本节大纲：
- 模块介绍
- time &datetime模块
- random
- os
- sys
- shutil
- json & picle
- shelve
- xml处理
- yaml处理
- configparser
- hashlib
- subprocess
- logging模块
- re正则表达式
模块
用一砣代码实现了某个功能的代码集合。
类似于函数式编程和面向过程编程，函数式编程则完成一个功能，其他代码用来调用即可，提供了代码的重用性和代码间的耦合。而对于一个复杂的功能来，可能需要多个函数才能完成（函数又可以在不同的.py文件中），n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块。
如：os 是系统相关的模块；file是文件操作相关的模块
包，用来从逻辑上组织模块的，本质就是一个目录（必须带有一个__init__.py文件）。
模块分为三种：
- 自定义模块
- 内置标准模块（又称标准库）
- 开源模块
自定义模块
定义模块
其实就是以.py结尾python文件，文件名例如为test.py，那么模块名就是test。
模块的导入
Python之所以应用越来越广泛，在一定程度上也依赖于其为程序员提供了大量的模块以供使用，如果想要使用模块，则需要导入。导入模块有一下几种方法：
import module from module.xx.xx import xx from module.xx.xx import xx as rename from module.xx.xx import *
导入模块其实就是告诉Python解释器去解释那个py文件
- 导入一个py文件，解释器解释该py文件
- 导入一个包，解释器解释该包下的 __init__.py 文件
import test 相当于在当前引入模块的文件下定义了一个变量 test='test.py的所有代码' from test import name 相当于在当前引入模块的文件下拿到test模块里面name变量和值 name='test.py的name值'
如果文件需要多处使用到模块，那么使用form导入效率更高一些，因为import会重复的导入
# import module_test from module_test import test def logger(): test() print('in the logger') def search(): test() print('in the search')
那么问题来了，导入模块时是根据那个路径作为基准来进行的呢？即：sys.path
import sys print sys.path
如果sys.path路径列表没有你想要的路径，可以通过 sys.path.append('路径') 添加。
通过os模块可以获取各种目录，例如：
import sys import os pre_path = os.path.abspath('__file__') sys.path.append(pre_path)
开源模块
下载安装
yum
pip
apt-get
下载源码
解压源码
进入目录
编译源码 python setup.py build
安装源码 python setup.py install
注：在使用源码安装时，需要使用到gcc编译和python开发环境，所以，需要先执行：
yum install gcc yum install python-devel 或 apt-get python-dev
安装成功后，模块会自动安装到 sys.path 中的某个目录中。
导入模块
同自定义模块中导入的方式
内置模块
time & datetime模块
time模块的方法可以通过help(time)查看，在里面的方法可以help(time.localtime)。分为时间戳，结构化时间(元祖)，格式化时间字符串，这三种转化关系为
%Y Year with century as a decimal number.
%m Month as a decimal number [01,12].
%d Day of the month as a decimal number [01,31].
%H Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23].
%M Minute as a decimal number [00,59].
%S Second as a decimal number [00,61].
# 时间戳 print(time.time()) # 1531982635.617672 时间戳 1970年开始计数的 # 结构化时间，按照服务器的时区utc+8 print(time.localtime()) # time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=7, tm_mday=19, tm_hour=14, tm_min=56, tm_sec=14, tm_wday=3, tm_yday=200, tm_isdst=0) # 结构化时间，utc时间，可以对比上面时间差 print(time.gmtime()) # time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=7, tm_mday=19, tm_hour=6, tm_min=50, tm_sec=15, tm_wday=3, tm_yday=200, tm_isdst=0) time_obj = time.gmtime() print(time_obj.tm_year,time_obj.tm_mon) # 2018 7 注意下day的值，周一是0,而且是utc时间 # 时间戳转换成struct_time格式 print(time.gmtime(time.time()-86400)) # time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=7, tm_mday=18, tm_hour=6, tm_min=53, tm_sec=37, tm_wday=2, tm_yday=199, tm_isdst=0) # 结构化时间转成时间戳 time_obj = time.gmtime() print(time.mktime(time_obj)) # 1531954699.0 # 结构化时间转成格式化字符串 tm = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime()) print(tm) # 2018-07-19 15:02:11 # 格式化字符串转成结构化时间 tm = time.strptime('2018-07-19','%Y-%m-%d') print(tm) # time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=7, tm_mday=19, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=200, tm_isdst=-1)
# 结果都是Sat Dec 26 18:23:06 2020 print(time.asctime()) print(time.ctime()) print(time.asctime(time.localtime())) print(time.ctime(time.time()))
datetime相关
# 与日期相关在date方法里面 print(datetime.date) # 与时间相关在time方法里面 print(datetime.time) # 与时期时间相关在datetime里面 print(datetime.datetime) # 当前时间 print(datetime.datetime.now()) # 时间戳直接转成格式化时间字符串 print(datetime.date.fromtimestamp(time.time())) print(datetime.datetime.fromtimestamp(time.time())) # 时间加减 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) # 3天后时间 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) # 3天前时间 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) # 3小时后 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=-3)) # 3小时前 # 时间替换 c_time = datetime.datetime.now() print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换
random模块
随机数
import random print(random.random()) 0-1之间的小数 print(random.randint(1,2)) 1，2随机 print(random.randrange(1,10,2)) 有布长1,3,5,7,9
生成随机数
import random checkcode = '' for i in range(4): current = random.randrange(0,4) if current != i: temp = chr(random.randint(65,90)) else: temp = random.randint(0,9) checkcode += str(temp) print(checkcode)
os模块
提供对操作系统进行调用的接口
os.walk() 显示目录下所有文件和子目录以元祖的形式返回，第一个是目录，第二个是文件夹，第三个是文件 open(r'tmpinnerfile',w) 创建文件 os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径 可以先记录当前文件目录 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: ('.') 没什么用 os.pardir 获取当前目录的父目录字符串名：('..') 没什么用 os.makedirs('dirname1/dirname2') 可生成多层递归目录 dirname1如果存在就在下面创建，不存在都创建，如果都存在就报错，可通过 修改里面exist_ok=ok来解决这个报错 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， 但是若目录不为空，首先你要先删除文件，不然报错 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" ",Linux下为" " 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.popen("bash command) 运行shell命令，获取执行结果 print(ret.read()) 这样读取出来popen的结果 os.environ 获取系统环境变量 os.path 括号内pathn就是文件夹和文件 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 print(os.path.join(os.getcwd(),'filename')) os.path.getatime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间 os.path.getmtime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间 os.path.getsize(path) 返回path的大小 # 注意：os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息 的结构说明 stat 结构: st_mode: inode 保护模式 st_ino: inode 节点号。 st_dev: inode 驻留的设备。 st_nlink: inode 的链接数。 st_uid: 所有者的用户ID。 st_gid: 所有者的组ID。 st_size: 普通文件以字节为单位的大小；包含等待某些特殊文件的数据。 st_atime: 上次访问的时间。 st_mtime: 最后一次修改的时间。 st_ctime: 由操作系统报告的"ctime"。在某些系统上（如Unix）是最新的元数据更改的时间，在其它系统上（如Windows）是创建时间（详细信息参见平台的文档）。
sys模块
与python解释器交互的接口
sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径 sys.exit(n) 退出程序，正常退出时exit(0) sys.version 获取Python解释程序的版本信息 sys.maxint 最大的Int值 sys.path 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值 sys.platform 返回操作系统平台名称 如果执行 python3 test.py liqianlong 18 那么在test.py中的print(sys.argv) 0 是程序文件本身名称，1 是 liqianlong，2 是18 进度条实例 import sys import time def view_bar(num,total): rate = float(num) / total rate_num = int(rate * 100) r = ' %s>%d%%' % ('='*num,rate_num) # 回到当前行的首部位 sys.stdout.write(r) # 相对比print,就是没有换行符 sys.stdout.flush() # 输出清空 if __name__ == '__main__': print( ' %s>%d%%' % ('=',50)) print( ' %s>%d%%' % ('=',100)) for i in range(1,101): time.sleep(0.3) view_bar(i,100)
shutil模块
高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块
shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length])
将文件内容拷贝到另一个文件中，可以部分内容
f1 = open('src.txt','r',encoding='utf-8') f2 = open('dsc.txt','w',encoding='utf-8') shutil.copyfileobj(f1,f2,length=16*1024) 不加length，就是将文件内容拷贝到另一个文件中了
shutil.copyfile(src, dst)
拷贝文件
shutil.copyfile('src.txt','dsc.txt')
shutil.copymode(src, dst)
仅拷贝权限。内容、组、用户均不变
shutil.copymode('src.txt','dsc.xt')
shutil.copystat(src, dst)
拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags
shutil.copystat('src.txt','dsc.txt')
shutil.copy(src, dst)
拷贝文件和权限
shutil.copy('src.txt','dsc.txt')
shutil.copy2(src, dst)
拷贝文件和状态信息
shutil.copy2('src.txt','dsc.txt')
shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)
递归的去拷贝文件
shutil.copytree('dir1','dir2')
shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])
递归的去删除文件
shutil.rmtree('dir1')
shutil.move(src, dst)
递归的去移动文件
shutil.move('src.txt','dir1')
shutil.make_archive(base_name, format,...)
创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar
- base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，
如：www =>保存至当前路径
如：/Users/wupeiqi/www =>保存至/Users/wupeiqi/ - format： 压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
- root_dir： 要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
- owner： 用户，默认当前用户
- group： 组，默认当前组
- logger： 用于记录日志，通常是logging.Logger对象
#将 /Users/wupeiqi/Downloads/test 下的文件打包放置当前程序目录 import shutil ret = shutil.make_archive("wwwwwwwwww", 'gztar', root_dir='/Users/wupeiqi/Downloads/test') #将 /Users/wupeiqi/Downloads/test 下的文件打包放置 /Users/wupeiqi/目录 import shutil ret = shutil.make_archive("/Users/wupeiqi/wwwwwwwwww", 'gztar', root_dir='/Users/wupeiqi/Downloads/test')
shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，详细：
import zipfile z = zipfile.ZipFile('yasuo.zip','w') z.write('lala') z.write('haha') z.close() z = zipfile.ZipFile('yazuo.zip','r') z.extractall() z.close()
import tarfile # 压缩 tar = tarfile.open('yasuo.tar','w') tar.add('1.txt', arcname='1.txt') # arcname 存档中备用名，可不用设 tar.add('2.txt', arcname='2.txt') tar.close() # 解压 tar = tarfile.open('your.tar','r') tar.extractall() # 可设置解压地址，咱们写的都是相对的 tar.close()
json&pickle模块
用于序列化的两个模块
- json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换
- pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换
Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
import json info = {'name':'alex','age':22,} # 序列化二种方式 f = open("test.text","w+") f.write(json.dumps(info)) # 如果字典中有函数的内存地址，是会报错的，只能是一些简单数据字典，字符串，列表，因为是所有语言通用交互 f.close() f = open("test.text","w+") json.dump(info,f) f.close() # 反序列化二种方式 f = open("test.text","r") data = json.loads(f.read()) f.close() f = open("test.text","r") data = json.load(f) f.close() pickle与json用法相同，只不过是python语言自己识别，要注意的是文件是wb，rb
shelve模块
shelve模块是一个简单的k,v将内存数据通过文件持久化的模块，可以持久化任何pickle可支持的python数据格式，是在pickle更上一层的封装
import shelve d = shelve.open('shelve_test') # 打开一个文件 class Test(object): def __init__(self,n): self.n = n t = Test(123) l = ["liqianlong","rain","test"] dic = {"liqianlong":18} d["l"] = l # 持久化列表 d["t"] = t # 持久化类 d["dic"] = dic # 持久化字典 d.close() d = shelve.open('shelve_test') # 打开一个文件 d.get('l') d.get('dic') for i in d.items(): print(i)
xml处理模块
xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，但json使用起来更简单，不过，古时候，在json还没诞生的黑暗年代，大家只能选择用xml呀，至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。
xml的格式如下，就是通过<>节点来区别数据结构的:
<?xml version="1.0"?> <data> <country name="Liechtenstein"> <rank updated="yes">2</rank> <year>2008</year> <gdppc>141100</gdppc> <neighbor name="Austria" direction="E"/> <neighbor name="Switzerland" direction="W"/> </country> <country name="Singapore"> <rank updated="yes">5</rank> <year>2011</year> <gdppc>59900</gdppc> <neighbor name="Malaysia" direction="N"/> </country> <country name="Panama"> <rank updated="yes">69</rank> <year>2011</year> <gdppc>13600</gdppc> <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/> <neighbor name="Colombia" direction="E"/> </country> </data>
读操作
import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("xmltest") root = tree.getroot() print(root.tag) # 主节点data # 遍历xml文档 for child in root: # 子节点country print(child.tag, child.attrib) for i in child:# country下的子节点 print(i.tag, i.text, i.attrib) # 节点名称，文本，属性 # 通过iter过滤节点 for node in root.iter('year'): print(node.tag, node.text) # 还可以通过findall查找节点 for country in root.findall('country'): rank = int(country.find('rank').text) print(rank)
改，删操作
import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("xmltest.xml") root = tree.getroot() # 修改文本，属性 for node in root.iter('year'): new_year = int(node.text) + 1 node.text = str(new_year) node.set("updated_by", "liqianlong") tree.write("xmltest.xml") # 删除节点 for country in root.findall('country'): rank = int(country.find('rank').text) if rank > 50: root.remove(country) tree.write('output.xml')
创建
import xml.etree.ElementTree as ET new_xml = ET.Element("PersoninfoList") # 主节点 personinfo = ET.SubElement(new_xml, "personinfo", attrib={"enrolled": "yes"}) name = ET.SubElement(personinfo, "name",attrib={"username":"yes"}) name.text = "liqianlong" age = ET.SubElement(personinfo, "age", attrib={"password": "yes"}) age.text = '18' sex = ET.SubElement(personinfo, "sex") personinfo2 = ET.SubElement(new_xml, "personinfo", attrib={"enrolled": "yes"}) name = ET.SubElement(personinfo2, "name") name.text = "我是第二个人信息" age = ET.SubElement(personinfo2, "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) # 创建文件 ET.dump(new_xml) # 打印生成的格式 ''' <?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <PersoninfoList> <personinfo enrolled="yes"> <name username="yes">liqianlong</name> <age password="yes">18</age> <sex /> </personinfo> <personinfo enrolled="yes"> <name>我是第二个人信息</name> <age>19</age> </personinfo> </PersoninfoList> '''
PyYAML模块
Python也可以很容易的处理ymal文档格式，只不过需要安装一个模块，参考文档：http://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation
ConfigParser模块
用于生成和修改常见配置文档，当前模块的名称在 python 3.x 版本中变更为 configparser。
来看一个好多软件的常见文档格式如下
[DEFAULT] compressionlevel = 9 compression = yes serveraliveinterval = 45 forwardx11 = yes [bitbucket.org] user = hg [topsecret.server.com] host port = 50022 forwardx11 = no
如果想用python生成一个这样的文档怎么做呢？
import configparser config = configparser.ConfigParser() config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45', 'Compression': 'yes', 'CompressionLevel': '9'} config['DEFAULT']['ForwardX11'] = 'yes' config['bitbucket.org'] = {} config['bitbucket.org']['User'] = 'hg' config['topsecret.server.com'] = {} topsecret = config['topsecret.server.com'] topsecret['Host Port'] = '50022' topsecret['ForwardX11'] = 'no' with open('example.ini', 'w') as configfile: config.write(configfile)
增删改查
import configparser conf = configparser.ConfigParser() conf.read("example.ini") # 默认字段信息 print(conf.defaults()) # OrderedDict([('compressionlevel', '9'), ('compression', 'yes'), ('serveraliveinterval', '45'), ('forwardx11', 'yes')]) # 节点标题信息 print(conf.sections()) # ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com'] # 节点标题添加 conf.has_section('liqianlong') conf.add_section('liqianlong') conf.write(open('example.ini', "w")) # 节点字段添加 conf.set('liqianlong','age','18') conf.write(open('example.ini', "w")) # 节点字段信息，包括了默认的字段是一个列表 print(conf.options('bitbucket.org')) # ['user', 'compressionlevel', 'compression', 'serveraliveinterval', 'forwardx11'] print(conf.items('bitbucket.org')) # [('compressionlevel', '9'), ('compression', 'yes'), ('serveraliveinterval', '45'), ('forwardx11', 'yes'), ('user', 'hg')] # 节点某个字段查询 print(conf['bitbucket.org']['user']) print(conf.get('bitbucket.org','user')) print(conf.getint('bitbucket.org','user')) # 转int # 节点某个字段修改 conf['bitbucket.org']['user']='liqianlong' conf.write(open('example.ini', "w")) # 节点删除 sec = conf.remove_section('bitbucket.org') conf.write(open('example.ini', "w")) # 这里也可写一个新文件 # 节点删除某个字段 conf.remove_option('bitbucket.org','user') conf.write(open('example.ini', "w"))
hashlib模块
用于加密相关的操作，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
import hashlib m = hashlib.md5() m.update(b"Hello") m.update(b"It's me") print(m.digest()) #2进制格式hash print(m.hexdigest()) #16进制格式hash m2 = hashlib.md5() m2.update(b"HelloIt's me") print(m2.hexdigest()) #与上面结果一样 # ######## md5 ######## hash = hashlib.md5() hash.update('admin') print(hash.hexdigest()) # ######## sha1 ######## hash = hashlib.sha1() hash.update('admin') print(hash.hexdigest()) # ######## sha256 ######## hash = hashlib.sha256() hash.update('admin') print(hash.hexdigest()) # ######## sha384 ######## hash = hashlib.sha384() hash.update('admin') print(hash.hexdigest()) # ######## sha512 ######## hash = hashlib.sha512() hash.update('admin') print(hash.hexdigest()) # 中文情况 hash = hashlib.md5() hash.update("天王盖地虎".encode(encoding="utf-8")) #encode之后就是byte类型了 print(hash.hexdigest())
还不够吊？python 还有一个 hmac 模块，它内部对我们创建 key 和 内容 再进行处理然后再加密
散列消息鉴别码，简称HMAC，是一种基于消息鉴别码MAC（Message Authentication Code）的鉴别机制。使用HMAC时,消息通讯的双方，通过验证消息中加入的鉴别密钥K来鉴别消息的真伪；
一般用于网络通信中消息加密，前提是双方先要约定好key,就像接头暗号一样，然后消息发送把用key把消息加密，接收方用key ＋ 消息明文再加密，拿加密后的值 跟 发送者的相对比是否相等，这样就能验证消息的真实性，及发送者的合法性了。
import hmac h = hmac.new(b"this must is ass","msg中文".encode(encoding="utf-8")) print(h.hexdigest())
更多关于md5,sha1,sha256等介绍的文章看这里https://www.tbs-certificates.co.uk/FAQ/en/sha256.html
Subprocess模块
#!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ #linux 上调用python脚本 #os.system输出命令结果到屏幕，返回命令执行状态 #os.popen("dir") 返回内存对象，需要单独去取一下 #os.popen("dir").read() 保存命令的执行结果输出，但是不返回执行状态 # #py 2.7 from only linxu 2.7.... #commands = = == = commands.getstatusoutput("dir") 返回执行状态和结果 #print(res[0]) (res[1]) #subprocess python 3.5 ___run import subprocess # subprocess.run(["df","-h"]) # subprocess.run(["df","-h","|","grep","sda1"]) 命令执行会报错，因为加上管道符他解决不了 # subprocess.run(["df -h | grep sda1",shell=True]) 不需要python解析这个字符串，传给linux自己去解析 #os.system = = = subprocess.call("df -h",shell=True)输出命令结果到屏幕，返回命令执行状态 #subprocess.checkcall("df -h",shell=True)如果报错就抛出异常，也是返回状态 #subprocess.getstatusoutput("df -h",shell=True)返回执行状态和结果 ==== commands.getstatusoutput("dir") #subprocess.getoutput("df -h",shell=True)返回结果= = =os.popen("dir") # #subprocess.Popen("ifconfig|grep 192",shell=True,subprocess.PIPE) pipe 管道意思 #res.stdout.read() 标准输出 #subprocess.Popen("dddd",shell=True,subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE) #res.stderr.read() 标准错误 #subprocess.Popen("sleep30:echo 'hello'",shell=True,subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE) #print(res.poll()) 这个是返回执行的状态，执行完了返回0没有执行返回None #print(res.wait()) 等待返回结果 #terminate()杀掉所启动的进程 #subprocess.Popen("sleep30:echo 'hello'",shell=True,subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE) #res.terminate() #res.stdout.read() 是没有结果的，因为在上一个命令进程杀掉了 #communicate()等待任务结束 忘了他吧 #subprocess.Popen(['python3'],shell=True,subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE,stdin=subprocess.PIPE) #res.stdin.write(b"print(1)") #res.stdin.write(b"print(2)") #res.communicate() #cwd新启动的shell环境默认在哪个地方 #subprocess.Popen(['pwd'],shell=True,subprocess.PIPE,cwd="/tmp") #res.stdout.read() #subprocess 交互输入密码 #subprocess.Popen("sudo apt-get install vim",shell=True) 环境乱了 #echo "pwd" | sudo -S apt-get install vim -S从标准输入读取密码 #subprocess.Popen("echo 'pwd' | sudo -S apt-get install vim ",shell=True) 通过python可以
这个模块欠着吧。。。。
logging模块
很多程序都有记录日志的需求，并且日志中包含的信息即有正常的程序访问日志，还可能有错误、警告等信息输出，python的logging模块提供了标准的日志接口，你可以通过它存储各种格式的日志，logging的日志可以分为 debug(), info(), warning(), error() and critical() 5个级别，下面我们看一下怎么用。
最简单用法
import logging logging.warning("user [liqianlong] attempted wrong password more than 3 times") logging.critical("server is down") #输出，这是直接输出在终端上 WARNING:root:user [liqianlong] attempted wrong password more than 3 times CRITICAL:root:server is down
看一下这几个日志级别分别代表什么意思
| Level | When it’s used |
|---|---|
DEBUG |
Detailed information, typically of interest only when diagnosing problems. |
INFO |
Confirmation that things are working as expected. |
WARNING |
An indication that something unexpected happened, or indicative of some problem in the near future (e.g. ‘disk space low’). The software is still working as expected. |
ERROR |
Due to a more serious problem, the software has not been able to perform some function. |
CRITICAL |
A serious error, indicating that the program itself may be unable to continue running. |
如果想把日志写到文件里，也很简单
import logging logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.INFO) logging.debug('This message should go to the log file') logging.info('So should this') logging.warning('And this, too')
其中下面这句中的level=loggin.INFO意思是，把日志纪录级别设置为INFO，也就是说，只有比日志是INFO或比INFO级别更高的日志才会被纪录到文件里，在这个例子， 第一条日志是不会被纪录的，如果希望纪录debug的日志，那把日志级别改成DEBUG就行了。
logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.INFO)
感觉上面的日志格式忘记加上时间啦，日志不知道时间怎么行呢，下面就来加上!
import logging logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s', datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p') logging.warning('is when this event was logged.') #文件中显示 12/12/2010 11:46:36 AM is when this event was logged.
日志格式
|
%(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 |
如果想同时把log打印在屏幕和文件日志里，就需要了解一点复杂的知识了
Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类，使用官方文档中的概括最为合适：
logger提供了应用程序可以直接使用的接口；
handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出；
filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录；
formatter决定日志记录的最终输出格式。
logger
每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名，比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger：
LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
而核心模块可以这样：
LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)
Logger.setLevel(lel):指定最低的日志级别，低于lel的级别将被忽略。debug是最低的内置级别，critical为最高
Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter
Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr)：增加或删除指定的handler
Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical()：可以设置的日志级别
handler
handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台，有些Logger可以把信息输出到文件，还有些 Handler可以把信息发送到网络上。如果觉得不够用，还可以编写自己的Handler。可以通过addHandler()方法添加多个多handler
Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别，低于lel级别的信息将被忽略
Handler.setFormatter()：给这个handler选择一个格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt)：新增或删除一个filter对象
每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler：
1) logging.StreamHandler
使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。它的构造函数是：
StreamHandler([strm])
其中strm参数是一个文件对象。默认是sys.stderr
2) logging.FileHandler
和StreamHandler类似，用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件。它的构造函数是：
FileHandler(filename[,mode])
filename是文件名，必须指定一个文件名。
mode是文件的打开方式。参见Python内置函数open()的用法。默认是’a'，即添加到文件末尾。
3) logging.handlers.RotatingFileHandler
这个Handler类似于上面的FileHandler，但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后，它会自动将当前日志文件改名，然后创建 一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后，RotatingFileHandler自动把 文件改名为chat.log.1。不过，如果chat.log.1已经存在，会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建 chat.log，继续输出日志信息。它的构造函数是：
RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])
其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。
maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0，意味着日志文件可以无限大，这时上面描述的重命名过程就不会发生。
backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如，如果指定为2，当上面描述的重命名过程发生时，原有的chat.log.2并不会被更名，而是被删除。
4) logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
这个Handler和RotatingFileHandler类似，不过，它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件，而是间隔一定时间就 自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似，不过新的文件不是附加数字，而是当前时间。它的构造函数是：
TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])
其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。
interval是时间间隔。
when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位，不区分大小写。它有以下取值：
S 秒
M 分
H 小时
D 天
W 每星期（interval==0时代表星期一）
midnight 每天凌晨
import logging # create logger logger = logging.getLogger('log模块') # 一般是指某个程序或者模块 logger.setLevel(logging.DEBUG) # create console handler and set level to debug ch = logging.StreamHandler() # 默认是 sys.stderr，也可以指定文件对象 ch.setLevel(logging.DEBUG) # create file handler and set level to warning fh = logging.FileHandler("access.log") # 给一个文件 fh.setLevel(logging.WARNING) # create formatter formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') # 定义日志格式 # add formatter to ch and fh 给handler添加格式 ch.setFormatter(formatter) fh.setFormatter(formatter) # add ch and fh to logger 给logger添加handler logger.addHandler(ch) logger.addHandler(fh) # 'application' code logger.debug('debug message') logger.info('info message') logger.warn('warn message') logger.error('error message') logger.critical('critical message') # 日志先进入logger级别过滤，然后通过handler对象负责发送相关的信息到指定目的地
re模块
常用正则表达式符号
'.' 默认匹配除 之外的任意一个字符，若指定flag DOTALL,则匹配任意字符，包括换行 '^' 匹配字符开头，若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a"," abc eee",flags=re.MULTILINE) '$' 匹配字符结尾，或e.search("foo$","bfoo sdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以 '*' 匹配*号前的字符0次或多次，re.findall("ab*","cabb3abcbbac") 结果为['abb', 'ab', 'a'] '+' 匹配前一个字符1次或多次，re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果['ab', 'abb'] '?' 匹配前一个字符1次或0次 '{m}' 匹配前一个字符m次 '{n,m}' 匹配前一个字符n到m次，re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果'abb', 'ab', 'abb'] '|' 匹配|左或|右的字符，re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果'ABC' '(...)' 分组匹配，re.search("(abc){2}a(123|456)c", "abcabca456c").group() 结果 abcabca456c 'A' 只从字符开头匹配，re.search("Aabc","alexabc") 是匹配不到的 '' 匹配字符结尾，同$ 'd' 匹配数字0-9 'D' 匹配非数字 'w' 匹配[A-Za-z0-9] 'W' 匹配非[A-Za-z0-9] 's' 匹配空白字符、 、 、 , re.search("s+","ab c1 3").group() 结果 ' '
最常用的匹配语法
re.match 从头开始匹配
re.search 匹配包含
re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回
re.splitall 以匹配到的字符当做列表分隔符
re.sub 匹配字符并替换
实例：
match开头匹配,group拿到匹配值 >>> re.match('abc','abc123') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='abc'> >>> re.match('abc','abc123').group() 'abc' >>> re.match('abc','babc123').group() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group' search从头匹配,group拿到匹配值，但是只拿到第一次匹配成功后就停止了，不会再进行匹配 >>> re.search('abc','babc123') <_sre.SRE_Match object; span=(1, 4), match='abc'> >>> re.search('abc','babc123').group() 'abc' >>> re.search('abc','babc123abc').group() 'abc' findall从头匹配，没有group方法，匹配所有，返回列表 >>> re.findall('abc','babc123abc') ['abc', 'abc'] split以什么分割，返回列表 >>> re.split('d','babc123abc') ['babc', '', '', 'abc'] >>> re.split('d+','babc123abc') ['babc', 'abc'] sub替换，将匹配到的替换 >>> re.sub('d+','N','babc123abc') 'babcNabc' >>> re.sub('d','N','babc123abc') 'babcNNNabc' 有名分组 >>> re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict() {'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'} >>> re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").group('province') '3714'
反斜杠的困扰
匹配反斜杠，这里要注意的是比如匹配的字符串是一个，那么你要改成\ >>> re.search('\\','abc\abc') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='\'> >>> re.search(r'\','abc\abc') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='\'>
关于正则 https://www.cnblogs.com/jokerbj/p/7327849.html
关于re https://www.cnblogs.com/jokerbj/p/7327894.html
collections¶miko模块
参考 https://www.cnblogs.com/jokerbj/p/7327903.html
本节作业
开发一个简单的python计算器
- 实现加减乘除及拓号优先级解析
- 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后，必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式(不能调用eval等类似功能偷懒实现)，运算后得出结果，结果必须与真实的计算器所得出的结果一致