1.os

 import os

 # print(os.getcwd())
# os.chdir("..")
# print(os.getcwd()) # os.makedirs('dirname1/dirname2')
# os.removedirs("dirname1/dirname2")
# print(os.listdir())
# print(os.stat("test.py")) # print(os.system("dir"))
#
# print(os.path.split(r"C:\Users\Administrator\脱产三期\day22\sss.py"))
# print(os.path.dirname(r"C:\Users\Administrator\脱产三期\day22\sss.py"))
# print(os.path.basename(r"C:\Users\Administrator\脱产三期\day22\sss.py"))
a="C:\Users\Administrator"
b="脱产三期\day22\sss.py"
#
os.path.join(a,b)# 路径拼接

2.xml解析

 # import xml.etree.ElementTree as ET

 # tree = ET.parse("../day22/xml_lesson.xml")
# root = tree.getroot()
# print(root.tag) # for i in root:
#
# # print(i.tag)
# # print(i.attrib)
# for j in i:
# # print(j.tag)
# # print(j.attrib)
# print(j.text) # # 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)
# # --------------------------------------- # import xml.etree.ElementTree as ET
#
# tree = ET.parse("../day22/xml_lesson.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", "no")
# #
# tree.write("../day22/xml_lesson.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') 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("test1.xml", encoding="utf-8", xml_declaration=True) ET.dump(new_xml) # 打印生成的格式

3.json & pickle

 # dic='{"name":"alex"}'
# f=open("hello","w")
# f.write(dic)
#
# f_read=open("hello","r")
# data=f_read.read()
# print(type(data))
# data=eval(data)
# print(data["name"]) import json # dic={'name':'alex'}#---->{"name":"alex"}----->'{"name":"alex"}'
# i=8 #---->'8'
# s='hello' #---->"hello"------>'"hello"'
# l=[11,22] #---->"[11,22]"
# #
# f=open("new_hello","w")
#
# dic_str=json.dumps(dic)
# f.write(dic_str) #json.dump(dic,f) # f_read=open("new_hello","r")
# data=json.loads(f_read.read()) # data=json.load(f)
#
# #
# print(data["name"])
# print(data)
# print(type(data)) # print(s)
# print(type(s)) # data=json.dumps(dic) # print(data) #{"name": "alex"}
# print(type(data)) #注意:
# import json
#
# with open("hello","r") as f:
# data=f.read()
# data=json.loads(data)
# print(data["name"]) #----------------------pickle-------
# import pickle # dic = {'name': 'alvin', 'age': 23, 'sex': 'male'} # print(type(dic)) # <class 'dict'>
#
# j = pickle.dumps(dic)
# print(type(j)) # <class 'bytes'>
#
# f = open('../day22/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()
# # -------------------------反序列化
# import pickle
#
# f = open('../day22/序列化对象_pickle', 'rb')
# #
# data = pickle.loads(f.read()) # 等价于data=pickle.load(f)
#
# print(data['age'])
# # -------------------------shelve模块---------
import shelve
#
f = shelve.open(r'shelve1.bak') # 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() print(f.get('stu1_info')['age']) # dic={}
#
# dic["name"]="alvin"
# dic["info"]={"name":"alex"}

4.eval

 print(eval("12+(34*6+2-5*(2-1))"))

5.sys

 import sys
# # print(sys.argv)
#
# command=sys.argv[1]
# path=sys.argv[2]
#
# if command=="post":
# pass
#
# elif command=="get":
# pass
#
import time
for i in range(100):
sys.stdout.write("#")
time.sleep(0.1)
sys.stdout.flush()

day22-python之模块的更多相关文章

  1. python基础-模块

    一.模块介绍                                                                                              ...

  2. Learning-Python【21】:Python常用模块(4)—— re、logging、hashlib、subprocess

    re 模块:与正则相关的模块 在使用 re 模块之前,需要先了解正则表达式(regular expression),描述了一种字符串匹配的模式(pattern),可以用来检查一个字符串是否含有某个子字 ...

  3. Python标准模块--threading

    1 模块简介 threading模块在Python1.5.2中首次引入,是低级thread模块的一个增强版.threading模块让线程使用起来更加容易,允许程序同一时间运行多个操作. 不过请注意,P ...

  4. Python的模块引用和查找路径

    模块间相互独立相互引用是任何一种编程语言的基础能力.对于“模块”这个词在各种编程语言中或许是不同的,但我们可以简单认为一个程序文件是一个模块,文件里包含了类或者方法的定义.对于编译型的语言,比如C#中 ...

  5. Python Logging模块的简单使用

    前言 日志是非常重要的,最近有接触到这个,所以系统的看一下Python这个模块的用法.本文即为Logging模块的用法简介,主要参考文章为Python官方文档,链接见参考列表. 另外,Python的H ...

  6. Python标准模块--logging

    1 logging模块简介 logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级.日志保存路径.日志文件回滚等:相比print,具备如下优点: 可以通过设置不同 ...

  7. python 安装模块

    python安装模块的方法很多,在此仅介绍一种,不需要安装其他附带的pip等,python安装完之后,配置环境变量,我由于中英文分号原因,环境变量始终没能配置成功汗. 1:下载模块的压缩文件解压到任意 ...

  8. python Queue模块

    先看一个很简单的例子 #coding:utf8 import Queue #queue是队列的意思 q=Queue.Queue(maxsize=10) #创建一个queue对象 for i in ra ...

  9. python logging模块可能会令人困惑的地方

    python logging模块主要是python提供的通用日志系统,使用的方法其实挺简单的,这块就不多介绍.下面主要会讲到在使用python logging模块的时候,涉及到多个python文件的调 ...

  10. Python引用模块和查找模块路径

    模块间相互独立相互引用是任何一种编程语言的基础能力.对于"模块"这个词在各种编程语言中或许是不同的,但我们可以简单认为一个程序文件是一个模块,文件里包含了类或者方法的定义.对于编译 ...

随机推荐

  1. NET Core 防止跨站请求

    ASP.NET Core 防止跨站请求伪造(XSRF/CSRF)攻击 什么是反伪造攻击? 跨站点请求伪造(也称为XSRF或CSRF,发音为see-surf)是对Web托管应用程序的攻击,因为恶意网站可 ...

  2. SQL 索引查找

    索引查找信息 在非聚集索引里,会为每条记录存储一份非聚集索引索引键的值和一份聚集索引索引键 [在没有聚集索引的表格里,是RID值指向数据页面,有聚集索引的话指向聚集索引的键(在不使用include时) ...

  3. Kendo MVVM (一) 概述

    Kendo MVVM (一) 概述 Model View ViewModel (MVVM)  是开发人员经常使用的一种设计模式,以实现数据模型(Model)和视图(View)的分离.MVVM 中的 V ...

  4. ABAP:parameters的用法

    parameters 1.基础用法 parameters:p0(20) type c. 2.使用DEFAULT后缀为参数指定缺省值. parameters:p1(20) type c default ...

  5. deb软件安装

    deb是debian linux的安装格式,跟red hat的rpm非常相似,最基本的安装命令是:dpkg -i file.deb dpkg 是Debian Package的简写,是为Debian 专 ...

  6. ImageLoader常用方法注释

    ImageLoader中的常用方法及相关作用注释 ImageLoader 的ImageLoaderConfiguration config 配置 ImageLoaderConfiguration co ...

  7. ubuntu 18.04下 配置qt opencv的坑

    问题和过程描述: 我按照网上的教程装了qt5.8版本,然后去配置opencv,感觉一切顺利,然后随便写了个 Mat src = imread("xxx") 然后imshow发现编译 ...

  8. PWD简介与妙用(一个免费、随时可用的Docker实验室)

    转载自 https://baiyue.one/archives/472.html 本文介绍下 PWD 的历史,并依据本站最近学习心得,经过多次尝试,终于打通了 Docker 与常规宝塔面板搭建,因此, ...

  9. HTTP、HTTP2.0、HTTPS、SPDY

    本文原链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1082516 HTTP,HTTP2.0,SPDY,HTTPS你应该知道的一些事 1.web始祖HT ...

  10. 2717: 递归函数求n的阶乘

    2717: 递归函数求n的阶乘 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 1329  Solved: 942[Submit][Status][Web ...