Python学习-基础篇5 常用模块+类与对象（1）

 #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)

#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

在Linux和Mac平台上，该函数会原样返回path，在windows平台上会将路径中所有字符转换为小写，并将所有斜杠转换为饭斜杠。
>>> os.path.normcase('c:/windows\system32\')   
'c:\windows\system32\'   
   

规范化路径，如..和/
>>> os.path.normpath('c://windows\System32\../Temp/')   
'c:\windows\Temp'   

>>> a='/Users/jieli/test1/\a1/\\aa.py/../..'
>>> print(os.path.normpath(a))
/Users/jieli/test1

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__))))

 #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

#=========知识储备==========
#进度条的效果
[#             ]
[##            ]
[###           ]
[####          ]

#指定宽度
print('[%-15s]' %'#')
print('[%-15s]' %'##')
print('[%-15s]' %'###')
print('[%-15s]' %'####')

#打印%
print('%s%%' %(100)) #第二个%号代表取消第一个%的特殊意义

#可传参来控制宽度
print('[%%-%ds]' %50) #[%-50s]
print(('[%%-%ds]' %50) %'#')
print(('[%%-%ds]' %50) %'##')
print(('[%%-%ds]' %50) %'###')


#=========实现打印进度条函数==========
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='')


#=========应用==========
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

 #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
'''
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

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：

zipfile压缩解压缩

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()
tarfile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()

#json&pickle模块

 之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

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)) 

什么是序列化？

我们把对象(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，都是一个意思。

为什么要序列化？

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。

如何序列化之json和pickle：

json

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。

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

 

 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。

#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

import shelve

f=shelve.open(r'sheve.txt')
# f['stu1_info']={'name':'egon','age':18,'hobby':['piao','smoking','drinking']}
# f['stu2_info']={'name':'gangdan','age':53}
# f['school_info']={'website':'http://www.pypy.org','city':'beijing'}

print(f['stu1_info']['hobby'])
f.close()

#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>
    <country name="Liechtenstein">
        <rank updated="yes">2</rank>
        <year>2008</year>
        <gdppc>141100</gdppc>
        <neighbor name="Austria" direction="E"/>
        <neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
    </country>
    <country name="Singapore">
        <rank updated="yes">5</rank>
        <year>2011</year>
        <gdppc>59900</gdppc>
        <neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
    </country>
    <country name="Panama">
        <rank updated="yes">69</rank>
        <year>2011</year>
        <gdppc>13600</gdppc>
        <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
        <neighbor name="Colombia" direction="E"/>
    </country>
</data>

 xml协议在各个语言里的都 是支持的，在python中可以用以下模块操作xml：

# print(root.iter('year')) #全文搜索
# print(root.find('country')) #在root的子节点找，只找一个
# print(root.findall('country')) #在root的子节点找，找所有

 

 

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,child.attrib['name'])
    for i in child:
        print(i.tag,i.attrib,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("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
 
#修改
for node in root.iter('year'):
    new_year=int(node.text)+1
    node.text=str(new_year)
    node.set('updated','yes')
    node.set('version','1.0')
tree.write('test.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')

#在country内添加（append）节点year2
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("a.xml")
root=tree.getroot()
for country in root.findall('country'):
    for year in country.findall('year'):
        if int(year.text) > 2000:
            year2=ET.Element('year2')
            year2.text='新年'
            year2.attrib={'update':'yes'}
            country.append(year2) #往country节点下添加子节点

tree.write('a.xml.swap')

 自己创建xml文档：

import xml.etree.ElementTree as ET
 
 
new_xml = ET.Element("namelist")
name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"})
sex = ET.SubElement(name,"sex")
sex.text = '33'
name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
age = ET.SubElement(name2,"age")
age.text = '19'
 
et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象
et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True)
 
ET.dump(new_xml) #打印生成的格式

 

#configparser模块

配置文件如下：

# 注释1
; 注释2

[section1]
k1 = v1
k2:v2
user=egon
age=18
is_admin=true
salary=31

[section2]
k1 = v1

 读取：

import configparser

config=configparser.ConfigParser()
config.read('a.cfg')

#查看所有的标题
res=config.sections() #['section1', 'section2']
print(res)

#查看标题section1下所有key=value的key
options=config.options('section1')
print(options) #['k1', 'k2', 'user', 'age', 'is_admin', 'salary']

#查看标题section1下所有key=value的(key,value)格式
item_list=config.items('section1')
print(item_list) #[('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('user', 'egon'), ('age', '18'), ('is_admin', 'true'), ('salary', '31')]

#查看标题section1下user的值=>字符串格式
val=config.get('section1','user')
print(val) #egon

#查看标题section1下age的值=>整数格式
val1=config.getint('section1','age')
print(val1) #18

#查看标题section1下is_admin的值=>布尔值格式
val2=config.getboolean('section1','is_admin')
print(val2) #True

#查看标题section1下salary的值=>浮点型格式
val3=config.getfloat('section1','salary')
print(val3) #31.0

 改写

import configparser

config=configparser.ConfigParser()
config.read('a.cfg',encoding='utf-8')


#删除整个标题section2
config.remove_section('section2')

#删除标题section1下的某个k1和k2
config.remove_option('section1','k1')
config.remove_option('section1','k2')

#判断是否存在某个标题
print(config.has_section('section1'))

#判断标题section1下是否有user
print(config.has_option('section1',''))


#添加一个标题
config.add_section('egon')

#在标题egon下添加name=egon,age=18的配置
config.set('egon','name','egon')
config.set('egon','age',18) #报错,必须是字符串


#最后将修改的内容写入文件,完成最终的修改
config.write(open('a.cfg','w'))

 基于上述方法添加一个ini文档

 

import configparser
  
config = configparser.ConfigParser()
config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45',
                      'Compression': 'yes',
                     'CompressionLevel': '9'}
  
config['bitbucket.org'] = {}
config['bitbucket.org']['User'] = 'hg'
config['topsecret.server.com'] = {}
topsecret = config['topsecret.server.com']
topsecret['Host Port'] = '50022'     # mutates the parser
topsecret['ForwardX11'] = 'no'  # same here
config['DEFAULT']['ForwardX11'] = 'yes'
with open('example.ini', 'w') as configfile:
   config.write(configfile)

 

#hashlib模块

hash：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
三个特点：
1.内容相同则hash运算结果相同，内容稍微改变则hash值则变
2.不可逆推
3.相同算法：无论校验多长的数据，得到的哈希值长度固定。

 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

 模拟撞库破解密码

import hashlib
passwds=[
    'alex3714',
    'alex1313',
    'alex94139413',
    'alex123456',
    '123456alex',
    'a123lex',
    ]
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))

 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

 注意！注意！注意：

#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
'''

 

#suprocess模块

 

 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

 

#logging模块

一 日志级别

 

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

 二 默认级别为warning，默认打印到终端

import logging

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')

'''
WARNING:root:警告warn
ERROR:root:错误error
CRITICAL:root:严重critical
'''

 三 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

logging.basicConfig()

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

#======介绍
可在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，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




#========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

 四 logging模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象

#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')

 五 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

重要，重要，重要！！！

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')

 六 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
'''

七 应用

logging配置文件 

 

"""
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()

 使用

"""
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()

 !!!关于如何拿到logger对象的详细解释！！！

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

 

另外一个django的配置，瞄一眼就可以，跟上面的一样

 

#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

 

#re模块

一：什么是正则？

　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。或者说：正则就是用来描述一类事物的规则。（在Python中）它内嵌在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。

生活中处处都是正则：

    比如我们描述：4条腿

    　　你可能会想到的是四条腿的动物或者桌子，椅子等

    继续描述：4条腿，活的

          就只剩下四条腿的动物这一类了

二：常用匹配模式(元字符)

 

# =================================匹配模式=================================
#一对一的匹配
# 'hello'.replace(old,new)
# 'hello'.find('pattern')

#正则匹配
import re
#w与W
print(re.findall('w','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'e', 'g', 'o', 'n', '1', '2', '3']
print(re.findall('W','hello egon 123')) #[' ', ' ']

#s与S
print(re.findall('s','hello  egon  123')) #[' ', ' ', ' ', ' ']
print(re.findall('S','hello  egon  123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'e', 'g', 'o', 'n', '1', '2', '3']

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

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

#d与D
print(re.findall('d','hello egon 123')) #['1', '2', '3']
print(re.findall('D','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'e', 'g', 'o', 'n', ' ']

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

#^与$
print(re.findall('^h','hello egon 123')) #['h']
print(re.findall('3$','hello egon 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','alex 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','alex 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','alex make love'))    #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','alex make love')) #===> Alex mAke love，不指定n，默认替换所有
print('===>',re.sub('a','A','alex make love',1)) #===> Alex make love
print('===>',re.sub('a','A','alex make love',2)) #===> Alex mAke love
print('===>',re.sub('^(w+)(.*?s)(w+)(.*?s)(w+)(.*?)$',r'52341','alex make love')) #===> love make alex

print('===>',re.subn('a','A','alex make love')) #===> ('Alex 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

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())

import re

print(re.findall(r'-?d+.?d*',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #找出所有数字['1', '-12', '60', '-40.35', '5', '-4', '3']


#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']

#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__ = 'Linhaifeng'
#在线调试工具:tool.oschina.net/regex/#
import re

s='''
http://www.baidu.com
egon@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())

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


#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



#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)) #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


#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)
# print(res.group(1))


#转义:

# content='price is $5.00'
# res=re.match('price is $5.00',content)
# print(res)
#
# res=re.match('price is $5.00',content)
# print(res)


#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



#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.group(1))


#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)



#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)


#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)




# 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))


# 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()))

一、什么是面向对象的程序设计及为什么要有它

面向过程的程序设计：核心是过程二字，过程指的是解决问题的步骤，即先干什么再干什么......面向过程的设计就好比精心设计好一条流水线，是一种机械式的思维方式。

优点是：复杂度的问题流程化，进而简单化（一个复杂的问题，分成一个个小的步骤去实现，实现小的步骤将会非常简单）

缺点是：一套流水线或者流程就是用来解决一个问题，生产汽水的流水线无法生产汽车，即便是能，也得是大改，改一个组件，牵一发而动全身。

应用场景：一旦完成基本很少改变的场景，著名的例子有Linux內核，git，以及Apache HTTP Server等。

 

面向对象的程序设计：核心是对象二字，（要理解对象为何物，必须把自己当成上帝，上帝眼里世间存在的万物皆为对象，不存在的也可以创造出来。面向对象的程序设计好比如来设计西游记，如来要解决的问题是把经书传给东土大唐，如来想了想解决这个问题需要四个人：唐僧，沙和尚，猪八戒，孙悟空，每个人都有各自的特征和技能（这就是对象的概念，特征和技能分别对应对象的数据属性和方法属性），然而这并不好玩，于是如来又安排了一群妖魔鬼怪，为了防止师徒四人在取经路上被搞死，又安排了一群神仙保驾护航，这些都是对象。然后取经开始，师徒四人与妖魔鬼怪神仙交互着直到最后取得真经。如来根本不会管师徒四人按照什么流程去取),对象是特征与技能的结合体，基于面向对象设计程序就好比在创造一个世界，你就是这个世界的上帝，存在的皆为对象，不存在的也可以创造出来，与面向过程机械式的思维方式形成鲜明对比，面向对象更加注重对现实世界的模拟，是一种“上帝式”的思维方式。

优点是：解决了程序的扩展性。对某一个对象单独修改，会立刻反映到整个体系中，如对游戏中一个人物参数的特征和技能修改都很容易。

缺点：

1. 编程的复杂度远高于面向过程，不了解面向对象而立即上手基于它设计程序，极容易出现过度设计的问题。一些扩展性要求低的场景使用面向对象会徒增编程难度，比如管理linux系统的shell脚本就不适合用面向对象去设计，面向过程反而更加适合。

2. 无法向面向过程的程序设计流水线式的可以很精准的预测问题的处理流程与结果，面向对象的程序一旦开始就由对象之间的交互解决问题，即便是上帝也无法准确地预测最终结果。于是我们经常看到对战类游戏，新增一个游戏人物，在对战的过程中极容易出现阴霸的技能，一刀砍死3个人，这种情况是无法准确预知的，只有对象之间交互才能准确地知道最终的结果。

应用场景：需求经常变化的软件，一般需求的变化都集中在用户层，互联网应用，企业内部软件，游戏等都是面向对象的程序设计大显身手的好地方

面向对象的程序设计并不是全部。对于一个软件质量来说，面向对象的程序设计只是用来解决扩展性。

 

 

 

二、类与对象

类即类别、种类，是面向对象设计最重要的概念，对象是特征与技能的结合体，而类则是一系列对象相似的特征与技能的结合体

那么问题来了，先有的一个个具体存在的对象（比如一个具体存在的人），还是先有的人类这个概念，这个问题需要分两种情况去看

在现实世界中：先有对象，再有类

世界上肯定是先出现各种各样的实际存在的物体，然后随着人类文明的发展，人类站在不同的角度总结出了不同的种类，如人类、动物类、植物类等概念

也就说，对象是具体的存在，而类仅仅只是一个概念，并不真实存在

在程序中：务必保证先定义类，后产生对象

这与函数的使用是类似的，先定义函数，后调用函数，类也是一样的，在程序中需要先定义类，后调用类

不一样的是，调用函数会执行函数体代码返回的是函数体执行的结果，而调用类会产生对象，返回的是对象

 

按照上述步骤，我们来定义一个类（我们站在老男孩学校的角度去看，在座的各位都是学生）

在现实世界中：先有对象，再有类

#在现实世界中，站在老男孩学校的角度：先有对象，再有类
对象1：李坦克
    特征:
        学校=oldboy
        姓名=李坦克
        性别=男
        年龄=18
    技能：
        学习
        吃饭
        睡觉

对象2：王大炮
    特征:
        学校=oldboy
        姓名=王大炮
        性别=女
        年龄=38
    技能：
        学习
        吃饭
        睡觉

对象3：牛榴弹
    特征:
        学校=oldboy
        姓名=牛榴弹
        性别=男
        年龄=78
    技能：
        学习
        吃饭
        睡觉


现实中的老男孩学生类
    相似的特征:
        学校=oldboy
    相似的技能：
        学习
        吃饭
        睡觉

在程序中：先定义类，后产生对象 

 

#在程序中，务必保证：先定义（类），后使用（产生对象）
PS:
  1. 在程序中特征用变量标识，技能用函数标识
  2. 因而类中最常见的无非是：变量和函数的定义

#程序中的类
class OldboyStudent:
    school='oldboy'
    def learn(self):
        print('is learning')
        
    def eat(self):
        print('is eating')
    
    def sleep(self):
        print('is sleeping')
  


#注意：
  1.类中可以有任意python代码，这些代码在类定义阶段便会执行
  2.因而会产生新的名称空间，用来存放类的变量名与函数名，可以通过OldboyStudent.__dict__查看
  3.对于经典类来说我们可以通过该字典操作类名称空间的名字（新式类有限制），但python为我们提供专门的.语法
  4.点是访问属性的语法，类中定义的名字，都是类的属性

#程序中类的用法
.:专门用来访问属性，本质操作的就是__dict__
OldboyStudent.school #等于经典类的操作OldboyStudent.__dict__['school']
OldboyStudent.school='Oldboy' #等于经典类的操作OldboyStudent.__dict__['school']='Oldboy'
OldboyStudent.x=1 #等于经典类的操作OldboyStudent.__dict__['x']=1
del OldboyStudent.x #等于经典类的操作OldboyStudent.__dict__.pop('x')


#程序中的对象
#调用类，或称为实例化，得到对象
s1=OldboyStudent()
s2=OldboyStudent()
s3=OldboyStudent()

#如此，s1、s2、s3都一样了，而这三者除了相似的属性之外还各种不同的属性，这就用到了__init__
#注意：该方法是在对象产生之后才会执行，只用来为对象进行初始化操作，可以有任意代码，但一定不能有返回值
class OldboyStudent:
    ......
    def __init__(self,name,age,sex):
        self.name=name
        self.age=age
        self.sex=sex
    ......


s1=OldboyStudent('李坦克','男',18) #先调用类产生空对象s1，然后调用OldboyStudent.__init__(s1,'李坦克','男',18)
s2=OldboyStudent('王大炮','女',38)
s3=OldboyStudent('牛榴弹','男',78)


#程序中对象的用法
#执行__init__,s1.name='牛榴弹'，很明显也会产生对象的名称空间
s2.__dict__
{'name': '王大炮', 'age': '女', 'sex': 38}

s2.name #s2.__dict__['name']
s2.name='王三炮' #s2.__dict__['name']='王三炮'
s2.course='python' #s2.__dict__['course']='python'
del s2.course #s2.__dict__.pop('course')

 

PS：

1. 站的角度不同，定义出的类是截然不同的，详见面向对象实战之需求分析

2. 现实中的类并不完全等于程序中的类，比如现实中的公司类，在程序中有时需要拆分成部门类，业务类...... 

3. 有时为了编程需求，程序中也可能会定义现实中不存在的类，比如策略类，现实中并不存在，但是在程序中却是一个很常见的类

 类的特殊属性(了解即可)

！！！补充说明：从代码级别看面向对象 ！！！

数据与专门操作该数据的功能组合到一起

#1、在没有学习类这个概念时，数据与功能是分离的
def exc1(host,port,db,charset):
    conn=connect(host,port,db,charset)
    conn.execute(sql)
    return xxx


def exc2(host,port,db,charset,proc_name)
    conn=connect(host,port,db,charset)
    conn.call_proc(sql)
    return xxx

#每次调用都需要重复传入一堆参数
exc1('127.0.0.1',3306,'db1','utf8','select * from tb1;')
exc2('127.0.0.1',3306,'db1','utf8','存储过程的名字')




#2、我们能想到的解决方法是，把这些变量都定义成全局变量
HOST=‘127.0.0.1’
PORT=3306
DB=‘db1’
CHARSET=‘utf8’

def exc1(host,port,db,charset):
    conn=connect(host,port,db,charset)
    conn.execute(sql)
    return xxx


def exc2(host,port,db,charset,proc_name)
    conn=connect(host,port,db,charset)
    conn.call_proc(sql)
    return xxx

exc1(HOST,PORT,DB,CHARSET,'select * from tb1;')
exc2(HOST,PORT,DB,CHARSET,'存储过程的名字')


#3、但是2的解决方法也是有问题的，按照2的思路，我们将会定义一大堆全局变量，这些全局变量并没有做任何区分，即能够被所有功能使用，然而事实上只有HOST，PORT，DB，CHARSET是给exc1和exc2这两个功能用的。言外之意：我们必须找出一种能够将数据与操作数据的方法组合到一起的解决方法，这就是我们说的类了

class MySQLHandler:
    def __init__(self,host,port,db,charset='utf8'):
        self.host=host
        self.port=port
        self.db=db
        self.charset=charset
    def exc1(self,sql):
        conn=connect(self.host,self.port,self.db,self.charset)
        res=conn.execute(sql)
        return res


    def exc2(self,sql):
        conn=connect(self.host,self.port,self.db,self.charset)
        res=conn.call_proc(sql)
        return res


obj=MySQLHandler('127.0.0.1',3306,'db1')
obj.exc1('select * from tb1;')
obj.exc2('存储过程的名字')


#改进
class MySQLHandler:
    def __init__(self,host,port,db,charset='utf8'):
        self.host=host
        self.port=port
        self.db=db
        self.charset=charset
        self.conn=connect(self.host,self.port,self.db,self.charset)
    def exc1(self,sql):
        return self.conn.execute(sql)

    def exc2(self,sql):
        return self.conn.call_proc(sql)


obj=MySQLHandler('127.0.0.1',3306,'db1')
obj.exc1('select * from tb1;')
obj.exc2('存储过程的名字')

 

三、属性查找

 类有两种属性：数据属性和函数属性

1. 类的数据属性是所有对象共享的

2. 类的函数属性是绑定给对象用的

 

#类的数据属性是所有对象共享的,id都一样
print(id(OldboyStudent.school))

print(id(s1.school))
print(id(s2.school))
print(id(s3.school))

'''
4377347328
4377347328
4377347328
4377347328
'''



#类的函数属性是绑定给对象使用的,obj.method称为绑定方法,内存地址都不一样
#ps:id是python的实现机制,并不能真实反映内存地址,如果有内存地址,还是以内存地址为准
print(OldboyStudent.learn)
print(s1.learn)
print(s2.learn)
print(s3.learn)
'''
<function OldboyStudent.learn at 0x1021329d8>
<bound method OldboyStudent.learn of <__main__.OldboyStudent object at 0x1021466d8>>
<bound method OldboyStudent.learn of <__main__.OldboyStudent object at 0x102146710>>
<bound method OldboyStudent.learn of <__main__.OldboyStudent object at 0x102146748>>
'''

 

在obj.name会先从obj自己的名称空间里找name，找不到则去类中找，类也找不到就找父类...最后都找不到就抛出异常  

练习：编写一个学生类，产生一堆学生对象，要求有一个计数器（属性），统计总共实例了多少个对象 

四、 绑定到对象的方法的特殊之处

 

#改写
class OldboyStudent:
    school='oldboy'
    def __init__(self,name,age,sex):
        self.name=name
        self.age=age
        self.sex=sex
    def learn(self):
        print('%s is learning' %self.name) #新增self.name

    def eat(self):
        print('%s is eating' %self.name)

    def sleep(self):
        print('%s is sleeping' %self.name)


s1=OldboyStudent('李坦克','男',18)
s2=OldboyStudent('王大炮','女',38)
s3=OldboyStudent('牛榴弹','男',78)

 类中定义的函数（没有被任何装饰器装饰的）是类的函数属性，类可以使用，但必须遵循函数的参数规则，有几个参数需要传几个参数

OldboyStudent.learn(s1) #李坦克 is learning
OldboyStudent.learn(s2) #王大炮 is learning
OldboyStudent.learn(s3) #牛榴弹 is learning

 

类中定义的函数（没有被任何装饰器装饰的）,其实主要是给对象使用的，而且是绑定到对象的，虽然所有对象指向的都是相同的功能，但是绑定到不同的对象就是不同的绑定方法

强调：绑定到对象的方法的特殊之处在于，绑定给谁就由谁来调用，谁来调用，就会将‘谁’本身当做第一个参数传给方法，即自动传值（方法__init__也是一样的道理）

 

s1.learn() #等同于OldboyStudent.learn(s1)
s2.learn() #等同于OldboyStudent.learn(s2)
s3.learn() #等同于OldboyStudent.learn(s3)

 注意：绑定到对象的方法的这种自动传值的特征，决定了在类中定义的函数都要默认写一个参数self，self可以是任意名字，但是约定俗成地写出self。

类即类型

　　提示：python的class术语与c++有一定区别，与 Modula-3更像。

　　python中一切皆为对象，且python3中类与类型是一个概念，类型就是类

#类型dict就是类dict
>>> list
<class 'list'>

#实例化的到3个对象l1,l2,l3
>>> l1=list()
>>> l2=list()
>>> l3=list()

#三个对象都有绑定方法append,是相同的功能,但内存地址不同
>>> l1.append
<built-in method append of list object at 0x10b482b48>
>>> l2.append
<built-in method append of list object at 0x10b482b88>
>>> l3.append
<built-in method append of list object at 0x10b482bc8>

#操作绑定方法l1.append(3),就是在往l1添加3,绝对不会将3添加到l2或l3
>>> l1.append(3)
>>> l1
[3]
>>> l2
[]
>>> l3
[]
#调用类list.append(l3,111)等同于l3.append(111)
>>> list.append(l3,111) #l3.append(111)
>>> l3
[111] 

 

五、 对象之间的交互

 

class Garen:        #定义英雄盖伦的类，不同的玩家可以用它实例出自己英雄;
    camp='Demacia'  #所有玩家的英雄(盖伦)的阵营都是Demacia;
    def __init__(self,nickname,aggressivity=58,life_value=455): #英雄的初始攻击力58...;
        self.nickname=nickname  #为自己的盖伦起个别名;
        self.aggressivity=aggressivity #英雄都有自己的攻击力;
        self.life_value=life_value #英雄都有自己的生命值;
    def attack(self,enemy):   #普通攻击技能，enemy是敌人;
        enemy.life_value-=self.aggressivity #根据自己的攻击力，攻击敌人就减掉敌人的生命值。

 我们可以仿照garen类再创建一个Riven类

class Riven:
    camp='Noxus'  #所有玩家的英雄(锐雯)的阵营都是Noxus;
    def __init__(self,nickname,aggressivity=54,life_value=414): #英雄的初始攻击力54;
        self.nickname=nickname  #为自己的锐雯起个别名;
        self.aggressivity=aggressivity #英雄都有自己的攻击力;
        self.life_value=life_value #英雄都有自己的生命值;
    def attack(self,enemy):   #普通攻击技能，enemy是敌人;
        enemy.life_value-=self.aggressivity #根据自己的攻击力，攻击敌人就减掉敌人的生命值。 

 实例出俩英雄

>>> g1=Garen('草丛伦')
>>> r1=Riven('锐雯雯')

交互：锐雯雯攻击草丛伦，反之一样 

 

>>> g1.life_value
455
>>> r1.attack(g1)
>>> g1.life_value
401 

补充：

　　garen_hero.Q()称为向garen_hero这个对象发送了一条消息，让他去执行Q这个功能，类似的有：

　　garen_hero.W()

　　garen_hero.E()

　　garen_hero.R()