fm) #往文件里写内容
#ch.setFormatter(fm) #往屏幕上输出内容
logger.addHandler(fh) #对象，类似于吸别人内力，把fh吃掉
#logger.addHandler(ch) #对象，类似于吸别人内力，把ch吃掉
logger.setLevel("DEBUG") #设置日志级别，控制日志输入多少条信息
return logger
#-------------从这里开始都是在操作log----------------
logger=logger() #这个日志就做成了一个接口，在其它地方，直接调用他就可以啦！
logger.debug("debug") #输出日志的级别
logger.info("info")
logger.warning("warning")
logger.error("error")
logger.critical("critical")
执行结果：
#会生成一个test_log的文件，同时往里面写入信息，不会在屏幕上面显示信息。
#文件内容如下：
2016-12-15 14:54:37,036 debug
2016-12-15 14:54:37,037 info
2016-12-15 14:54:37,038 warning
2016-12-15 14:54:37,038 error
2016-12-15 14:54:37,039 critical
示例5：没有根用户
#如果我们再创建两个logger对象
import logging
logger1 = logging.getLogger('mylogger') #默认是根，这里代表他是子用户（两个用户是同级）
#logger1 = logging.getLogger('mylogger.sontree') #如果mylogger下再创建一个字对象，就用.sontree;等于他就是mylogger的下级对象。
logger1.setLevel(logging.DEBUG) #第一次是DEBUG级别
logger2 = logging.getLogger('mylogger') #默认是根，这里代表他是子用户（两个用户是同级）
logger2.setLevel(logging.INFO) #第二次是INFO级别，覆盖第一次的级别，所以打印结果是INFO级别显示
fh=logging.FileHandler("test_log-new") #向文件里发送内容，并且给个参数，作用是：定义一个文件名，往文件里写入内容
ch=logging.StreamHandler() #向屏幕上发送内容
logger1.addHandler(fh)
logger1.addHandler(ch)
logger2.addHandler(fh)
logger2.addHandler(ch)
执行结果：
logger1 and logger2各打印4条信息
生成一个test_log-new的文件，同时往里面写入信息，并在屏幕上面显示相同信息。
文件内容如下：
logger1 info message
logger1 warning message
logger1 error message
logger1 critical message
logger2 info message
logger2 warning message
logger2 error message
logger2 critical message #屏幕上面显示的内容
logger1 info message
logger1 warning message
logger1 error message
logger1 critical message
logger2 info message
logger2 warning message
logger2 error message
logger2 critical message
示例6：添加根用户 (lgger和mylogger是父子关系) （注意日志输出问题）
import logging
logger = logging.getLogger() #根用户(根用户级别，没有定义日志级别，默认warning级别，所以是3条信息
logger1 = logging.getLogger('mylogger') #默认是根，这里代表他是子用户（两个用户是同级）
logger1.setLevel(logging.DEBUG) #第一次是DEBUG级别,默认是打印五条信息，但是他打印信息的时候，会先去找父，如果有父，他就会多打印一遍，所以输出是10条信息
fh=logging.FileHandler("test_log-new") #向文件里发送内容，并且给个参数，作用是：定义一个文件名，往文件里写入内容
ch=logging.StreamHandler() #向屏幕上发送内容
logger.addHandler(ch) #添加一个根用户
logger.addHandler(fh)
logger1.addHandler(fh) #添加一个子用户
logger1.addHandler(ch)
#打印信息
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')
#打印4条信息
logger1.debug('logger1 debug message')
logger1.info('logger1 info message')
logger1.warning('logger1 warning message')
logger1.error('logger1 error message')
logger1.critical('logger1 critical message')
输出结果：
生成一个test_log-new的文件，同时往里面写入信息，并在屏幕上面显示相同信息。
文件内容如下：
logger warning message
logger error message
logger critical message #前三条是根输出的三条信息
logger1 debug message #后10条是子输出的10条信息，为什么会输入10条呢？
logger1 debug message #第一次是DEBUG级别,默认是打印五条信息，但是他打印信息的时候，会先去找父，如果有父，他就会多打印一遍，所以输出是5+5=10条信息
logger1 info message
logger1 info message
logger1 warning message
logger1 warning message
logger1 error message
logger1 error message
logger1 critical message
logger1 critical message 屏幕输出内容如下：
logger warning message
logger error message
logger critical message
logger1 debug message
logger1 debug message
logger1 info message
logger1 info message
logger1 warning message
logger1 warning message
logger1 error message
logger1 error message
logger1 critical message
logger1 critical message
示例7：添加根用户 （控制根用户不输入，只输出子用户信息）
import logging
logger = logging.getLogger() #根用户(根用户级别，没有定义日志级别，默认warning级别，所以是3条信息
logger1 = logging.getLogger('mylogger') #默认是根，这里代表他是子用户（两个用户是同级）
logger1.setLevel(logging.DEBUG) #第一次是DEBUG级别,默认是打印五条信息，但是他打印信息的时候，会先去找父，如果有父，他就会多打印一遍，所以输出是10条信息
fh=logging.FileHandler("test_log-new") #向文件里发送内容，并且给个参数，作用是：定义一个文件名，往文件里写入内容
ch=logging.StreamHandler() #向屏幕上发送内容
logger1.addHandler(fh) #添加一个子用户
logger1.addHandler(ch)
#打印4条信息
logger1.debug('logger1 debug message')
logger1.info('logger1 info message')
logger1.warning('logger1 warning message')
logger1.error('logger1 error message')
logger1.critical('logger1 critical message')
执行结果：
#生成一个test_log-new的文件，同时往里面写入信息，并在屏幕上面显示相同信息。
文件内容如下：
logger1 debug message
logger1 info message
logger1 warning message
logger1 error message
logger1 critical message 屏幕输出内容如下：
logger1 debug message
logger1 info message
logger1 warning message
logger1 error message
logger1 critical message
十二、hashlib模块 （摘要算法）
hashlib 明文变成密文，不能反解
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
md5算法 明文变成密文
示例1: md5算法
import hashlib obj=hashlib.md5()
obj.update("admin".encode("utf8"))
print(obj.hexdigest())
执行结果：
21232f297a57a5a743894a0e4a801fc3 (长度32位)
示例2：
import hashlib #md5加密+字符串，生成密码。就无法破解
obj=hashlib.md5("sssdsdsb".encode("utf8")) #在md5里面加点字符串，再生成，就没法破解
obj.update("admin".encode("utf8")) print(obj.hexdigest())
执行结果：
639cd764cf1bab2bebaa5804e37530e6
示例3：
以上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。
####### 256 位########
import hashlib
hash = hashlib.sha256('898oaFs09f'.encode('utf8'))
hash.update('alvin'.encode('utf8'))
print(hash.hexdigest())
执行结果：
e79e68f070cdedcfe63eaf1a2e92c83b4cfb1b5c6bc452d214c1b7e77cdfd1c7
示例4：
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('alvin'.encode('utf8'))
h.update('hello'.encode('utf8'))
print (h.hexdigest())
执行结果：
320df9832eab4c038b6c1d7ed73a5940
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