python D5

模块介绍
time &datetime模块
random
os
sys
shutil
json & picle
shelve
xml处理
yaml处理
configparser
hashlib
subprocess
logging模块
re正则表达式

模块分为三种：

自定义模块
内置标准模块（又称标准库）
开源模块

time & datetime模块

#把datetime转成字符串
def datetime_toString(dt):
    return dt.strftime("%Y-%m-%d-%H")

#把字符串转成datetime
def string_toDatetime(string):
    return datetime.strptime(string, "%Y-%m-%d-%H")

#把字符串转成时间戳形式
def string_toTimestamp(strTime):
    return time.mktime(string_toDatetime(strTime).timetuple())

#把时间戳转成字符串形式
def timestamp_toString(stamp):
    return time.strftime("%Y-%m-%d-%H", tiem.localtime(stamp))

#把datetime类型转外时间戳形式
def datetime_toTimestamp(dateTim):
    return time.mktime(dateTim.timetuple())

random模块

>>> import random
>>> print(random.random())
0.028663147067336192
>>> print(random.random())
0.9028233518006067
>>> print(random.randint(1,3))
3
>>> print(random.randint(1,3))
3
>>> print(random.randint(1,3))
1
>>> print(random.randrange(1,10))
7
>>> 
>>> print(random.randint(1,3))
2
>>> print(random.randint(1,3))
3

OS模块　　

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
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

sys模块

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

>>> al = sys.stdin.readline()[:-1]
sdsds
>>> al
'sdsds'
>>> al = sys.stdin.readline()
asdaf
>>> 
>>> al
'asdaf
'

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，可以部分内容

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

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

shutil.copy(src, dst)
拷贝文件和权限

shutil.copy2(src, dst)
拷贝文件和状态信息

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

例如：copytree(source, destination, ignore=ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))

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

shutil.move(src, dst)
递归的去移动文件

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：www =>保存至当前路径
如：/Users/wupeiqi/www =>保存至/Users/wupeiqi/
format：压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
root_dir：要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
owner：用户，默认当前用户
group：组，默认当前组
logger：用于记录日志，通常是logging.Logger对象

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

json & pickle 模块

用于序列化的两个模块

json，用于字符串和 python数据类型间进行转换
pickle，用于python特有的类型和 python的数据类型间进行转换

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

dump && load 和文件相关

d = {'name': 'A', 'age': 30, 'sex': '女', 'student': False}
json_data = json.dumps(d)
print(type(json_data) , json_data)
json_d = json.loads(json_data)
print(type(json_d) , json_d)

pickle_data = pickle.dumps(d)
print(type(pickle_data) ,pickle_data)
pickle_d = pickle.loads(pickle_data)
print(type(pickle_d) , pickle_d ,)

shelve 模块

shelve模块是一个简单的k,v将内存数据通过文件持久化的模块，可以持久化任何pickle可支持的python数据格式

xml处理模块

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

自己创建xml

import xml.etree.ElementTree as ET

new_xml = ET.Element("namelist")
name = ET.SubElement(new_xml, "name", attrib={"enrolled": "yes"})
age = ET.SubElement(name, "age", attrib={"checked": "no"})
sex = ET.SubElement(name, "sex")
sex.text = '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

读取xml

import xml.etree.ElementTree as ET

tree = ET.parse('test.xml')
root = tree.getroot()
print('root.tag : ' , root.tag)

for child in root:
    print(child.tag , child.attrib)
    for i in child:
        print('		' , i.tag , i.text)

修改和删除xml文档内容

import xml.etree.ElementTree as ET

tree = ET.parse('test.xml')
root = tree.getroot()
print('root.tag : ' , root.tag)

# 删除 node
for i in root:
    a = i.find('age').text
    if not a:
        root.remove(i)
tree.write('output.xml')

#  修改　node
for i in root.iter('age'):
    age = i.text
    print(age)
    i.text = str(100)
    i.set("updated","yes")  # 设置node的属性
tree.write("output1.xml")

PyYAML模块

Python也可以很容易的处理ymal文档格式，只不过需要安装一个模块，参考文档：http://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation

ConfigParser模块

生成＆＆读取&&增删改

hashlib模块　　

用于加密相关的操作，3.x里代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法

使用过hashlib库的朋友想必都遇到过以下的错误吧：“Unicode-objects must be encoded before hashing”，意思是在进行md5哈希运算前，需要对数据进行编码 ,运行环境为python3.4

import hashlib

def encryption_pwd(pwd):
    m = hashlib.md5()
    m.update("PYTHONNOHTYP".encode('gb2312')) 
    m.update(pwd.encode('gb2312'))
    print(m.digest())
    print(len(m.digest()))  # 2进制格式hash
    print(len(m.hexdigest()))  # 16进制格式hash
    return m.hexdigest()

encryption_pwd('123456')
encryption_pwd('123456')

suprorcess

import subprocess

args_list = ['ls' ,'-l']

#执行命令，返回命令执行状态 ， 0 or 非0
rescode = subprocess.call(args_list) # 结果直接回显在终端
print('rescode : ',rescode)

#执行命令，如果命令结果为0，就正常返回，否则抛异常
rescode = subprocess.check_call(args_list)
print('rescode : ',rescode)

'''
subprocess.getstatusoutput 相当于是python2.X 中的commands.getstatusoutput
'''
#接收字符串格式命令，返回元组形式，第1个元素是执行状态，第2个是命令结果
res =  subprocess.getstatusoutput('ls /bin/ls')
print('res ' , str(res))

#接收字符串格式命令，并返回结果
res = subprocess.getoutput('ls /bin/ls')
print('res ' , str(res))

#执行命令，并返回结果，注意是返回结果，不是打印，下例结果返回给res
res=subprocess.check_output(['ls','-l'])
print(res)

import subprocess
import time
'''
#上面那些方法，底层都是封装的subprocess.Popen
poll()
Check if child process has terminated. Returns returncode

wait()
Wait for child process to terminate. Returns returncode attribute.

terminate() 杀掉所启动进程
communicate() 等待任务结束

stdin 标准输入

stdout 标准输出

stderr 标准错误

pid
The process ID of the child process.
'''

p = subprocess.Popen('df -h |grep /$' ,shell=True, stdout= subprocess.PIPE)
info = p.stdout.read()
print(info)
print(type(info))

obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
obj.stdin.write('print(1)
'.encode('gb2312'))
obj.stdin.write('print(2)
'.encode('gb2312'))
obj.stdin.write('print(3)
'.encode('gb2312'))
obj.stdin.write('print(4)
'.encode('gb2312'))

out_error_list = obj.communicate(timeout=10)
print(out_error_list)


obj = subprocess.Popen('sleep 10 ; echsdso "HAHA"' , shell=True , stdout=subprocess.PIPE)
while  obj.poll() == None:
    print(obj.poll())
    time.sleep(2)
print(obj.poll())
'''
obj.poll() : NONE－> shell command 还没执行完毕，
    0 : 执行成功
    非０ :　执行失败
'''
print(obj.stdout.read())

subprocess实现sudo 自动输入密码

import subprocess

a = subprocess.Popen('echo "XXX" | sudo -S tail -1 /etc/sudoers', shell=True, stdout=subprocess.PIPE) # XXX：sudo 密码
print(a.stdout.read())

logging模块　

很多程序都有记录日志的需求，并且日志中包含的信息即有正常的程序访问日志，还可能有错误、警告等信息输出，python的logging模块提供了标准的日志接口，你可以通过它存储各种格式的日志，logging的日志可以分为 debug(), info(), warning(), error() and critical() 5个级别，下面我们看一下怎么用。

日志格式

%(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

如果想把日志写到文件里，也很简单

import logging

logging.basicConfig(
                    #filename='test.log',
                    #filemode='w',
                    level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s - %(filename)s [line:%(lineno)-5s] - %(message)s'
                    )

logging.info('info message')
logging.debug('debug message')

如果想同时把log打印在屏幕和文件日志里，就需要了解一点复杂的知识了

Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类，使用官方文档中的概括最为合适：

logger提供了应用程序可以直接使用的接口；

handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出；

filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录；

formatter决定日志记录的最终输出格式。

import logging

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 输出到文件
fh = logging.FileHandler('test.log', mode='w')
fh.setLevel(logging.DEBUG)

# 输出到控制台
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.INFO)

formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s")
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)

logging.debug('debug')
logging.info('info')
logging.warning('warning')
logging.error('error')
logging.critical('critical')

re模块　　

常用正则表达式符号

'.'     默认匹配除
之外的任意一个字符，若指定flag DOTALL,则匹配任意字符，包括换行
'^'     匹配字符开头，若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a","
abc
eee",flags=re.MULTILINE)
'$'     匹配字符结尾，或e.search("foo$","bfoo
sdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以
'*'     匹配*号前的字符0次或多次，re.findall("ab*","cabb3abcbbac")  结果为['abb', 'ab', 'a']
'+'     匹配前一个字符1次或多次，re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果['ab', 'abb']
'?'     匹配前一个字符1次或0次
'{m}'   匹配前一个字符m次
'{n,m}' 匹配前一个字符n到m次，re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果'abb', 'ab', 'abb']
'|'     匹配|左或|右的字符，re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果'ABC'
'(...)' 分组匹配，re.search("(abc){2}a(123|456)c", "abcabca456c").group() 结果 abcabca456c
 
 
'A'    只从字符开头匹配，re.search("Aabc","alexabc") 是匹配不到的
''    匹配字符结尾，同$
'd'    匹配数字0-9
'D'    匹配非数字
'w'    匹配[A-Za-z0-9]
'W'    匹配非[A-Za-z0-9]
's'     匹配空白字符、	、
、
 , re.search("s+","ab	c1
3").group() 结果 '	'
 
'(?P<name>...)' 分组匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city") 结果{'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'}

最常用的匹配语法

re.match 从头开始匹配
re.search 匹配包含
re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回
re.splitall 以匹配到的字符当做列表分隔符
re.sub      匹配字符并替换

反斜杠的困扰
与大多数编程语言相同，正则表达式里使用""作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符""，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\"：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r"\"表示。同样，匹配一个数字的"\d"可以写成r"d"。有了原生字符串，你再也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。

仅需轻轻知道的几个匹配模式

re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
M(MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）
S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为

reobj.groups() 只适用于（）分组匹配

reobj.group() 使用普通的匹配

import re
s = 'test 1234 te'
b = re.match('(te).*(te)' ,s)
print(b.groups())　　＃　('te', 'te')
print(b.group())　　 #　test 1234 te

b = re.match('te',s)
print(b.groups())  # ()
print(b.group())   #te