python大神-模块

模块，用一砣代码实现了某个功能的代码集合。

模块分为三种：

• 自定义模块（本地file.py是文件操作相关的模块)

• 第三方模块(网站下载）

• 内置模块 （os 是系统相关的模块）

 安装pip:

wget --no-check-certificate https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py
sudo python ez_setup.py --insecure
wget https://pypi.python.org/packages/11/b6/abcb525026a4be042b486df43905d6893fb04f05aac21c32c638e939e447/pip-9.0.1.tar.gz#md5=35f01da33009719497f01a4ba69d63c9
tar -xf pip-9.0.1.tar.gz
cd pip-8.0.0
sudo python setup.py install
ln -s /usr/local/python27/bin/pip /usr/bin/pip

导入模块

　　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 *

注：如果是文件夹（abc)里的文件（hgb.py)，当要引用文件模块时—— from abc.hgb import *.

 导入模块时是根据sys.path作为基准来进行

import sys

print sys.path

 可以通过 sys.path.append('路径') 添加

import sys

import os

project_path = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

sys.path.append(project_path)

 

内置模块

　　一、sys(用于提供对Python解释器相关的操作)

　　　　　　

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

sys.stdin          输入相关

sys.stdout         输出相关

sys.stderror       错误相关

import sys
import time


def view_bar(num, total):
    rate = float(num) / float(total)
    rate_num = int(rate * 100)
    r = '
%d%%' % (rate_num, )
    sys.stdout.write(r)
    sys.stdout.flush()


if __name__ == '__main__':
    for i in range(0, 100):
        time.sleep(0.1)
        view_bar(i, 100)

进度百分比

　　

　　二、os（用于提供系统级别的操作）

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('dir1/dir2')    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","new")  重命名文件/目录

os.stat('path/filename')    获取文件/目录信息

os.sep                      操作系统特定的路径分隔符，win下为"\",Linux下为"/"

os.linesep                  当前平台使用的行终止符，win下为"	
",Linux下为"
"

os.pathsep                  用于分割文件路径的字符串

os.name                     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

 

　　三、hashlib(用于加密相关的操作，代替了2.7版本md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法)

import hashlib

 

# ######## md5 ########

hash = hashlib.md5()

# help(hash.update)

hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8'))

print(hash.hexdigest())

print(hash.digest())

 

 

######## sha1 ########

 

hash = hashlib.sha1()

hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8'))

print(hash.hexdigest())

 

# ######## sha256 ########

 

hash = hashlib.sha256()

hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8'))

print(hash.hexdigest())

 

 

# ######## sha384 ########

 

hash = hashlib.sha384()

hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8'))

print(hash.hexdigest())

 

# ######## sha512 ########

 

hash = hashlib.sha512()

hash.update(bytes('admin', encoding='utf-8'))

print(hash.hexdigest())

以上加密算法虽然依然非常厉害，但时候存在缺陷，即：通过撞库可以反解。所以，有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密

 

import hashlib

 

# ######## md5 ########

 

hash = hashlib.md5(bytes('898oaFs09f',encoding="utf-8"))

hash.update(bytes('admin',encoding="utf-8"))

print(hash.hexdigest())

 

python内置还有一个 hmac 模块，它内部对我们创建 key 和 内容 进行进一步的处理然后再加密

 

import hmac

 

h = hmac.new(bytes('898oaFs09f',encoding="utf-8"))

h.update(bytes('admin',encoding="utf-8"))

print(h.hexdigest())

 

　　四、random(随机数的生成）

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

随机验证码

 

　　五、re（正则表达式）

 

字符：
 
 
　　. 匹配除换行符以外的任意字符
　　w 匹配字母或数字或下划线或汉字
　　s 匹配任意的空白符
　　d 匹配数字
　　 匹配单词的开始或结束
　　^ 匹配字符串的开始
　　$ 匹配字符串的结束


次数：
 
 
　　* 重复零次或更多次
　　+ 重复一次或更多次
　　? 重复零次或一次
　　{n} 重复n次
　　{n,} 重复n次或更多次
　　{n,m} 重复n到m次

 

匹陪分为三种：

• match(从起始位置开始匹配，匹配成功返回一个对象，未匹配成功返回None)_只有开头字符匹配到，才算成功

• search（search,浏览整个字符串去匹配第一个，未匹配成功返回None）

• findall（findall，获取非重复的匹配列表；如果有一个组则以列表形式返回，且每一个匹配均是字符串；如果模型中有多个组，则以列表形式返回，且每一个匹配均是元祖；空的匹配也会包含在结果中）

# 无分组
        r = re.match("hw+", origin)
        print(r.group())     # 获取匹配到的所有结果
        print(r.groups())    # 获取模型中匹配到的分组结果
        print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果

        # 有分组

        # 为何要有分组？提取匹配成功的指定内容（先匹配成功全部正则，再匹配成功的局部内容提取出来）

        r = re.match("h(w+).*(?P<name>d)$", origin)
        print(r.group())     # 获取匹配到的所有结果
        print(r.groups())    # 获取模型中匹配到的分组结果
        print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组中所有执行了key的组

Demo

# 无分组

        r = re.search("aw+", origin)
        print(r.group())     # 获取匹配到的所有结果
        print(r.groups())    # 获取模型中匹配到的分组结果
        print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果

        # 有分组

        r = re.search("a(w+).*(?P<name>d)$", origin)
        print(r.group())     # 获取匹配到的所有结果
        print(r.groups())    # 获取模型中匹配到的分组结果
        print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组中所有执行了key的组

demo

        # 无分组
        r = re.findall("aw+",origin)
        print(r)

        # 有分组
        origin = "hello alex bcd abcd lge acd 19"
        r = re.findall("a((w*)c)(d)", origin)
        print(r)

　　sub(换匹配成功的指定位置字符串)

sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

# pattern： 正则模型

# repl   ： 要替换的字符串或可执行对象

# string ： 要匹配的字符串

# count  ： 指定匹配个数

# flags  ： 匹配模式


# 与分组无关

        origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
            r = re.sub("aw+", "999", origin, 2)
            print(r)

　　split（根据正则匹配分割字符串）

split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)

# pattern： 正则模型

# string ： 要匹配的字符串

# maxsplit：指定分割个数

# flags  ： 匹配模式


 # 无分组
        origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
        r = re.split("alex", origin, 1)
        print(r)

        # 有分组
        
        origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
        r1 = re.split("(alex)", origin, 1)
        print(r1)
        r2 = re.split("(al(ex))", origin, 1)
        print(r2)


IP：
^(25[0-5]|2[0-4]d|[0-1]?d?d)(.(25[0-5]|2[0-4]d|[0-1]?d?d)){3}$
手机号：
^1[3|4|5|8][0-9]d{8}$
邮箱：
[a-zA-Z0-9_-]+@[a-zA-Z0-9_-]+(.[a-zA-Z0-9_-]+)+

常用正则表达式

 分隔的结果

['hello ', 'alex', ' bcd alex lge alex acd 19']
['hello ', 'alex', 'ex', ' bcd alex lge alex acd 19']

　　 六、time（对时间操作）

时间相关的操作，时间有三种表示方式：

• 时间戳               1970年1月1日之后的秒，即：time.time()
• 格式化的字符串    2014-11-11 11:11，    即：time.strftime('%Y-%m-%d')
• 结构化时间          元组包含了：年、日、星期等... time.struct_time    即：time.localtime()

print time.time()

print time.mktime(time.localtime())

   

print time.gmtime()    #可加时间戳参数

print time.localtime() #可加时间戳参数

print time.strptime('2014-11-11', '%Y-%m-%d')

   

print time.strftime('%Y-%m-%d') #默认当前时间

print time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime()) #默认当前时间

print time.asctime()

print time.asctime(time.localtime())

print time.ctime(time.time())

   

import datetime

'''

datetime.date：表示日期的类。常用的属性有year, month, day

datetime.time：表示时间的类。常用的属性有hour, minute, second, microsecond

datetime.datetime：表示日期时间

datetime.timedelta：表示时间间隔，即两个时间点之间的长度

timedelta([days[, seconds[, microseconds[, milliseconds[, minutes[, hours[, weeks]]]]]]])

strftime("%Y-%m-%d")

'''

import datetime

print datetime.datetime.now()

print datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=5)

%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].
    %z  Time zone offset from UTC.
    %a  Locale's abbreviated weekday name.
    %A  Locale's full weekday name.
    %b  Locale's abbreviated month name.
    %B  Locale's full month name.
    %c  Locale's appropriate date and time representation.
    %I  Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12].
    %p  Locale's equivalent of either AM or PM.

格式化占位符

　　七、json和pickle模块（序列化）

　　

Python中用于序列化的两个模块

• json     用于【字符串】和 【python基本数据类型】 间进行转换 （注：当字符串转Python数据类型时，字符串里的str数据类型必须用双引号）
• pickle   用于【python特有的类型】 和 【python基本数据类型】间进行转换
• json与pickle在一定运用上是一致的

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

dir_1 = {"name":"hgb","age":18}
#dir change str
str_1 = json.dumps(dir_1)

print(str_1)

#str change dir
dir_2 = json.loads(str_1)

 注：
  pickle 与 json
  pickle可以处理Python所有对象（用着存档）
  json只能处理Python基本数据类型（列表，元祖，字典，字符，int）

 　　八、XML模块（XML是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议）

XML文件格式如下：

<data>
    <country name="Liechtenstein">
        <rank updated="yes">2</rank>
        <year>2023</year>
        <gdppc>141100</gdppc>
        <neighbor direction="E" name="Austria" />
        <neighbor direction="W" name="Switzerland" />
    </country>
    <country name="Singapore">
        <rank updated="yes">5</rank>
        <year>2026</year>
        <gdppc>59900</gdppc>
        <neighbor direction="N" name="Malaysia" />
    </country>
    <country name="Panama">
        <rank updated="yes">69</rank>
        <year>2026</year>
        <gdppc>13600</gdppc>
        <neighbor direction="W" name="Costa Rica" />
        <neighbor direction="E" name="Colombia" />
    </country>
</data>

1、解析XML（方法有两种）

# 方法一：获取文件字符串后再解析
from xml.etree import ElementTree as ET

# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)

利用ElementTree.XML将字符串解析成xml对象


# 方法二：直接解析xml文件
from xml.etree import ElementTree as ET

# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()

利用ElementTree.parse将文件直接解析成xml对象

2、操作XML（运用节点功能对节点的操作）

class Element:
    """An XML element.

    This class is the reference implementation of the Element interface.

    An element's length is its number of subelements.  That means if you
    want to check if an element is truly empty, you should check BOTH
    its length AND its text attribute.

    The element tag, attribute names, and attribute values can be either
    bytes or strings.

    *tag* is the element name.  *attrib* is an optional dictionary containing
    element attributes. *extra* are additional element attributes given as
    keyword arguments.

    Example form:
        <tag attrib>text<child/>...</tag>tail

    """

    当前节点的标签名
    tag = None
    """The element's name."""

    当前节点的属性

    attrib = None
    """Dictionary of the element's attributes."""

    当前节点的内容
    text = None
    """
    Text before first subelement. This is either a string or the value None.
    Note that if there is no text, this attribute may be either
    None or the empty string, depending on the parser.

    """

    tail = None
    """
    Text after this element's end tag, but before the next sibling element's
    start tag.  This is either a string or the value None.  Note that if there
    was no text, this attribute may be either None or an empty string,
    depending on the parser.

    """

    def __init__(self, tag, attrib={}, **extra):
        if not isinstance(attrib, dict):
            raise TypeError("attrib must be dict, not %s" % (
                attrib.__class__.__name__,))
        attrib = attrib.copy()
        attrib.update(extra)
        self.tag = tag
        self.attrib = attrib
        self._children = []

    def __repr__(self):
        return "<%s %r at %#x>" % (self.__class__.__name__, self.tag, id(self))

    def makeelement(self, tag, attrib):
        创建一个新节点
        """Create a new element with the same type.

        *tag* is a string containing the element name.
        *attrib* is a dictionary containing the element attributes.

        Do not call this method, use the SubElement factory function instead.

        """
        return self.__class__(tag, attrib)

    def copy(self):
        """Return copy of current element.

        This creates a shallow copy. Subelements will be shared with the
        original tree.

        """
        elem = self.makeelement(self.tag, self.attrib)
        elem.text = self.text
        elem.tail = self.tail
        elem[:] = self
        return elem

    def __len__(self):
        return len(self._children)

    def __bool__(self):
        warnings.warn(
            "The behavior of this method will change in future versions.  "
            "Use specific 'len(elem)' or 'elem is not None' test instead.",
            FutureWarning, stacklevel=2
            )
        return len(self._children) != 0 # emulate old behaviour, for now

    def __getitem__(self, index):
        return self._children[index]

    def __setitem__(self, index, element):
        # if isinstance(index, slice):
        #     for elt in element:
        #         assert iselement(elt)
        # else:
        #     assert iselement(element)
        self._children[index] = element

    def __delitem__(self, index):
        del self._children[index]

    def append(self, subelement):
        为当前节点追加一个子节点
        """Add *subelement* to the end of this element.

        The new element will appear in document order after the last existing
        subelement (or directly after the text, if it's the first subelement),
        but before the end tag for this element.

        """
        self._assert_is_element(subelement)
        self._children.append(subelement)

    def extend(self, elements):
        为当前节点扩展 n 个子节点
        """Append subelements from a sequence.

        *elements* is a sequence with zero or more elements.

        """
        for element in elements:
            self._assert_is_element(element)
        self._children.extend(elements)

    def insert(self, index, subelement):
        在当前节点的子节点中插入某个节点，即：为当前节点创建子节点，然后插入指定位置
        """Insert *subelement* at position *index*."""
        self._assert_is_element(subelement)
        self._children.insert(index, subelement)

    def _assert_is_element(self, e):
        # Need to refer to the actual Python implementation, not the
        # shadowing C implementation.
        if not isinstance(e, _Element_Py):
            raise TypeError('expected an Element, not %s' % type(e).__name__)

    def remove(self, subelement):
        在当前节点在子节点中删除某个节点
        """Remove matching subelement.

        Unlike the find methods, this method compares elements based on
        identity, NOT ON tag value or contents.  To remove subelements by
        other means, the easiest way is to use a list comprehension to
        select what elements to keep, and then use slice assignment to update
        the parent element.

        ValueError is raised if a matching element could not be found.

        """
        # assert iselement(element)
        self._children.remove(subelement)

    def getchildren(self):
        获取所有的子节点（废弃）
        """(Deprecated) Return all subelements.

        Elements are returned in document order.

        """
        warnings.warn(
            "This method will be removed in future versions.  "
            "Use 'list(elem)' or iteration over elem instead.",
            DeprecationWarning, stacklevel=2
            )
        return self._children

    def find(self, path, namespaces=None):
        获取第一个寻找到的子节点
        """Find first matching element by tag name or path.

        *path* is a string having either an element tag or an XPath,
        *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name.

        Return the first matching element, or None if no element was found.

        """
        return ElementPath.find(self, path, namespaces)

    def findtext(self, path, default=None, namespaces=None):
        获取第一个寻找到的子节点的内容
        """Find text for first matching element by tag name or path.

        *path* is a string having either an element tag or an XPath,
        *default* is the value to return if the element was not found,
        *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name.

        Return text content of first matching element, or default value if
        none was found.  Note that if an element is found having no text
        content, the empty string is returned.

        """
        return ElementPath.findtext(self, path, default, namespaces)

    def findall(self, path, namespaces=None):
        获取所有的子节点
        """Find all matching subelements by tag name or path.

        *path* is a string having either an element tag or an XPath,
        *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name.

        Returns list containing all matching elements in document order.

        """
        return ElementPath.findall(self, path, namespaces)

    def iterfind(self, path, namespaces=None):
        获取所有指定的节点，并创建一个迭代器（可以被for循环）
        """Find all matching subelements by tag name or path.

        *path* is a string having either an element tag or an XPath,
        *namespaces* is an optional mapping from namespace prefix to full name.

        Return an iterable yielding all matching elements in document order.

        """
        return ElementPath.iterfind(self, path, namespaces)

    def clear(self):
        清空节点
        """Reset element.

        This function removes all subelements, clears all attributes, and sets
        the text and tail attributes to None.

        """
        self.attrib.clear()
        self._children = []
        self.text = self.tail = None

    def get(self, key, default=None):
        获取当前节点的属性值
        """Get element attribute.

        Equivalent to attrib.get, but some implementations may handle this a
        bit more efficiently.  *key* is what attribute to look for, and
        *default* is what to return if the attribute was not found.

        Returns a string containing the attribute value, or the default if
        attribute was not found.

        """
        return self.attrib.get(key, default)

    def set(self, key, value):
        为当前节点设置属性值
        """Set element attribute.

        Equivalent to attrib[key] = value, but some implementations may handle
        this a bit more efficiently.  *key* is what attribute to set, and
        *value* is the attribute value to set it to.

        """
        self.attrib[key] = value

    def keys(self):
        获取当前节点的所有属性的 key

        """Get list of attribute names.

        Names are returned in an arbitrary order, just like an ordinary
        Python dict.  Equivalent to attrib.keys()

        """
        return self.attrib.keys()

    def items(self):
        获取当前节点的所有属性值，每个属性都是一个键值对
        """Get element attributes as a sequence.

        The attributes are returned in arbitrary order.  Equivalent to
        attrib.items().

        Return a list of (name, value) tuples.

        """
        return self.attrib.items()

    def iter(self, tag=None):
        在当前节点的子孙中根据节点名称寻找所有指定的节点，并返回一个迭代器（可以被for循环）。
        """Create tree iterator.

        The iterator loops over the element and all subelements in document
        order, returning all elements with a matching tag.

        If the tree structure is modified during iteration, new or removed
        elements may or may not be included.  To get a stable set, use the
        list() function on the iterator, and loop over the resulting list.

        *tag* is what tags to look for (default is to return all elements)

        Return an iterator containing all the matching elements.

        """
        if tag == "*":
            tag = None
        if tag is None or self.tag == tag:
            yield self
        for e in self._children:
            yield from e.iter(tag)

    # compatibility
    def getiterator(self, tag=None):
        # Change for a DeprecationWarning in 1.4
        warnings.warn(
            "This method will be removed in future versions.  "
            "Use 'elem.iter()' or 'list(elem.iter())' instead.",
            PendingDeprecationWarning, stacklevel=2
        )
        return list(self.iter(tag))

    def itertext(self):
        在当前节点的子孙中根据节点名称寻找所有指定的节点的内容，并返回一个迭代器（可以被for循环）。
        """Create text iterator.

        The iterator loops over the element and all subelements in document
        order, returning all inner text.

        """
        tag = self.tag
        if not isinstance(tag, str) and tag is not None:
            return
        if self.text:
            yield self.text
        for e in self:
            yield from e.itertext()
            if e.tail:
                yield e.tail

节点功能一览表

　　a. 遍历XML文档的所有内容（for node in root:)

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析方式一 ############
"""
# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)
"""
############ 解析方式二 ############

# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()


### 操作

# 顶层标签
print(root.tag)


# 遍历XML文档的第二层
for child in root:
    # 第二层节点的标签名称和标签属性
    print(child.tag, child.attrib)
    # 遍历XML文档的第三层
    for i in child:
        # 第二层节点的标签名称和内容
        print(i.tag,i.text)

　　b、遍历XML中指定的节点( for node in root.iter('指定节点')： ）

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析方式一 ############
"""
# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)
"""
############ 解析方式二 ############

# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()


### 操作

# 顶层标签
print(root.tag)


# 遍历XML中所有的year节点
for node in root.iter('year'):
    # 节点的标签名称和内容
    print(node.tag, node.text)

 　　c、修改节点内容（把内存里修改后的xml对象重新writer一次）(删除属性:del root.year['name'])

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析方式一 ############

# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)

############ 操作 ############

# 顶层标签
print(root.tag)

# 循环所有的year节点
for node in root.iter('year'):
    # 将year节点中的内容自增一
    new_year = int(node.text) + 1
    node.text = str(new_year)

    # 设置属性
    node.set('name', 'alex')
    node.set('age', '18')
    # 删除属性
    del node.attrib['name']


############ 保存文件 ############
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')

解析字符串方式，修改，保存

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析方式二 ############

# 直接解析xml文件
tree = ET.parse("xo.xml")

# 获取xml文件的根节点
root = tree.getroot()

############ 操作 ############

# 顶层标签
print(root.tag)

# 循环所有的year节点
for node in root.iter('year'):
    # 将year节点中的内容自增一
    new_year = int(node.text) + 1
    node.text = str(new_year)

    # 设置属性
    node.set('name', 'alex')
    node.set('age', '18')
    # 删除属性
    del node.attrib['name']


############ 保存文件 ############
tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')

解析文件方式，修改，保存

　　两个方式区别：第一种方式把修改后的xml对象重新要解析回xml字符串（tree = ET.ElementTree(root））

　　d、删除节点 : root.remove(country)

from xml.etree import ElementTree as ET

############ 解析字符串方式打开 ############

# 打开文件，读取XML内容
str_xml = open('xo.xml', 'r').read()

# 将字符串解析成xml特殊对象，root代指xml文件的根节点
root = ET.XML(str_xml)

############ 操作 ############

# 顶层标签
print(root.tag)

# 遍历data下的所有country节点
for country in root.findall('country'):
    # 获取每一个country节点下rank节点的内容
    rank = int(country.find('rank').text)

    if rank > 50:
        # 删除指定country节点
        root.remove(country)

############ 保存文件 ############
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write("newnew.xml", encoding='utf-8')

解析字符串方式打开，删除，保存

3、创建XML文档

from xml.etree import ElementTree as ET


# 创建根节点
root = ET.Element("famliy")


# 创建节点大儿子
son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'})
# 创建小儿子
son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'})

# 在大儿子中创建两个孙子
grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'})
grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'})
son1.append(grandson1)
son1.append(grandson2)


# 把儿子添加到根节点中
root.append(son1)
root.append(son1)

tree = ET.ElementTree(root)
tree.write('oooo.xml',encoding='utf-8', short_empty_elements=False)

创建方式（一）

from xml.etree import ElementTree as ET

# 创建根节点
root = ET.Element("famliy")


# 创建大儿子
# son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'})
son1 = root.makeelement('son', {'name': '儿1'})
# 创建小儿子
# son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'})
son2 = root.makeelement('son', {"name": '儿2'})

# 在大儿子中创建两个孙子
# grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'})
grandson1 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿11'})
# grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'})
grandson2 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿12'})

son1.append(grandson1)
son1.append(grandson2)


# 把儿子添加到根节点中
root.append(son1)
root.append(son1)

tree = ET.ElementTree(root)
tree.write('oooo.xml',encoding='utf-8', short_empty_elements=False)

创建方式（二）

from xml.etree import ElementTree as ET


# 创建根节点
root = ET.Element("famliy")


# 创建节点大儿子
son1 = ET.SubElement(root, "son", attrib={'name': '儿1'})
# 创建小儿子
son2 = ET.SubElement(root, "son", attrib={"name": "儿2"})

# 在大儿子中创建一个孙子
grandson1 = ET.SubElement(son1, "age", attrib={'name': '儿11'})
grandson1.text = '孙子'


et = ET.ElementTree(root)  #生成文档对象
et.write("test.xml", encoding="utf-8", xml_declaration=True, short_empty_elements=False)

创建方式（三）

由于原生保存的XML时默认无缩进，如果想要设置缩进的话， 需要修改保存方式：

from xml.etree import ElementTree as ET
from xml.dom import minidom


def prettify(elem):
    """将节点转换成字符串，并添加缩进。
    """
    rough_string = ET.tostring(elem, 'utf-8')
    reparsed = minidom.parseString(rough_string)
    return reparsed.toprettyxml(indent="	")

# 创建根节点
root = ET.Element("famliy")


# 创建大儿子
# son1 = ET.Element('son', {'name': '儿1'})
son1 = root.makeelement('son', {'name': '儿1'})
# 创建小儿子
# son2 = ET.Element('son', {"name": '儿2'})
son2 = root.makeelement('son', {"name": '儿2'})

# 在大儿子中创建两个孙子
# grandson1 = ET.Element('grandson', {'name': '儿11'})
grandson1 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿11'})
# grandson2 = ET.Element('grandson', {'name': '儿12'})
grandson2 = son1.makeelement('grandson', {'name': '儿12'})

son1.append(grandson1)
son1.append(grandson2)


# 把儿子添加到根节点中
root.append(son1)
root.append(son1)


raw_str = prettify(root)

f = open("xxxoo.xml",'w',encoding='utf-8')
f.write(raw_str)
f.close()

 4、命名空间

详细介绍，点击此处

from xml.etree import ElementTree as ET

ET.register_namespace('com',"http://www.company.com") #some name

# build a tree structure
root = ET.Element("{http://www.company.com}STUFF")
body = ET.SubElement(root, "{http://www.company.com}MORE_STUFF", attrib={"{http://www.company.com}hhh": "123"})
body.text = "STUFF EVERYWHERE!"

# wrap it in an ElementTree instance, and save as XML
tree = ET.ElementTree(root)

tree.write("page.xml",
           xml_declaration=True,
           encoding='utf-8',
           method="xml")

命名空间

 　　九、request模块（http请求），第三方模块

1、安装

　　a.软件管理工具安装

　　pip3 install requests

　　b.源码安装

　　1）下载源码包，解压源码包

　　2）在python中，去到解压后的源码包目录，运行python stupe.exe install

2、使用模块

　　基本用法：

import requests
 
ret = requests.get('https://github.com/timeline.json')
 
print(ret.url)
print(ret.text)

# 1、无参数实例
 
import requests
 
ret = requests.get('https://github.com/timeline.json')
 
print(ret.url)
print(ret.text)
 
 
 
# 2、有参数实例
 
import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload)
 
print(ret.url)
print(ret.text)

GET请求

# 1、基本POST实例
 
import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)
 
print(ret.text)
 
 
# 2、发送请求头和数据实例
 
import requests
import json
 
url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
payload = {'some': 'data'}
headers = {'content-type': 'application/json'}
 
ret = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)
 
print(ret.text)
print(ret.cookies)

POST请求

requests.get(url, params=None, **kwargs)
requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)
requests.put(url, data=None, **kwargs)
requests.head(url, **kwargs)
requests.delete(url, **kwargs)
requests.patch(url, data=None, **kwargs)
requests.options(url, **kwargs)
 
# 以上方法均是在此方法的基础上构建
requests.request(method, url, **kwargs)

其他请求

 更多requests模块相关的文档见：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/

　　十、shutil模块（压缩、解压）

### 对文件或文件夹(内容，权限...)进行cope，和压缩（zipfile,tarfile) ###

#10、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：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

# 1、文件内容的cope
#shutil.copyfileobj(open('con_file','r',encoding='utf-8'),open('new_file','w',encoding='utf-8'))

# 2、文件cope
shutil.copyfile('xml_file.xml','new_fil2')

# 3、仅拷贝权限。内容、组、用户均不变
shutil.copymode('f1.log', 'f2.log')

# 4、仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags
shutil.copystat('f1.log', 'f2.log')

# 5、拷贝文件和权限
shutil.copy('f1.log', 'f2.log')

# 6、拷贝文件和状态信息
shutil.copy2('f1.log', 'f2.log')

#7、递归的去拷贝文件夹
shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))

#8、递归的去删除文件
shutil.rmtree('folder1')

#9、递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名
shutil.move('folder1', 'folder3')

ret = shutil.make_archive("wwwwwwwwww", 'gztar', root_dir='/Users/Downloads/test')
ret = shutil.make_archive("D:\python/wwwwwwwwww", 'gztar', root_dir='/UsersDownloads/test')

### shutil 里调用了zipfile和tarfile模块 ###
import zipfile

# 压缩
z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'w')
z.write('a.log')
z.write('data.data')
z.close()

# 解压
z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r')
z.extractall()
z.close()

import tarfile

# 压缩
tar = tarfile.open('your.tar','w')
tar.add('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/bbs2.log', arcname='bbs2.log')
tar.add('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/cmdb.log', arcname='cmdb.log')
tar.close()

# 解压
tar = tarfile.open('your.tar','r')
tar.extractall()  # 可设置解压地址
tar.close()

　　十一、subprocess模块（交互）

### subprocess模块 实现Python和其他系统（window，linux等）shell命令的交互

import subprocess
# 1、call 执行命令，返回状态码
#sub = subprocess.call(["dir"],shell=False) 也会报错
#sub0 = subprocess.call('dir')  该写法会报“系统找不到指定的文件。”
# sub = subprocess.call('dir',shell=True)
# print(sub)

# 2、check_call 执行命令，如果执行状态码是 0 ，则返回0，否则抛异常
# s2 = subprocess.check_call('ipconfig',shell=True)
# print(s2)

# 3、执行命令，如果状态码是 0 ，则返回执行结果，否则抛异常
# s2 = subprocess.check_output(["echo","happy!"],shell=True)
# s1 = subprocess.check_output("echo 'happy'",shell=True)
# s0 = subprocess.check_output('dir',shell=True)
# print(s0) #返回是字节

## 重点：用于执行复杂的系统命令（subprocess.Popen) ##

# 1）简单命令
# ret1 = subprocess.Popen(["mkdir","t1"])
# ret2 = subprocess.Popen("mkdir t2", shell=True)

# 2）到某个目录下，进行输入命令
# obj = subprocess.Popen("mkdir t3", shell=True, cwd='/home/dev',)

# 3）输入进行某环境，依赖再输入，如：python
### 方法一 ###
obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, universal_newlines=True)
obj.stdin.write("print(1)
")
obj.stdin.write("print(2)")
obj.stdin.close()

cmd_out = obj.stdout.read()
obj.stdout.close()
cmd_error = obj.stderr.read()
obj.stderr.close()

print(cmd_out)  #结果：1
print(cmd_error) #结果： 2

### 方法二 ###
obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, universal_newlines=True)
obj.stdin.write("print(1)
")
obj.stdin.write("print(2)")

out_error_list = obj.communicate()
print(out_error_list) #结果：('1
2
', '')

### 方法三 ###
obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, universal_newlines=True)
out_error_list = obj.communicate('print("hello")')
print(out_error_list) #结果：('hello
', '')

 　　十二、logging模块（日志管理）

### logging模块（用于便捷记录日志且线程安全的模块） ###
### 注：只有level【当前写等级】大于【日志等级】时，日志文件才被记录

import logging

#1、单文件日志
"""
#定义写入日志的文本格式
logging.basicConfig(filename='new_fil2',
                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(module)s: %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
                    level=10)
logging.debug('debug')
logging.info('info')
logging.warning('warning')
logging.error('error')
logging.critical('critical')
#改命令可以设定level和写入的内容
logging.log(20,'log')
"""

# 2、多文件日志
    ## 方法一 ##
"""
# 定义文件
file_1_1 = logging.FileHandler('l1_1.log', 'a', encoding='utf-8')
##定义写入日志文件里的文本格式（不用定义level）
fmt = logging.Formatter(fmt="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s")
file_1_1.setFormatter(fmt)

file_1_2 = logging.FileHandler('l1_2.log', 'a', encoding='utf-8')
fmt = logging.Formatter()  #没有定义内容，当文件输入时，只有要写入的内容
file_1_2.setFormatter(fmt)

# 定义日志
logger1 = logging.Logger('s1', level=logging.ERROR) #定义name，定义level
logger1.addHandler(file_1_1)
logger1.addHandler(file_1_2)

# 写日志
logger1.critical('1111')
"""

    ## 方法二 ##
# 定义文件
file_2_1 = logging.FileHandler('l2_1.log', 'a')
fmt = logging.Formatter()
file_2_1.setFormatter(fmt)

# 定义日志
logger2 = logging.Logger('s2', level=logging.INFO)
logger2.addHandler(file_2_1)

# 写日志
logger2.critical('1111')

 　　十三、configparser模块（配置文件操作）

import configparser
con = configparser.ConfigParser()
# 步骤一（必须要有）：打开一个文件
red = con.read('con_file',encoding='utf-8')
# print(red)
# 获取文件的节点名称
sec = con.sections()
print(sec)
# 对节点操作
# 1）判断节点，或节点里的key是否存在
has = con.has_section('sdy')
print(has)
tu = con.has_option('sdy','age')
print(tu)
# 2）设置节点，更改节点，删除节点

# con.add_section('love')
# con.set('love','long','1314')
# con.set('love','Y/N','Y')
#con.write(open('con_file','w'))

# con.remove_section('sb')
# con.write(open('con_file','w'))

# 3）获取节点里的健值对
f0 = con.items('hgb')   #获取该节点所有健值对
f1 = con.options('hgb') #获取该节点的所有key值
f2 = con.get('hgb','age') #获取该节点的age里的value值 ：getint;getfloat;getboolean
print(f0,f1,f2)

# 4) 检查、删除、设置指定组内的键值对
# 删除
con.remove_option('section1', 'k1')
con.write(open('con_file', 'w'))

# 设置( 没有就新增，有就修改）
con.set('section1', 'k10', "123")
con.write(open('con_file', 'w'))

 　　十四、算法

　　　　1、二叉堆（from pythonds.trees.binheap import BinHeap）

BinaryHeap()：创建一个空的二叉堆对象
insert(k)：将新元素加入到堆中
findMin()：返回堆中的最小项，最小项仍保留在堆中
delMin()：返回堆中的最小项，同时从堆中删除
isEmpty()：返回堆是否为空
size()：返回堆中节点的个数
buildHeap(list)：从一个包含节点的列表里创建新堆

from pythonds.trees.binheap import BinHeap

bh = BinHeap()
bh.insert(5)
bh.insert(7)
bh.insert(3)
bh.insert(11)

print(bh.delMin())

print(bh.delMin())

print(bh.delMin())

print(bh.delMin())

 　　　　

　　十五、处理命令行传递的参数（argparse）

详细内容请查看：https://blog.ixxoo.me/argparse.html

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("square", type=int,
                    help="display the square of a given number")
parser.add_argument("-v", "--verbosity", action="count",
                    help="increase output verbosity")
args = parser.parse_args()
answer = args.square**2
if args.verbosity == 2:
    print "the square of {} equals {}".format(args.square, answer)
elif args.verbosity == 1:
    print "{}^2 == {}".format(args.square, answer)
else:
    print answer

# type -- 指定参数的类型（默认是字符串）
# "square" 指在文件里调用的名字,命令行无需传入参数名，（定位参数-必须要传入的参数）
# "-v", "--verbosity" -- 指定外面使用的参数名，文件里调用的是‘verbosity’（可选传入参数）
# help -- 指对参数做解析
# action -- 命令行传入参数名时，参数=action定义的值（特殊值
                action="store_true"-- 相当True
                ;action="count" -- 参数传入的个数）     
#choice -- 参数的取值范围