python常用模块

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time &datetime模块
random模块
os模块
sys模块
shutil模块
json模块
pickle模块
shelve模块
xml模块
configparser模块
hashlib模块
subprocess模块
logging模块
re模块

time与datetime模块

时间戳(timestamp)：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型

格式化的时间字符串(Format String)

结构化的时间(struct_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)

1 import time
2 #--------------------------我们先以当前时间为准,让大家快速认识三种形式的时间
3 print(time.time()) # 时间戳:1487130156.419527
4 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #格式化的时间字符串:'2017-02-15 11:40:53'
5 
6 print(time.localtime()) #本地时区的struct_time
7 print(time.gmtime())    #UTC时区的struct_time

%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.

格式化字符串的时间格式

import time

# 时间分为三种形式
#1、时间戳
print(time.time())
start_time=time.time()
time.sleep(3)
stop_time=time.time()
print(stop_time-start_time)
"""
1545909641.37744
3.00262451171875
"""

#2、格式化的字符串
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %p'))
print(time.strftime('%Y-%m-%d %X %p'))
"""
2018-12-27 19:26:11 PM
2018-12-27 19:26:11 PM
"""

#3、struct_time对象
print(time.localtime()) # 上海：东八区
print(time.localtime().tm_year)
print(time.localtime().tm_mday)
"""
time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=12, tm_mday=27, tm_hour=19, tm_min=26, tm_sec=44, tm_wday=3, tm_yday=361, tm_isdst=0)
2018
27
"""
print(time.gmtime()) # UTC时区
"""
time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=12, tm_mday=27, tm_hour=11, tm_min=27, tm_sec=12, tm_wday=3, tm_yday=361, tm_isdst=0)
"""

# 了解的知识
print(time.localtime(1111111111).tm_hour)
print(time.gmtime(1111111111).tm_hour)
#local(seconds)里面放的是秒数，从1970年开始，下面打印的是小时时差
"""
9
1
"""
print(time.mktime(time.localtime()))
"""
1545911617.0
"""

print(time.strftime('%Y/%m/%d',time.localtime()))
print(time.strptime('2017/04/08','%Y/%m/%d'))

"""
2018/12/27
time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=12, tm_mday=27, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=361, tm_isdst=-1)
"""

print(time.asctime(time.localtime()))
print(time.ctime(12312312321))
"""
Thu Dec 27 19:54:26 2018
Mon Feb 29 22:45:21 2360
"""

了解的知识

其中计算机认识的时间只能是'时间戳'格式，而程序员可处理的或者说人类能看懂的时间有: '格式化的时间字符串'，'结构化的时间' ，于是有了下图的转换关系

 1 #--------------------------按图1转换时间
 2 # localtime([secs])
 3 # 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。
 4 time.localtime()
 5 time.localtime(1473525444.037215)
 6 
 7 # 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。
 8 
 9 # mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。
10 print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0
11 
12 
13 # strftime(format[, t]) : 把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和
14 # 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
15 # 元素越界，ValueError的错误将会被抛出。
16 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56
17 
18 # time.strptime(string[, format])
19 # 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。
20 print(time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X'))
21 #time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6,
22 #  tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1)
23 #在这个函数中，format默认为："%a %b %d %H:%M:%S %Y"。

View Code

1 #--------------------------按图2转换时间
2 # 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'。
3 # 如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。
4 print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 2016
5 
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
7 # 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))。
8 print(time.ctime())  # Sun Sep 11 00:46:38 2016
9 print(time.ctime(time.time()))  # Sun Sep 11 00:46:38 2016

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2 # sleep(secs)
3 # 线程推迟指定的时间运行，单位为秒。

#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

def progress(percent,width=50):
    if percent > 1:
        percent=1
    show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(width*percent) * '>')
    print('
%s %d%%' %(show_str,int(100*percent)),end='')

import time
recv_size=0
total_size=8097
while recv_size < total_size:
    time.sleep(0.1)
    recv_size+=100
    percent=recv_size / total_size
    progress(percent)

打印进度条

import sys
import time

def progress(percent,width=50):
    if percent >= 1:
        percent=1
    show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(width*percent)*'#')
    print('
%s %d%%' %(show_str,int(100*percent)),file=sys.stdout,flush=True,end='')

data_size=1025
recv_size=0
while recv_size < data_size:
    time.sleep(0.1) #模拟数据的传输延迟
    recv_size+=1024 #每次收1024

    percent=recv_size/data_size #接收的比例
    progress(percent,width=70) #进度条的宽度70

（二）

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random模块

 1 import random
 2  
 3 print(random.random())#(0,1)----float    大于0且小于1之间的小数
 4  
 5 print(random.randint(1,3))  #[1,3]    大于等于1且小于等于3之间的整数
 6  
 7 print(random.randrange(1,3)) #[1,3)    大于等于1且小于3之间的整数
 8  
 9 print(random.choice([1,'23',[4,5]]))#1或者23或者[4,5]
10  
11 print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))#列表元素任意2个组合
12  
13 print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数，如1.927109612082716 
14  
15  
16 item=[1,3,5,7,9]
17 random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌"
18 print(item)

import random

def make_code(n):
    res = ''
    for i in range(n):
        s1 = chr(random.randint(65, 90))
        s2 = str(random.randint(0, 9))
        res += random.choice([s1, s2])
    return res

print(make_code(9))

随机验证码

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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"	
",Linux下为"
"
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
os.path.getsize(path) 返回path的大小

View Code

os路径处理
#方式一：推荐使用
import os
#具体应用
import os,sys
possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join(
    os.path.abspath(__file__),
    os.pardir, #上一级
    os.pardir,
    os.pardir
))
sys.path.insert(0,possible_topdir)


#方式二：不推荐使用
os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

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sys模块

1 sys.argv           命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
2 sys.exit(n)        退出程序，正常退出时exit(0)
3 sys.version        获取Python解释程序的版本信息
4 sys.maxint         最大的Int值
5 sys.path           返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
6 sys.platform       返回操作系统平台名称

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shutil模块

高级的文件、文件夹、压缩包处理模块

shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length])
将文件内容拷贝到另一个文件中

1 import shutil
2  
3 shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))

shutil.copyfile(src, dst)
拷贝文件

1 shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log') #目标文件无需存在

shutil.copymode(src, dst)
仅拷贝权限。内容、组、用户均不变

1 shutil.copymode('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在

shutil.copystat(src, dst)
仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags

1 shutil.copystat('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在

shutil.copy(src, dst)
拷贝文件和权限

1 import shutil
2  
3 shutil.copy('f1.log', 'f2.log')

shutil.copy2(src, dst)
拷贝文件和状态信息

1 import shutil
2  
3 shutil.copy2('f1.log', 'f2.log')

shutil.ignore_patterns(*patterns)
shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)
递归的去拷贝文件夹

1 import shutil
2  
3 shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*')) #目标目录不能存在，注意对folder2目录父级目录要有可写权限，ignore的意思是排除

import shutil

shutil.copytree('f1', 'f2', symlinks=True, ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))

'''
通常的拷贝都把软连接拷贝成硬链接，即对待软连接来说，创建新的文件
'''

拷贝软连接

shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])
递归的去删除文件

1 import shutil
2  
3 shutil.rmtree('folder1')

shutil.move(src, dst)
递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。

1 import shutil
2  
3 shutil.move('folder1', 'folder3')

shutil.make_archive(base_name, format,...)

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 data_bak =>保存至当前路径

　　　　如：/tmp/data_bak =>保存至/tmp/

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

1 #将 /data 下的文件打包放置当前程序目录
2 import shutil
3 ret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data')
4   
5   
6 #将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录
7 import shutil
8 ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", 'gztar', root_dir='/data')

shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，详细：

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(path='.')
z.close()

ZipFile 压缩解压缩

import tarfile

# 压缩
>>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','w')
>>> t.add('/test1/a.py',arcname='a.bak')
>>> t.add('/test1/b.py',arcname='b.bak')
>>> t.close()


# 解压
>>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','r')
>>> t.extractall('/egon')
>>> t.close()

TarFile压缩解压缩

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json

　　用于处理json格式数据的模块
　　json 全称 JavaScrip Object Notation js的对象表示法
　　所以json能支持的数据类型就是js支持数据类型

1 import json
2 x="[null,true,false,1]"
3 print(eval(x)) #报错，无法解析null类型，而json就可以
4 print(json.loads(x))

序列化

　　把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化

　　在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等

1：持久保存状态

需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，'状态'会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。

内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。

在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。

具体的来说，你玩使命召唤闯到了第13关，你保存游戏状态，关机走人，下次再玩，还能从上次的位置开始继续闯关。或如，虚拟机状态的挂起等。

2：跨平台数据交互

序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。

反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

为什么要序列化

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

View Code

常用方法
序列化：将内存中数据结构转成json，存到硬盘里去
　　dump 处理文件
　　dumps 处理字符串
反序列化：硬盘上的数据转成json，再转成内存中的数据结构
　　load 处理文件
　　loads 处理字符串

　　　　　1. 什么是序列化
            序列化指的是将内存中的数据类型转换成一种中间格式,该格式可以用来存到硬盘中或者基于网络传输

        2. 为何要序列化
            1. 持久化(把某一时刻程序的运行状态永久保存下来)
            2. 基于网络传输,可以扩平台交互数据

        3. 如何序列化
            json:
                优点:兼容所有语言,可以扩平台交互数据
                缺点:不能支持所有的python数据类型
            pickle
                优点:可以支持所有的python数据类型
                缺点:不能跨平台

           json.dumps(数据类型)  json.loads(json格式的字符串)
           json.dump(数据类型,文件对象)   json.load(文件对象)

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

 1 import json
 2  
 3 dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
 4 print(type(dic))#<class 'dict'>
 5  
 6 j=json.dumps(dic)
 7 print(type(j))#<class 'str'>
 8  
 9  
10 f=open('序列化对象','w')
11 f.write(j)  #-------------------等价于json.dump(dic,f)
12 f.close()
13 #-----------------------------反序列化<br>
14 import json
15 f=open('序列化对象')
16 data=json.loads(f.read())#  等价于data=json.load(f)

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

注意点

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pickle

 1 import pickle
 2  
 3 dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
 4  
 5 print(type(dic))#<class 'dict'>
 6  
 7 j=pickle.dumps(dic)
 8 print(type(j))#<class 'bytes'>
 9  
10  
11 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'
12 f.write(j)  #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)
13  
14 f.close()
15 #-------------------------反序列化
16 import pickle
17 f=open('序列化对象_pickle','rb')
18  
19 data=pickle.loads(f.read())#  等价于data=pickle.load(f)
20  
21  
22 print(data['age'])

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。

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shelve

一种序列化方式

使用方法
　　1.opne
　　2.读写
　　3.close
特点:使用方法比较简单提供一个文件名字就可以开始读写
　　读写的方法和字典一致
　　你可以把它当成带有自动序列化功能的字典
原理: 内部使用的就是pickle 所以也存在跨平台性差的问题你自己存的只有你自己知道怎么取

什么时候用:写一个单机程序时可以考虑

import shelve
# 序列化
sl = shelve.open("shelvetest.txt")
sl["date"] = "8-13"
sl["list1"] = ["123","456"]
sl.close()

执行结果：

s2 = shelve.open("shelvetest.txt")
print(s2.get("list1"))
s2.close()

执行结果：

['123', '456']

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xml

xml全称可扩展标记语言
标记指的是代表某种含义的字x符 XML<>

xml的意义：

为能够在不同的平台间继续数据的交换
为了使交换的数据能让对方看懂就需要按照一定的语法规范来书写

XML语法格式:
        一、任何的起始标签都必须有一个结束标签。
            <tagname></tagname>
            <tagname></tagname>
            <tagname/>  简化写法

        二、可以采用另一种简化语法，可以在一个标签中同时表示起始和结束标签。这种语法是在大于符号之前紧跟一个斜线（/），例如<百度百科词条/>。XML解析器会将其翻译成<百度百科词条></百度百科词条>。
        三、标签必须按合适的顺序进行嵌套，所以结束标签必须按镜像顺序匹配起始标签，例如这是一串百度百科中的样例字符串。这好比是将起始和结束标签看作是数学中的左右括号：在没有关闭所有的内部括号之前，是不能关闭外面的括号的。
            <tag1>
                <tag2>
                    <tag3>
                    </tag3>
                </tag2>
            </tag1>    大白话  关闭标签应该从内往外 一层一层关闭 顺序不能乱
        四、所有的特性都必须有值。
            特性指的是属性
            <person name="">
            </person>
        五、所有的特性都必须在值的周围加上双引号。

        注意:最外层有且只有一个标签 这个标签称之为根标签
             第一行应该有文档声明 用于高速计算机怎么理解
              例如:<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
              当标签嵌套的时候会出现层级关系  如果一个标签不被任何别的标签包裹 那他就是根标签(最外层)
        使用场景:
            1.配置文件
            2.常规的数据交换  例如从服务器获取一段新闻

与json的区别:
            作用是一样的 都是一种数据格式
            xml比json先诞生
            json的数据比xml小
            目前json是主流

        python中的xml处理
            使用到的模块
            ElmentTree 表示整个文件的元素树

            Elment 表示一个节点
                属性
                1.text      开始标签和结束标签中间的文本
                2.attrib    所有的属性     字典类型
                3.tag       标签的名字
                方法
                    get 获取某个属性的值
            1.解析XML
                查找标签
                find      在子标签中获取名字匹配第一个
                findall   在子标签中获取名字匹配的所有标签
                iter(tagname)      在全文中查找[匹配的所有标签 返回一个迭代器
            2.生成XML
                用ElmentTree
                parse()  解析一个文件
                getroot() 获取根标签
                write()  写入到文件
            3.修改xml
                set 一个属性
                remove 一个标签
                append 一个标签

# 语法格式练习: 要求把你的同桌的手机信息用xml来描述

import xml.etree.ElementTree as et

# 读取xml文档到内存中  得到一个包含所有数据的节点树
# 每一个标签就称之为一个节点 或 元素
tree = et.parse("text.xml")
# 获取根标签
root = tree.getroot()
# 获取所有的country   找的是第一个
print(root.find("country"))
# 找的是所有
print(root.findall("country"))

# 获取year
print(root.iter("country"))
for i in root.iter("country"):
    print(i)


# 遍历整个xml
for country in root:
    print(country.tag,country.attrib,country.text)
    for t in country:
        print(t.tag, t.attrib, t.text)



print(root.find("country").get("name"))

执行结果

<Element 'country' at 0x00000223E0130688>
[<Element 'country' at 0x00000223E0130688>, <Element 'country' at 0x00000223E03A0818>, <Element 'country' at 0x00000223E03A09A8>]
<_elementtree._element_iterator object at 0x00000223E03A5E08>
<Element 'country' at 0x00000223E0130688>
<Element 'country' at 0x00000223E03A0818>
<Element 'country' at 0x00000223E03A09A8>
country {'name': 'Liechtenstein'} 
        
rank {'updated': 'yes'} 2
gdppc {} 141100
neighbor {'direction': 'E', 'name': 'Austria'} None
neighbor {'direction': 'W', 'name': 'Switzerland'} None
newTag {'name': 'DSB'} 123
country {'name': 'Singapore'} 
        
rank {'updated': 'yes'} 5
gdppc {} 59900
neighbor {'direction': 'N', 'name': 'Malaysia'} None
newTag {'name': 'DSB'} 123
country {'name': 'Panama'} 
        
rank {'updated': 'yes'} 69
gdppc {} 13600
neighbor {'direction': 'W', 'name': 'Costa Rica'} None
neighbor {'direction': 'E', 'name': 'Colombia'} None
newTag {'name': 'DSB'} 123
Liechtenstein

# =============================================修改  第所有的country的year文本  改成加1
# 读取到内存
tree = et.parse("text.xml")
for country in tree.findall("country"):
    # yeartag = country.find("year")
    # yeartag.text = str(int(yeartag.text) + 1)   修改标签文本

    # country.remove(country.find("year"))     删除标签

    # 添加子标签
    newtag = et.Element("newTag")
    # 文本
    newtag.text = "123"
    #属性
    newtag.attrib["name"] = "DSB"
    #添加
    country.append(newtag)

# 写回到内存
tree.write("text.xml",encoding="utf-8",xml_declaration=False)

"""
    用代码生成一个xml文档

"""
import xml.etree.ElementTree as et
# 创建根标签
root = et.Element("root")
# 创建节点树
t1 = et.ElementTree(root)

# 加一个peron标签
persson = et.Element("person")
persson.attrib["name"] = "yyh"
persson.attrib["sex"] = "man"
persson.attrib["age"] = "20"
persson.text = "这是一个person标签"

root.append(persson)

# 写入文件
t1.write("newXML.xml",encoding="utf-8",xml_declaration=True)

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configparser

配置文件解析模块

用于提供程序运行所需要的一些信息的文件后缀 ini cfg

作用：方便用户修改例如超时时间

配置文件内容格式
　　只包括两种元素
　　　　section 分区
　　　　option 选项
　　一个文件可以有多个section
　　一个section可以有多个选项

核心功能
　　1.sections 获取所有分区
　　2.options 获取所有选项
　　3.get 获取一个值传入 section option

注意:大小写不敏感

# 假装做一个下载功能 最大链接速度可以由用户来控制  用户不会看代码 所以提供一个配置文件
import configparser
# 得到配置文件对象
cfg = configparser.ConfigParser()
# 读取一个配置文件
cfg.read("download.ini")

print(cfg.sections())
print(cfg.options("section1"))

print(type(cfg.get("section1","maxspeed")))
print(type(cfg.getint("section1","maxspeed")))
print(cfg.getint("section2","minspeed"))


# 修改最大速度为2048
cfg.set("section1","maxspeed","2048")

cfg.write(open("download.ini","w",encoding="utf-8"))

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hashlib

"""

    hashlib
        hash是什么?
            是一种算法
            用于将任意长度的数据,压缩映射到一段固定长度的字符 (提取特征)

            hash的特点:
            1.输入数据不同,得到的hash值有可能相同
            2.不能通过hash值来得到输入的值
            3.如果算法相同,无论输入的数据长度是多少,得到的hash值长度相同

            因为以上特点常将hash算法用于加密和文件校验
            输入用户名和密码 在代码中与数据库中的判断是否相同
            思考当你的数据需要在网络中传递时 就可能会受到网络攻击
            黑客通过抓包工具就能截获你发送和接收的数据
            所以你的数据 如果涉及到隐私 就应该先加密在发送

            加密的方式有很多
            常用的MD5就是一种hash算法


            常用的提升安全性的手段 就是加盐
            就是把你加密前的数据做一些改动 例如 把顺序反过来


"""

# 1、什么叫hash:hash是一种算法（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），该算法接受传入的内容，经过运算得到一串hash值
# 2、hash值的特点是：
#2.1 只要传入的内容一样，得到的hash值必然一样=====>要用明文传输密码文件完整性校验
#2.2 不能由hash值返解成内容=======》把密码做成hash值，不应该在网络传输明文密码
#2.3 只要使用的hash算法不变，无论校验的内容有多大，得到的hash值长度是固定的

hash算法就像一座工厂，工厂接收你送来的原材料（可以用m.update()为工厂运送原材料），经过加工返回的产品就是hash值

1 import hashlib
 2  
 3 m=hashlib.md5()# m=hashlib.sha256()
 4  
 5 m.update('hello'.encode('utf8'))
 6 print(m.hexdigest())  #5d41402abc4b2a76b9719d911017c592
 7  
 8 m.update('alvin'.encode('utf8'))
 9  
10 print(m.hexdigest())  #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af
11  
12 m2=hashlib.md5()
13 m2.update('helloalvin'.encode('utf8'))
14 print(m2.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af
15 
16 '''
17 注意：把一段很长的数据update多次，与一次update这段长数据，得到的结果一样
18 但是update多次为校验大文件提供了可能。
19 '''

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。

1 import hashlib
2  
3 # ######## 256 ########
4  
5 hash = hashlib.sha256('898oaFs09f'.encode('utf8'))
6 hash.update('alvin'.encode('utf8'))
7 print (hash.hexdigest())#e79e68f070cdedcfe63eaf1a2e92c83b4cfb1b5c6bc452d214c1b7e77cdfd1c7

import hashlib
passwds=[
    'yb3714',
    'yb1313',
    'yb94139413',
    'yb123456',
    '123456yb',
    'y123b',
    ]
def make_passwd_dic(passwds):
    dic={}
    for passwd in passwds:
        m=hashlib.md5()
        m.update(passwd.encode('utf-8'))
        dic[passwd]=m.hexdigest()
    return dic

def break_code(cryptograph,passwd_dic):
    for k,v in passwd_dic.items():
        if v == cryptograph:
            print('密码是===>33[46m%s33[0m' %k)

cryptograph='aee949757a2e698417463d47acac93df'
break_code(cryptograph,make_passwd_dic(passwds))

模拟撞库破解密码

python 还有一个 hmac 模块，它内部对我们创建 key 和内容进行进一步的处理然后再加密:

1 import hmac
2 h = hmac.new('alvin'.encode('utf8'))
3 h.update('hello'.encode('utf8'))
4 print (h.hexdigest())#320df9832eab4c038b6c1d7ed73a5940

#要想保证hmac最终结果一致，必须保证：
#1:hmac.new括号内指定的初始key一样
#2:无论update多少次，校验的内容累加到一起是一样的内容

import hmac

h1=hmac.new(b'egon')
h1.update(b'hello')
h1.update(b'world')
print(h1.hexdigest())

h2=hmac.new(b'egon')
h2.update(b'helloworld')
print(h2.hexdigest())

h3=hmac.new(b'egonhelloworld')
print(h3.hexdigest())

'''
f1bf38d054691688f89dcd34ac3c27f2
f1bf38d054691688f89dcd34ac3c27f2
bcca84edd9eeb86f30539922b28f3981
'''

注意注意！！

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subprocess

"""
    subprocess模块
        sub       子
        process  进程
    什么是进程
        正在进行中的程序   每当打开一个程序就会开启一个进程
        每个进程包含运行程序所需的所有资源
        正常情况下 不可以跨进程访问数据
        但是有些情况写就需要访问别的进程数据   提供一个叫做管道的对象 专门用于跨进程通讯

    作用:用于执行系统命令

    常用方法
        run     返回一个表示执行结果的对象
        call    返回的执行的状态码

    总结  subprocess的好处是可以获取指令的执行结果
          subprocess执行指令时 可以在子进程中 这样避免造成主进程卡死
    注意 管道的read方法和文件的read有相同的问题 read后光标会到文件末尾 导致第二次无法read到数据


"""

 1 import  subprocess
 2 
 3 '''
 4 sh-3.2# ls /Users/egon/Desktop |grep txt$
 5 mysql.txt
 6 tt.txt
 7 事物.txt
 8 '''
 9 
10 res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
11 res=subprocess.Popen('grep txt$',shell=True,stdin=res1.stdout,
12                  stdout=subprocess.PIPE)
13 
14 print(res.stdout.read().decode('utf-8'))
15 
16 
17 #等同于上面,但是上面的优势在于,一个数据流可以和另外一个数据流交互,可以通过爬虫得到结果然后交给grep
18 res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop |grep txt$',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
19 print(res1.stdout.read().decode('utf-8'))
20 
21 
22 #windows下:
23 # dir | findstr 'test*'
24 # dir | findstr 'txt$'
25 import subprocess
26 res1=subprocess.Popen(r'dir C:UsersAdministratorPycharmProjects	est函数备课',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
27 res=subprocess.Popen('findstr test*',shell=True,stdin=res1.stdout,
28                  stdout=subprocess.PIPE)
29 
30 print(res.stdout.read().decode('gbk')) #subprocess使用当前系统默认编码，得到结果为bytes类型，在windows下需要用gbk解码

详细参考官网

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logging

日志级别

CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30 #WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 0 #不设置

为logging模块指定全局配置，针对所有logger有效，控制打印到文件中

可在logging.basicConfig()函数中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，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。



#格式
%(name)s：Logger的名字，并非用户名，详细查看

%(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

logging.basicConfig()

#========使用
import logging
logging.basicConfig(filename='access.log',
                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
                    level=10)

logging.debug('调试debug')
logging.info('消息info')
logging.warning('警告warn')
logging.error('错误error')
logging.critical('严重critical')





#========结果
access.log内容:
2017-07-28 20:32:17 PM - root - DEBUG -test:  调试debug
2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test:  消息info
2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test:  警告warn
2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test:  错误error
2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test:  严重critical

part2: 可以为logging模块指定模块级的配置,即所有logger的配置

使用

logging模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象

原理图

#logger：产生日志的对象

#Filter：过滤日志的对象

#Handler：接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端

#Formatter对象：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式

'''
critical=50
error =40
warning =30
info = 20
debug =10
'''


import logging

#1、logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出
logger=logging.getLogger(__file__)

#2、Filter对象：不常用，略

#3、Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出
h1=logging.FileHandler('t1.log') #打印到文件
h2=logging.FileHandler('t2.log') #打印到文件
h3=logging.StreamHandler() #打印到终端

#4、Formatter对象：日志格式
formmater1=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

formmater2=logging.Formatter('%(asctime)s :  %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

formmater3=logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)


#5、为Handler对象绑定格式
h1.setFormatter(formmater1)
h2.setFormatter(formmater2)
h3.setFormatter(formmater3)

#6、将Handler添加给logger并设置日志级别
logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(h3)
logger.setLevel(10)

#7、测试
logger.debug('debug')
logger.info('info')
logger.warning('warning')
logger.error('error')
logger.critical('critical')

Logger与Handler的级别

logger是第一级过滤，然后才能到handler，我们可以给logger和handler同时设置level，但是需要注意的是

Logger is also the first to filter the message based on a level — if you set the logger to INFO, and all handlers to DEBUG, you still won't receive DEBUG messages on handlers — they'll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG, but all handlers to INFO, you won't receive any DEBUG messages either — because while the logger says "ok, process this", the handlers reject it (DEBUG < INFO).



#验证
import logging


form=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

ch=logging.StreamHandler()

ch.setFormatter(form)
# ch.setLevel(10)
ch.setLevel(20)

l1=logging.getLogger('root')
# l1.setLevel(20)
l1.setLevel(10)
l1.addHandler(ch)

l1.debug('l1 debug')

View Code

Logger的继承（了解）

import logging

formatter=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

ch=logging.StreamHandler()
ch.setFormatter(formatter)


logger1=logging.getLogger('root')
logger2=logging.getLogger('root.child1')
logger3=logging.getLogger('root.child1.child2')


logger1.addHandler(ch)
logger2.addHandler(ch)
logger3.addHandler(ch)
logger1.setLevel(10)
logger2.setLevel(10)
logger3.setLevel(10)

logger1.debug('log1 debug')
logger2.debug('log2 debug')
logger3.debug('log3 debug')
'''
2017-07-28 22:22:05 PM - root - DEBUG -test:  log1 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test:  log2 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test:  log2 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test:  log3 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test:  log3 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test:  log3 debug
'''

View Code

应用

"""
logging配置
"""

import os
import logging.config

# 定义三种日志输出格式 开始

standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' 
                  '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字

simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'

id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'

# 定义日志输出格式 结束

logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  # log文件的目录

logfile_name = 'all2.log'  # log文件名

# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):
    os.mkdir(logfile_dir)

# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)

# log配置字典
LOGGING_DIC = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
    },
    'filters': {},
    'handlers': {
        #打印到终端的日志
        'console': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕
            'formatter': 'simple'
        },
        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
        'default': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
            'formatter': 'standard',
            'filename': logfile_path,  # 日志文件
            'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M
            'backupCount': 5,
            'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
        },
    },
    'loggers': {
        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
        '': {
            'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        },
    },
}


def load_my_logging_cfg():
    logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置
    logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成一个log实例
    logger.info('It works!')  # 记录该文件的运行状态

if __name__ == '__main__':
    load_my_logging_cfg()

logging配置文件

"""
MyLogging Test
"""

import time
import logging
import my_logging  # 导入自定义的logging配置

logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成logger实例


def demo():
    logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))
    logger.info("中文测试开始。。。")
    for i in range(10):
        logger.debug("i:{}".format(i))
        time.sleep(0.2)
    else:
        logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))
    logger.info("中文测试结束。。。")

if __name__ == "__main__":
    my_logging.load_my_logging_cfg()  # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置
    demo()

使用

注意注意注意：


#1、有了上述方式我们的好处是：所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了，更加清晰，方便管理


#2、我们需要解决的问题是：
    1、从字典加载配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)

    2、拿到logger对象来产生日志
    logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的
    按照我们对logging模块的理解，要想获取某个东西都是通过名字，也就是key来获取的
    于是我们要获取不同的logger对象就是
    logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名')

    
    但问题是：如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置，那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key   
 'loggers': {    
        'l1': {
            'handlers': ['default', 'console'],  #
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        },
        'l2: {
            'handlers': ['default', 'console' ], 
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,  # 向上（更高level的logger）传递
        },
        'l3': {
            'handlers': ['default', 'console'],  #
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        },

}

    
#我们的解决方式是，定义一个空的key
    'loggers': {
        '': {
            'handlers': ['default', 'console'], 
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True, 
        },

}

这样我们再取logger对象时
logging.getLogger(__name__)，不同的文件__name__不同，这保证了打印日志时标识信息不同，但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到，于是默认使用key=''的配置

关于如何拿到logger对象的详细解释！！

#logging_config.py
LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'
                      '[%(levelname)s][%(message)s]'
        },
        'simple': {
            'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
        },
        'collect': {
            'format': '%(message)s'
        }
    },
    'filters': {
        'require_debug_true': {
            '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',
        },
    },
    'handlers': {
        #打印到终端的日志
        'console': {
            'level': 'DEBUG',
            'filters': ['require_debug_true'],
            'class': 'logging.StreamHandler',
            'formatter': 'simple'
        },
        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
        'default': {
            'level': 'INFO',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件，自动切
            'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"),  # 日志文件
            'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
            'backupCount': 3,
            'formatter': 'standard',
            'encoding': 'utf-8',
        },
        #打印到文件的日志:收集错误及以上的日志
        'error': {
            'level': 'ERROR',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件，自动切
            'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"),  # 日志文件
            'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
            'backupCount': 5,
            'formatter': 'standard',
            'encoding': 'utf-8',
        },
        #打印到文件的日志
        'collect': {
            'level': 'INFO',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件，自动切
            'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"),
            'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
            'backupCount': 5,
            'formatter': 'collect',
            'encoding': "utf-8"
        }
    },
    'loggers': {
        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
        '': {
            'handlers': ['default', 'console', 'error'],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,
        },
        #logging.getLogger('collect')拿到的logger配置
        'collect': {
            'handlers': ['console', 'collect'],
            'level': 'INFO',
        }
    },
}


# -----------
# 用法:拿到俩个logger

logger = logging.getLogger(__name__) #线上正常的日志
collect_logger = logging.getLogger("collect") #领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志

diango的配置

返回目录

正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起（称为正则表达式）来描述字符或者字符串的方法

作用：对字符串进行过滤

在python中，正则内嵌在python中，并通过re模块实现。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用C编写的匹配引擎执行。

常用匹配模式

import re
#w与W
print(re.findall('w','hello yb 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'y', 'b', '1', '2', '3']
print(re.findall('W','hello yb 123')) #[' ', ' ']

#s与S
print(re.findall('s','hello  yb  123')) #[' ', ' ', ' ', ' ']
print(re.findall('S','hello  yb  123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'y', 'b', '1', '2', '3']

#
 	都是空,都可以被s匹配
print(re.findall('s','hello 
 yb 	 123')) #[' ', '
', ' ', ' ', '	', ' ']

#
与	
print(re.findall(r'
','hello yb 
123')) #['
']
print(re.findall(r'	','hello yb	123')) #['	']

#d与D
print(re.findall('d','hello yb 123')) #['1', '2', '3']
print(re.findall('D','hello yb 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'y', 'b', ' ']

#A与
print(re.findall('Ahe','hello yb 123')) #['he'],A==>^
print(re.findall('123','hello yb 123')) #['he'],==>$

#^与$
print(re.findall('^h','hello yb 123')) #['h']
print(re.findall('3$','hello yb 123')) #['3']

# 重复匹配：| . | * | ? | .* | .*? | + | {n,m} |
#.
print(re.findall('a.b','a1b')) #['a1b']
print(re.findall('a.b','a1b a*b a b aaab')) #['a1b', 'a*b', 'a b', 'aab']
print(re.findall('a.b','a
b')) #[]
print(re.findall('a.b','a
b',re.S)) #['a
b']
print(re.findall('a.b','a
b',re.DOTALL)) #['a
b']同上一条意思一样

#*
print(re.findall('ab*','bbbbbbb')) #[]
print(re.findall('ab*','a')) #['a']
print(re.findall('ab*','abbbb')) #['abbbb']

#?
print(re.findall('ab?','a')) #['a']
print(re.findall('ab?','abbb')) #['ab']
#匹配所有包含小数在内的数字
print(re.findall('d+.?d*',"asdfasdf123as1.13dfa12adsf1asdf3")) #['123', '1.13', '12', '1', '3']

#.*默认为贪婪匹配
print(re.findall('a.*b','a1b22222222b')) #['a1b22222222b']

#.*?为非贪婪匹配：推荐使用
print(re.findall('a.*?b','a1b22222222b')) #['a1b']

#+
print(re.findall('ab+','a')) #[]
print(re.findall('ab+','abbb')) #['abbb']

#{n,m}
print(re.findall('ab{2}','abbb')) #['abb']
print(re.findall('ab{2,4}','abbb')) #['abb']
print(re.findall('ab{1,}','abbb')) #'ab{1,}' ===> 'ab+'
print(re.findall('ab{0,}','abbb')) #'ab{0,}' ===> 'ab*'

#[]
print(re.findall('a[1*-]b','a1b a*b a-b')) #[]内的都为普通字符了，且如果-没有被转意的话，应该放到[]的开头或结尾
print(re.findall('a[^1*-]b','a1b a*b a-b a=b')) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为['a=b']
print(re.findall('a[0-9]b','a1b a*b a-b a=b')) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为['a=b']
print(re.findall('a[a-z]b','a1b a*b a-b a=b aeb')) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为['a=b']
print(re.findall('a[a-zA-Z]b','a1b a*b a-b a=b aeb aEb')) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为['a=b']

## print(re.findall('a\c','ac')) #对于正则来说a\c确实可以匹配到ac,但是在python解释器读取a\c时，会发生转义，然后交给re去执行，所以抛出异常
print(re.findall(r'a\c','ac')) #r代表告诉解释器使用rawstring，即原生字符串，把我们正则内的所有符号都当普通字符处理，不要转义
print(re.findall('a\\c','ac')) #同上面的意思一样，和上面的结果一样都是['a\c']

#():分组
print(re.findall('ab+','ababab123')) #['ab', 'ab', 'ab']
print(re.findall('(ab)+123','ababab123')) #['ab']，匹配到末尾的ab123中的ab
print(re.findall('(?:ab)+123','ababab123')) #findall的结果不是匹配的全部内容，而是组内的内容,?:可以让结果为匹配的全部内容
print(re.findall('href="(.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">点击</a>'))#['http://www.baidu.com']
print(re.findall('href="(?:.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">点击</a>'))#['href="http://www.baidu.com"']

#|
print(re.findall('compan(?:y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company'))

# ===========================re模块提供的方法介绍===========================
import re
#1
print(re.findall('e','ex make love') )   #['e', 'e', 'e'],返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里
#2
print(re.search('e','ex make love').group()) #e,只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。

#3
print(re.match('e','ex make love'))    #<re.Match object; span=(0, 1), match='e'>    None,同search,不过在字符串开始处进行匹配,完全可以用search+^代替match

#4
print(re.split('[ab]','abcd'))     #['', '', 'cd']，先按'a'分割得到''和'bcd',再对''和'bcd'分别按'b'分割

#5
print('===>',re.sub('a','A','ex make love')) #===> ex mAke love，不指定n，默认替换所有
print('===>',re.sub('a','A','ex make love',1)) #===> ex make love
print('===>',re.sub('a','A','ex make love',2)) #===> ex mAke love
print('===>',re.sub('^(w+)(.*?s)(w+)(.*?s)(w+)(.*?)$',r'52341','alex make love')) #===> love make ex

print('===>',re.subn('a','A','ex make love')) #===> ('ex mAke love', 2),结果带有总共替换的个数


#6
obj=re.compile('d{2}')

print(obj.search('abc123eeee').group()) #12
print(obj.findall('abc123eeee')) #['12'],重用了obj

#补充一
import re
print(re.findall("<(?P<tag_name>w+)>w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>")) #['h1']
print(re.search("<(?P<tag_name>w+)>w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>").group()) #<h1>hello</h1>
print(re.search("<(?P<tag_name>w+)>w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>").groupdict()) #<h1>hello</h1>

print(re.search(r"<(w+)>w+</(w+)>","<h1>hello</h1>").group())
print(re.search(r"<(w+)>w+</1>","<h1>hello</h1>").group())

#补充二
import re

#使用|，先匹配的先生效，|左边是匹配小数，而findall最终结果是查看分组，所有即使匹配成功小数也不会存入结果
#而不是小数时，就去匹配(-?d+)，匹配到的自然就是，非小数的数，在此处即整数
#
print(re.findall(r"-?d+.d*|(-?d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #找出所有整数['1', '-2', '60', '', '5', '-4', '3']

#找到所有数字:
print(re.findall('D?(-?d+.?d*)',"1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) # ['1','2','60','-40.35','5','-4','3']

#计算器作业参考：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4949995.html
expression='1-2*((60+2*(-3-40.0/5)*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))'

content=re.search('(([-+*/]*d+.?d*)+)',expression).group() #(-3-40.0/5)

#为何同样的表达式search与findall却有不同结果:
print(re.search('(([+-*/]*d+.?d*)+)',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))").group()) #(-40.35/5)
print(re.findall('(([+-*/]*d+.?d*)+)',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #['/5', '*3']

#看这个例子:(d)+相当于(d)(d)(d)(d)...,是一系列分组
print(re.search('(d)+','123').group()) #group的作用是将所有组拼接到一起显示出来
print(re.findall('(d)+','123')) #findall结果是组内的结果,且是最后一个组的结果

# _*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Yangbin'
# 在线调试工具:tool.oschina.net/regex/#
import re

s = '''
http://www.baidu.com
yb@oldboyedu.com
你好
010-3141
'''

# 最常规匹配
content = 'Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'
res = re.match('Hellosdddsd{3}sw{10}.*Demo', content)
print(res)
print(res.group())
print(res.span())
"""
<re.Match object; span=(0, 40), match='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'>
Hello 123 456 World_This is a Regex Demo
(0, 40)
"""


# 泛匹配
content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'
res=re.match('^Hello.*Demo',content)
print(res.group())  #Hello 123 456 World_This is a Regex Demo


# 匹配目标,获得指定数据

content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'
res=re.match('^Hellos(d+)s(d+)s.*Demo',content)
print(res.group()) #取所有匹配的内容
print(res.group(1)) #取匹配的第一个括号内的内容
print(res.group(2)) #去陪陪的第二个括号内的内容
"""
Hello 123 456 World_This is a Regex Demo
123
456
"""


# 贪婪匹配:.*代表匹配尽可能多的字符
import re
content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'

res=re.match('^He.*(d+).*Demo$',content)
print(res.group(1)) #只打印6,因为.*会尽可能多的匹配,然后后面跟至少一个数字


# 非贪婪匹配:?匹配尽可能少的字符
import re
content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'

res=re.match('^He.*?(d+).*Demo$',content)
print(res.group(1)) #123


# 匹配模式:.不能匹配换行符
content = '''Hello 123456 World_This
is a Regex Demo
'''
res=re.match('He.*?(d+).*?Demo$',content)
print(res) #输出None

res=re.match('He.*?(d+).*?Demo$',content,re.S) #re.S让.可以匹配换行符
print(res)  #<re.Match object; span=(0, 39), match='Hello 123456 World_This
is a Regex Demo'>
print(res.group(1)) #123456


# 转义:

content='price is $5.00'
res=re.match('price is $5.00',content)
print(res)  #None

res=re.match('price is $5.00',content)
print(res)  #<re.Match object; span=(0, 14), match='price is $5.00'>


# 总结:尽量精简,详细的如下
# 尽量使用泛匹配模式.*
# 尽量使用非贪婪模式:.*?
# 使用括号得到匹配目标:用group(n)去取得结果
# 有换行符就用re.S:修改模式


# re.search:会扫描整个字符串,不会从头开始,找到第一个匹配的结果就会返回

import re
content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings'

res=re.match('Hello.*?(d+).*?Demo',content)
print(res) #输出结果为None


import re
content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings'

res=re.search('Hello.*?(d+).*?Demo',content) #
print(res.group(1)) #输出结果为123


# re.search:只要一个结果,匹配演练,
import re

content = '''
<tbody>
<tr id="4766303201494371851675" class="even "><td><div class="hd"><span class="num">1</span><div class="rk "><span class="u-icn u-icn-75"></span></div></div></td><td class="rank"><div class="f-cb"><div class="tt"><a href="/song?id=476630320"><img class="rpic" src="http://p1.music.126.net/Wl7T1LBRhZFg0O26nnR2iQ==/19217264230385030.jpg?param=50y50&amp;quality=100"></a><span data-res-id="476630320">
'''
res=re.search('<ashref=.*?<bstitle="(.*?)".*?b>',content)
print(res)
#结果为None????


#re.findall:找到符合条件的所有结果
res=re.findall('<ashref=.*?<bstitle="(.*?)".*?b>',content)
for i in res:
    print(i)
#结果为None????


#re.sub:字符串替换
import re
content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings'

content=re.sub('d+','',content)
print(content)
#Extra strings Hello   World_This is a Regex Demo Extra strings


#用1取得第一个括号的内容
#用法:将123与456换位置
import re
content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings'

# content=re.sub('(Extra.*?)(d+)(s)(d+)(.*?strings)',r'14325',content)
content=re.sub('(d+)(s)(d+)',r'321',content)
print(content)
#Extra strings Hello 456 123 World_This is a Regex Demo Extra strings



import re
content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings'

res=re.search('Extra.*?(d+).*strings',content)
print(res.group(1)) #123


import requests,re
respone=requests.get('https://book.douban.com/').text

print(respone)
print('======'*1000)
print('======'*1000)
print('======'*1000)
print('======'*1000)
res=re.findall('<li.*?cover.*?href="(.*?)".*?title="(.*?)">.*?more-meta.*?author">(.*?)</span.*?year">(.*?)</span.*?publisher">(.*?)</span.*?</li>',respone,re.S)
# res=re.findall('<li.*?cover.*?href="(.*?)".*?more-meta.*?author">(.*?)</span.*?year">(.*?)</span.*?publisher">(.*?)</span>.*?</li>',respone,re.S)


for i in res:
    print('%s%s%s%s'%(i[0].strip(),i[1].strip(),i[2].strip(),i[3].strip()))

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