Python基础知识13-常用模块
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个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)
- 计算机只认识'时间戳'格式，程序员处理的时间格式为'格式化的时间字符串'，'结构化的时间'
import time print time.time() # 时间戳 print time.strftime("%Y-%m-%d %X") #格式化的时间字符串 print time.localtime() #本地时区的struct_time print time.gmtime() #UTC时区的struct_time #输出结果 #1509506522.65 #2017-11-01 11:22:02 #time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=11, tm_mday=1, tm_hour=11, tm_min=22, tm_sec=2, tm_wday=2, tm_yday=305, tm_isdst=0) #time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=11, tm_mday=1, tm_hour=3, tm_min=22, tm_sec=2, tm_wday=2, tm_yday=305, tm_isdst=0)
下图为时间格式转换关系：
import time #按照上图的转换时间 #将时间戳转换为当前时区struct_time，secs参数未提供，默认为当前时间。 # localtime([secs])方法 print time.localtime() #输出结果： #time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=11, tm_mday=1, tm_hour=16, tm_min=14, tm_sec=37, tm_wday=2, tm_yday=305, tm_isdst=0) # 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()) #输出结果：1509524160.0 # 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()) #输出结果：2017-11-01 16:18:19 # 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。在这个函数中，format默认为："%a %b %d %H:%M:%S %Y" print time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X') #输出结果：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)
常用的时间日期格式化符号：
%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 本地星期名称的简写（如星期四为Thu） %A 本地星期名称的全称（如星期四为Thursday） %b 本地月份名称的简写（如八月份为agu） %B 本地月份名称的全称（如八月份为august） %c 本地相应的日期和时间的字符串表示（如：15/08/27 10:20:06） %d 一个月中的第几天（01 - 31） %f 微妙（范围0.999999） %H 一天中的第几个小时（24小时制，00 - 23） %I 第几个小时（12小时制，0 - 11） %j 一年中的第几天（001 - 366） %m 月份（01 - 12） %M 分钟数（00 - 59） %p 本地am或者pm的相应符 %S 秒（00 - 61） %U 一年中的星期数。（00 - 53星期天是一个星期的开始。）第一个星期天之 前的所有天数都放在第0周。 %w 一个星期中的第几天（0 - 6，0是星期天） %W 和%U基本相同，不同的是%W以星期一为一个星期的开始。 %x 本地相应日期字符串（如15/08/01） %X 本地相应时间字符串（如08:08:10） %y 去掉世纪的年份（00 - 99）两个数字表示的年份 %Y 完整的年份（4个数字表示年份） %z 与UTC时间的间隔（如果是本地时间，返回空字符串） %Z 时区的名字（如果是本地时间，返回空字符串） %% ‘%’字符
import time #按照上图的转换时间 # 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() #输出：Wed Nov 01 16:37:17 2017 # 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() # Wed Nov 01 16:38:37 2017 print time.ctime(time.time()) # Wed Nov 01 16:38:37 2017 #其他用法 #time.sleep(secs),线程推迟指定的时间运行，单位为秒。 time.sleep(5)
二 random模块
random是用于生成随机数，可以利用它随机生成数字或者选择字符串。
import random print random.random() #用于生成一个随机浮点数(大于0且小于1之间的小数) print random.randint(1,3) #用于生成一个指定范围内的整数，a为下限，b为上限，生成的随机整数a<=n<=b;若a=b，则n=a；若a>b，报错 print random.randrange(1,3) #从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数，基数缺省值为1:([1,3)大于等于1且小于3之间的整数) print random.choice([1,'23',[4,5]]) #从序列中获取一个随机元素，参数sequence表示一个有序类型，并不是一种特定类型，泛指list，tuple，字符串等:(1或者23或者[4,5]) print random.sample([1,'23',[4,5]],2) #从指定序列中随机获取k个元素作为一个片段返回，sample函数不会修改原有序列(列表元素任意2个组合) print random.uniform(1,3) #用于生成一个指定范围内的随机浮点数，a,b为上下限,只要a!=b,就会生成介于两者之间的一个浮点数，若a=b，则生成的浮点数就是a(大于1小于3的小数，如1.927109612082716) item=[1,3,5,7,9] random.shuffle(item) #用于将一个列表中的元素打乱(打乱item的顺序,相当于"洗牌") print(item) #输出结果： 0.997011763068 1 1 23 [1, '23'] 1.03563443636 [7, 3, 9, 1, 5]
import random def v_code(): code = '' for i in range(6): num=random.randint(0,9) #用于生成一个指定范围内的整数，a为下限，b为上限，生成的随机整数a<=n<=b;若a=b，则n=a；若a>b，报错 alf=chr(random.choice(65,90)) #chr()将ASCII码转换成字符，ord()将字符转换成ASCII码((97,122)为小写的a-z，(65,90)为A-Z) add=random.choice([num,alf]) code += str(add) return code print v_code()
三 os模块
os模块是与操作系统交互的一个接口
import os 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) #返回绝对路径 os.path.basename(path) #返回文件名 os.path.commonprefix(list) #返回list(多个路径)中，所有path共有的最长的路径。 os.path.dirname(path) #返回文件路径 os.path.exists(path) #路径存在则返回True,路径损坏返回False os.path.lexists #路径存在则返回True,路径损坏也返回True os.path.expanduser(path) #把path中包含的"~"和"~user"转换成用户目录 os.path.expandvars(path) #根据环境变量的值替换path中包含的”$name”和”${name}” os.path.getatime(path) #返回最后一次进入此path的时间。 os.path.getmtime(path) #返回在此path下最后一次修改的时间。 os.path.getctime(path) #返回path的大小 os.path.getsize(path) #返回文件大小，如果文件不存在就返回错误 os.path.isabs(path) #判断是否为绝对路径 os.path.isfile(path) #判断路径是否为文件 os.path.isdir(path) #判断路径是否为目录 os.path.islink(path) #判断路径是否为链接 os.path.ismount(path) #判断路径是否为挂载点（） os.path.join(path1[, path2[, ...]])#把目录和文件名合成一个路径 os.path.normcase(path) #转换path的大小写和斜杠 os.path.normpath(path) #规范path字符串形式 os.path.realpath(path) #返回path的真实路径 os.path.relpath(path[, start]) #从start开始计算相对路径 os.path.samefile(path1, path2) #判断目录或文件是否相同 os.path.sameopenfile(fp1, fp2) #判断fp1和fp2是否指向同一文件 os.path.samestat(stat1, stat2) #判断stat tuple stat1和stat2是否指向同一个文件 os.path.split(path) #把路径分割成dirname和basename，返回一个元组 os.path.splitdrive(path) #一般用在windows下，返回驱动器名和路径组成的元组 os.path.splitext(path) #分割路径，返回路径名和文件扩展名的元组 os.path.splitunc(path) #把路径分割为加载点与文件 os.path.walk(path, visit, arg) #遍历path，进入每个目录都调用visit函数，visit函数必须有3个参数(arg, dirname, names)，dirname表示当前目录的目录名，names代表当前目录下的所有文件名，args则为walk的第三个参数 os.path.supports_unicode_filenames#设置是否支持unicode路径名
#!/usr/bin/env python #_*_ coding:utf-8 _*_ import os #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。 print os.path.normcase('c:/windows\\system32\\') #规范化路径，如..和/ print os.path.normpath('c://windows\\System32\\../Temp/') print os.path.normpath('/Users/jieli/test1/\\\a1/\\\\aa.py/../..') #输出结果 #c:\windows\system32\ #c:\windows\Temp #\Users\jieli\test1 #两种OS路径处理 #方式一: import os,sys possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join( os.path.abspath(__file__), os.pardir, #上一级 os.pardir, os.pardir )) print sys.path.insert(0,possible_topdir) #输出结果 #None #方式二: print os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) #输出结果 #D:\Python
四 sys模块
import sys 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.path #返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值 sys.stdout #标准输出 sys.stdin #标准输入 sys.stderr #错误输出 sys.stdin.readline() #从标准输入读一行，sys.stdout.write("a") 屏幕输出a sys.platform #返回操作系统平台名称 sys.modules.keys() #返回所有已经导入的模块列表 sys.exc_info() #获取当前正在处理的异常类,exc_type、exc_value、exc_traceback当前处理的异常详细信息 sys.hexversion #获取Python解释程序的版本值，16进制格式如：0x020403F0 sys.maxint #最大的Int值 sys.maxunicode #最大的Unicode值 sys.modules #返回系统导入的模块字段，key是模块名，value是模块 sys.exc_clear() #用来清除当前线程所出现的当前的或最近的错误信息 sys.exec_prefix #返回平台独立的python文件安装的位置 sys.byteorder #本地字节规则的指示器，big-endian平台的值是'big',little-endian平台的值是'little' sys.copyright #记录python版权相关的东西 sys.api_version #解释器的C的API版本 sys.version_info #(2, 4, 3, 'final', 0) 'final'表示最终,也有'candidate'表示候选，表示版本级别，是否有后继的发行 sys.displayhook(value) #如果value非空，这个函数会把他输出到sys.stdout，并且将他保存进__builtin__._.指在python的交互式解释器里，'_'代表上次你输入得到的结果，hook是钩子的意思，将上次的结果钩过来 sys.getdefaultencoding() #返回当前你所用的默认的字符编码格式 sys.getfilesystemencoding() #返回将Unicode文件名转换成系统文件名的编码的名字 sys.setdefaultencoding(name)#用来设置当前默认的字符编码，如果name和任何一个可用的编码都不匹配，抛出LookupError，这个函数只会被site模块的sitecustomize使用，一旦别site模块使用了，他会从sys模块移除 sys.builtin_module_names #Python解释器导入的模块列表 sys.executable #Python解释程序路径 sys.getwindowsversion() #获取Windows的版本
#!/usr/bin/env python #_*_ coding:utf-8 _*_ 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 '''
五 shutil模块
高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块
import shutil shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length]) #将文件内容拷贝到另一个文件中,可以copy指定大小的内容 shutil.copyfile(src, dst) #拷贝文件 shutil.copystat(src, dst) #仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags shutil.copymode(src,dst) #仅copy权限，不更改文件内容，组和用户。 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)#递归的去拷贝文件夹 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，它类似mv命令，其实就是重命名。 shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w')) shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log') #目标文件无需存在 shutil.copystat('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在 shutil.copymode('test1','test2') #将test2的权限修改成test1 shutil.copy('f1.log', 'f2.log') shutil.copy2('f1.log', 'f2.log') 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 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('folder1') 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
#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，详细：
import zipfile # 压缩 z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'w') z.write('a.log') z.write('data.data') z.close() # 解压 z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r') z.extractall(path='.') z.close()
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()
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
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)
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
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
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')
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
九 configparser模块
配置文件如下：
读取
改写
==============》更详细如下
好多软件的常见文档格式如下，文件名为test.ini：
[PHP] engine = On short_open_tag = Off asp_tags = Off precision = 14 output_buffering = 4096 zlib.output_compression = Off implicit_flush = Off unserialize_callback_func = serialize_precision = 17 disable_functions = disable_classes = zend.enable_gc = On expose_php = On max_execution_time = 30 max_input_time = 60 memory_limit = 128M error_reporting = E_ALL & ~E_DEPRECATED & ~E_STRICT display_errors = Off display_startup_errors = Off log_errors = On log_errors_max_len = 1024 ignore_repeated_errors = Off ignore_repeated_source = Off report_memleaks = On track_errors = Off html_errors = On variables_order = "GPCS" request_order = "GP" register_argc_argv = Off auto_globals_jit = On post_max_size = 8M auto_prepend_file = auto_append_file = default_mimetype = "text/html" doc_root = user_dir = enable_dl = Off file_uploads = On upload_max_filesize = 2M max_file_uploads = 20 allow_url_fopen = On allow_url_include = Off default_socket_timeout = 60 [CLI Server] cli_server.color = On [Date] [filter] [iconv] [intl] [sqlite] [sqlite3] [Pcre] [Pdo] [Pdo_mysql] pdo_mysql.cache_size = 2000 pdo_mysql.default_socket= [Phar] [mail function] SMTP = localhost smtp_port = 25 sendmail_path = /usr/sbin/sendmail -t -i mail.add_x_header = On [SQL] sql.safe_mode = Off [ODBC] odbc.allow_persistent = On odbc.check_persistent = On odbc.max_persistent = -1 odbc.max_links = -1 odbc.defaultlrl = 4096 odbc.defaultbinmode = 1 [Interbase] ibase.allow_persistent = 1 ibase.max_persistent = -1 ibase.max_links = -1 ibase.timestampformat = "%Y-%m-%d %H:%M:%S" ibase.dateformat = "%Y-%m-%d" ibase.timeformat = "%H:%M:%S" [MySQL] mysql.allow_local_infile = On mysql.allow_persistent = On mysql.cache_size = 2000 mysql.max_persistent = -1 mysql.max_links = -1 mysql.default_port = mysql.default_socket = mysql.default_host = mysql.default_user = mysql.default_password = mysql.connect_timeout = 60 mysql.trace_mode = Off [MySQLi] mysqli.max_persistent = -1 mysqli.allow_persistent = On mysqli.max_links = -1 mysqli.cache_size = 2000 mysqli.default_port = 3306 mysqli.default_socket = mysqli.default_host = mysqli.default_user = mysqli.default_pw = mysqli.reconnect = Off [mysqlnd] mysqlnd.collect_statistics = On mysqlnd.collect_memory_statistics = Off [OCI8] [PostgreSQL] pgsql.allow_persistent = On pgsql.auto_reset_persistent = Off pgsql.max_persistent = -1 pgsql.max_links = -1 pgsql.ignore_notice = 0 pgsql.log_notice = 0 [Sybase-CT] sybct.allow_persistent = On sybct.max_persistent = -1 sybct.max_links = -1 sybct.min_server_severity = 10 sybct.min_client_severity = 10 [bcmath] bcmath.scale = 0 [browscap] [Session] session.save_handler = files session.use_cookies = 1 session.use_only_cookies = 1 session.name = PHPSESSID session.auto_start = 0 session.cookie_lifetime = 0 session.cookie_path = / session.cookie_domain = session.cookie_httponly = session.serialize_handler = php session.gc_probability = 1 session.gc_divisor = 1000 session.gc_maxlifetime = 1440 session.bug_compat_42 = Off session.bug_compat_warn = Off session.referer_check = session.cache_limiter = nocache session.cache_expire = 180 session.use_trans_sid = 0 session.hash_function = 0 session.hash_bits_per_character = 5 url_rewriter.tags = "a=href,area=href,frame=src,input=src,form=fakeentry" [MSSQL] mssql.allow_persistent = On mssql.max_persistent = -1 mssql.max_links = -1 mssql.min_error_severity = 10 mssql.min_message_severity = 10 mssql.compatability_mode = Off mssql.secure_connection = Off [Assertion] [mbstring] [gd] [exif] [Tidy] tidy.clean_output = Off [soap] soap.wsdl_cache_enabled=1 soap.wsdl_cache_dir="/tmp" soap.wsdl_cache_ttl=86400 soap.wsdl_cache_limit = 5 [sysvshm] [ldap] ldap.max_links = -1 [mcrypt] [dba]
1 获取所有节点
2 获取指定节点下所有的键值对
3 获取指定节点下所有的建
4 获取指定节点下指定key的值
5 检查、删除、添加节点
6 检查、删除、设置指定组内的键值对
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：
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。
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 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:
1 import hmac
2 h = hmac.new('alvin'.encode('utf8'))
3 h.update('hello'.encode('utf8'))
4 print (h.hexdigest())#320df9832eab4c038b6c1d7ed73a5940
十一 suprocess模块
十二 logging模块
用于便捷记录日志且线程安全的模块
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。点击查看更详细
日志格式
|
%(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 |
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%(levelname)s |
文本形式的日志级别 |
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%(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 |
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%(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 |
十三 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。
二：常用匹配模式(元字符)
#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'))
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
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']
