Python编程-常用模块及方法
常用模块介绍
一、time模块
在Python中,通常有这几种方式来表示时间:
- 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:(年,月,日,时,分,秒,一年中第几周,一年中第几天,夏令时)
import time print(time.time()) # 时间戳:1487130156.419527 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #格式化的时间字符串:'2017-02-15 11:40:53' print(time.localtime()) #本地时区的struct_time print(time.gmtime()) #UTC时区的struct_time
运行结果: 1496308079.9709482 2017-06-01 17:08:00 time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=6, tm_mday=1, tm_hour=17, tm_min=8, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=152, tm_isdst=0) time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=6, tm_mday=1, tm_hour=9, tm_min=8, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=152, tm_isdst=0)
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
#按图1转换时间 #localtime([secs]) #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。 time.localtime() time.localtime(1473525444.037215) #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。 #mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。 print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0 #strftime(format[, t]):把一个代表时间的元组或者struct_time(如由time.localtime()和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元素越界,ValueError的错误将会被抛出。 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56 #time.strptime(string[, format]) #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。 print(time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X')) #time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6, #tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1) #在这个函数中,format默认为:"%a %b %d %H:%M:%S %Y"。
#按图2转换时间 #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'。 #如果没有参数,将会将time.localtime()作为参数传入。 print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 2016 #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))。 print(time.ctime()) # Sun Sep 11 00:46:38 2016 print(time.ctime(time.time())) # Sun Sep 11 00:46:38 2016
#其他用法 sleep(secs) #线程推迟指定的时间运行,单位为秒。
总结:
import time print(time.time()) print(time.mktime(time.localtime())) print(time.gmtime()) # 可加时间戳参数 print(time.localtime()) # 可加时间戳参数 print(time.strptime('2014-11-11', '%Y-%m-%d')) print(time.strftime('%Y-%m-%d')) # 默认当前时间 print(time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime())) # 默认当前时间 print(time.asctime()) print(time.asctime(time.localtime())) print(time.ctime(time.time()))
运行结果: 1496308764.6756077 1496308764.0 time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=6, tm_mday=1, tm_hour=9, tm_min=19, tm_sec=24, tm_wday=3, tm_yday=152, tm_isdst=0) time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=6, tm_mday=1, tm_hour=17, tm_min=19, tm_sec=24, tm_wday=3, tm_yday=152, tm_isdst=0) time.struct_time(tm_year=2014, tm_mon=11, tm_mday=11, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=315, tm_isdst=-1) 2017-06-01 2017-06-01 Thu Jun 1 17:19:24 2017 Thu Jun 1 17:19:24 2017 Thu Jun 1 17:19:24 2017
import datetime print(datetime.datetime.now()) print(datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=5))
运行结果: 2017-06-01 17:20:49.902583 2017-05-27 17:20:49.902583
- datetime.date:表示日期的类。常用的属性有year, month, day
- datetime.time:表示时间的类。常用的属性有hour, minute, second, microsecond
- datetime.datetime:表示日期时间
- datetime.timedelta:表示时间间隔,即两个时间点之间的长度
- timedelta([days[, seconds[, microseconds[, milliseconds[, minutes[, hours[, weeks]]]]]]])
- strftime("%Y-%m-%d")
格式化占位符
%Y Year with century as a decimal number.完整的年份 %m Month as a decimal number [01,12].月份(01 - 12) %d Day of the month as a decimal number [01,31].一个月中的第几天(01 - 31) %H Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23].一天中的第几个小时(24小时制,00 - 23) %M Minute as a decimal number [00,59].分钟数(00 - 59) %S Second as a decimal number [00,61].秒(01 - 61) %z Time zone offset from UTC.时区的名字(如果不存在为空字符) %a Locale's abbreviated weekday name.本地(locale)简化星期名称 %A Locale's full weekday name.本地完整星期名称 %b Locale's abbreviated month name.本地简化月份名称 %B Locale's full month name.本地完整月份名称 %c Locale's appropriate date and time representation.本地相应的日期和时间表示 %I Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12].第几个小时(12小时制,01 - 12) %p Locale's equivalent of either AM or PM.本地am或者pm的相应符
二、random模块
import random print(random.random()) # (0,1)----float 大于0且小于1之间的小数 print(random.randint(1, 3)) # [1,3] 大于等于1且小于等于3之间的整数 print(random.randrange(1, 3)) # [1,3) 大于等于1且小于3之间的整数 print(random.choice([1, '23', [4, 5]])) # 1或者23或者[4,5] print(random.sample([1, '23', [4, 5]], 2)) # 列表元素任意2个组合 print(random.uniform(1, 3)) # 大于1小于3的小数,如1.927109612082716 item = [1, 3, 5, 7, 9] random.shuffle(item) # 打乱item的顺序,相当于"洗牌" print(item)
运行结果: 0.7557962954655393 3 1 23 [1, '23'] 2.8447805648731475 [9, 7, 5, 3, 1]
应用:生成随机验证码
import random def v_code(): code = '' for i in range(5): num=random.randint(0,9) alf=chr(random.randint(65,90)) add=random.choice([num,alf]) code += str(add) return code print(v_code())
运行结果: 03ZIQ
三、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"\t\n",Linux下为"\n" 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反斜杠。 >>> 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 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)
四、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
应用:进度条
import sys,time for i in range(50): sys.stdout.write('%s\r' %('#'*i)) sys.stdout.flush() time.sleep(0.1) ''' 注意:在pycharm中执行无效,请到命令行中以脚本的方式执行 '''
运行结果: C:\Users\Administrator>C:\Python35\python.exe E:/s17/day05/test2.py #################################################
五、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
import shutil shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))
shutil.copyfile(src, dst)
拷贝文件
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
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
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
import shutil shutil.copy('f1.log', 'f2.log')
shutil.copy2(src, dst)
拷贝文件和状态信息
import shutil 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
import shutil shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))
import shutil shutil.copytree('f1', 'f2', symlinks=True, 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
拷贝软连接
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
import shutil 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。
import shutil 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:www =>保存至当前路径
如:/Users/wupeiqi/www =>保存至/Users/wupeiqi/ - format: 压缩包种类,“zip”, “tar”, “bztar”,“gztar”
- root_dir: 要压缩的文件夹路径(默认当前目录)
- owner: 用户,默认当前用户
- group: 组,默认当前组
- logger: 用于记录日志,通常是logging.Logger对象
#将 /Users/wupeiqi/Downloads/test 下的文件打包放置当前程序目录 import shutil ret = shutil.make_archive("wwwwwwwwww", 'gztar', root_dir='/Users/wupeiqi/Downloads/test') #将 /Users/wupeiqi/Downloads/test 下的文件打包放置 /Users/wupeiqi/目录 import shutil ret = shutil.make_archive("/Users/wupeiqi/wwwwwwwwww", 'gztar', root_dir='/Users/wupeiqi/Downloads/test')
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() z.close()
tarfile解压缩
import tarfile # 压缩 tar = tarfile.open('your.tar','w') tar.add('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/bbs2.log', arcname='bbs2.log') tar.add('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/cmdb.log', arcname='cmdb.log') tar.close() # 解压 tar = tarfile.open('your.tar','r') tar.extractall() # 可设置解压地址 tar.close()
六、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。
import json x="[null,true,false,1]" print(eval(x)) #报错,无法解析null类型,而json就可以 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
用于【字符串】和【python基本数据类型】间进行转换
Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load
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:
import json dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'} print(type(dic))#<class 'dict'> j=json.dumps(dic) print(type(j))#<class 'str'> f=open('序列化对象','w') f.write(j) #-------------------等价于json.dump(dic,f) f.close() #-----------------------------反序列化<br> import json f=open('序列化对象') data=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f)
注意点
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
pickle
用于【python特有的类型】和【python基本数据类型】间进行转换
pickle模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load
import pickle dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'} print(type(dic))#<class 'dict'> j=pickle.dumps(dic) print(type(j))#<class 'bytes'> f=open('序列化对象_pickle','wb') #注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes' f.write(j) #等价于pickle.dump(dic,f) f.close() #反序列化 import pickle f=open('序列化对象_pickle','rb') data=pickle.loads(f.read())# 等价于data=pickle.load(f) 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。
七、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()
八、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
1、解析XML
利用ElementTree.XML将字符串解析成xml对象
from xml.etree import ElementTree as ET # 打开文件,读取XML内容 str_xml = open('xo.xml', 'r').read() # 将字符串解析成xml特殊对象,root代指xml文件的根节点 root = ET.XML(str_xml)
利用ElementTree.parse将文件直接解析成xml对象
from xml.etree import ElementTree as ET # 直接解析xml文件 tree = ET.parse("xo.xml") # 获取xml文件的根节点 root = tree.getroot()
2、操作XML
由于每个节点都具有xml的方法,并且在上一步骤中解析时均得到了root(xml文件的根节点),所以可以利用以上方法进行操作xml文件。
a. 遍历XML文档的所有内容
from xml.etree import ElementTree as ET ############ 解析方式一 ############ """ # 打开文件,读取XML内容 str_xml = open('xo.xml', 'r').read() # 将字符串解析成xml特殊对象,root代指xml文件的根节点 root = ET.XML(str_xml) """ ############ 解析方式二 ############ # 直接解析xml文件 tree = ET.parse("xo.xml") # 获取xml文件的根节点 root = tree.getroot() ### 操作 # 顶层标签 print(root.tag) # 遍历XML文档的第二层 for child in root: # 第二层节点的标签名称和标签属性 print(child.tag, child.attrib) # 遍历XML文档的第三层 for i in child: # 第二层节点的标签名称和内容 print(i.tag,i.text)
b、遍历XML中指定的节点
from xml.etree import ElementTree as ET ############ 解析方式一 ############ """ # 打开文件,读取XML内容 str_xml = open('xo.xml', 'r').read() # 将字符串解析成xml特殊对象,root代指xml文件的根节点 root = ET.XML(str_xml) """ ############ 解析方式二 ############ # 直接解析xml文件 tree = ET.parse("xo.xml") # 获取xml文件的根节点 root = tree.getroot() ### 操作 # 顶层标签 print(root.tag) # 遍历XML中所有的year节点 for node in root.iter('year'): # 节点的标签名称和内容 print(node.tag, node.text)
c、修改节点内容
由于修改的节点时,均是在内存中进行,其不会影响文件中的内容。所以,如果想要修改,则需要重新将内存中的内容写到文件。
解析字符串方式,修改,保存
from xml.etree import ElementTree as ET ############ 解析方式一 ############ # 打开文件,读取XML内容 str_xml = open('xo.xml', 'r').read() # 将字符串解析成xml特殊对象,root代指xml文件的根节点 root = ET.XML(str_xml) ############ 操作 ############ # 顶层标签 print(root.tag) # 循环所有的year节点 for node in root.iter('year'): # 将year节点中的内容自增一 new_year = int(node.text) + 1 node.text = str(new_year) # 设置属性 node.set('name', 'alex') node.set('age', '18') # 删除属性 del node.attrib['name'] ############ 保存文件 ############ tree = ET.ElementTree(root) tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')
解析文件方式,修改,保存
from xml.etree import ElementTree as ET ############ 解析方式二 ############ # 直接解析xml文件 tree = ET.parse("xo.xml") # 获取xml文件的根节点 root = tree.getroot() ############ 操作 ############ # 顶层标签 print(root.tag) # 循环所有的year节点 for node in root.iter('year'): # 将year节点中的内容自增一 new_year = int(node.text) + 1 node.text = str(new_year) # 设置属性 node.set('name', 'alex') node.set('age', '18') # 删除属性 del node.attrib['name'] ############ 保存文件 ############ tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')
d、删除节点
解析字符串方式打开,删除,保存
from xml.etree import ElementTree as ET ############ 解析字符串方式打开 ############ # 打开文件,读取XML内容 str_xml = open('xo.xml', 'r').read() # 将字符串解析成xml特殊对象,root代指xml文件的根节点 root = ET.XML(str_xml) ############ 操作 ############ # 顶层标签 print(root.tag) # 遍历data下的所有country节点 for country in root.findall('country'): # 获取每一个country节点下rank节点的内容 rank = int(country.find('rank').text) if rank > 50: # 删除指定country节点 root.remove(country) ############ 保存文件 ############ tree = ET.ElementTree(root) tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')
解析文件方式打开,删除,保存
from xml.etree import ElementTree as ET ############ 解析文件方式 ############ # 直接解析xml文件 tree = ET.parse("xo.xml") # 获取xml文件的根节点 root = tree.getroot() ############ 操作 ############ # 顶层标签 print(root.tag) # 遍历data下的所有country节点 for country in root.findall('country'): # 获取每一个country节点下rank节点的内容 rank = int(country.find('rank').text) if rank > 50: # 删除指定country节点 root.remove(country) ############ 保存文件 ############ tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')
3、创建XML文档
创建方式(一)
from xml.etree import ElementTree as ET # 创建根节点 root = ET.Element("famliy") # 创建节点大儿子 son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'}) # 创建小儿子 son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'}) # 在大儿子中创建两个孙子 grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'}) grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'}) son1.append(grandson1) son1.append(grandson2) # 把儿子添加到根节点中 root.append(son1) root.append(son1) tree = ET.ElementTree(root) tree.write('oooo.xml',encoding='utf-8', short_empty_elements=False)
创建方式(二)
from xml.etree import ElementTree as ET # 创建根节点 root = ET.Element("famliy") # 创建大儿子 # son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'}) son1 = root.makeelement('son', {'name': '儿1'}) # 创建小儿子 # son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'}) son2 = root.makeelement('son', {"name": '儿2'}) # 在大儿子中创建两个孙子 # grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'}) grandson1 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿11'}) # grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'}) grandson2 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿12'}) son1.append(grandson1) son1.append(grandson2) # 把儿子添加到根节点中 root.append(son1) root.append(son1) tree = ET.ElementTree(root) tree.write('oooo.xml',encoding='utf-8', short_empty_elements=False)
创建方式(三)
from xml.etree import ElementTree as ET # 创建根节点 root = ET.Element("famliy") # 创建节点大儿子 son1 = ET.SubElement(root, "son", attrib={'name': '儿1'}) # 创建小儿子 son2 = ET.SubElement(root, "son", attrib={"name": "儿2"}) # 在大儿子中创建一个孙子 grandson1 = ET.SubElement(son1, "age", attrib={'name': '儿11'}) grandson1.text = '孙子' et = ET.ElementTree(root) #生成文档对象 et.write("test.xml", encoding="utf-8", xml_declaration=True, short_empty_elements=False)
由于原生保存的XML时默认无缩进,如果想要设置缩进的话, 需要修改保存方式:
from xml.etree import ElementTree as ET from xml.dom import minidom def prettify(elem): """将节点转换成字符串,并添加缩进。 """ rough_string = ET.tostring(elem, 'utf-8') reparsed = minidom.parseString(rough_string) return reparsed.toprettyxml(indent="\t") # 创建根节点 root = ET.Element("famliy") # 创建大儿子 # son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'}) son1 = root.makeelement('son', {'name': '儿1'}) # 创建小儿子 # son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'}) son2 = root.makeelement('son', {"name": '儿2'}) # 在大儿子中创建两个孙子 # grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'}) grandson1 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿11'}) # grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'}) grandson2 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿12'}) son1.append(grandson1) son1.append(grandson2) # 把儿子添加到根节点中 root.append(son1) root.append(son1) raw_str = prettify(root) f = open("xxxoo.xml",'w',encoding='utf-8') f.write(raw_str) f.close()
4、命名空间
http://www.w3school.com.cn/xml/xml_namespaces.asp
from xml.etree import ElementTree as ET ET.register_namespace('com',"http://www.company.com") #some name # build a tree structure root = ET.Element("{http://www.company.com}STUFF") body = ET.SubElement(root, "{http://www.company.com}MORE_STUFF", attrib={"{http://www.company.com}hhh": "123"}) body.text = "STUFF EVERYWHERE!" # wrap it in an ElementTree instance, and save as XML tree = ET.ElementTree(root) tree.write("page.xml", xml_declaration=True, encoding='utf-8', method="xml")
九、configparser模块
configparser用于处理特定格式的文件,其本质上是利用open来操作文件。
# 注释1 ; 注释2 [section1] # 节点 k1 = v1 # 值 k2:v2 # 值 [section2] # 节点 k1 = v1 # 值
好多软件的常见文档格式如下,文件名为test.ini:
[DEFAULT] ServerAliveInterval = 45 Compression = yes CompressionLevel = 9 ForwardX11 = yes [bitbucket.org] User = hg [topsecret.server.com] Port = 50022 ForwardX11 = no
1、获取所有节点
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read('test.ini',encoding='utf-8') res=config.sections() print(res)
打印结果: ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']
2、获取指定节点下所有的键值对
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read('test.ini',encoding='utf-8') res=config.items('bitbucket.org') print(res)
打印结果:(包含DEFAULT以及bitbucket.org这俩标题下所有的items) [('serveraliveinterval', '45'), ('compression', 'yes'), ('compressionlevel', '9'), ('forwardx11', 'yes'), ('user', 'hg')]
3、获取指定节点下所有的建
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read('test.ini',encoding='utf-8') res=config.options('bitbucket.org') print(res)
打印结果:(包含DEFAULT以及bitbucket.org这俩标题下所有的键) ['user', 'serveraliveinterval', 'compression', 'compressionlevel', 'forwardx11']'''
4、获取指定节点下指定key的值
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read('test.ini',encoding='utf-8') res1=config.get('bitbucket.org','user') res2=config.getint('topsecret.server.com','port') res3=config.getfloat('topsecret.server.com','port') res4=config.getboolean('topsecret.server.com','ForwardX11') print(res1) print(res2) print(res3) print(res4)
打印结果: hg 50022.0 False
5、检查、删除、添加节点
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read('test.ini',encoding='utf-8') #检查 has_sec=config.has_section('bitbucket.org') print(has_sec) #打印True #添加节点 config.add_section('egon') #已经存在则报错 config['egon']['username']='gangdan' config['egon']['age']='18' config.write(open('test.ini','w')) #删除节点 config.remove_section('egon') config.write(open('test.ini','w'))
6、检查、删除、设置指定组内的键值对
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read('test.ini',encoding='utf-8') #检查 has_sec=config.has_option('bitbucket.org','user') #bitbucket.org下有一个键user print(has_sec) #打印True #删除 config.remove_option('DEFAULT','forwardx11') config.write(open('test.ini','w')) #设置 config.set('bitbucket.org','user','gangdang') config.write(open('test.ini','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)
十、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:
- 内容相同则hash运算结果相同,内容稍微改变则hash值则变
- 不可逆推
- 相同算法:无论校验多长的数据,得到的哈希值长度固定。
import hashlib m=hashlib.md5()# m=hashlib.sha256() m.update('hello'.encode('utf8')) print(m.hexdigest()) #5d41402abc4b2a76b9719d911017c592 m.update('alvin'.encode('utf8')) print(m.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af m2=hashlib.md5() m2.update('helloalvin'.encode('utf8')) print(m2.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af
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,但是update多次为校验大文件提供了可能。
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。
import hashlib # ######## 256 ######## hash = hashlib.sha256('898oaFs09f'.encode('utf8')) hash.update('alvin'.encode('utf8')) 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===>\033[46m%s\033[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:
import hmac h = hmac.new('alvin'.encode('utf8')) h.update('hello'.encode('utf8')) print (h.hexdigest())#320df9832eab4c038b6c1d7ed73a5940
十一、suprocess模块
import subprocess ''' sh-3.2# ls /Users/egon/Desktop |grep txt$ mysql.txt tt.txt 事物.txt ''' res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) res=subprocess.Popen('grep txt$',shell=True,stdin=res1.stdout, stdout=subprocess.PIPE) print(res.stdout.read().decode('utf-8')) #等同于上面,但是上面的优势在于,一个数据流可以和另外一个数据流交互,可以通过爬虫得到结果然后交给grep res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop |grep txt$',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) print(res1.stdout.read().decode('utf-8')) #windows下: # dir | findstr 'test*' # dir | findstr 'txt$' import subprocess res1=subprocess.Popen(r'dir C:\Users\Administrator\PycharmProjects\test\函数备课',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) res=subprocess.Popen('findstr test*',shell=True,stdin=res1.stdout, stdout=subprocess.PIPE) 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
十二、logging模块
用于便捷记录日志且线程安全的模块
1、单文件日志
import logging logging.basicConfig(filename='log.log', format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', level=10) logging.debug('debug') logging.info('info') logging.warning('warning') logging.error('error') logging.critical('critical') logging.log(10,'log')
日志等级:
CRITICAL = 50 FATAL = CRITICAL ERROR = 40 WARNING = 30 WARN = WARNING INFO = 20 DEBUG = 10 NOTSET = 0
注:只有【当前写等级】大于【日志等级】时,日志文件才被记录。
日志记录格式:
2、多文件日志
对于上述记录日志的功能,只能将日志记录在单文件中,如果想要设置多个日志文件,logging.basicConfig将无法完成,需要自定义文件和日志操作对象。
# 定义文件 file_1_1 = logging.FileHandler('l1_1.log', 'a', encoding='utf-8') fmt = logging.Formatter(fmt="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s") file_1_1.setFormatter(fmt) file_1_2 = logging.FileHandler('l1_2.log', 'a', encoding='utf-8') fmt = logging.Formatter() file_1_2.setFormatter(fmt) # 定义日志 logger1 = logging.Logger('s1', level=logging.ERROR) logger1.addHandler(file_1_1) logger1.addHandler(file_1_2) # 写日志 logger1.critical('1111')
# 定义文件 file_2_1 = logging.FileHandler('l2_1.log', 'a') fmt = logging.Formatter() file_2_1.setFormatter(fmt) # 定义日志 logger2 = logging.Logger('s2', level=logging.INFO) logger2.addHandler(file_2_1)
如上述创建的两个日志对象:
- 当使用【logger1】写日志时,会将相应的内容写入l1_1.log和l1_2.log 文件中
- 当使用【logger2】写日志时,会将相应的内容写入l2_1.log文件中
十三、re模块
1、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。
2、常用匹配模式(元字符)
http://blog.csdn.net/yufenghyc/article/details/51078107
# =================================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'] #\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\D print(re.findall('\Ahe','hello egon 123')) #['he'],\A==>^ print(re.findall('123\Z','hello egon 123')) #['he'],\Z==>$ #\n与\t print(re.findall(r'\n','hello egon \n123')) #['\n'] print(re.findall(r'\t','hello egon\t123')) #['\n'] #^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','a\nb')) #[] print(re.findall('a.b','a\nb',re.S)) #['a\nb'] print(re.findall('a.b','a\nb',re.DOTALL)) #['a\nb']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','a\c')) #对于正则来说a\\c确实可以匹配到a\c,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','a\c')) #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','a\c')) #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('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'\5\2\3\4\1','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
############ 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 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']
#_*_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('Hello\s\d\d\d\s\d{3}\s\w{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('^Hello\s(\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&quality=100"></a><span data-res-id="476630320" " # res=re.search('<a\shref=.*?<b\stitle="(.*?)".*?b>',content) # print(res.group(1)) #re.findall:找到符合条件的所有结果 # res=re.findall('<a\shref=.*?<b\stitle="(.*?)".*?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'\1\4\3\2\5',content) # content=re.sub('(\d+)(\s)(\d+)',r'\3\2\1',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()))
十四、requests模块
Python标准库中提供了:urllib等模块以供Http请求,但是,它的API太渣了。它是为另一个时代、另一个互联网所创建的。它需要巨量的工作,甚至包括各种方法覆盖,来完成最简单的任务。
发送GET请求
import urllib.request f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508') result = f.read().decode('utf-8')
发送携带请求头的GET请求
import urllib.request req = urllib.request.Request('http://www.example.com/') req.add_header('Referer', 'http://www.python.org/') r = urllib.request.urlopen(req) result = f.read().decode('utf-8')
Requests是使用Apache2 Licensed许可证的 基于Python开发的HTTP库,其在Python内置模块的基础上进行了高度的封装,从而使得Pythoner进行网络请求时,变得美好了许多,使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作。
1、安装模块
pip3 install requests
2、使用模块
GET请求
# 1、无参数实例 import requests ret = requests.get('https://github.com/timeline.json') print(ret.url) print(ret.text) # 2、有参数实例 import requests payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} ret = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload) print(ret.url) print(ret.text)
POST请求
# 1、基本POST实例 import requests payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} ret = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload) print(ret.text) # 2、发送请求头和数据实例 import requests import json url = 'https://api.github.com/some/endpoint' payload = {'some': 'data'} headers = {'content-type': 'application/json'} ret = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers) print(ret.text) print(ret.cookies)
其他请求
requests.get(url, params=None, **kwargs) requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs) requests.put(url, data=None, **kwargs) requests.head(url, **kwargs) requests.delete(url, **kwargs) requests.patch(url, data=None, **kwargs) requests.options(url, **kwargs) # 以上方法均是在此方法的基础上构建 requests.request(method, url, **kwargs)
3、Http请求和XML实例
实例:检测QQ账号是否在线
import urllib import requests from xml.etree import ElementTree as ET # 使用内置模块urllib发送HTTP请求,或者XML格式内容 """ f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508') result = f.read().decode('utf-8') """ # 使用第三方模块requests发送HTTP请求,或者XML格式内容 r = requests.get('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508') result = r.text # 解析XML格式内容 node = ET.XML(result) # 获取内容 if node.text == "Y": print("在线") else: print("离线")
实例:查看火车停靠信息
import urllib import requests from xml.etree import ElementTree as ET # 使用内置模块urllib发送HTTP请求,或者XML格式内容 """ f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=') result = f.read().decode('utf-8') """ # 使用第三方模块requests发送HTTP请求,或者XML格式内容 r = requests.get('http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=') result = r.text # 解析XML格式内容 root = ET.XML(result) for node in root.iter('TrainDetailInfo'): print(node.find('TrainStation').text,node.find('StartTime').text,node.tag,node.attrib)
十五、paramiko模块
paramiko是一个用于做远程控制的模块,使用该模块可以对远程服务器进行命令或文件操作,值得一说的是,fabric和ansible内部的远程管理就是使用的paramiko来现实。
1、下载安装
pycrypto,由于 paramiko 模块内部依赖pycrypto,所以先下载安装pycrypto pip3 install pycrypto pip3 install paramiko
2、模块使用
执行命令 - 用户名+密码
#!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import paramiko ssh = paramiko.SSHClient() ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) ssh.connect('192.168.1.108', 22, 'alex', '123') stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df') print stdout.read() ssh.close();
执行命令 - 密钥
import paramiko private_key_path = '/home/auto/.ssh/id_rsa' key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(private_key_path) ssh = paramiko.SSHClient() ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) ssh.connect('主机名 ', 端口, '用户名', key) stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df') print stdout.read() ssh.close()
上传或下载文件 - 用户名+密码
import os,sys import paramiko t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22)) t.connect(username='wupeiqi',password='123') sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t) sftp.put('/tmp/test.py','/tmp/test.py') t.close() import os,sys import paramiko t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22)) t.connect(username='wupeiqi',password='123') sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t) sftp.get('/tmp/test.py','/tmp/test2.py') t.close()
上传或下载文件 - 密钥
import paramiko pravie_key_path = '/home/auto/.ssh/id_rsa' key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(pravie_key_path) t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22)) t.connect(username='wupeiqi',pkey=key) sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t) sftp.put('/tmp/test3.py','/tmp/test3.py') t.close() import paramiko pravie_key_path = '/home/auto/.ssh/id_rsa' key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(pravie_key_path) t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22)) t.connect(username='wupeiqi',pkey=key) sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t) sftp.get('/tmp/test3.py','/tmp/test4.py') t.close()
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