2019-02-15  /2019/02/15/python常用模块/ 99+   1 小时   8.5 k  0次访问

Python常用模块

序列化模块

将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化

序列化的目的

  1. 以某种存储形式使自定义对象持久化；
  2. 将对象从一个地方传递到另一个地方。
  3. 使程序更具维护性。

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python可序列化的数据类型

Python JSON
dict object
list,tuple array
str string
int,float number
True true
False false
None null

json模块

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

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import json

dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = json.dumps(dic)
# 序列化：将一个字典转换成一个字符串

print(type(str_dic),str_dic)
dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(dic2),dic2)
# 反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典

list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]
str_dic = json.dumps(list_dic)
print(type(str_dic),str_dic)

list_dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2),list_dic2)
Skipkeys 1,默认值是False，如果dict的keys内的数据不是python的基本类型,2,设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类key，3,当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。
indent 是一个非负的整型，如果是0就是顶格分行显示，如果为空就是一行最紧凑显示，否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示，这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json
ensure_ascii 当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。
separators 分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(‘,’,’:’)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。
sort_keys 将数据根据keys的值进行排序 
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import json

data = {'name':'陈松','sex':'female','age':88}
json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)
print(json_dic2)

pickle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

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，读）、load
不仅可以序列化字典，列表…可以把python中任意的数据类型序列化

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import pickle
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic)

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)

import time
struct_time = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
f = open('pickle_file','wb')
pickle.dump(struct_time,f)
f.close()

f = open('pickle_file','rb')
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time2.tm_year)

shelve模块

shelve也是python提供给我们的序列化工具，比pickle用起来更简单一些。
shelve只提供给我们一个open方法，是用key来访问的，使用起来和字典类似。

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import shelve
f = shelve.open('shelve_file')
f['key'] = {'int':10,'str':'hello','float':0.123}
f.close()

f1 = shelve.open('shelve_file')
ret = f1['key']
f1.close()
print(ret)

这个模块有个限制，它不支持多个应用同一时间往同一个DB进行写操作。所以当我们知道我们的应用如果只进行读操作，我们可以让shelve通过只读方式打开DB

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import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file',flag='r')
ret = f1['key']
f1.close()
print(ret)

由于shelve在默认情况下是不会记录待持久化对象的任何修改的，所以我们在shelve.open()时候需要修改默认参数，否则对象的修改不会保存。

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import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
print(f1['key'])
f1['key']['k1'] = 'v1'
f1.close()

f2 = shelve.open('shelve_file',writeback=True)
print(f2['key'])
f2['key']['k1'] = 'hello'
f2.close()

hashlib模块

Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如MD5，SHA1等等。

什么是摘要算法呢？摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。

摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡改过。

摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过，就是因为摘要函数是一个单向函数，计算f(data)很容易，但通过digest反推data却非常困难。而且，对原始数据做一个bit的修改，都会导致计算出的摘要完全不同。

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import hashlib

md5 = hashlib.md5()
md5.update('how to use md5 in python hashlib?'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())

如果数据量很大，可以分块多次调用update()，最后计算的结果是一样的

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import hashlib

md5 = hashlib.md5()
md5.update('how to use md5 '.encode('utf-8'))
md5.update('in python hashlib?'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())

MD5是最常见的摘要算法，速度很快，生成结果是固定的128 bit字节，通常用一个32位的16进制字符串表示。另一种常见的摘要算法是SHA1，调用SHA1和调用MD5完全类似

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import hashlib

sha1 = hashlib.sha1()
sha1.update('how to use md5 '.encode('utf-8'))
sha1.update('in python hashlib?'.encode('utf-8'))
print(sha1.hexdigest())

摘要算法应用

任何允许用户登录的网站都会存储用户登录的用户名和口令。如何存储用户名和口令呢？方法是存到数据库表中

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name    | password
--------+----------
michael | 123456
bob     | abc999
alice   | alice2008

如果使用md5来将保护密码那么就是这样

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username | password
---------+---------------------------------
michael  | e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e
bob      | 878ef96e86145580c38c87f0410ad153
alice    | 99b1c2188db85afee403b1536010c2c9

有很多md5撞库工具，可以轻松的将简单密码给碰撞出来

所以，要确保存储的用户口令不是那些已经被计算出来的常用口令的MD5，这一方法通过对原始口令加一个复杂字符串来实现，俗称“加盐”

经过Salt处理的MD5口令，只要Salt不被黑客知道，即使用户输入简单口令，也很难通过MD5反推明文口令。

但是如果有两个用户都使用了相同的简单口令比如123456，在数据库中，将存储两条相同的MD5值，这说明这两个用户的口令是一样的。

如果假定用户无法修改登录名，就可以通过把登录名作为Salt的一部分来计算MD5，从而实现相同口令的用户也存储不同的MD5。

显示进度条

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import time

for i in range(0,101,2):
     time.sleep(0.1)
     char_num = i//2
     per_str = '\r%s%% : %s\n' % (i, '*' * char_num) \
         if i == 100 else '\r%s%% : %s' % (i,'*'*char_num)
     print(per_str,end='', flush=True)

configparser模块

该模块适用于配置文件的格式与windows ini文件类似，可以包含一个或多个节（section），每个节可以有多个参数（键=值）。

常见的文档格式

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[DEFAULT]
ServerAliveInterval = 45
Compression = yes
CompressionLevel = 9
ForwardX11 = yes
  
[bitbucket.org]
User = hg
  
[topsecret.server.com]
Port = 50022
ForwardX11 = no

使用python生成一个这样的文件

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import configparser

conf = configparser.ConfigParser()

conf['DEFAULT'] = {'ServerAliveInterval':'45',
                   'Compression':'yes',
                   'CompressionLevel':'9',
                   'ForwardX11':'yes'
                   }
conf['bitbucket.org'] = {'User':'hg'}
conf['topsecret.server.com'] = {'Port':'50022',
                                'ForwardX11':'no'
                                }

with open('config','w') as config:
    conf.write(config)

查找

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import configparser

conf = configparser.ConfigParser()

conf['DEFAULT'] = {'ServerAliveInterval':'45',
                   'Compression':'yes',
                   'CompressionLevel':'9',
                   'ForwardX11':'yes'
                   }
conf['bitbucket.org'] = {'User':'hg'}
conf['topsecret.server.com'] = {'Port':'50022',
                                'ForwardX11':'no'
                                }

print('bitbucket.org' in conf)
print('bitbucket.com' in conf)

print(conf['bitbucket.org']['user'])
print(conf['DEFAULT']['Compression'])

for key in conf['bitbucket.org']:
    print(key)  # DEFAULT的键也会出现

print(conf.options('bitbucket.org'))
# 同for循环,找到'bitbucket.org'下所有键

print(conf.items('bitbucket.org'))
# 找到'bitbucket.org'下所有键值对

print(conf.get('bitbucket.org','compression'))

增删改操作

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import configparser

conf = configparser.ConfigParser()

conf.read('config')

conf.add_section('yuan')    # 添加键

conf.remove_section('bitbucket.org')    # 删除键
conf.remove_option('topsecret.server.com','forwardx11') # 移除条目

conf.set('topsecret.server.com','k1','11111')   # 在对应键下加上条目
conf.set('yuan','k2','22222')

conf.write(open('config.new','w'))  # 写入文件

logging模块

函数式简单配置

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

默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中，且只显示了大于等于WARNING级别的日志，这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG），默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息。

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import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
                    datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
                    filename='test.log',
                    filemode='w')

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

参数解释

  • 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，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(f=open- (‘test.log’,’w’))，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

logger对象配置

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import logging

logger = logging.getLogger()
# 创建一个handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8') 

# 再创建一个handler，用于输出到控制台 
ch = logging.StreamHandler() 
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setLevel(logging.DEBUG)

fh.setFormatter(formatter) 
ch.setFormatter(formatter) 
logger.addHandler(fh) #logger对象可以添加多个fh和ch对象 
logger.addHandler(ch) 

logger.debug('logger debug message') 
logger.info('logger info message') 
logger.warning('logger warning message') 
logger.error('logger error message') 
logger.critical('logger critical message')

logging库提供了多个组件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger对象提供应用程序可直接使用的接口，Handler发送日志到适当的目的地，Filter提供了过滤日志信息的方法，Formatter指定日志显示格式。另外，可以通过：logger.setLevel(logging.Debug)设置级别,当然，也可以通过fh.setLevel(logging.Debug)单对文件流设置某个级别。

logger的配置文件

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"""
logging配置
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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()
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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

collections模块

在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

  1. namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

  2. deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象

  3. Counter: 计数器，主要用来计数

  4. OrderedDict: 有序字典

  5. defaultdict: 带有默认值的字典

namedtuple

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from collections import namedtuple
point = namedtuple('point',['x','y'])
p = point(1,2)
print(p.x)

一个点的二维坐标就可以表示成,但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。

这时，namedtuple就派上了用场

deque

使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。

deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈

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from collections import deque

q = deque(['a','b','c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')

print(q)

deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

OrderedDict

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from collections import OrderedDict

d = dict([('a',1),('b',2),('c',3)])
print(d)

od = OrderedDict([('a',1),('b',2),('c',3)])
print(od)

注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序

defaultdict

有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90…]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中。

即： {‘k1’: 大于66 , ‘k2’: 小于66}

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li = [11,22,33,44,55,77,88,99,90]

result = {}
for row in li:
    if row < 66:
        if 'key1' not in result:
            result['key1']=[]
        result['key1'].append(row)
    else:
        if 'key2' not in result:
            result['key2']=[]
        result['key2'].append(row)
print(result)
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from collections import defaultdict

li = [11,22,33,44,55,77,88,99,90]
result=defaultdict(list)

for row in li:
    if row > 66:
        result['key1'].append(row)
    else:
        result['key2'].append(row)

print(result)

counter

Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。

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from collections import Counter

c = Counter('qazxswqazxswqazxswsxaqwsxaqws')
print(c)

时间有关的模块

常用方法

  • time.sleep(secs)
    • (线程)推迟指定的时间运行。单位为秒。
  • time.time()
    • 获取当前时间戳

表示时间的三种方式

在Python中，通常有这三种方式来表示时间：时间戳、元组(struct_time)、格式化的时间字符串：

  1. 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。

  2. 格式化的时间字符串(Format String)： ‘1999-12-06’

%y 两位数的年份表示（00-99）
%Y 四位数的年份表示（000-9999）
%m 月份（01-12）
%d 月内中的一天（0-31）
%H 24小时制小时数（0-23）
%I 12小时制小时数（01-12）
%M 分钟数（00=59）
%S 秒（00-59）
%a 本地简化星期名称
%A 本地完整星期名称
%b 本地简化的月份名称
%B 本地完整的月份名称
%c 本地相应的日期表示和时间表示
%j 年内的一天（001-366）
%p 本地A.M.或P.M.的等价符
%U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
%w 星期（0-6），星期天为星期的开始
%W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
%x 本地相应的日期表示
%X 本地相应的时间表示
%Z 当前时区的名称
%% %号本身
  1. 元组(struct_time) ：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天等）
索引（Index） 属性（Attribute） 值（Values）
0 tm_year（年） 比如2011
1 tm_mon（月） 1月12日
2 tm_mday（日） 1月31日
3 tm_hour（时） 0 - 23
4 tm_min（分） 0 - 59
5 tm_sec（秒） 0 - 60
6 tm_wday（weekday） 0 - 6（0表示周一）
7 tm_yday（一年中的第几天） 1 - 366
8 tm_isdst（是否是夏令时） 默认为0 
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import time

print(time.time())

print(time.strftime('%Y-%m-%d %X'))
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H-%M-%S'))

print(time.localtime())

小结：时间戳是计算机能够识别的时间；时间字符串是人能够看懂的时间；元组则是用来操作时间的

几种格式之间的转换

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import time

# 格式化时间 ---->  结构化时间
ft = time.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S')
st = time.strptime(ft,'%Y/%m/%d %H:%M:%S')
print(st)
# 结构化时间 ---> 时间戳
t = time.mktime(st)
print(t)

# 时间戳 ----> 结构化时间
t = time.time()
st = time.localtime(t)
print(st)
# 结构化时间 ---> 格式化时间
ft = time.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S',st)
print(ft)

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import time

#结构化时间 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串
#time.asctime(结构化时间) 如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串
print(time.asctime(time.localtime(1550312090.4021888)))

#时间戳 --> %a %d %d %H:%M:%S %Y串
#time.ctime(时间戳)  如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串
print(time.ctime(1550312090.4021888))

计算时间差

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import time

start_time=time.mktime(time.strptime('2017-09-11 08:30:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
end_time=time.mktime(time.strptime('2019-09-12 11:00:50','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
dif_time=end_time-start_time
struct_time=time.gmtime(dif_time)
print('过去了%d年%d月%d天%d小时%d分钟%d秒'%(struct_time.tm_year-1970,struct_time.tm_mon-1,
                                       struct_time.tm_mday-1,struct_time.tm_hour,
                                       struct_time.tm_min,struct_time.tm_sec))

datatime模块

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# datatime模块
import datetime
now_time = datetime.datetime.now()  # 现在的时间
# 只能调整的字段：weeks days hours minutes seconds
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(weeks=3)) # 三周后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(weeks=-3)) # 三周前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=-3)) # 三天前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=3)) # 三天后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=5)) # 5小时后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=-5)) # 5小时前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=-15)) # 15分钟前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=15)) # 15分钟后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=-70)) # 70秒前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=70)) # 70秒后

current_time = datetime.datetime.now()
# 可直接调整到指定的 年 月 日 时 分 秒 等

print(current_time.replace(year=1977))  # 直接调整到1977年
print(current_time.replace(month=1))  # 直接调整到1月份
print(current_time.replace(year=1989,month=4,day=25))  # 1989-04-25 18:49:05.898601

# 将时间戳转化成时间
print(datetime.date.fromtimestamp(1232132131))  # 2009-01-17

random模块

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import random

print(random.random())          # 大于0且小于1之间的小数
print(random.uniform(1,3))      # 大于1小于3的小数

print(random.randint(1,5))      # 大于等于1且小于等于5之间的整数
print(random.randrange(1,10,2))   # 大于等于1且小于10之间的奇数

ret = random.choice([1,'23',[4,5]])     # 1或者23或者[4,5]
print(ret)

a,b = random.sample([1,'23',[4,5]],2)   # 列表元素任意2个组合
print(a,b)

item = [1,3,5,7,9]
random.shuffle(item)    # 打乱次序
print(item)

生成随机验证码

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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="".join([code,str(add)])

    return code

print(v_code())

OS模块

os模块是与操作系统交互的一个接口

当前执行这个python文件的工作目录相关的工作路径

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：(‘..’)

文件夹相关

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

文件相关

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

操作系统差异相关

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’

执行系统命令相关

os.system(“bash command”) 运行shell命令，直接显示
os.popen(“bash command).read() 运行shell命令，获取执行结果
os.environ 获取系统环境变量

path系列，和路径相关

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访问时间
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 
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import os

print(os.stat('.\config'))  # 当前目录下的config文件的信息

# 运行结果
# os.stat_result(st_mode=33206, st_ino=2814749767208887, st_dev=1788857329, st_nlink=1, st_uid=0, st_gid=0, st_size=185, st_atime=1550285376, st_mtime=1550285376, st_ctime=1550285376)
st_mode inode 保护模式
st_ino inode 节点号
st_dev inode 驻留的设备
st_nlink inode 的链接数
st_uid 所有者的用户ID
st_gid 所有者的组ID
st_size 普通文件以字节为单位的大小；包含等待某些特殊文件的数据
st_atime 上次访问的时间
st_mtime 最后一次修改的时间
st_ctime 由操作系统报告的”ctime”。在某些系统上（如Unix）是最新的元数据更改的时间，在其它系统上（如Windows）是创建时间（详细信息参见平台的文档）

sys模块

sys模块是与python解释器交互的一个接口

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),错误退出sys.exit(1)
sys.version 获取Python解释程序的版本信息
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

re模块

正则表达式

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。

元字符 匹配内容
\w 匹配字母（包含中文）或数字或下划线
\W 匹配非字母（包含中文）或数字或下划线
\s 匹配任意的空白符
\S 匹配任意非空白符
\d 匹配数字
\D 匹配非数字
\A 从字符串开头匹配
\z 匹配字符串的结束，如果是换行，只匹配到换行前的结果
\n 匹配一个换行符
\t 匹配一个制表符
^ 匹配字符串的开始
$ 匹配字符串的结尾
. 匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符。
[…] 匹配字符组中的字符
[^…] 匹配除了字符组中的字符的所有字符
* 匹配0个或者多个左边的字符。
+ 匹配一个或者多个左边的字符。
？ 匹配0个或者1个左边的字符，非贪婪方式。
{n} 精准匹配n个前面的表达式。
{n,m} 匹配n到m次由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式
a b
() 匹配括号内的表达式，也表示一个组

单字符匹配

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import re

print(re.findall('\w','上大人123asdfg%^&*(_ \t \n)'))
print(re.findall('\W','上大人123asdfg%^&*(_ \t \n)'))

print(re.findall('\s','上大人123asdfg%^&*(_ \t \n)'))
print(re.findall('\S','上大人123asdfg%^&*(_ \t \n)'))

print(re.findall('\d','上大人123asdfg%^&*(_ \t \n)'))
print(re.findall('\D','上大人123asdfg%^&*(_ \t \n)'))

print(re.findall('\A上大','上大人123asdfg%^&*(_ \t \n)'))
print(re.findall('^上大','上大人123asdfg%^&*(_ \t \n)'))

print(re.findall('666\z','上大人123asdfg%^&*(_ \t \n)666'))
print(re.findall('666\Z','上大人123asdfg%^&*(_ \t \n)666'))
print(re.findall('666$','上大人123asdfg%^&*(_ \t \n)666'))

print(re.findall('\n','上大人123asdfg%^&*(_ \t \n)'))
print(re.findall('\t','上大人123asdfg%^&*(_ \t \n)'))

重复匹配

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import re

print(re.findall('a.b', 'ab aab a*b a2b a牛b a\nb'))
print(re.findall('a.b', 'ab aab a*b a2b a牛b a\nb',re.DOTALL))

print(re.findall('a?b', 'ab aab abb aaaab a牛b aba**b'))

print(re.findall('a*b', 'ab aab aaab abbb'))
print(re.findall('ab*', 'ab aab aaab abbbbb'))

print(re.findall('a+b', 'ab aab aaab abbb'))

print(re.findall('a{2,4}b', 'ab aab aaab aaaaabb'))

print(re.findall('a.*b', 'ab aab a*()b'))

print(re.findall('a.*?b', 'ab a1b a*()b, aaaaaab'))
# .*? 此时的?不是对左边的字符进行0次或者1次的匹配,
# 而只是针对.*这种贪婪匹配的模式进行一种限定:告知他要遵从非贪婪匹配 推荐使用!

# []: 括号中可以放任意一个字符,一个中括号代表一个字符
# - 在[]中表示范围,如果想要匹配上- 那么这个-符号不能放在中间.
# ^ 在[]中表示取反的意思.
print(re.findall('a.b', 'a1b a3b aeb a*b arb a_b'))
print(re.findall('a[abc]b', 'aab abb acb adb afb a_b'))
print(re.findall('a[0-9]b', 'a1b a3b aeb a*b arb a_b'))
print(re.findall('a[a-z]b', 'a1b a3b aeb a*b arb a_b'))
print(re.findall('a[a-zA-Z]b', 'aAb aWb aeb a*b arb a_b'))
print(re.findall('a[0-9][0-9]b', 'a11b a12b a34b a*b arb a_b'))
print(re.findall('a[*-+]b','a-b a*b a+b a/b a6b'))
print(re.findall('a[-*+]b','a-b a*b a+b a/b a6b'))
print(re.findall('a[^a-z]b', 'acb adb a3b a*b'))

# 分组：() 制定一个规则,将满足规则的结果匹配出来
print(re.findall('(.*?)_sb', 'cs_sb zhao_sb 日天_sb'))
print(re.findall('href="(.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">点击</a>'))

print(re.findall('compan(y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company'))
print(re.findall('compan(?:y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company'))
# 分组() 中加入?: 表示将整体匹配出来而不只是()里面的内容

常用方法举例

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import re

# findall 全部找到返回一个列表
print(re.findall('a','aghjmnbghagjmnbafgv'))

# search 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
print(re.search('sb|chensong', 'chensong sb sb demon 日天'))
print(re.search('chensong', 'chensong sb sb barry 日天').group())

# match：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
print(re.match('sb|chensong', 'chensong sb sb demon 日天'))
print(re.match('chensong', 'chensong sb sb barry 日天').group())

# split 分割 可按照任意分割符进行分割
print(re.split('[:：,;；，]','1;3,c,a：3'))

# sub 替换
print(re.sub('帅哥','sb','陈松是一个帅哥'))

# complie 根据包含的正则表达式的字符串创建模式对象。可以实现更有效率的匹配。
obj = re.compile('\d{2}')
print(obj.search('abc123eeee').group())
print(obj.findall('1231232aasd'))

ret = re.finditer('\d','asd123affess32432')      # finditer返回一个存放匹配结果的迭代器
print(ret)
print(next(ret).group())
print(next(ret).group())
print([i.group() for i in ret])

命名分组举例

命名分组匹配

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import re

ret = re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>")
print(ret.group('tag_name'))
print(ret.group())

ret = re.search(r"<(\w+)>\w+</\1>","<h1>hello</h1>")
# 如果不给组起名字，也可以用\序号来找到对应的组，表示要找的内容和前面的组内容一致
# 获取的匹配结果可以直接用group(序号)拿到对应的值
print(ret.group(1))
print(ret.group())

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

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import shutil

shutil.copyfileobj(open('config','r'),open('config.new','w'))

shutil.copyfile(src, dst)

拷贝文件

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import shutil

shutil.copyfile('config','config1') # 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

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import shutil

shutil.copymode('config','config1') # 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

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import shutil

shutil.copystat('config','config1') # 目标文件必须存在

shutil.copy(src, dst)

拷贝文件和权限

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import shutil

shutil.copy('config','config1') # 目标文件必须存在

shutil.ignore_patterns(*patterns)

递归的去拷贝文件夹

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import shutil

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
# 硬链接

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

shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])

递归的去删除文件

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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。

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

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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()
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import tarfile

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()

t = tarfile.open('/tmp/egon.tar','r')
t.extractall('/egon')
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