一、模块简介
模块是实现了某个功能的代码集合，比如几个.py文件可以组成代码集合即模块。其中常见的模块有os模块（系统相关）,file模块（文件操作相关）
模块主要分三类：
- 自定义模块 ：所谓自定义模块，即自己编写Python文件组成的模块。
- 第三方模块 ：采用其他人编写的模块，即第三方提供的模块
- 内置模块：python内置的模块
二、模块导入
导入模块的方法有好几种方式，其中可以直接导入，也可导入模块的方法
import module
from module.xx.xx import xx
from module.xx.xx import xx as rename
from module.xx.xx import *
导入模块其实就是告诉Python解释器去解释那个py文件
- 导入一个py文件，解释器解释该py文件
- 导入一个包，解释器解释该包下的 __init__.py 文件 【py2.7】
注意：
导入模块时候，默认读取的路径为sys.path，可以通过下面的方法查看当前系统默认路径：
import sys print sys.path
输出结果如下：
['', '/usr/lib64/python2.7/site-packages/MySQL_python-1.2.5-py2.7-linux-x86_64.egg', '/usr/lib/python2.7/site-packages/setuptools-19.4-py2.7.egg', '/usr/lib/python2.7/site-packages/Django-1.8.8-py2.7.egg', '/usr/lib/python2.7/site-packages/django_pagination-1.0.7-py2.7.egg', '/usr/lib64/python27.zip', '/usr/lib64/python2.7', '/usr/lib64/python2.7/plat-linux2', '/usr/lib64/python2.7/lib-tk', '/usr/lib64/python2.7/lib-old', '/usr/lib64/python2.7/lib-dynload', '/usr/lib64/python2.7/site-packages', '/usr/lib/python2.7/site-packages']
导入模块时候，如果其不再默认路径里，则可以通过以下方法将其加入默认路径
import sys import os project_path = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) sys.path.append(project_path)
三、常用内置模块
内置模块是Python自带的功能，在使用时，需要先导入再使用
1、sys模块
用于提供python解释器相关操作
import sys
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
sys.stdin 输入相关
sys.stdout 输出相关
sys.stderror 错误相关
2、os模块
提供系统级别的操作
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('dir1/dir2') 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","new") 重命名文件/目录 os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息 os.sep 操作系统特定的路径分隔符，win下为"\",Linux下为"/" os.linesep 当前平台使用的行终止符，win下为" ",Linux下为" " os.pathsep 用于分割文件路径的字符串 os.name 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
os.popen("df -h").read() 执行系统命令，并将结果保存
3、hashlib模块
用于加密相关的操作，代替了md5模块和sha模块，主要提供SHA1，SHA224，SHA256，SHA384，SHA512，MD5算法
import hashlib # ######## md5 ######## hash = hashlib.md5() # help(hash.update) hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8')) print(hash.hexdigest()) print(hash.digest()) ######## sha1 ######## hash = hashlib.sha1() hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8')) print(hash.hexdigest()) # ######## sha256 ######## hash = hashlib.sha256() hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8')) print(hash.hexdigest()) # ######## sha384 ######## hash = hashlib.sha384() hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8')) print(hash.hexdigest()) # ######## sha512 ######## hash = hashlib.sha512() hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8')) print(hash.hexdigest())
hashlib直接加密可能会被装库破解密码，所以这里我们可以通过在加密算法中自定义key做加密，具体示例如下：
import hashlib # ######## md5 ######## hash = hashlib.md5(bytes('898oaFs09f',encoding="utf-8")) hash.update(bytes('admin',encoding="utf-8")) print(hash.hexdigest())
Python内置模块hmac可以对我们创建key和内容进行进一步的处理，然后加密
import hmac h = hmac.new(bytes('898oaFs09f',encoding="utf-8")) h.update(bytes('admin',encoding="utf-8")) print(h.hexdigest())
4、random模块
用于产生随机数的模块
import random
random.random() ##随机取(0-1）之间的数值 0.9151227988883402 random.randint(1,3) ##随机取[m-n]之间的整数 3 random.randrange(1,5) ##随机取[m-n)之间的整数 1 random.choice('chinese') ##随机取一个字符或列表数值 's' random.choice([1,5,'abc']) 1 random.sample('hello',2) ##从字符串中随机取出N个字符 ['h', 'l'] random.uniform(3,10) ##从区间(m,n)中取浮点数 7.797497264321265 l=[1,2,3,4,5] ##让有序列表变无序 random.shuffle(l) l [2, 4, 1, 5, 3]
编写由数字和字母组成的4位验证码程序：（##大写字母ascii:65-90,小写字母：97-122）
#!/usr/bin/env python # -*- UTF-8 -*- # Author:Rangle ##大写字母ascii:65-90,小写字母：97-122 import random check_code='' for i in range(4): num=random.randint(0,3) if num==i: num1=random.randint(0,3) if num==num1: code = chr(random.randint(65, 90)) else: code = chr(random.randint(97,122)) else: code=random.randint(1,9) check_code+=str(code) print(check_code)
5、re模块
re提供正则表达式相关操作
字符：
. 匹配除换行符以外的任意字符
w 匹配字母或数字或下划线或汉字
s 匹配任意的空白符
d 匹配数字
匹配单词的开始或结束
^ 匹配字符串的开始
$ 匹配字符串的结束
次数：
* 重复零次或更多次
+ 重复一次或更多次
? 重复零次或一次
{n} 重复n次
{n,} 重复n次或更多次
{n,m} 重复n到m次
match：
match，从起始位置开始匹配，匹配成功返回一个对象，未匹配成功返回None
match(pattern, string, flags=0)
# match，从起始位置开始匹配，匹配成功返回一个对象，未匹配成功返回None match(pattern, string, flags=0) # pattern： 正则模型 # string ： 要匹配的字符串 # falgs ： 匹配模式 X VERBOSE Ignore whitespace and comments for nicer looking RE's. I IGNORECASE Perform case-insensitive matching. M MULTILINE "^" matches the beginning of lines (after a newline) as well as the string. "$" matches the end of lines (before a newline) as well as the end of the string. S DOTALL "." matches any character at all, including the newline. A ASCII For string patterns, make w, W, , B, d, D match the corresponding ASCII character categories (rather than the whole Unicode categories, which is the default). For bytes patterns, this flag is the only available behaviour and needn't be specified. L LOCALE Make w, W, , B, dependent on the current locale. U UNICODE For compatibility only. Ignored for string patterns (it is the default), and forbidden for bytes patterns.
# 无分组 r = re.match("hw+", origin) print(r.group()) # 获取匹配到的所有结果 print(r.groups()) # 获取模型中匹配到的分组结果 print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果 # 有分组 # 为何要有分组？提取匹配成功的指定内容（先匹配成功全部正则，再匹配成功的局部内容提取出来） r = re.match("h(w+).*(?P<name>d)$", origin) print(r.group()) # 获取匹配到的所有结果 print(r.groups()) # 获取模型中匹配到的分组结果 print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组中所有执行了key的组 Demo
search:
search,浏览整个字符串去匹配第一个，未匹配成功返回None
search(pattern, string, flags=0)
# 无分组 r = re.search("aw+", origin) print(r.group()) # 获取匹配到的所有结果 print(r.groups()) # 获取模型中匹配到的分组结果 print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果 # 有分组 r = re.search("a(w+).*(?P<name>d)$", origin) print(r.group()) # 获取匹配到的所有结果 print(r.groups()) # 获取模型中匹配到的分组结果 print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组中所有执行了key的组 demo
findall:
findall，获取非重复的匹配列表；如果有一个组则以列表形式返回，且每一个匹配均是字符串；如果模型中有多个组，则以列表形式返回，且每一个匹配均是元祖；
空的匹配也会包含在结果中
findall(pattern, string, flags=0)
# 无分组 r = re.findall("aw+",origin) print(r) # 有分组 origin = "hello alex bcd abcd lge acd 19" r = re.findall("a((w*)c)(d)", origin) print(r) Demo
sub：
替换匹配成功的指定位置字符串
sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
pattern： 正则模型
repl ： 要替换的字符串或可执行对象
string ： 要匹配的字符串
count ： 指定匹配个数
flags ： 匹配模式
# 与分组无关 origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19" r = re.sub("aw+", "999", origin, 2) print(r)
split:
split，根据正则匹配分割字符串
split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
pattern： 正则模型
string ： 要匹配的字符串
maxsplit：指定分割个数
flags ： 匹配模式
# 无分组 origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19" r = re.split("alex", origin, 1) print(r) # 有分组 origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19" r1 = re.split("(alex)", origin, 1) print(r1) r2 = re.split("(al(ex))", origin, 1) print(r2) Demo
常用正则匹配：
IP： ^(25[0-5]|2[0-4]d|[0-1]?d?d)(.(25[0-5]|2[0-4]d|[0-1]?d?d)){3}$ 手机号： ^1[3|4|5|8][0-9]d{8}$ 邮箱： [a-zA-Z0-9_-]+@[a-zA-Z0-9_-]+(.[a-zA-Z0-9_-]+)+
6、序列化模块
Python中用于序列化的两个模块
- json 用于【字符串】和 【python基本数据类型】 间进行转换
- pickle 用于【python特有的类型】 和 【python基本数据类型】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
#!/usr/bin/env python # -*- UTF-8 -*- # Author:Rangle import json import pickle data={'k1':123,'k2':'lucy'} p_str=pickle.dumps(data) ##将数据通过特殊形式转化为只有Python语言认识的字符串 print(p_str) with open('F:\python_project\Day03\test.txt','wb+') as fp: p_str=pickle.dump(data,fp) ##将数据通过特殊形式转化为只有Python语言认识的字符串,并写入文件 j_str=json.dumps(data) ##将数据通过特殊形式转为所有程序都认识的字符串 print(j_str) with open('F:\python_project\Day03\test1.txt','w+') as fp: j_str=json.dump(data,fp) ##将数据通过特殊形式转化为所有程序认识的字符串，并写入文件
7、configparser模块
configparser用于处理特定格式的文件，其本质上是利用open来操作文件。
文件名为xxx000的内容如下：
# 注释1 ; 注释2 [section1] # 节点 k1 = v1 # 值 k2:v2 # 值 [section2] # 节点 k1 = v1 # 值 指定格式
具体操作示例如下：
（1）获取文件中所有节点 import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('xxxooo', encoding='utf-8') ret = config.sections() print(ret) （2）获取指定节点的所有键值对 import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('xxxooo', encoding='utf-8') ret = config.items('section1') print(ret) （3）获取指定节点的所有的键 import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('xxxooo', encoding='utf-8') ret = config.options('section1') print(ret) （4）获取指定节点下指定key的值 import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('xxxooo', encoding='utf-8') v = config.get('section1', 'k1') # v = config.getint('section1', 'k1') # v = config.getfloat('section1', 'k1') # v = config.getboolean('section1', 'k1') print(v) （5）检查、删除、添加节点 import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('xxxooo', encoding='utf-8') # 检查 has_sec = config.has_section('section1') print(has_sec) # 添加节点 config.add_section("SEC_1") config.write(open('xxxooo', 'w')) # 删除节点 config.remove_section("SEC_1") config.write(open('xxxooo', 'w')) （6）检查、删除、设置指定组内的键值对 import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('xxxooo', encoding='utf-8') # 检查 has_opt = config.has_option('section1', 'k1') print(has_opt) # 删除 config.remove_option('section1', 'k1') config.write(open('xxxooo', 'w')) # 设置 config.set('section1', 'k10', "123") config.write(open('xxxooo', 'w'))
8、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，XML文件格式如下：
<data> <country name="Liechtenstein"> <rank updated="yes">2</rank> <year>2023</year> <gdppc>141100</gdppc> <neighbor direction="E" name="Austria" /> <neighbor direction="W" name="Switzerland" /> </country> <country name="Singapore"> <rank updated="yes">5</rank> <year>2026</year> <gdppc>59900</gdppc> <neighbor direction="N" name="Malaysia" /> </country> <country name="Panama"> <rank updated="yes">69</rank> <year>2026</year> <gdppc>13600</gdppc> <neighbor direction="W" name="Costa Rica" /> <neighbor direction="E" name="Colombia" /> </country> </data>
(1)解析xml
#!/usr/bin/env python
# -*- UTF-8 -*-
# Author:Rangle
from xml.etree import ElementTree as ET
# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()
# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)
print(str_xml)
#利用ElementTree.XML将字符串解析成xml对象
#!/usr/bin/env python
# -*- UTF-8 -*-
# Author:Rangle
from xml.etree import ElementTree as ET
# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")
# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()
#利用ElementTree.parse将文件直接解析成xml对象
(2)操作xml
XML格式类型是节点嵌套节点，对于每一个节点均有以下功能，以便对当前节点进行操作：
class Element: """An XML element. This class is the reference implementation of the Element interface. An element's length is its number of subelements. That means if you want to check if an element is truly empty, you should check BOTH its length AND its text attribute. The element tag, attribute names, and attribute values can be either bytes or strings. *tag* is the element name. *attrib* is an optional dictionary containing element attributes. *extra* are additional element attributes given as keyword arguments. Example form: <tag attrib>text<child/>...</tag>tail """ 当前节点的标签名 tag = None """The element's name.""" 当前节点的属性 attrib = None """Dictionary of the element's attributes.""" 当前节点的内容 text = None """ Text before first subelement. This is either a string or the value None. Note that if there is no text, this attribute may be either None or the empty string, depending on the parser. """ tail = None """ Text after this element's end tag, but before the next sibling element's start tag. This is either a string or the value None. Note that if there was no text, this attribute may be either None or an empty string, depending on the parser. """ def __init__(self, tag, attrib={}, **extra): if not isinstance(attrib, dict): raise TypeError("attrib must be dict, not %s" % ( attrib.__class__.__name__,)) attrib = attrib.copy() attrib.update(extra) self.tag = tag self.attrib = attrib self._children = [] def __repr__(self): return "<%s %r at %#x>" % (self.__class__.__name__, self.tag, id(self)) def makeelement(self, tag, attrib): 创建一个新节点 """Create a new element with the same type. *tag* is a string containing the element name. *attrib* is a dictionary containing the element attributes. Do not call this method, use the SubElement factory function instead. """ return self.__class__(tag, attrib) def copy(self): """Return copy of current element. This creates a shallow copy. Subelements will be shared with the original tree. """ elem = self.makeelement(self.tag, self.attrib) elem.text = self.text elem.tail = self.tail elem[:] = self return elem def __len__(self): return len(self._children) def __bool__(self): warnings.warn( "The behavior of this method will change in future versions. " "Use specific 'len(elem)' or 'elem is not None' test instead.", FutureWarning, stacklevel=2 ) return len(self._children) != 0 # emulate old behaviour, for now def __getitem__(self, index): return self._children[index] def __setitem__(self, index, element): # if isinstance(index, slice): # for elt in element: # assert iselement(elt) # else: # assert iselement(element) self._children[index] = element def __delitem__(self, index): del self._children[index] def append(self, subelement): 为当前节点追加一个子节点 """Add *subelement* to the end of this element. The new element will appear in document order after the last existing subelement (or directly after the text, if it's the first subelement), but before the end tag for this element. """ self._assert_is_element(subelement) self._children.append(subelement) def extend(self, elements): 为当前节点扩展 n 个子节点 """Append subelements from a sequence. *elements* is a sequence with zero or more elements. """ for element in elements: self._assert_is_element(element) self._children.extend(elements) def insert(self, index, subelement): 在当前节点的子节点中插入某个节点，即：为当前节点创建子节点，然后插入指定位置 """Insert *subelement* at position *index*.""" self._assert_is_element(subelement) self._children.insert(index, subelement) def _assert_is_element(self, e): # Need to refer to the actual Python implementation, not the # shadowing C implementation. if not isinstance(e, _Element_Py): raise TypeError('expected an Element, not %s' % type(e).__name__) def remove(self, subelement): 在当前节点在子节点中删除某个节点 """Remove matching subelement. Unlike the find methods, this method compares elements based on identity, NOT ON tag value or contents. To remove subelements by other means, the easiest way is to use a list comprehension to select what elements to keep, and then use slice assignment to update the parent element. ValueError is raised if a matching element could not be found. """ # assert iselement(element) self._children.remove(subelement) def getchildren(self): 获取所有的子节点（废弃） """(Deprecated) Return all subelements. Elements are returned in document order. """ warnings.warn( "This method will be removed in future versions. " "Use 'list(elem)' or iteration over elem instead.", DeprecationWarning, stacklevel=2 ) return self._children def find(self, path, namespaces=None): 获取第一个寻找到的子节点 """Find first matching element by tag name or path. *path* is a string having either an element tag or an XPath, *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name. Return the first matching element, or None if no element was found. """ return ElementPath.find(self, path, namespaces) def findtext(self, path, default=None, namespaces=None): 获取第一个寻找到的子节点的内容 """Find text for first matching element by tag name or path. *path* is a string having either an element tag or an XPath, *default* is the value to return if the element was not found, *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name. Return text content of first matching element, or default value if none was found. Note that if an element is found having no text content, the empty string is returned. """ return ElementPath.findtext(self, path, default, namespaces) def findall(self, path, namespaces=None): 获取所有的子节点 """Find all matching subelements by tag name or path. *path* is a string having either an element tag or an XPath, *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name. Returns list containing all matching elements in document order. """ return ElementPath.findall(self, path, namespaces) def iterfind(self, path, namespaces=None): 获取所有指定的节点，并创建一个迭代器（可以被for循环） """Find all matching subelements by tag name or path. *path* is a string having either an element tag or an XPath, *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name. Return an iterable yielding all matching elements in document order. """ return ElementPath.iterfind(self, path, namespaces) def clear(self): 清空节点 """Reset element. This function removes all subelements, clears all attributes, and sets the text and tail attributes to None. """ self.attrib.clear() self._children = [] self.text = self.tail = None def get(self, key, default=None): 获取当前节点的属性值 """Get element attribute. Equivalent to attrib.get, but some implementations may handle this a bit more efficiently. *key* is what attribute to look for, and *default* is what to return if the attribute was not found. Returns a string containing the attribute value, or the default if attribute was not found. """ return self.attrib.get(key, default) def set(self, key, value): 为当前节点设置属性值 """Set element attribute. Equivalent to attrib[key] = value, but some implementations may handle this a bit more efficiently. *key* is what attribute to set, and *value* is the attribute value to set it to. """ self.attrib[key] = value def keys(self): 获取当前节点的所有属性的 key """Get list of attribute names. Names are returned in an arbitrary order, just like an ordinary Python dict. Equivalent to attrib.keys() """ return self.attrib.keys() def items(self): 获取当前节点的所有属性值，每个属性都是一个键值对 """Get element attributes as a sequence. The attributes are returned in arbitrary order. Equivalent to attrib.items(). Return a list of (name, value) tuples. """ return self.attrib.items() def iter(self, tag=None): 在当前节点的子孙中根据节点名称寻找所有指定的节点，并返回一个迭代器（可以被for循环）。 """Create tree iterator. The iterator loops over the element and all subelements in document order, returning all elements with a matching tag. If the tree structure is modified during iteration, new or removed elements may or may not be included. To get a stable set, use the list() function on the iterator, and loop over the resulting list. *tag* is what tags to look for (default is to return all elements) Return an iterator containing all the matching elements. """ if tag == "*": tag = None if tag is None or self.tag == tag: yield self for e in self._children: yield from e.iter(tag) # compatibility def getiterator(self, tag=None): # Change for a DeprecationWarning in 1.4 warnings.warn( "This method will be removed in future versions. " "Use 'elem.iter()' or 'list(elem.iter())' instead.", PendingDeprecationWarning, stacklevel=2 ) return list(self.iter(tag)) def itertext(self): 在当前节点的子孙中根据节点名称寻找所有指定的节点的内容，并返回一个迭代器（可以被for循环）。 """Create text iterator. The iterator loops over the element and all subelements in document order, returning all inner text. """ tag = self.tag if not isinstance(tag, str) and tag is not None: return if self.text: yield self.text for e in self: yield from e.itertext() if e.tail: yield e.tail 节点功能一览表
由于 每个节点 都具有以上的方法，并且在上一步骤中解析时均得到了root（xml文件的根节点），so 可以利用以上方法进行操作xml文件。
a.遍历xml文档所有内容
#!/usr/bin/env python
# -*- UTF-8 -*-
# Author:Rangle
from xml.etree import ElementTree as ET
############ 解析方式一 ############
"""
# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()
# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)
"""
############ 解析方式二 ############
# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")
# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()
### 操作
# 顶层标签
print(root.tag)
# 遍历XML文档的第二层
for child in root:
# 第二层节点的标签名称和标签属性
print(child.tag, child.attrib)
# 遍历XML文档的第三层
for i in child:
# 第二层节点的标签名称和内容
print(i.tag,i.text)
b.遍历xml中指定的节点
from xml.etree import ElementTree as ET
############ 解析方式一 ############
"""
# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()
# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)
"""
############ 解析方式二 ############
# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")
# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()
### 操作
# 顶层标签
print(root.tag)
# 遍历XML中所有的year节点
for node in root.iter('year'):
# 节点的标签名称和内容
print(node.tag, node.text)
c.修改节点内容
由于修改的节点时，均是在内存中进行，其不会影响文件中的内容。所以，如果想要修改，则需要重新将内存中的内容写到文件。
解析字符串方式修改、保存
from xml.etree import ElementTree as ET ############ 解析方式一 ############ # 打开文件，读取XML内容 str_xml = open('xo.xml', 'r').read() # 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点 root = ET.XML(str_xml) ############ 操作 ############ # 顶层标签 print(root.tag) # 循环所有的year节点 for node in root.iter('year'): # 将year节点中的内容自增一 new_year = int(node.text) + 1 node.text = str(new_year) # 设置属性 node.set('name', 'alex') node.set('age', '18') # 删除属性 del node.attrib['name'] ############ 保存文件 ############ tree = ET.ElementTree(root) tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8') 解析字符串方式，修改，保存
解析文件方式修改、保存
from xml.etree import ElementTree as ET
############ 解析方式二 ############
# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")
# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()
############ 操作 ############
# 顶层标签
print(root.tag)
# 循环所有的year节点
for node in root.iter('year'):
# 将year节点中的内容自增一
new_year = int(node.text) + 1
node.text = str(new_year)
# 设置属性
node.set('name', 'alex')
node.set('age', '18')
# 删除属性
del node.attrib['name']
############ 保存文件 ############
tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')
解析文件方式，修改，保存
d.删除节点内容
解析字符串方式删除、保存
from xml.etree import ElementTree as ET
############ 解析字符串方式打开 ############
# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()
# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)
############ 操作 ############
# 顶层标签
print(root.tag)
# 遍历data下的所有country节点
for country in root.findall('country'):
# 获取每一个country节点下rank节点的内容
rank = int(country.find('rank').text)
if rank > 50:
# 删除指定country节点
root.remove(country)
############ 保存文件 ############
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')
解析字符串方式打开，删除，保存
解析文件方式删除、保存
from xml.etree import ElementTree as ET
############ 解析文件方式 ############
# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")
# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()
############ 操作 ############
# 顶层标签
print(root.tag)
# 遍历data下的所有country节点
for country in root.findall('country'):
# 获取每一个country节点下rank节点的内容
rank = int(country.find('rank').text)
if rank > 50:
# 删除指定country节点
root.remove(country)
############ 保存文件 ############
tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')
解析文件方式打开，删除，保存
(3)创建xml文档
from xml.etree import ElementTree as ET # 创建根节点 root = ET.Element("famliy") # 创建节点大儿子 son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'}) # 创建小儿子 son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'}) # 在大儿子中创建两个孙子 grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'}) grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'}) son1.append(grandson1) son1.append(grandson2) # 把儿子添加到根节点中 root.append(son1) root.append(son1) tree = ET.ElementTree(root) tree.write('oooo.xml',encoding='utf-8', short_empty_elements=False) 创建方式（一）
from xml.etree import ElementTree as ET # 创建根节点 root = ET.Element("famliy") # 创建大儿子 # son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'}) son1 = root.makeelement('son', {'name': '儿1'}) # 创建小儿子 # son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'}) son2 = root.makeelement('son', {"name": '儿2'}) # 在大儿子中创建两个孙子 # grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'}) grandson1 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿11'}) # grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'}) grandson2 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿12'}) son1.append(grandson1) son1.append(grandson2) # 把儿子添加到根节点中 root.append(son1) root.append(son1) tree = ET.ElementTree(root) tree.write('oooo.xml',encoding='utf-8', short_empty_elements=False) 创建方式（二）
from xml.etree import ElementTree as ET # 创建根节点 root = ET.Element("famliy") # 创建节点大儿子 son1 = ET.SubElement(root, "son", attrib={'name': '儿1'}) # 创建小儿子 son2 = ET.SubElement(root, "son", attrib={"name": "儿2"}) # 在大儿子中创建一个孙子 grandson1 = ET.SubElement(son1, "age", attrib={'name': '儿11'}) grandson1.text = '孙子' et = ET.ElementTree(root) #生成文档对象 et.write("test.xml", encoding="utf-8", xml_declaration=True, short_empty_elements=False) 创建方式（三）
以原生方式保存XML时默认无缩进，如果要设置缩进，需更改保存方式，具体如下：
from xml.etree import ElementTree as ET from xml.dom import minidom def prettify(elem): """将节点转换成字符串，并添加缩进。 """ rough_string = ET.tostring(elem, 'utf-8') reparsed = minidom.parseString(rough_string) return reparsed.toprettyxml(indent=" ") # 创建根节点 root = ET.Element("famliy") # 创建大儿子 # son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'}) son1 = root.makeelement('son', {'name': '儿1'}) # 创建小儿子 # son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'}) son2 = root.makeelement('son', {"name": '儿2'}) # 在大儿子中创建两个孙子 # grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'}) grandson1 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿11'}) # grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'}) grandson2 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿12'}) son1.append(grandson1) son1.append(grandson2) # 把儿子添加到根节点中 root.append(son1) root.append(son1) raw_str = prettify(root) f = open("xxxoo.xml",'w',encoding='utf-8') f.write(raw_str) f.close()
(4)命名空间
参考：http://www.w3school.com.cn/xml/xml_namespaces.asp
from xml.etree import ElementTree as ET ET.register_namespace('com',"http://www.company.com") #some name # build a tree structure root = ET.Element("{http://www.company.com}STUFF") body = ET.SubElement(root, "{http://www.company.com}MORE_STUFF", attrib={"{http://www.company.com}hhh": "123"}) body.text = "STUFF EVERYWHERE!" # wrap it in an ElementTree instance, and save as XML tree = ET.ElementTree(root) tree.write("page.xml", xml_declaration=True, encoding='utf-8', method="xml") 命名空间
9、requests模块
Python标准库中提供了：urllib等模块以供Http请求，但是，它的 API 太渣了。它是为另一个时代、另一个互联网所创建的。它需要巨量的工作，甚至包括各种方法覆盖，来完成最简单的任务。
发送get请求
发送带header的get请求
Requests 是使用 Apache2 Licensed 许可证的 基于Python开发的HTTP 库，其在Python内置模块的基础上进行了高度的封装，从而使得Pythoner进行网络请求时，变得美好了许多，使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作。
使用requests模块获取http请求，需要安装requests模块，pip3 install requests
# 1、无参数实例 import requests ret = requests.get('https://github.com/timeline.json') print(ret.url) print(ret.text) # 2、有参数实例 import requests payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} ret = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload) print(ret.url) print(ret.text) GET请求
# 1、基本POST实例 import requests payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} ret = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload) print(ret.text) # 2、发送请求头和数据实例 import requests import json url = 'https://api.github.com/some/endpoint' payload = {'some': 'data'} headers = {'content-type': 'application/json'} ret = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers) print(ret.text) print(ret.cookies) POST请求
requests.get(url, params=None, **kwargs) requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs) requests.put(url, data=None, **kwargs) requests.head(url, **kwargs) requests.delete(url, **kwargs) requests.patch(url, data=None, **kwargs) requests.options(url, **kwargs) # 以上方法均是在此方法的基础上构建 requests.request(method, url, **kwargs) 其他请求
Http请求和XML实例
实例1：
import urllib import requests from xml.etree import ElementTree as ET # 使用内置模块urllib发送HTTP请求，或者XML格式内容 """ f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508') result = f.read().decode('utf-8') """ # 使用第三方模块requests发送HTTP请求，或者XML格式内容 r = requests.get('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508') result = r.text # 解析XML格式内容 node = ET.XML(result) # 获取内容 if node.text == "Y": print("在线") else: print("离线")
实例2：
import urllib import requests from xml.etree import ElementTree as ET # 使用内置模块urllib发送HTTP请求，或者XML格式内容 """ f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=') result = f.read().decode('utf-8') """ # 使用第三方模块requests发送HTTP请求，或者XML格式内容 r = requests.get('http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=') result = r.text # 解析XML格式内容 root = ET.XML(result) for node in root.iter('TrainDetailInfo'): print(node.find('TrainStation').text,node.find('StartTime').text,node.tag,node.attrib)
其他接口请求实例，参考：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/archive/2012/11/18/2776014.html
10、logging模块
用于便捷记录日志且线程安全的模块
import logging logging.basicConfig(filename='log.log', 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('warning') logging.error('error') logging.critical('critical') logging.log(10,'log')
日志等级：
CRITICAL = 50 FATAL = CRITICAL ERROR = 40 WARNING = 30 WARN = WARNING INFO = 20 DEBUG = 10 NOTSET = 0
注：只有【当前写等级】大于【日志等级】时，日志文件才被记录。
日志记录格式：
对于上述记录日志的功能，只能将日志记录在单文件中，如果想要设置多个日志文件，logging.basicConfig将无法完成，需要自定义文件和日志操作对象。
多文件日志
# 定义文件 file_2_1 = logging.FileHandler('l2_1.log', 'a') fmt = logging.Formatter() file_2_1.setFormatter(fmt) # 定义日志 logger2 = logging.Logger('s2', level=logging.INFO) logger2.addHandler(file_2_1) 日志（二）
如上述创建的两个日志对象
- 当使用【logger1】写日志时，会将相应的内容写入 l1_1.log 和 l1_2.log 文件中
- 当使用【logger2】写日志时，会将相应的内容写入 l2_1.log 文件中
11、shutil模块
高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块
（1）文件拷贝
import shutil shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))
shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log')
shutil.copymode('f1.log', 'f2.log')
shutil.copystat('f1.log', 'f2.log')
import shutil shutil.copy('f1.log', 'f2.log')
import shutil shutil.copy2('f1.log', 'f2.log')
import shutil shutil.copytree('folder1', 'folder2', symlinks=True, ,ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))
（2）文件删除
import shutil shutil.rmtree('folder1')
import shutil shutil.move('folder1', 'folder3')
（3）文件压缩和解压缩
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：www =>保存至当前路径
如：/Users/wupeiqi/www =>保存至/Users/wupeiqi/ - 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
#将 /Users/test 下的文件打包放置当前程序目录 import shutil ret = shutil.make_archive("wwwwwwwwww", 'gztar', root_dir='/Users/test') #将 /Users/test 下的文件打包放置 /Users/目录 import shutil ret = shutil.make_archive("/Users/wwwwwwwwww", 'gztar', root_dir='/Users/test')
shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的：
import zipfile # 压缩 z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'w') z.write('a.log') z.write('data.data') z.close() # 解压 z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r') z.extractall() z.close()
import tarfile # 压缩 tar = tarfile.open('your.tar','w') tar.add('/Users/bbs2.log', arcname='bbs2.log') tar.add('/Users/cmdb.log', arcname='cmdb.log') tar.close() # 解压 tar = tarfile.open('your.tar','r') tar.extractall() # 可设置解压地址 tar.close()
12、paramiko模块
paramiko是一个用于做远程控制的模块，使用该模块可以对远程服务器进行命令或文件操作，值得一说的是，fabric和ansible内部的远程管理就是使用的paramiko来现实。
此模块不属于内置模块，需要单独下载安装，具体安装命令如下：
pycrypto，由于 paramiko 模块内部依赖pycrypto，所以先下载安装pycrypto
pip3 install pycrypto
pip3 install paramiko
#!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import paramiko ssh = paramiko.SSHClient() ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) ssh.connect('192.168.1.108', 22, 'alex', '123') stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df') print stdout.read() ssh.close(); 执行命令 - 用户名+密码
import paramiko private_key_path = '/home/auto/.ssh/id_rsa' key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(private_key_path) ssh = paramiko.SSHClient() ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) ssh.connect('主机名 ', 端口, '用户名', key) stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df') print stdout.read() ssh.close() 执行命令 - 密钥
import os,sys import paramiko t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22)) t.connect(username='wupeiqi',password='123') sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t) sftp.put('/tmp/test.py','/tmp/test.py') t.close() import os,sys import paramiko t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22)) t.connect(username='wupeiqi',password='123') sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t) sftp.get('/tmp/test.py','/tmp/test2.py') t.close() 上传或下载文件 - 用户名+密码
import paramiko pravie_key_path = '/home/auto/.ssh/id_rsa' key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(pravie_key_path) t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22)) t.connect(username='wupeiqi',pkey=key) sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t) sftp.put('/tmp/test3.py','/tmp/test3.py') t.close() import paramiko pravie_key_path = '/home/auto/.ssh/id_rsa' key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(pravie_key_path) t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22)) t.connect(username='wupeiqi',pkey=key) sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t) sftp.get('/tmp/test3.py','/tmp/test4.py') t.close() 上传或下载文件 - 密钥
13、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()，具体示例：print(time.time()) ，结果：1501377801.9864273
- 格式化的字符串 2014-11-11 11:11， 即：time.strftime('%Y-%m-%d') ，具体示例：print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) ，结果：2017-07-30 10:00:24
- 结构化时间 元组包含了：年、日、星期等... time.struct_time 即：time.localtime()，具体示例：print(time.localtime())，结果：time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=30, tm_hour=9, tm_min=25, tm_sec=4, tm_wday=6, tm_yday=211, tm_isdst=0)
##时间戳转化为元组形式 time.gmtime():将秒转化为UTC的元组形式 ,返回的是标准时间即0时区的当前时间 time.localtime():将秒转为为UTC元组形式，显示当前时间，参数值是秒，默认当前时间 ##元组转化为时间戳形式 time.mktime() :将元组形式数据转化为时间戳形式(秒)，传入的变量值是元组 ##元组转化为格式化的字符串时间形式 time.strftime():将元组形式的时间，转化为格式化的字符串形式 x=time.localtime() print(time.strftime('%Y-%m-%d %X',x)) ##字符串时间格式转为元组时间格式 time.strptime()：将字符串时间格式转化为元组形式时间格式 x=time.strftime("%Y-%m-%d %X") print(time.strptime(x,"%Y-%m-%d %X"))
时间格式： %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. 常用获取当前时间： time.strftime("%Y-%m-%d %X") time.localtime() time.time()
补充datetime模块：
三天后的时间：
str(datetime.now()+timedelta(3)) '2017-08-04 16:49:51.377186' 三小时前时间： str(datetime.now()+timedelta(hours=-3)) '2017-08-01 13:50:51.167165' 三分钟后时间： str(datetime.now()+timedelta(minutes=+3)) '2017-08-01 18:30:37.745793'
四、练习题
1、通过HTTP请求和XML实现获取电视节目
API：http://www.webxml.com.cn/webservices/ChinaTVprogramWebService.asmx
2、通过HTTP请求和JSON实现获取天气状况
API：http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=北京