第三方模块

一，time模块

• 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。
  • 作用：用于计算时间间隔的计算
• 格式化的时间字符串(Format String)
  • 作用：展示时间
• 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)
  • 作用：用于展示部分时间
    

    import time
    print(time.time())#时间戳
    print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S %p"))#这个H可以换成I代表十二小时制，M代表二十四小时制，p代表上午与下午
    print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #这个X与上面的%H:%M:%S是相同含义，这两个很重要

    import time
    res=time.localtime() #本地时区的struct_time
    print(res)    
    print(res.tm_year) 

     

　　　　进阶版：daetime模块

import datetime
print(datetime.datetime.now()) #直接展示当前时间
print(datetime.date.today()+datetime.timedelta(days=1)) #直接进行加减

　　　　　　

 

1 #--------------------------按图1转换时间
 2 # localtime([secs])
 3 # 将一个时间戳转换为当前时区的struct_time。secs参数未提供，则以当前时间为准。
 4 time.localtime()
 5 time.localtime(1473525444.037215)
 6 
 7 # 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。
 8 
 9 # mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。
10 print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0
11 
12 
13 # strftime(format[, t]) : 把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和
14 # 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
15 # 元素越界，ValueError的错误将会被抛出。
16 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56
17 
18 # time.strptime(string[, format])
19 # 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。
20 print(time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X'))
21 #time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6,
22 #  tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1)
23 #在这个函数中，format默认为："%a %b %d %H:%M:%S %Y"。

 了解知识

import datetime
print(datetime.datetime.fromtimestamp(2233333)) #直接将时间戳转化为标准格式

二，random模块

 1 import random
 2  
 3 print(random.random())#(0,1)----float    大于0且小于1之间的小数
 4  
 5 print(random.randint(1,3))  #[1,3]    大于等于1且小于等于3之间的整数
 6  
 7 print(random.randrange(1,3)) #[1,3)    大于等于1且小于3之间的整数
 8  
 9 print(random.choice([1,'23',[4,5]]))#1或者23或者[4,5]
10  
11 print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))#列表元素任意2个组合
12  
13 print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数，如1.927109612082716 
14  
15  
16 item=[1,3,5,7,9]
17 random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌"
18 print(item)

应用：生成验证码

import random
def make_code(n):
    res=''
    for i in range(n):
        s1=chr(random.randint(65,90)) #代表ASCill验证码a-z
        s2=str(random.randint(0,9))
        res+=random.choice([s1,s2])
    return res

print(make_code(9))

三，os模块，os模块是与操作系统交互的一个接口

os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd
os.curdir  返回当前目录: ('.')
os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名：('..')
os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname1')    若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推
os.mkdir('dirname')    生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname')    删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname')    列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印
os.remove()  删除一个文件
os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录
os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息
os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep    输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"
os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
os.system("bash command")  运行shell命令，直接显示
os.environ  获取系统环境变量
os.path.abspath(path)  返回path规范化的绝对路径
os.path.split(path)  将path分割成目录和文件名二元组返回
os.path.dirname(path)  返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
os.path.basename(path)  返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
os.path.exists(path)  如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path)  如果path是绝对路径，返回True
os.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]])  将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略
os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
os.path.getsize(path) 返回path的大小

在Linux和Mac平台上，该函数会原样返回path，在windows平台上会将路径中所有字符转换为小写，并将所有斜杠转换为饭斜杠。
>>> 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/../..'
>>> print(os.path.normpath(a))
/Users/jieli/test1

　　路径处理：

os路径处理
#方式一：
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：
os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

 四，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

　　重点掌握第1，5个

 五，shutil模块，有关文件移动的（了解）

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

1 import shutil
2  
3 shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))

 

shutil.copyfile(src, dst)
拷贝文件

1 shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log') #目标文件无需存在

 

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

1 shutil.copymode('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在

 

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

1 shutil.copystat('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在

 

shutil.copy(src, dst)
拷贝文件和权限

1 import shutil
2  
3 shutil.copy('f1.log', 'f2.log')

 

shutil.copy2(src, dst)
拷贝文件和状态信息

1 import shutil
2  
3 shutil.copy2('f1.log', 'f2.log')

 

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

1 import shutil
2  
3 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.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])
递归的去删除文件

1 import shutil
2  
3 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。

1 import shutil
2  
3 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

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

1 #将 /data 下的文件打包放置当前程序目录
2 import shutil
3 ret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data')
4   
5   
6 #将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录
7 import shutil
8 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：

 

 

六 ，json&pickle模块，有关序列化的模块

　　前期知识准备：

　　　　序列化：

　　　　　　内存中的数据模型--->序列化--->特定的格式（json格式或picket格式）

　　　　反序列化：

　　　　　　内存中的数据模型<---序列化<---特定的格式（json格式或picket格式）

　　　　序列化作用：

• • • 用于储存，常用的是pickle模块

      • 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。

    • 用于夸平台、跨语言的数据交互，常用的是json模块
      • 有时候写功能时，可能需要不同语言的结果进行交互，此时就需要一种中间结构的数据进行传输
    • 强调：虽然理论上json模块也可以用于储存，但是具有局限性，比如里面就没有集合的形式
    • json中的格式与python中有很类似的，但是还是不同的，注意区分

    • 

       

　　具体操作：

s=[1,2,3,'aaa',['1',2,'b']]
import json
#序列化的复杂方法
with open('test.txt',mode='wt',encoding='utf-8') as f:
    pre=json.dumps(s)
    f.write(pre)
# 序列化的简单方法
    json.dump(s,f)
反序列化也是类似的

　　注意点：

• • 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

    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))

  • 在python解释器2.7与3.6之后都可以json.loads(bytes类型)，但唯独3.5不可以

    >>> import json
    >>> json.loads(b'{"a":111}')
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
      File "/Users/linhaifeng/anaconda3/lib/python3.5/json/__init__.py", line 312, in loads
        s.__class__.__name__))
    TypeError: the JSON object must be str, not 'bytes'

     

　　猴子补丁，就是在原模块中对某一功能进行覆盖，不对原功能进行抹除。

　　特点是如果之前即使进行了引用此次改动也不会影响到之前的。

只需要在入口处加上
, 只需要在入口加上:

import json
import ujson

def monkey_patch_json():
    json.__name__ = 'ujson'
    json.dumps = ujson.dumps
    json.loads = ujson.loads

monkey_patch_json() # 之所以在入口处加，是因为模块在导入一次后，后续的导入便直接引用第一次的成果

#其实这种场景也比较多, 比如我们引用团队通用库里的一个模块, 又想丰富模块的功能, 除了继承之外也可以考虑用Monkey
Patch.采用猴子补丁之后，如果发现ujson不符合预期，那也可以快速撤掉补丁。个人感觉Monkey
Patch带了便利的同时也有搞乱源代码的风险!

七， shelve模块（了解）与xml模块（了解）

 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()

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')

#在country内添加（append）节点year2
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("a.xml")
root=tree.getroot()
for country in root.findall('country'):
    for year in country.findall('year'):
        if int(year.text) > 2000:
            year2=ET.Element('year2')
            year2.text='新年'
            year2.attrib={'update':'yes'}
            country.append(year2) #往country节点下添加子节点

tree.write('a.xml.swap')

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

八，configparser模块，有关配置文件的模块

# 注释1
; 注释2

[section1] #代表一部分的意思
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，一般改写是用户的事情

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'))

九，hashlib模块

　　准备知识：

　　　　1，hash是一类算法，该算法接受传入的内容经过运算得到的一串hash值

　　　　2，特点

• • • 只要传入的内容一样，得到的hash值就一样
      • 应用点：可以检验下载的内容是否一样、文件是否被篡改
    • 不能hash值反解内容
      • 用于密码变成暗文
    • 只要使用的hash算法不变，无论内容有多大，达到的hash长度是固定的

　　具体使用：hash算法就像一座工厂，工厂接收你送来的原材料（可以用m.update()为工厂运送原材料），经过加工返回的产品就是hash值

　　　　　　　　

 

 1 import hashlib
 2  
 3 m=hashlib.md5()# m=hashlib.sha256() 
 4  
 5 m.update('hello'.encode('utf8'))#转化时必须要转为字节类型
 6 print(m.hexdigest())  #5d41402abc4b2a76b9719d911017c592
 7  
 8 m.update('alvin'.encode('utf8'))
 9  
10 print(m.hexdigest())  #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af
11  
12 m2=hashlib.md5()
13 m2.update('helloalvin'.encode('utf8'))
14 print(m2.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af
15 
16 '''
17 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
18 但是update多次为校验大文件提供了可能。
19 '''

import hashlib
#第一种直接进行转化
with open(r'C:\Users\dell',encoding='ab') as f:
    print(hashlib.md5(f.encode('utf-8')).hexdigest())
#第二种可以防止文件太大导致内存出现问题
with open(r'C:\Users\dell',encoding='ab') as f:
    m=''
    m=hashlib.md5()
    for i in f:
        m.update(i.encode('utf-8'))
    print(m.hexdigest())    
#第三种是随机抽取并进行验证       
        

　　撞库是在一定程度上可以对暗文进行反解，所以可以使用加盐。加盐就是人为的加上一些数据使密码更加的复杂

import hashlib
#第一种直接进行转化
m=hashlib.md5()
m.update('hello'.encode('utf-8'))
m.update('你好'.encode('utf-8')) #在中间加
m.update('world'.encode('utf-8'))
print(m.hexdigest())

十，suprocess模块，可以拿到系统运行结果的一种模块

 import  subprocess
 2 #stout，代表正确结果，stderr代表错误结果
 3 '''
 4 sh-3.2# ls /Users/egon/Desktop |grep txt$
 5 mysql.txt
 6 tt.txt
 7 事物.txt
 8 '''
 9 
10 res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
11 res=subprocess.Popen('grep txt$',shell=True,stdin=res1.stdout,
12                  stdout=subprocess.PIPE)
13 
14 print(res.stdout.read().decode('utf-8'))
15 
16 
17 #等同于上面,但是上面的优势在于,一个数据流可以和另外一个数据流交互,可以通过爬虫得到结果然后交给grep
18 res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop |grep txt$',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
19 print(res1.stdout.read().decode('utf-8'))
20 
21 
22 #windows下:
23 # dir | findstr 'test*'
24 # dir | findstr 'txt$'
25 import subprocess
26 res1=subprocess.Popen(r'dir C:\Users\Administrator\PycharmProjects\test\函数备课',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
27 res=subprocess.Popen('findstr test*',shell=True,stdin=res1.stdout,
28                  stdout=subprocess.PIPE)
29 
30 print(res.stdout.read().decode('gbk')) #subprocess使用当前系统默认编码，得到结果为bytes类型，在windows下需要用gbk解码

十一，logging模块

　　1，日志级别

CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30 #WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 0 #不设置

 

　　2，日志配置，可以直接粘贴复制

import logging

# 一：日志配置
logging.basicConfig(
    # 1、日志输出位置：1、终端 2、文件
    # filename='access.log', # 不指定，默认打印到终端

    # 2、日志格式
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',

    # 3、时间格式
    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',

    # 4、日志级别
    # critical => 50
    # error => 40
    # warning => 30
    # info => 20
    # debug => 10
    level=30,
)

# 二：输出日志
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')

'''
# 注意下面的root是默认的日志名字
WARNING:root:警告warn
ERROR:root:错误error
CRITICAL:root:严重critical
'''

 　　3，为logging模块指全局配置，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

 

复制代码
#======介绍
可在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（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。


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




#========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

　　4，logging模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象　　　　　　

 

　　

#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

　　5，Logger与Handler的级别

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')

　　7，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()
复制代码

复制代码
"""
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()
复制代码

复制代码
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
复制代码
另外一个django的配置，瞄一眼就可以，跟上面的一样

复制代码
#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

　　8，日志配置字典

"""
logging配置
"""

import os

# 1、定义三种日志输出格式，日志中可能用到的格式化串如下
# %(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

# 2、强调：其中的%(name)s为getlogger时指定的名字
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'

test_format = '%(asctime)s] %(message)s'

# 3、日志配置字典
LOGGING_DIC = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
        'test': {
            'format': test_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,日志轮转
            'formatter': 'standard',
            # 可以定制日志文件路径
            # BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  # log文件的目录
            # LOG_PATH = os.path.join(BASE_DIR,'a1.log')
            'filename': 'a1.log',  # 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
        },
        'other': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.FileHandler',  # 保存到文件
            'formatter': 'test',
            'filename': 'a2.log',
            'encoding': 'utf-8',
        },
    },
    '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', # loggers(第一层日志级别关限制)--->handlers(第二层日志级别关卡限制)
            'propagate': False,  # 默认为True，向上（更高level的logger）传递，通常设置为False即可，否则会一份日志向上层层传递
        },
        '专门的采集': {
            'handlers': ['other',],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,
        },
    },

　　注意：

import settings

# !!!强调!!!
# 1、logging是一个包，需要使用其下的config、getLogger，可以如下导入
# from logging import config
# from logging import getLogger

# 2、也可以使用如下导入
import logging.config # 这样连同logging.getLogger都一起导入了,然后使用前缀logging.config.

# 3、加载配置
logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)

# 4、输出日志
logger1=logging.getLogger('用户交易')
logger1.info('egon儿子alex转账3亿冥币')

# logger2=logging.getLogger('专门的采集') # 名字传入的必须是'专门的采集'，与LOGGING_DIC中的配置唯一对应
# logger2.debug('专门采集的日志')

　　日志名字:

　　　　　　

　　日志轮转：

　　　　就是设置日志文件的大小，保证超出文件大小时会创建新的文件。但注意的是会把老的文件放到新创立的文件里，这样就会保证新的日志永远在指定的文件夹里。

 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)

http://blog.csdn.net/yufenghyc/article/details/51078107

# =================================匹配模式=================================
#一对一的匹配
# 'hello'.replace(old,new)
# 'hello'.find('pattern')

#正则匹配
import re
#\w与\W
print(re.findall('\w','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'e', 'g', 'o', 'n', '1', '2', '3']
print(re.findall('\W','hello egon 123')) #[' ', ' ']

#\s与\S
print(re.findall('\s','hello  egon  123')) #[' ', ' ', ' ', ' ']
print(re.findall('\S','hello  egon  123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'e', 'g', 'o', 'n', '1', '2', '3']

#\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')) #['\n']

#\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==>$

^ 
指定匹配必须出现在字符串的开头或行的开头。

\A 
指定匹配必须出现在字符串的开头（忽略 Multiline 选项）。

$ 
指定匹配必须出现在以下位置：字符串结尾、字符串结尾的 \n 之前或行的结尾。

\Z 
指定匹配必须出现在字符串的结尾或字符串结尾的 \n 之前（忽略 Multiline 选项）。

#^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('href="(.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">点击</a>'))#['http://www.baidu.com']
print(re.findall('href="(?:.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">点击</a>'))#['href="http://www.baidu.com"']

#|
print(re.findall('compan(?:y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company'))

 

# ===========================re模块提供的方法介绍===========================
import re
#1
print(re.findall('e','alex make love') )   #['e', 'e', 'e'],返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里
#2
print(re.search('e','alex make love').group()) #e,只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。

#3
print(re.match('e','alex make love'))    #None,同search,不过在字符串开始处进行匹配,完全可以用search+^代替match

#4
print(re.split('[ab]','abcd'))     #['', '', 'cd']，先按'a'分割得到''和'bcd',再对''和'bcd'分别按'b'分割

#5
print('===>',re.sub('a','A','alex make love')) #===> Alex mAke love，不指定n，默认替换所有
print('===>',re.sub('a','A','alex make love',1)) #===> Alex make love
print('===>',re.sub('a','A','alex make love',2)) #===> Alex mAke love
print('===>',re.sub('^(\w+)(.*?\s)(\w+)(.*?\s)(\w+)(.*?)$',r'\5\2\3\4\1','alex make love')) #===> love make alex

print('===>',re.subn('a','A','alex make love')) #===> ('Alex mAke love', 2),结果带有总共替换的个数


#6
obj=re.compile('\d{2}')

print(obj.search('abc123eeee').group()) #12
print(obj.findall('abc123eeee')) #['12'],重用了obj

 

#补充二

import re

#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']

#找到所有数字:
print(re.findall('\D?(\-?\d+\.?\d*)',"1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) # ['1','2','60','-40.35','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)

 

 

作业：

 

 

补充：

推荐阅读：

https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/13432794.html

 

正则表达式中(?:pattern)、(?=pattern)、(?!pattern)、(?<=pattern)和(?<!pattern)

下述表达式都是断言，不占用宽度

 

　　　　前面有，正向后发(?<=exp)，放前面；

 

　　　　后面有，正向先行(?=exp)，放后面；

 

　　　　前面无，反向后发(?<!exp)，放前面；

 

　　　　后面无，反向先行(?!exp)，放后面。

 例如

 

re.findall("egon(?=100|N)(?=N)N123","egonN123")  # ['egonN123']

# 位置：   0    1    2    3    4    5    6     7
# 字符串：e    g    o    n    N    1    2    3


# 分析：
# 步骤1、正则表达式egon匹配到了字符串的位置3

然后连续进行两次断言匹配
# 步骤2、(?=100|N)从位置3作为起始匹配位置4的字符是否100或者N
# 步骤3、2成功后，继续匹配(?=N)，因为?=patter不会吃字符，所以此时会重新回到步骤1所在位置3，然后继续匹配，匹配成功

# 步骤4、从位置3开始匹配N123


# 思考下述输出结果，为何会不同？？？：
re.findall("egon(?=100|N)(?=N)N123","egonN123")
re.findall("egon(?=100|N)(?=N)123","egonN123")

 

 

 

介绍

 

 

 

 

(pattern) ： 匹配 pattern 并获取这一匹配，所获取的匹配可以从产生的 Matches 集合得到。
(?:pattern) ：匹配 pattern 但不获取匹配结果，也就是说这是一个非获取匹配，不进行存储供以后使用。
(?=pattern) ：正向预查，在任何匹配 pattern 的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配，也就是说，该匹配不需要获取供以后使用。预查不消耗字符，也就是说，在一个匹配发生后，在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索，而不是从包含预查的字符之后开始。

 

共同点

 

(?:pattern) 与 (?=pattern)都匹配pattern，但不会把pattern结果放到Matches的集合中，即Matcher.group()不会匹配到(?;pattern)与(?=pattern)

 

区别

 

• (?:pattern) 匹配得到的结果包含pattern，(?=pattern) 则不包含。如：

  对字符串："industry abc"的匹配结果：
  industr(?:y|ies) ---> "industry"
  industr(?=y|ies) ---> "industr"

  是否消耗字符
  (?:pattern) 消耗字符，下一字符匹配会从已匹配后的位置开始。
  (?=pattern) 不消耗字符，下一字符匹配会从预查之前的位置开始。
  即后者只预查，不移动匹配指针。如：