Python--常用模块
一、random模块
>>> import random >>> >>> random.random() # [0, 1)之间的小数 0.6631985810268619 >>> random.randint(1, 5) # [1, 5]之间的整数 5 >>> random.randrange(1, 3) # [1, 3)之间的整数 1 >>> random.choice([1, 'ab', [22, 33]]) # 1或者ab或者[22, 33] 1 >>> random.sample([1, 'ab', [22, 33]], 2) # 列表元素任意两个组 合 ['ab', 1] >>> random.uniform(1, 3) # [1, 3)之间的小数 2.4534245784809334 >>> >>> li = [5, 1, 3, 7, 9] >>> random.shuffle(li) # 打乱顺序 >>> li [3, 7, 5, 9, 1] >>> >>> random.seed() >>> "random number with default seed %s" % (random.random(),) 'random number with default seed 0.39611720777680093' >>> random.seed(10) >>> "random number with int seed %s" % (random.random(),) 'random number with int seed 0.5714025946899135' >>> random.seed("hello", 2) >>> "random number with string seed %s" % (random.random(),) 'random number with string seed 0.3537754404730722' >>>
练习：生成验证码
1 import random 2 3 4 def gen_code(): 5 valid_code = '' 6 for i in range(5): 7 num = random.randint(0, 9) 8 alp = chr(random.randint(65, 90)) 9 char = random.choice([num, alp]) 10 valid_code = ''.join([valid_code, str(char)]) 11 return valid_code 12 13 14 print(gen_code())
二、time模块
时间表示形式
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)： ‘1988-03-16’
(3)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）
The tuple items are: year (including century, e.g. 1998) month (1-12) day (1-31) hours (0-23) minutes (0-59) seconds (0-59) weekday (0-6, Monday is 0) Julian day (day in the year, 1-366) DST (Daylight Savings Time) flag (-1, 0 or 1) If the DST flag is 0, the time is given in the regular time zone; if it is 1, the time is given in the DST time zone; if it is -1, mktime() should guess based on the date and time.
>>> # <1> 时间戳 ... import time >>> time.time() #--------------返回当前时间的时间戳 1512978533.4962656 >>> >>> # <2> 时间字符串 ... time.strftime("%Y-%m-%d %X") #等同于time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()) '2017-12-11 15:48:53' >>> >>> # <3> 时间元组 ... time.localtime() time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=12, tm_mday=11, tm_hour=15, tm_min =48, tm_sec=54, tm_wday=0, tm_yday=345, tm_isdst=0) >>>
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
几种时间形式的转换
(1)
#一 时间戳<－－－－>结构化时间： localtime/gmtime mktime >>> time.localtime(3600*24) >>> time.gmtime(3600*24) >>> time.mktime(time.localtime()) #字符串时间<－－－－>结构化时间： strftime／strptime >>> time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()) >>> time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d")
(2)
>>> time.asctime(time.localtime(312343423)) 'Sun Nov 25 10:03:43 1979' >>> time.ctime(312343423) 'Sun Nov 25 10:03:43 1979'
#--------------------------其他方法 # sleep(secs) # 线程推迟指定的时间运行，单位为秒。
#
# clock()
# 在第一次调用的时候, 返回程序运行的时间. 第二次之后返回与之前的间隔。
time模块中常用的格式化字符串：
1 %Y Year with century as a decimal number. 2 %m Month as a decimal number [01,12]. 3 %d Day of the month as a decimal number [01,31]. 4 %H Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23]. 5 %M Minute as a decimal number [00,59]. 6 %S Second as a decimal number [00,61]. 7 %z Time zone offset from UTC. 8 %a Locale's abbreviated weekday name. 9 %A Locale's full weekday name. 10 %b Locale's abbreviated month name. 11 %B Locale's full month name. 12 %c Locale's appropriate date and time representation. 13 %I Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12]. 14 %p Locale's equivalent of either AM or PM.
三、datetime模块
datetime模块提供对于日期和时间进行简单或复杂的操作. datetime 模块提供了以下的可用类型(Available Types).
- datetime.MINYEAR 和 datetime.MAXYEAR 模块常量表示datetime接受的范围
- class datetime.date: 一个理想化的日期, 提供year, month, day属性
- class datetime.time: 一个理想化的时间, 提供hour, minute, second, microsecond, tzinfo.
- class datetime.datetime: 日期和时间的组合.提供year, month, day, hour, minute, second, microsecond, tzinfo.
- class datetime.timedelta: 表达两个date,time和datetime持续时间内的微妙差异.
- class datetime.tzinfo: 时间对象的抽象基类.
>>> from datetime import timedelta, datetime >>> >>> a = datetime.now() >>> a datetime.datetime(2017, 12, 12, 10, 26, 45, 844485) >>> b = timedelta(days=7) >>> b datetime.timedelta(7)
下面具体说一下类和类的方法。
date类
class date(object):
""" date(year, month, day) --> date object """
1.类方法 >`date.today()`:返回当前的本地日期, 这等价于 `date.fromtimestamp(time.time())`.
>>> import datetime >>> >>> datetime.date.today() datetime.date(2017, 12, 12)
2.类方法 >date.fromtimestamp(timestamp):根据提供的时间戳返回local date. 时间戳常用于对时间类型的存储
>>> import datetime >>> import time >>> >>> time.time() 1513046262.0480182 >>> datetime.date.fromtimestamp(time.time()) datetime.date(2017, 12, 12)
3.类方法date.fromordinal(ordinal):根据提供的Gregorian日历返回date.(不做描述)
属性
>>> import datetime >>> >>> d = datetime.date(2017, 12, 12) >>> d.year, d.month, d.day (2017, 12, 12)
实例方法
1 date.replace(year, month, day):返回一个相同值的data对象, 除了这些参数给关键字指定新的值. 2 date.timetuple(): 返回一个time.struct_time对象. 3 date.toordinal(): 返回一个Gregoian Calendar对象. 4 date.weekday(): 返回day of the week. 星期一为0,星期日为6. 5 date.isoweekday(): 返回day of the week. 星期一为1,星期日为7. 6 date.isocalendar(): 返回一个三元组, (ISO year, ISO week number, ISO weekday). 7 date.isoformat(): 返回 一个'YYYY-MM-DD'的字符串格式. 8 date.ctime(): 返回一个字符串日期, d.ctime() 等同于 time.ctime(time.mktime(d.timetuple())). 9 date.strftime(format): 返回一个字符串日期, 格式自定义.
>>> import datetime >>> >>> d = datetime.date(2017, 12, 12) >>> d datetime.date(2017, 12, 12) >>> d.replace() datetime.date(2017, 12, 12) >>> d.replace(day=22) datetime.date(2017, 12, 22) >>> d.timetuple() time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=12, tm_mday=12, tm_hour=0, tm_min= 0, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=346, tm_isdst=-1) >>> d.weekday() 1 >>> d.isoweekday() 2 >>> d.isoformat() '2017-12-12' >>> d.strftime('%d/%m/%y') '12/12/17' >>>
datetime 类
datetime 对象是一个单一的对象, 包含所有date和time对象的信息.
类方法
- datetime.today(): 返回当前本地datetime.随着 tzinfo None. 这个等同于datetime.fromtimestamp(time.time()).
- datetime.now([tz]): 返回当前本地日期和时间, 如果可选参数tz为None或没有详细说明,这个方法会像today().
- datetime.utcnow(): 返回当前的UTC日期和时间, 如果tzinfo None ,那么与now()类似.
- datetime.fromtimestamp(timestamp[, tz]): 根据时间戳返回本地的日期和时间.tz指定时区.
- datetime.utcfromtimestamp(timestamp): 根据时间戳返回 UTC datetime.
- datetime.fromordinal(ordinal): 根据Gregorian ordinal 返回datetime.
- datetime.combine(date, time): 根据date和time返回一个新的datetime.
- datetime.strptime(date_string, format): 根据date_string和format返回一个datetime.
>>> import datetime >>> import time >>> >>> datetime.datetime.today() datetime.datetime(2017, 12, 12, 11, 0, 16, 79464) >>> datetime.datetime.now() datetime.datetime(2017, 12, 12, 11, 0, 16, 81464) >>> datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()) datetime.datetime(2017, 12, 12, 11, 0, 16, 83465) >>> >>> from datetime import datetime, date, time >>> >>> a = date(2015, 4, 21) >>> b = time(14, 13, 34) >>> >>> datetime.combine(a, b) datetime.datetime(2015, 4, 21, 14, 13, 34)
实例方法
- datetime.date(): 返回相同年月日的date对象.
- datetime.time(): 返回相同时分秒微秒的time对象.
- datetime.replace(kw): kw in [year, month, day, hour, minute, second, microsecond, tzinfo], 与date类似.
- 其他方法详见源码。
>>> from datetime import datetime >>> >>> datetime.now() datetime.datetime(2017, 12, 12, 11, 5, 14, 120511)
实例属性(read-only)
- datetime.year #1至9999
- datetime.month #1至12
- datetime.day #1至n
- datetime.hour #Inrange(24).0至23
- datetime.minute #In range(60).
- datetime.second #In range(60).
- datetime.microsecond #In range(1000000).
time类
time类就是对时间的一些操作,其功能类似于datetime.
其实date和time就是对datetime中日期和时间的操作.
参考：http://www.jb51.net/article/87721.htm
四、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饭斜杠。 >>> os.path.normcase('c:/windows\\system32\\') 'c:\\windows\\system32\\' 规范化路径，如..和/ >>> os.path.normpath('c://windows\\System32\\../Temp/') 'c:\\windows\\Temp' >>> a='/Users/jieli/test1/\\\a1/\\\\aa.py/../..' >>> os.path.normpath(a) '\\Users\\jieli\\test1'
os路径处理 #方式一：推荐使用 import os #具体应用 import os,sys possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join( os.path.abspath(__file__), os.pardir, #上一级 os.pardir, os.pardir )) sys.path.insert(0,possible_topdir) #方式二：不推荐使用 os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
五、sys模块
1 sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径 2 sys.exit(n) 退出程序，正常退出时exit(0) 3 sys.version 获取Python解释程序的版本信息 4 sys.maxint 最大的Int值 5 sys.path 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值 6 sys.platform 返回操作系统平台名称
#=========知识储备========== #进度条的效果 [# ] [## ] [### ] [#### ] #指定宽度 >>> '[%-15s]' %'#' '[# ]' >>> '[%-15s]' %'##' '[## ]' >>> '[%-15s]' %'###' '[### ]' >>> '[%-15s]' %'####' '[#### ]' #打印% >>> '%s%%' %(100) '100%' #可传参来控制宽度 >>> '[%%-%ds]' %50 '[%-50s]' >>> ('[%%-%ds]' %50) %'#' '[# ]' >>> ('[%%-%ds]' %50) %'##' '[## ]' >>> ('[%%-%ds]' %50) %'###' '[### ]' #=========实现打印进度条函数========== import sys import time def progress(percent,width=50): if percent >= 1: percent=1 show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(width*percent)*'#') print('\r%s %d%%' %(show_str,int(100*percent)),file=sys.stdout,flush=True,end='') #=========应用========== data_size=102400 recv_size=0 while recv_size < data_size: time.sleep(0.1) #模拟数据的传输延迟 recv_size+=2048 #每次收1024 percent=recv_size/data_size #接收的比例 progress(percent,width=50) #进度条的宽度70
六、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。
>>> import hashlib >>> >>> m=hashlib.md5() # m=hashlib.sha256() >>> m.update('hello'.encode('utf8')) >>> m.hexdigest() '5d41402abc4b2a76b9719d911017c592' >>> >>> m.update('alvin'.encode('utf8')) >>> m.hexdigest() '92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af' >>> >>> m2=hashlib.md5() >>> m2.update('helloalvin'.encode('utf8')) >>> 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')) >>> hash.hexdigest() 'e79e68f070cdedcfe63eaf1a2e92c83b4cfb1b5c6bc452d214c1b7e77cdfd1c7' >>>
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
#要想保证hmac最终结果一致，必须保证： #1:hmac.new括号内指定的初始key一样 #2:无论update多少次，校验的内容累加到一起是一样的内容 import hmac h1=hmac.new(b'egon') h1.update(b'hello') h1.update(b'world') print(h1.hexdigest()) h2=hmac.new(b'egon') h2.update(b'helloworld') print(h2.hexdigest()) h3=hmac.new(b'egonhelloworld') print(h3.hexdigest()) ''' f1bf38d054691688f89dcd34ac3c27f2 f1bf38d054691688f89dcd34ac3c27f2 bcca84edd9eeb86f30539922b28f3981 '''
七、suprocess模块
''' [root@jdu4e00u53f7 /]# ls tiantian/ |grep txt a.txt b.txt c.txt ''' >>> import subprocess >>> res1=subprocess.Popen('ls /tiantian',shell=True, ... stdout=subprocess.PIPE) >>> res=subprocess.Popen('grep txt$',shell=True,stdin=res1.stdout, ... stdout=subprocess.PIPE) >>> print(res.stdout.read().decode('utf-8')) a.txt b.txt c.txt #等同于上面,但是上面的优势在于,一个数据流可以和另外一个数据流交互,可以通过爬虫得到结果然后交给grep >>> res1=subprocess.Popen('ls /tiantian |grep txt$',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) >>> print(res1.stdout.read().decode('utf-8')) a.txt b.txt c.txt #windows下: # dir | findstr 'test*' # dir | findstr 'txt$' >>> import subprocess >>> res1=subprocess.Popen(r'dir C:\Users\Administrator\Desktop\tiantian', ... 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 2017/12/20 15:29 0 test.txt
八、logging模块
一 日志级别
CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL ERROR = 40 WARNING = 30 #WARN = WARNING INFO = 20 DEBUG = 10 NOTSET = 0 #不设置
二 默认级别为warning，默认打印到终端
import logging logging.debug('调试debug') logging.info('消息info') logging.warning('警告warn') logging.error('错误error') logging.critical('严重critical') ''' WARNING:root:警告warn ERROR:root:错误error CRITICAL:root:严重critical '''
三 为logging模块指定全局配置，针对所有logger有效，控制打印到文件中
可在logging.basicConfig()函数中通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有 filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。 filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。 format：指定handler使用的日志显示格式。 datefmt：指定日期时间格式。 level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别 stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。 #格式 %(name)s：Logger的名字，并非用户名，详细查看 %(levelno)s：数字形式的日志级别 %(levelname)s：文本形式的日志级别 %(pathname)s：调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有 %(filename)s：调用日志输出函数的模块的文件名 %(module)s：调用日志输出函数的模块名 %(funcName)s：调用日志输出函数的函数名 %(lineno)d：调用日志输出函数的语句所在的代码行 %(created)f：当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示 %(relativeCreated)d：输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数 %(asctime)s：字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒 %(thread)d：线程ID。可能没有 %(threadName)s：线程名。可能没有 %(process)d：进程ID。可能没有 %(message)s：用户输出的消息
#========使用 import logging logging.basicConfig(filename='access.log', format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', level=10) logging.debug('调试debug') logging.info('消息info') logging.warning('警告warn') logging.error('错误error') logging.critical('严重critical') #========结果 access.log内容: 2017-07-28 20:32:17 PM - root - DEBUG -test: 调试debug 2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test: 消息info 2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test: 警告warn 2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test: 错误error 2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test: 严重critical part2: 可以为logging模块指定模块级的配置,即所有logger的配置
四 logging模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象
原理图：
#logger：产生日志的对象 #Filter：过滤日志的对象 #Handler：接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端 #Formatter对象：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式
''' critical=50 error =40 warning =30 info = 20 debug =10 ''' import logging #1、logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出 logger=logging.getLogger(__file__) #2、Filter对象：不常用，略 #3、Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出 h1=logging.FileHandler('t1.log') #打印到文件 h2=logging.FileHandler('t2.log') #打印到文件 h3=logging.StreamHandler() #打印到终端 #4、Formatter对象：日志格式 formmater1=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) formmater2=logging.Formatter('%(asctime)s : %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) formmater3=logging.Formatter('%(name)s %(message)s',) #5、为Handler对象绑定格式 h1.setFormatter(formmater1) h2.setFormatter(formmater2) h3.setFormatter(formmater3) #6、将Handler添加给logger并设置日志级别 logger.addHandler(h1) logger.addHandler(h2) logger.addHandler(h3) logger.setLevel(10) #7、测试 logger.debug('debug') logger.info('info') logger.warning('warning') logger.error('error') logger.critical('critical')
五 Logger与Handler的级别
logger是第一级过滤，然后才能到handler，我们可以给logger和handler同时设置level，但是需要注意的是
Logger is also the first to filter the message based on a level — if you set the logger to INFO, and all handlers to DEBUG, you still won't receive DEBUG messages on handlers — they'll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG, but all handlers to INFO, you won't receive any DEBUG messages either — because while the logger says "ok, process this", the handlers reject it (DEBUG < INFO). #验证 import logging form=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) ch=logging.StreamHandler() ch.setFormatter(form) # ch.setLevel(10) ch.setLevel(20) l1=logging.getLogger('root') # l1.setLevel(20) l1.setLevel(10) l1.addHandler(ch) l1.debug('l1 debug')
六 Logger的继承（了解）
import logging formatter=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) ch=logging.StreamHandler() ch.setFormatter(formatter) logger1=logging.getLogger('root') logger2=logging.getLogger('root.child1') logger3=logging.getLogger('root.child1.child2') logger1.addHandler(ch) logger2.addHandler(ch) logger3.addHandler(ch) logger1.setLevel(10) logger2.setLevel(10) logger3.setLevel(10) logger1.debug('log1 debug') logger2.debug('log2 debug') logger3.debug('log3 debug') ''' 2017-07-28 22:22:05 PM - root - DEBUG -test: log1 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug '''
七 应用
""" logging配置 """ 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()
""" MyLogging Test """ import time import logging import my_logging # 导入自定义的logging配置 logger = logging.getLogger(__name__) # 生成logger实例 def demo(): logger.debug("start range... time:{}".format(time.time())) logger.info("中文测试开始。。。") for i in range(10): logger.debug("i:{}".format(i)) time.sleep(0.2) else: logger.debug("over range... time:{}".format(time.time())) logger.info("中文测试结束。。。") if __name__ == "__main__": my_logging.load_my_logging_cfg() # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置 demo()
注意注意注意： #1、有了上述方式我们的好处是：所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了，更加清晰，方便管理 #2、我们需要解决的问题是： 1、从字典加载配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC) 2、拿到logger对象来产生日志 logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的 按照我们对logging模块的理解，要想获取某个东西都是通过名字，也就是key来获取的 于是我们要获取不同的logger对象就是 logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名') 但问题是：如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置，那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key 'loggers': { 'l1': { 'handlers': ['default', 'console'], # 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递 }, 'l2: { 'handlers': ['default', 'console' ], 'level': 'DEBUG', 'propagate': False, # 向上（更高level的logger）传递 }, 'l3': { 'handlers': ['default', 'console'], # 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递 }, } #我们的解决方式是，定义一个空的key 'loggers': { '': { 'handlers': ['default', 'console'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, }, } 这样我们再取logger对象时 logging.getLogger(__name__)，不同的文件__name__不同，这保证了打印日志时标识信息不同，但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到，于是默认使用key=''的配置
另外一个django的配置，瞄一眼就可以，跟上面的一样
#logging_config.py LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' '[%(levelname)s][%(message)s]' }, 'simple': { 'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' }, 'collect': { 'format': '%(message)s' } }, 'filters': { 'require_debug_true': { '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue', }, }, 'handlers': { #打印到终端的日志 'console': { 'level': 'DEBUG', 'filters': ['require_debug_true'], 'class': 'logging.StreamHandler', 'formatter': 'simple' }, #打印到文件的日志,收集info及以上的日志 'default': { 'level': 'INFO', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日志文件 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M 'backupCount': 3, 'formatter': 'standard', 'encoding': 'utf-8', }, #打印到文件的日志:收集错误及以上的日志 'error': { 'level': 'ERROR', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"), # 日志文件 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M 'backupCount': 5, 'formatter': 'standard', 'encoding': 'utf-8', }, #打印到文件的日志 'collect': { 'level': 'INFO', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"), 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M 'backupCount': 5, 'formatter': 'collect', 'encoding': "utf-8" } }, 'loggers': { #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 '': { 'handlers': ['default', 'console', 'error'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, }, #logging.getLogger('collect')拿到的logger配置 'collect': { 'handlers': ['console', 'collect'], 'level': 'INFO', } }, } # ----------- # 用法:拿到俩个logger logger = logging.getLogger(__name__) #线上正常的日志 collect_logger = logging.getLogger("collect") #领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志
九、configparser模块
配置文件如下：
# 注释1 ; 注释2 [section1] k1 = v1 k2:v2 user=egon age=18 is_admin=true salary=31 [section2] k1 = v1
读取
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read('a.cfg') #查看所有的标题 res=config.sections() #['section1', 'section2'] print(res) #查看标题section1下所有key=value的key options=config.options('section1') print(options) #['k1', 'k2', 'user', 'age', 'is_admin', 'salary'] #查看标题section1下所有key=value的(key,value)格式 item_list=config.items('section1') print(item_list) #[('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('user', 'egon'), ('age', '18'), ('is_admin', 'true'), ('salary', '31')] #查看标题section1下user的值=>字符串格式 val=config.get('section1','user') print(val) #egon #查看标题section1下age的值=>整数格式 val1=config.getint('section1','age') print(val1) #18 #查看标题section1下is_admin的值=>布尔值格式 val2=config.getboolean('section1','is_admin') print(val2) #True #查看标题section1下salary的值=>浮点型格式 val3=config.getfloat('section1','salary') print(val3) #31.0
改写
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read('a.cfg',encoding='utf-8') #删除整个标题section2 config.remove_section('section2') #删除标题section1下的某个k1和k2 config.remove_option('section1','k1') config.remove_option('section1','k2') #判断是否存在某个标题 print(config.has_section('section1')) #判断标题section1下是否有user print(config.has_option('section1','')) #添加一个标题 config.add_section('egon') #在标题egon下添加name=egon,age=18的配置 config.set('egon','name','egon') config.set('egon','age',18) #报错,必须是字符串 #最后将修改的内容写入文件,完成最终的修改 config.write(open('a.cfg','w'))
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)
运行结果：
[DEFAULT] serveraliveinterval = 45 compression = yes compressionlevel = 9 forwardx11 = yes [bitbucket.org] user = hg [topsecret.server.com] host port = 50022 forwardx11 = no
十、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)) # [None, True, False, 1]
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'> #-----------------------------序列化 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 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:{'1': 111} 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。
十一、 re模块
一：什么是正则？
正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起（称为正则表达式）来描述字符或者字符串的方法。或者说：正则就是用来描述一类事物的规则。（在Python中）它内嵌在Python中，并通过 re 模块实现。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。
生活中处处都是正则：
比如我们描述：4条腿
你可能会想到的是四条腿的动物或者桌子，椅子等
继续描述：4条腿，活的
就只剩下四条腿的动物这一类了
二：常用匹配模式(元字符)
# =================================匹配模式================================= #一对一的匹配 # 'hello'.replace(old,new) # 'hello'.find('pattern') #正则匹配 import re #\w与\W print(re.findall('\w','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'e', 'g', 'o', 'n', '1', '2', '3'] print(re.findall('\W','hello egon 123')) #[' ', ' '] #\s与\S print(re.findall('\s','hello egon 123')) #[' ', ' ', ' ', ' '] print(re.findall('\S','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'e', 'g', 'o', 'n', '1', '2', '3'] #\n \t都是空,都可以被\s匹配 print(re.findall('\s','hello \n egon \t 123')) #[' ', '\n', ' ', ' ', '\t', ' '] #\n与\t print(re.findall(r'\n','hello egon \n123')) #['\n'] print(re.findall(r'\t','hello egon\t123')) #['\t'] #\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\Z print(re.findall('\Ahe','hello egon 123')) #['he'],\A==>^ print(re.findall('123\Z','hello egon 123')) #['he'],\Z==>$ #^与$ print(re.findall('^h','hello egon 123')) #['h'] print(re.findall('3$','hello egon 123')) #['3'] # 重复匹配：| . | * | ? | .* | .*? | + | {n,m} | #. print(re.findall('a.b','a1b')) #['a1b'] print(re.findall('a.b','a1b a*b a b aaab')) #['a1b', 'a*b', 'a b', 'aab'] print(re.findall('a.b','a\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
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()) #{'tag_name': 'h1'} print(re.search(r"<(\w+)>\w+</(\w+)>","<h1>hello</h1>").group()) print(re.search(r"<(\w+)>\w+</\1>","<h1>hello</h1>").group())
import re print(re.findall(r'-?\d+\.?\d*',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #找出所有数字['1', '-12', '60', '-40.35', '5', '-4', '3'] #使用|，先匹配的先生效，|左边是匹配小数，而findall最终结果是查看分组，所有即使匹配成功小数也不会存入结果 #而不是小数时，就去匹配(-?\d+)，匹配到的自然就是，非小数的数，在此处即整数 print(re.findall(r"-?\d+\.\d*|(-?\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #找出所有整数['1', '-2', '60', '', '5', '-4', '3']
#计算器作业参考：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4949995.html expression='1-2*((60+2*(-3-40.0/5)*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))' content=re.search('\(([\-\+\*\/]*\d+\.?\d*)+\)',expression).group() #(-3-40.0/5)
#为何同样的表达式search与findall却有不同结果: print(re.search('\(([\+\-\*\/]*\d+\.?\d*)+\)',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))").group()) #(-40.35/5) print(re.findall('\(([\+\-\*\/]*\d+\.?\d*)+\)',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #['/5', '*3'] #看这个例子:(\d)+相当于(\d)(\d)(\d)(\d)...,是一系列分组 print(re.search('(\d)+','123').group()) #group的作用是将所有组拼接到一起显示出来 print(re.findall('(\d)+','123')) #findall结果是组内的结果,且是最后一个组的结果
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Linhaifeng' #在线调试工具:tool.oschina.net/regex/# import re s=''' http://www.baidu.com egon@oldboyedu.com 你好 010-3141 ''' #最常规匹配 # content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo' # res=re.match('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()))
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