一、logging模块
一、日志级别
critical=50 error=40 waring=30 info=20 debug=10 notset=0
二、默认的日志级别是waring（30），默认的输出目标是终端
logging输出的目标有两种：1、终端；2、文件
高于warning的日志级别才会打印
import logging logging.debug('debug') logging.info('info') logging.warning('warn') logging.error('error') logging.critical('critical')
三、为logging模块指定全局配置，针对所有的logger有效，控制打印到文件中
1、可在logging.basicConfig()函数中，通过具体参数更改logging模块默认行为。可用的参数
1 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。 2 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”。 3 format：指定handler使用的日志显示格式。 4 datefmt：指定日期时间格式。 5 level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别 6 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。
2、format参数可能用到的格式化串
1 %(name)s Logger的名字 2 %(levelno)s 数字形式的日志级别 3 %(levelname)s 文本形式的日志级别 4 %(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有 5 %(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名 6 %(module)s 调用日志输出函数的模块名 7 %(funcName)s 调用日志输出函数的函数名 8 %(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行 9 %(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示 10 %(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数 11 %(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 12 %(thread)d 线程ID。可能没有 13 %(threadName)s 线程名。可能没有 14 %(process)d 进程ID。可能没有 15 %(message)s用户输出的消息
3、范例
1 import logging 2 logging.basicConfig( 3 filename='access.log', 4 # filemode='w', #默认是a模式 5 format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', 6 datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', 7 level=10, 8 ) 9 10 11 logging.debug('debug') 12 logging.info('info') 13 logging.warning('warn123') 14 logging.error('error') 15 logging.critical('critical')
4、存在的问题
1：既往终端打印，又往文件中打印
2：控制输出到不同的目标（终端+文件）的日志，有各自的配置信息
四、logging模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象
1、原理图
2、简介logging模块的对象
1 logger：产生日志的对象 2 Filter：过滤日志的对象 3 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 4 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
3、应用举例
import logging #一：Logger对象：负责产生日志信息 logger=logging.getLogger('root') #二：Filter对象：略 #三：Handler对象：负责接收Logger对象传来的日志内容，控制打印到终端or文件 h1=logging.FileHandler('t1.log') h2=logging.FileHandler('t2.log') h3=logging.StreamHandler() #四：formmater对象 #给文件 formatter1=logging.Formatter( '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', ) #给终端 formatter2=logging.Formatter( '%(asctime)s - %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', ) #五：为handler对象绑定日志格式，设置日志级别 #给文件：绑定到Filehandler对象 h1.setFormatter(formatter1) h2.setFormatter(formatter1) #给终端：绑定到Streamhandler对象 h3.setFormatter(formatter2) #设置日志级别 h1.setLevel(30) h2.setLevel(30) h3.setLevel(30) #六：把h1,h2,h3都add给logger，这样logger对象才能把自己的日志交给他们三负责输出 logger.addHandler(h1) logger.addHandler(h2) logger.addHandler(h3) logger.setLevel(20) #括号的数字一定要<=Hanlder对象的数字 #七：测试 # logger.debug('debug') # logger.info('info') # logger.warning('warn123') #30 # logger.error('error') # logger.critical('critical')
五、Logger与Handler的级别
强调：如果想要日志成功打印
日志内容的级别 >= Logger对象的日志级别 >= Handler对象的日志级别
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') 重要，重要，重要！！！
六、日志的继承
import logging logger1=logging.getLogger('a') logger2=logging.getLogger('a.b') logger3=logging.getLogger('a.b.c') h3=logging.StreamHandler() formatter2=logging.Formatter( '%(asctime)s - %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', ) h3.setFormatter(formatter2) h3.setLevel(10) logger1.addHandler(h3) logger1.setLevel(10) logger2.addHandler(h3) logger2.setLevel(10) logger3.addHandler(h3) logger3.setLevel(10) # logger1.debug('logger1 debug') # logger2.debug('logger2 debug') logger3.debug('logger2 debug') ''' 结果 2017-10-23 22:05:04 PM - logger2 debug 2017-10-23 22:05:04 PM - logger2 debug 2017-10-23 22:05:04 PM - logger2 debug '''
七、应用
1、logging的配置范例
1 """ 2 logging配置 3 """ 4 5 import os 6 import logging.config 7 8 # 定义三种日志输出格式 开始 9 10 standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' 11 '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字 12 13 simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' 14 15 id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s' 16 17 # 定义日志输出格式 结束 18 19 logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # log文件的目录 20 21 logfile_name = 'all2.log' # log文件名 22 23 # 如果不存在定义的日志目录就创建一个 24 if not os.path.isdir(logfile_dir): 25 os.mkdir(logfile_dir) 26 27 # log文件的全路径 28 logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name) 29 30 # log配置字典 31 LOGGING_DIC = { 32 'version': 1, 33 'disable_existing_loggers': False, 34 'formatters': { 35 'standard': { 36 'format': standard_format 37 }, 38 'simple': { 39 'format': simple_format 40 }, 41 }, 42 'filters': {}, 43 'handlers': { 44 #打印到终端的日志 45 'console': { 46 'level': 'DEBUG', 47 'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕 48 'formatter': 'simple' 49 }, 50 #打印到文件的日志,收集info及以上的日志 51 'default': { 52 'level': 'DEBUG', 53 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件 54 'formatter': 'standard', 55 'filename': logfile_path, # 日志文件 56 'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M 57 'backupCount': 5, 58 'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了 59 }, 60 }, 61 'loggers': { 62 #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 63 '': { 64 '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 65 'level': 'DEBUG', 66 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递 67 }, 68 }, 69 } 70 71 72 def load_my_logging_cfg(): 73 logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置 74 logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一个log实例 75 logger.info('It works!') # 记录该文件的运行状态 76 77 if __name__ == '__main__': 78 load_my_logging_cfg()
1 """ 2 MyLogging Test 3 """ 4 5 import time 6 import logging 7 import my_logging # 导入自定义的logging配置 8 9 logger = logging.getLogger(__name__) # 生成logger实例 10 11 12 def demo(): 13 logger.debug("start range... time:{}".format(time.time())) 14 logger.info("中文测试开始。。。") 15 for i in range(10): 16 logger.debug("i:{}".format(i)) 17 time.sleep(0.2) 18 else: 19 logger.debug("over range... time:{}".format(time.time())) 20 logger.info("中文测试结束。。。") 21 22 if __name__ == "__main__": 23 my_logging.load_my_logging_cfg() # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置 24 demo()
1 #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 3 4 #2、我们需要解决的问题是： 5 1、从字典加载配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC) 6 7 2、拿到logger对象来产生日志 8 logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的 9 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 10 于是我们要获取不同的logger对象就是 11 logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名') 12 13 14 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 15 'loggers': { 16 'l1': { 17 'handlers': ['default', 'console'], # 18 'level': 'DEBUG', 19 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递 20 }, 21 'l2: { 22 'handlers': ['default', 'console' ], 23 'level': 'DEBUG', 24 'propagate': False, # 向上（更高level的logger）传递 25 }, 26 'l3': { 27 'handlers': ['default', 'console'], # 28 'level': 'DEBUG', 29 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递 30 }, 31 32 } 33 34 35 #我们的解决方式是，定义一个空的key 36 'loggers': { 37 '': { 38 'handlers': ['default', 'console'], 39 'level': 'DEBUG', 40 'propagate': True, 41 }, 42 43 } 44 45 这样我们再取logger对象时 46 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
2、django的日志配置
1 #logging_config.py 2 LOGGING = { 3 'version': 1, 4 'disable_existing_loggers': False, 5 'formatters': { 6 'standard': { 7 'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' 8 '[%(levelname)s][%(message)s]' 9 }, 10 'simple': { 11 'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' 12 }, 13 'collect': { 14 'format': '%(message)s' 15 } 16 }, 17 'filters': { 18 'require_debug_true': { 19 '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue', 20 }, 21 }, 22 'handlers': { 23 #打印到终端的日志 24 'console': { 25 'level': 'DEBUG', 26 'filters': ['require_debug_true'], 27 'class': 'logging.StreamHandler', 28 'formatter': 'simple' 29 }, 30 #打印到文件的日志,收集info及以上的日志 31 'default': { 32 'level': 'INFO', 33 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切 34 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日志文件 35 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M 36 'backupCount': 3, 37 'formatter': 'standard', 38 'encoding': 'utf-8', 39 }, 40 #打印到文件的日志:收集错误及以上的日志 41 'error': { 42 'level': 'ERROR', 43 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切 44 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"), # 日志文件 45 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M 46 'backupCount': 5, 47 'formatter': 'standard', 48 'encoding': 'utf-8', 49 }, 50 #打印到文件的日志 51 'collect': { 52 'level': 'INFO', 53 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切 54 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"), 55 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M 56 'backupCount': 5, 57 'formatter': 'collect', 58 'encoding': "utf-8" 59 } 60 }, 61 'loggers': { 62 #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 63 '': { 64 'handlers': ['default', 'console', 'error'], 65 'level': 'DEBUG', 66 'propagate': True, 67 }, 68 #logging.getLogger('collect')拿到的logger配置 69 'collect': { 70 'handlers': ['console', 'collect'], 71 'level': 'INFO', 72 } 73 }, 74 } 75 76 77 # ----------- 78 # 用法:拿到俩个logger 79 80 logger = logging.getLogger(__name__) #线上正常的日志 81 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
二、re模块
一、正则表达式基础
1、什么是正则表达式
正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起（称为正则表达式）来描述字符或者字符串的方法。或者说：正则就是用来描述一类事物的规则。（在Python中）它内嵌在Python中，并通过 re 模块实现。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。
2、正则表达式简介
正则表达式元素可以归为三大类。
1.字符：字符可以代表一个单独的字符，或者一个字符集合构成的字符串。
2.限定符：允许你在模式中决定字符或者字符串出现的频率。
3.定位符：允许你决定模式是否是一个独立的单词，或者出现的位置必须在句子的开头还是结尾。
正则表达式代表的模式一般由四种不同类型的字符构成。
1.文字字符：像”abc”确切地匹配”abc“字符串
2.转义字符：一些特殊的字符例如反斜杠，中括号，小括号在正则表达式中居于特殊的意义，所以如果要专门识别这些特殊字符需要转义字符反斜杠。就像”[abc]“可以识 别”[abc]“。
3.预定义字符：这类字符类似占位符可以识别某一类字符。例如”d”可以识别0-9的数字。
4.自定义通配符：包含在中括号中的通配符。例如”[a-d]“识别a,b,c,d之间的任意字符，如果要排除这些字符，可以使用”[^a-d]“。
| 元素 | 描述 |
| . | 匹配除了换行符意外的任意字符 |
| [^abc] | 匹配除了包含在中括号的任意字符 |
| [^a-z] | 匹配除了包含在中括号指定区间字符的任意字符 |
| [abc] | 匹配括号中指定的任意一个字符 |
| [a-z] | 匹配括号中指定的任意区间中的任意一个字符 |
| a | 响铃字符（ASCII 7） |
| c or C | 匹配ASCII 中的控制字符，例如Ctrl+C |
| d | 匹配任意数字，等同于[0-9] |
| D | 匹配数字以外的字符 |
| e | Esc (ASCII 9) |
| f | 换页符(ASCII 15) |
| 换行符 | |
| 回车符 | |
| s | 匹配任意空白字符（ , , ,f） |
| S | 匹配白空格（ , , ,f）以外的字符 |
| 制表符 | |
| uFFFF | 匹配Unicode字符的十六进制代码FFFF。例如，欧元符号的代码20AC |
| v | 匹配纵向制表符(ASCII 11) |
| w | 匹配字母，数字和下划线 |
| W | 匹配字符，数字和下划线以外的字符 |
| xnn | 匹配特殊字符，nn代表十六进制的ASCII 码 |
| .* | 匹配任意数量的字符（包括0个字符） |
限定符
上面表格中列出的每个通配符，可以代表一个确定的字符。使用限定符，可以精确地确定字符的出现频率。例如”d{1,3}”代表一个数字字符出现1到3次。
| 元素 | 描述 |
| * | 匹配一个元素0次或者多次（最大限度地匹配） |
| *? | 匹配前面的元素零次或者多次（最小限度地匹配） |
| .* | 匹配任意个数的任意字符（包括0个字符） |
| ? | 匹配上一个元素0次或者1次（最大限度地匹配） |
| ?? | 匹配上一个元素0次或者1次（最小限度地匹配） |
| {n,} | 匹配上一个元素至少n次 |
| {n,m} | 匹配上一个元素n至m次 |
| {n} | 匹配上一个元素n次 |
| + | 匹配上一个元素一次或者多次 |
- *? 重复任意次，但尽可能少重复
- +? 重复1次或更多次，但尽可能少重复
- ?? 重复0次或1次，但尽可能少重复
- {n,m}? 重复n到m次，但尽可能少重复
- {n,}? 重复n次以上，但尽可能少重复
- | 表示 or
"colour" -match "colou?r" "color" -match "colou?r" 均返回true
此处的字符“?”并不代表任何字符，因为怕你可能会联想到简单模式匹配里面的“?”。正则表达式中的“?”,只是一个限定符，它代表的是指定字符或者子表达式出现的频率。具体到上面的例子，“u?”就确保了字符“u”在模式中不是必需的。常用的其它限定符，还有“*”（出现0次后者多次）和“+”（至少出现一次）
类似IP地址的模式通过正则表达式来描述比简单的通配符字符会更加精确。通常会使用字符和量词结合，来指定某个具体的字符应当出现，以及出现的频率：
| 元素 | 描述 |
| ^ | 匹配字符串的开始 |
| $ | 匹配字符串的结尾 |
| A | 匹配字符串开始（包含多行文本） |
| 匹配单词的边界 | |
| B | 匹配不在单词的边界 |
| 匹配字符串的结尾（包含多行文本） | |
| z | 匹配字符串结束 |
二、使用实践
1、re.findall('w','hello_ | egon 123')
import re # # 元字符 # #w 匹配数字、字母和下划线字符 print(re.findall('w','hello_ | egon 123')) # #W 匹配数字、字母和下划线以外的字符 print(re.findall('W','hello_ | egon 123')) # s 匹配任意空字符 print(re.findall('s','hello_ | egon 123 ')) # S 匹配任意非空字符 print(re.findall('S','hello_ | egon 123 ')) #d匹配数字 print(re.findall('d','hello_ | egon 123 ')) # D匹配非数字 print(re.findall('D','hello_ | egon 123 ')) # 匹配某个字符 print(re.findall('h','hello_ | egon 123 ')) # 匹配以he开头的 print(re.findall('^he','hello_ | egonh 123 ')) print(re.findall('Ahe','hello_ | egonh 123 ')) # 匹配以123结尾的 print(re.findall('123','hello_ | egonh o123 123')) print(re.findall('123$','hello_ | egonh 0123 123')) # 匹配制表符 print(re.findall(' ','hello_ | egonh 0123 123')) print(re.findall(' ','hello_ | egonh 0123 123')) # . [] [^] # .任意一个字符 print(re.findall('a.c','a a1c a*c a2c abc a c aaaaac aacc')) # [] 中括号内可以多个字符，匹配内部的任意一个字符 print(re.findall('[1 2 3]','a a12c a*c a2c abc a c aaaaac aacc')) print(re.findall('a[0-9][0-9]c','a a12c a*c a2c abc a c aaaaac aacc')) # 没有a-Z匹配所有字符，Python中只能写成a-zA-Z print(re.findall('a[a-zA-Z]c','a a12c a*c a2c abc a c aaaaac aacc')) # 匹配+-*/ 时，-只能放到开头或结尾，不然需要转义（最好都加上转义符） print(re.findall('a[-+*/]c','a+c a12c a*c a2c abc a c a-c a/c aaaaac aacc')) print(re.findall('a[+*/-]c','a+c a12c a*c a2c abc a c a-c a/c aaaaac aacc')) print(re.findall('a[+-*/]c','a+c a12c a*c a2c abc a c a-c a/c aaaaac aacc')) # []匹配非中括号内的字符，取反 print(re.findall('a[^+-*/]c','a+c a12c a*c a2c abc a c a-c a/c aaaaac aacc')) # 转义符号，取消特殊符号的意思 # 先交给Python解释器处理一下，处理掉的特殊函数c本书就是特殊字符，表示转义符需要先转义一个 print(re.findall('a\c','ac abc')) # 或者使用原生字符串:r,只需考虑正则表达式书写语法，不用考虑其他的因素 print(re.findall(r'a\c','ac abc')) # ? * + {} 表示左边的字符有多少 贪婪匹配 # ? 左边的一个字符有0个或1个 ##a必须存在，b也0个或者1个 print(re.findall('ab?','a ab abb abbb abbbbb aaa bbbb')) # * 左边的一个字符有0个或者无穷个 print(re.findall('ab*','a ab abb abbb abbbbb aaa bbbb')) # + 左边的一个字符有1个或者无穷个 print(re.findall('ab+','a ab abb abbb abbbbb aaa bbbb')) # {} 左边的一个字符有n-m次 print(re.findall('ab{3,5}','a ab abb abbb abbbbb aaa bbbb')) # .* .*? # .* 任意字符任意次,贪婪匹配 print(re.findall('a.*c','ahhh121ca345cc')) # .*? 任意字符任意次，非贪婪匹配（使用场景更多） print(re.findall('a.*?c','ahhh121ca345cc')) # |或者 print(re.findall('company|companies','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company')) # ()分组 # 不分组 print(re.findall('ab+','ababababab123')) print(re.findall('ab+123','ababababab123')) # 分组 print(re.findall('(ab)','ababababab123')) ##只输出组内的内容 print(re.findall('(a)b','ababababab123')) ##只输出组内的内容 print(re.findall('(ab)+','ababababab123')) #一直匹配，组内只会输出最后匹配的内容 print(re.findall('(ab)+123','ababababab123'))#只输出组内的内容 print(re.findall('(?:ab)+123','ababababab123')) #输出所有匹配的内容 print(re.findall('(ab)+(123)','ababababab123')) #一直匹配，组内只会显示最后匹配的内容 print(re.findall('compan(?:y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company'))
2、re模块的其他用法
# findall寻找所有的内容 print(re.findall('ab', 'ababababab123')) # search 找所有的内容，找成功一次，就截止 print(re.search('ab','ababababab123')) ##输出搜索的过程 print(re.search('ab','ababababab123').group()) ##只输出结果 print(re.search('ab','asasasasasab123')) # match #只匹配开头，有则输出结果，没有返回None print(re.search('ab','123ab456')) print(re.match('ab','123ab456')) ##等价于print(re.search('^ab','123ab456')) # split切分 print(re.split('b','abcde')) print(re.split('[ab]','abcde')) # sub替换,可以指定替换的次数 print(re.sub('alex','SB','alex make love alex alex alex',1)) #打印出替换的次数 print(re.subn('alex','SB','alex make love alex alex alex')) # 前后内容替换位置：分组替换即可 print(re.sub('(w+)( .* )(w+)',r'321','alex make love')) # compile 编译,一次写，使用多次 obj=re.compile('d{2}') print(obj.search('abc123eee').group()) print(obj.findall('abc123eee'))
三、Python正则表达式中re.S的作用
在Python的正则表达式中，有一个参数为re.S。它表示“.”（不包含外侧双引号，下同）的作用扩展到整个字符串，包括“ ”。看如下代码：
import re a = '''asdfhellopass: 123 worldaf ''' b = re.findall('hello(.*?)world',a) c = re.findall('hello(.*?)world',a,re.S) print 'b is ' , b print 'c is ' , c
运行结果如下：
b is [] c is ['pass: 123 ']
正则表达式中，“.”的作用是匹配除“ ”以外的任何字符，也就是说，它是在一行中进行匹配。这里的“行”是以“ ”进行区分的。a字符串有每行的末尾有一个“ ”，不过它不可见。
如果不使用re.S参数，则只在每一行内进行匹配，如果一行没有，就换下一行重新开始，不会跨行。而使用re.S参数以后，正则表达式会将这个字符串作为一个整体，将“ ”当做一个普通的字符加入到这个字符串中，在整体中进行匹配。
三、time与datetime模块
一、time模块
1、表示时间的三种方式
- 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)
# 时间戳 print(time.time()) # 结果：1508582452.6290684 # 格式化的时间字符串 print(time.strftime('%Y-%m-%d %X')) # 结果:2017-10-21 18:41:16 # 结构化的时间 # 本地时区时间 print(time.localtime()) # 结果：time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=10, tm_mday=21, tm_hour=18, tm_min=41, tm_sec=56, tm_wday=5, tm_yday=294, tm_isdst=0) print(time.localtime().tm_mon) # 结果：10 # UTC时间 和中国时区时间差八个小时print(time.gmtime()) #结果：time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=10, tm_mday=21, tm_hour=10, tm_min=23, tm_sec=3, tm_wday=5, tm_yday=294, tm_isdst=0)
1 %a Locale’s abbreviated weekday name. 2 %A Locale’s full weekday name. 3 %b Locale’s abbreviated month name. 4 %B Locale’s full month name. 5 %c Locale’s appropriate date and time representation. 6 %d Day of the month as a decimal number [01,31]. 7 %H Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23]. 8 %I Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12]. 9 %j Day of the year as a decimal number [001,366]. 10 %m Month as a decimal number [01,12]. 11 %M Minute as a decimal number [00,59]. 12 %p Locale’s equivalent of either AM or PM. (1) 13 %S Second as a decimal number [00,61]. (2) 14 %U Week number of the year (Sunday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Sunday are considered to be in week 0. (3) 15 %w Weekday as a decimal number [0(Sunday),6]. 16 %W Week number of the year (Monday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Monday are considered to be in week 0. (3) 17 %x Locale’s appropriate date representation. 18 %X Locale’s appropriate time representation. 19 %y Year without century as a decimal number [00,99]. 20 %Y Year with century as a decimal number. 21 %z Time zone offset indicating a positive or negative time difference from UTC/GMT of the form +HHMM or -HHMM, where H represents decimal hour digits and M represents decimal minute digits [-23:59, +23:59]. 22 %Z Time zone name (no characters if no time zone exists). 23 %% A literal '%' character.
2、三种格式的时间转换
计算机认识的时间只能是'时间戳'格式，而程序员可处理的或者说人类能看懂的时间有: '格式化的时间字符串'，'结构化的时间'
# 时间戳转换为本地时间或UTC时间 print(time.localtime(112131121)) print(time.gmtime(112131121)) # 本地时间或UTC时间转换为时间戳 print(time.mktime(time.localtime())) print(time.mktime(time.gmtime())) # 本地时间或UTC时间转换成格式化时间 print(time.strftime('%T',time.localtime())) print(time.strftime('%T',time.gmtime())) # 格式化时间转换成结构化时间 print(time.strptime('2017-10-21','%Y-%m-%d'))
# 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())#Sat Oct 21 19:09:29 2017 print(time.asctime(time.gmtime())) ##Sat Oct 21 11:12:43 2017 ,默认是localtime # 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()) # Sat Oct 21 19:09:29 2017 print(time.ctime(time.time())) #Sat Oct 21 19:09:29 2017 print(time.ctime(1000000000)) #Sun Sep 9 09:46:40 2001
当前时间减去历史时间：过去了多少时间
import time true_time=time.mktime(time.strptime('2011-09-11 08:30:02','%Y-%m-%d %H:%M:%S')) # time_now=time.mktime(time.strptime('2017-09-12 11:00:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S')) time_now=time.time() dif_time=time_now-true_time struct_time=time.gmtime(dif_time) print('过去了%d年%d月%d天%d小时%d分钟%d秒'%(struct_time.tm_year-1970,struct_time.tm_mon-1, struct_time.tm_mday-1,struct_time.tm_hour, struct_time.tm_min,struct_time.tm_sec))
二、dateime模块
import datetime print(datetime.datetime.now()) #返回 2017-10-21 19:14:30.416479 print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) ) # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19 print(datetime.datetime.now() ) print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分 c_time = datetime.datetime.now() print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换
四、random模块
一、random的常用操作
import random #大于0且小于1的小数 print(random.random()) # 大于等于2且小于等于4的整数 print(random.randint(2,4)) # 大于等于2且小于4的整数 print(random.randrange(2,4)) # 在一定范围内生成随机字符 print(random.choice([1,8,100,['a','b']])) # 列表元素任意n个组合 print(random.sample([1,8,100,['a','b'],'egon'],3)) # 大于1小于9的小数 print(random.uniform(1,9))
打乱原来的顺序，相当于洗牌
item=[1,3,5,7,9] random.shuffle(item) print(item)
二、实践：生成随机验证码
def make_code(n): ''' 生成10位随机验证码,元素包括大小写字母和数字 :param n:生成验证码的位数 :return: 返回验证吗 ''' res='' for i in range(n): s1=str(random.randint(0,9)) s2=chr(random.randint(65,122)) res +=random.choice([s1,s2]) return res print(make_code(10))
五、os模块
os模块是与操作系统交互的一个接口
一、os模块的基本使用
1、使用os模块管理文件和目录
1 import os 2 print(os.getcwd()) #获取当前的工作目录 3 print(os.chdir("dirname")) #改变当前脚本的工作目录。需要加绝对路径 4 print(os.curdir) #返回当前目录: . 5 print(os.pardir) #返回当前目录的父目录字符串名: .. 6 print(os.makedirs('www/html/',777)) #创建多级目录，并指定权限：多层目录有一个不存在，则创建；多层目录都存在，则报错 7 print(os.removedirs('www/html/')) #递归删除空目录 8 print(os.mkdir('www',755)) #创建单级目录，并指定权限，没有创建，有的话报错 9 print(os.rmdir('www')) #删除单级空目录，若非空目录则报错 10 print(os.listdir('www')) #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 11 print(os.remove()) #删除一个文件 12 print(os.rename('www','os')) #重命名一个文件/目录 13 print(os.stat("./os模块.py")) #获取文件/目录信息
2、Windows和Linux的标识符
1 os.sep #输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\",Linux下为"/" 2 os.linesep #输出当前平台使用的行终止符，win下为" ",Linux下为" " 3 os.pathsep #输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为: 4 print([os.sep,os.linesep,os.pathsep])
3、直接运行系统命令和获取环境变量
1 print(os.system('dir .')) #运行shell命令，直接显示，达不到目录的结果 ##tasklist Windows查看单前的进程 2 print(os.environ) #获取系统环境变量
4、构建路径
1 print(os.path.join('C:\','a','b','D:\','d.txt')) #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 2 print(os.path.abspath('os模块')) #返回path的规范化的绝对路径 3 print(os.path.expanduser('~')) #展开用户的HOME目录，如~、~username; 4 print(os.path.expanduser('~\test.txt')) #路径拼接
5、拆分路径：获取自己需要的路径中信息
1 print(os.path.split(os.path.abspath('os模块'))) #将path分隔成目录和文件名二元组返回 2 print(os.path.dirname(os.path.abspath('os模块'))) #返回path的目录，其实就是os.path.split(path)的第一个元素 3 print(os.path.basename(os.path.abspath('os模块'))) #返回path的目录，其实就是os.path.split(path)的第二个元素 4 print(os.path.splitext(os.path.abspath('os模块'))) #返回一个除去文件扩展名的部分和扩展名的二元组 。
6、判断文件类型
1 print(os.path.exists('os/html')) #若path存在，返回True；不存在，返回False 2 print(os.path.isabs('os/html')) #若path是绝对路径，返回True;否则，返回False 3 print(os.path.isfile('os模块.py')) #若path是一个存在的文件，返回True，否则，返回False 4 print(os.path.isdir('os')) #若path是一个存在的目录，但会True；否则，返回False 5 print(os.path.islink('os')) #参数path所指向的路径存在，并且是一个链接； 6 print(os.path.ismount('os')) #参数path所指向的路径存在，并且是一个挂载点。
7、判断文件属性
1 os.path模块也包含了若干函数用来获取文件的属性，包括文件的创建时间 、修改时间、文件的大小等 2 print(os.path.getatime('os模块.py')) #返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间 3 print(os.path.getmtime('os模块.py')) #返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间 4 print(os.path.getctime('os模块.py')) #获取文件的创建时间 5 print(os.path.getsize('os模块.py')) #返回path的大小
二、规划化路径
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成小写，并将所有斜杠转换为反斜杠
print(os.path.normcase('c:/windows\System32\')) ##../和/ print(os.path.normpath('c://windows\System32\../Temp/') ) ##../向左跳过一级
三、路径处理
获取自己想要的路径，具体应用如下
1、方式一：使用os.path.normpath()
1 import os,sys 2 ##实现一： 3 possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join( 4 os.path.abspath(__file__), 5 os.pardir, ##上一级 6 os.pardir 7 )) 8 ##实现二： 9 possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join( 10 os.path.abspath(__file__), 11 '..', ##上一级 12 '..' 13 )) 14 15 print(possible_topdir) 16 # sys.path.insert(0,possible_topdir)
2、方式二：使用os.path.dirname(）
1 x=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) 2 print(x)
六、sys模块
一、sys的基本使用
1 import sys 2 # print(sys.argv) #命令行参数List，第一个元素是程序本身路径 3 # print(sys.argv[1]) ##取出相对应的地址 4 # print(sys.argv[2]) 5 # python C:UsersCTB-BJB-0012PycharmProjectspython36s19day6常用模块6 sys模块.py 3306 6 7 sys.exit(0) ##退出程序，正常退出exit(0) 8 sys.version #获取python解释程序的版本信息 9 sys.maxint #最大的int值 10 sys.path #返回模块的搜索路径，初始化时使用python PATH环境变量的值 11 sys.platform #返回操作系统平台名称
二、sys模块实战
1、实现探索：打印进度条，显示百分比
实现思路：指定的对齐方式，显示宽度，打印的字符串；让后面的覆盖前面的内容，形成动态增长的效果 左对齐 print('[%10s]' %'#') 右对齐 实现第一步探索 print('[%-10s]' %'#') print('[%-10s]' %'##') print('[%-10s]' %'###') print('[%-10s]' %'####') 打印%,两个%%取消百分号的特殊意义 print('%d%%' %30) print(('[%%-%ds]' %50) %'#') #暂时不打印%
2、代码实现
import sys # import time def progress(percent,width=50): if percent > 1: percent = 1 show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(percent*width)*'#') print(' %s %s%%' %(show_str,int(percent*100)),end='',file=sys.stdout,flush=True) #立即将结果，刷新一下 # 调到行尾，不换行打印 total_size=102400000 recv_size=0 while recv_size < total_size: # time.sleep(0.2) #1024 recv_size+=1024 #每次加 percent=recv_size/total_size progress(percent,width=30)
七、shutil模块
高级的文件、文件夹、压缩包处理模块
一、shutil的基本操作
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "wzs" #2017/10/21 import shutil # 将文件内容拷贝到另一个文件中 shutil.copyfileobj(fsrc,fdst[,length]) shutil.copyfileobj(open('6sys模块.py','r',encoding='utf-8'),open('sys_new.py','w',encoding='utf-8')) # 拷贝文件，目标文件无需存在 shutil.copyfile('src','dst') shutil.copyfile('a.txt','b.txt') # 仅拷贝权限。内容、组、用户均不变。目标文件必须存在 shutil.copymode('src','dst') shutil.copymode('a.txt','b.txt') # 仅拷贝状态信息，包括：mode bits，atime，mtime，flags 。目标文件必须存在 shutil.copystat('src','dst') shutil.copystat('a.txt','b.txt') # 拷贝文件和权限。目标文件无需存在 shutil.copy('src','dst') shutil.copy('a.txt','b.txt') # 拷贝文件和状态信息。目标文件无需存在 shutil.copy2('src','dst') shutil.copy2('a.txt','b.txt') # 递归的去拷贝文件夹 shutil.ignore_patterns(*patterns) shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None) import shutil shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*')) #目标目录不能存在，注意对folder2目录父级目录要有可写权限，ignore的意思是排除 # 拷贝软连接 import shutil shutil.copytree('f1', 'f2', symlinks=True, ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*')) # 通常的拷贝都把软连接拷贝成硬链接，即对待软连接来说，创建新的文件 # 递归的去删除文件 # shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]]) import shutil import os os.makedirs('www/html/api') shutil.rmtree('www') # 递归移动文件，它类似mv命令。相当于重命名 import shutil shutil.move('www','ok')
二、文件压缩，解压处理
1、模块操作小解
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
2、shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，
# 将ok下文件打包防止当前程序目录(可以自己指定路径，打包的路径可以是绝对路径) import shutil ret = shutil.make_archive("data_bak",'gztar',root_dir='ok')
1、使用zipfile模块创建和读取zip压缩包
#打包压缩 import zipfile z=zipfile.ZipFile('data_bak.zip','w') z.write('a.log') z.write('a.txt') z.write('b.txt') z.close() #解压：目录不存在会自动创建 z=zipfile.ZipFile('data_bak.zip','r') z.extractall(path='html/') z.close() #ZipFile的常用方法 namelist：返回zip文件中包含的所有文件和文件夹的字符串列表； extract：从zip文件中提取单个文件； extractall：从zip文件中提取所有文件。
使用Python的命令行工具创建zip格式的压缩包
1 -l 显示zip格式压缩包中的文件列表 2 -c 创建zip格式压缩包：若压缩包里面有文件，会先清空，然后将后面的内容添加进去 3 -e 提取zip格式压缩包：后面的目录不存在，会自动创建。 4 -t 验证文件是一个有效的zip格式压缩包
python -m zipfile -c kube-heapster.zip kubernetes-dashboard.yaml python -m zipfile -c kube-heapster.zip ssl/ python -m zipfile -e kube-heapster.zip test python -m zipfile -l kube-heapster.zip
2、使用tarfile模块创建和读取压缩包内容
# 压缩 import tarfile obj=tarfile.open('data_bak.tar.gz','w') obj.add('a.log',arcname='a.log.bak') obj.add('a.txt',arcname='a.txt.bak') obj.add('b.txt',arcname='b.txt.bak') obj.close() # 解压 obj=tarfile.open('data_bak.tar.gz','r') obj.extractall('aaa') obj.close() #提取压缩包内信息：tarfile 中有不少函数，其中，最常用的是 ： getnames ：获取 tar 包中的文件列表； extract ：提取单个文件； extractall ：提取所有文件
案例：备份指定文件到压缩包
例如，备份Nginx的访问日志，备份MySQL的binlog日志。这些数据备份到压缩包中，并在压缩包的名称中使用时间标识，不但有利于文件管理，便于查找，而且能够有效减少磁盘占用空间。
from __future__ import print_function import os import fnmatch import tarfile import datetime def find_specific_files(root, pattern=['*'], exclude_dirs=[]): pass def main(): patterns = ['*.jpg', '*jpeg', '*.tiff', '*.png'] now = datetime.datetime.now().strftime("%Y_%m_%d_%H_%M_%S") filename = "all_image_{0}.tar.gz".format(now) with tarfile.open(filename, 'w:gz') as f: for item in find_specific_files("*", patterns): f.add(item) if __name__ == '__main__': main()
3、案例：暴力破解zip压缩包的密码
###撞库方法破解压缩包密码（前提要有强大的密码库，不然也无法破解） import shutil import tarfile obj = tarfile.open('kube-heapster.zip','r') with open('password.txt') as pf: for line in pf: try: obj.extractall(pwd=line.strip()) print("password is {0}".format(line.strip())) except: pass
八、json&pickcle模块
eval内置方法可以将一个字符串转换成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都能使用，但遇到特殊类型时，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
一、什么是序列化？
我们把对象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picking，在其他语言中称之为serialization，marshalling，flattening，都是一个意思
二、为什么要序列化
1、数据持久化保存 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。 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
三、如何序列化之json和pickle（使用方法一样）
若要在不同语言之间传递对象，就必须把对象序列化成标准格式，比如XML，但更好的方法是系列为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
四、json模块
1、将文件内容转换成json可以识别的字符串类型,打印到终端上
单引号不能被json识别
1 import json 2 user={'name':'egon','pwd':'egon123'} 3 print(json.dumps(user)) 4 print(str(user))
2、将数据写入文件中 json.dumps() ：复杂版
1 import json 2 user={'name':'egon','pwd':'egon123','age':22} 3 with open('db.json','w',encoding='utf-8') as f: 4 f.write(json.dumps(user))
1 with open('db.json','r',encoding='utf-8') as f: 2 data=f.read() 3 dic=json.loads(data) 4 print(dic['age']) ##取值验证
3、将数据写入文件中json.dump()：简化版
1 import json 2 user={'name':'egon','pwd':'egon123','age':22} 3 json.dump(user,open('db1.json','a',encoding='utf-8')) ##序列化 4 dic=json.load(open('db1.json','r',encoding='utf-8')) ##反序列化 5 print(dic,type(dic))
五、pickle模块
pickle可以序列化Python的所有数据类型
1、序列化、反序列化字典
1 import pickle 2 d={'a':1} 3 # 序列化 4 d_pkl=pickle.dumps(d) 5 with open('1.pkl','wb') as f: 6 f.write(d_pkl) 7 # 简化 8 pickle.dump(d,open('2.pkl','wb')) 9 10 # 反序列化 11 x=pickle.load(open('2.pkl','rb')) 12 print(x)
2、序列化、反序列化函数（没有这个应用场景）
1 import json,pickle 2 def func(): 3 print('from 序列表.py') 4 5 # json.dumps(func) #不可序列化函数 6 # pickle序列化 7 # pickle.dump(func,open('3.pkl','wb')) 8 # 序列化是一个内存地址，反序列化时，这个内存地址一定要存在 9 # pickle反序列化 10 f=pickle.load(open('3.pkl','rb')) 11 f()
九、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
1 import shelve 2 # 序列化，会形成三个文件，后面是序列化的内容 3 dic={'a':1,'b':2} 4 d=shelve.open(r'db.sh1') 5 d['egon']={'pwd':'123','age':18} 6 d['alex']={'pwd':'456','age':28} 7 d['x']=dic 8 d.close() 9 10 # 反序列，不用指定反解时，打开文件的模式 11 obj=shelve.open(r'db.sh1') 12 print(obj['x']['a'])
十、configparser模块
一、测试文件test.conf
[mysql] user = root password = 123 [mysqld] character-server-set = utf-8 port = 3306 x = True y = 11.11
二、读取数据库
import configparser obj=configparser.ConfigParser() obj.read('my.cnf') print(obj.sections()) #取出文件的section：['mysql', 'mysqld'] print(obj.options('mysql')) #取出指定section内的values print(obj.items('mysql')) #取出指定section内的items:既有key又有value # 取出某条具体的配置 print(obj.get('mysql','user')) #get拿到的数据是字符串类型 print(type(obj.getint('mysqld','port'))) #不用转化类型，直接使用相应的方法，取出整型 print(type(obj.getboolean('mysqld','x'))) #直接取出布尔值 print(type(obj.getfloat('mysqld'
三、判断数据是否存在
import configparser obj=configparser.ConfigParser() obj.read('my.cnf') print(obj.has_section('mysql')) #section是否存在 print(obj.has_option('mysql','host'))
四、增加、更改数据
实现——会先将原文件内容读取出来，写入新的内容，然后一并写入源文件 section存在，直接给原来的key赋予新的值，即直接更改源文件相对应的值 import configparser obj=configparser.ConfigParser() obj.read('my.cnf') obj.add_section('wzs') obj.set('wzs','password','456') obj.set('wzs','is_ok','True') obj.write(open('my.cnf','w'))
五、删除指定的section和option
import configparser obj=configparser.ConfigParser() obj.read('my.cnf') obj.remove_section('mysqld') obj.remove_option('mysql','user') obj.write(open('my.cnf','w'))
六、实战：形成下面的文件
[DEFAULT] serveraliveinterval = 45 compression = yes compressionlevel = 9 forwardx11 = yes [bitbucket.org] user = hg [topsecret.server.com] host port = 50022 forwardx11 = no
1 import configparser 2 config = configparser.ConfigParser() 3 config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45', 4 'Compression': 'yes', 5 'CompressionLevel': '9'} 6 7 config['bitbucket.org'] = {} 8 config['bitbucket.org']['User'] = 'hg' 9 config['topsecret.server.com'] = {} 10 topsecret = config['topsecret.server.com'] 11 topsecret['Host Port'] = '50022' # mutates the parser 12 topsecret['ForwardX11'] = 'no' # same here 13 config['DEFAULT']['ForwardX11'] = 'yes' 14 with open('example.ini', 'w') as configfile: 15 config.write(configfile)
十一、hashlib模块
一、hash的基本知识
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 hash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。
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。
1、单行字符串校验
import hashlib m = hashlib.md5() # m=hashlib.sha256() m.update('hello'.encode('utf8')) print(m.hexdigest()) ##获取hash值 # 5d41402abc4b2a76b9719d911017c592 m.update('wzs'.encode('utf8')) print(m.hexdigest()) # 4d2a80ad7dcecf5e94233bc595ed6287 m2 = hashlib.md5() m2.update('hellowzs'.encode('utf8')) print(m2.hexdigest()) # 4d2a80ad7dcecf5e94233bc595ed6287
2、多行内容进行校验：使用for循环对每行进行验证，节约系统资源
import hashlib with open(r'G:dataPyCharm_ProjectPythons19day6常用模块example.ini','rb') as f: m=hashlib.md5() for line in f: m.update(line) print(m.hexdigest())
二、 模拟撞库破解密码
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。
1、将数据加密
1 import hashlib 2 s='alex3714' 3 m=hashlib.md5() 4 m.update(s.encode('utf-8')) 5 s_hash=m.hexdigest() 6 print(s_hash) #aee949757a2e698417463d47acac93df
2、具体实现代码
import hashlib passwds=[ 'alex3714', '123456', 'alex123', '123alex', 'Alex@1203' ] def make_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(s1,dic): for p in dic: if s1 == dic[p]: return p s1='aee949757a2e698417463d47acac93df' dic=make_dic(passwds) res=break_code(s1,dic) print(res)
二、增强安全机制：密码加盐
1 import hashlib 2 # m=hashlib.md5('天王盖地虎'.encode('utf-8')) ##加盐 3 m=hashlib.sha3_512('天王盖地虎'.encode('utf-8')) ##加盐 4 m.update('wzs_perfect'.encode('utf-8')) 5 m.update('宝塔镇河妖'.encode('utf-8')) 6 print(m.hexdigest()) #fc5e038d38a57032085441e7fe7010b0
三、hmac模块
python还有一个hmac模块，它内部对我们创建key和内容及进一步的处理然后加密
密码加盐
1 import hmac 2 # 要保证两次校验的结果是一样的，处理内容一样以外，key必须一样 3 m1=hmac.new('你很牛棒棒的'.encode('utf-8')) 4 m1.update('wzs_perfect'.encode('utf-8')) 5 print(m1.hexdigest()) #8d5e7e804f99b4d4e48c3659dcf39482
处理内容相同，key不同，加密版不同
1 # m2=hmac.new('你很牛'.encode('utf-8')) 2 # m2.update('wzs_perfect'.encode('utf-8')) 3 # print(m2.hexdigest()) #4b66f8b0872a0802af087f9c8784aaf2
解密
1 m3=hmac.new('你很牛棒棒的'.encode('utf-8')) 2 m3.update('wzs_'.encode('utf-8')) 3 m3.update('perfect'.encode('utf-8')) 4 print(m3.hexdigest()) #8d5e7e804f99b4d4e48c3659dcf39482
十二、suprocess模块
1 ##用来执行系统命令 2 3 import subprocess 4 5 ##查看目录下的东西 6 res=subprocess.Popen(r'dir G:dataPyCharm_ProjectPythons19day6常用模块10xml模块10xml模块.py', 7 shell=True, 8 stdout=subprocess.PIPE, 9 stderr=subprocess.PIPE) 10 11 print('============>',res) 12 print('========>',res.stdout.read()) 13 print('========>',res.stderr.read().decode('gbk')) 14 15 16 # dir file_path|findstr xml$ 17 res1=subprocess.Popen(r'dir G:dataPyCharm_ProjectPythons19day6常用模块10xml模块', 18 shell=True, 19 stdout=subprocess.PIPE,) 20 21 #stidin=res1.stout 22 res2=subprocess.Popen(r'findstr xml$', 23 shell=True, 24 stdin=res1.stdout, 25 stdout=subprocess.PIPE,) 26 print(res2.stdout.read().decode('gbk'))
十三、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，个json差不多，但json使用起来更简单。至今很多传统公司的很多系统接口还主要是使用xml
1 <?xml version="1.0"?> 2 <data> 3 <country name="Liechtenstein"> 4 <rank updated="yes">2</rank> 5 <year>2008</year> 6 <gdppc>141100</gdppc> 7 <neighbor name="Austria" direction="E"/> 8 <neighbor name="Switzerland" direction="W"/> 9 </country> 10 <country name="Singapore"> 11 <rank updated="yes">5</rank> 12 <year>2011</year> 13 <gdppc>59900</gdppc> 14 <neighbor name="Malaysia" direction="N"/> 15 </country> 16 <country name="Panama"> 17 <rank updated="yes">69</rank> 18 <year>2011</year> 19 <gdppc>13600</gdppc> 20 <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/> 21 <neighbor name="Colombia" direction="E"/> 22 </country> 23 </data>
一、xml的操作
1 import xml.etree.ElementTree as ET 2 tree=ET.parse('server.xml') 3 root=tree.getroot() 4 5 for child in root: 6 print('====>',child) 7 for i in child: 8 print(i.tag,i.attrib,i.text) 9 10 # 查找element元素的三种方式 11 years=root.iter('year') #扫描整个xml文档树，找到所有 12 for i in years: 13 print(i) 14 15 res1=root.find('country') #谁来调，就从谁下一层开始找，只找一个 16 print(res1) 17 18 res2=root.findall('country') #谁来调，就从谁下一层开始找，只找一个 19 print(res2) 20 21 # 修改 22 # 将文件每个年份加1 23 years=root.iter('year') #扫描整个xml文档树，找到所有 24 for year in years: 25 year.text=str(int(year.text)+1) ##更改原来的项目 26 year.set('updated','yes') ##添加新的项目 27 year.set('version','1.0') 28 tree.write('b.xml') 29 # tree.write('server.xml') 30 31 # 删除 32 # 删除指定country底下rank的值大于10 33 for country in root.iter('country'): 34 #print(country.tag) 35 rank=country.find('rank') 36 if int(rank.text) > 10: 37 country.remove(rank) 38 tree.write('server.xml') 39 40 # 增加节点 41 for country in root.iter('country'): 42 e=ET.Element(' egon') 43 e.text='hello' 44 e.attrib={'age':'18'} 45 country.append(e) 46 tree.write('server.xml')