• Python基础-常用模块


     

    1. 模块初识

    1.1 什么是模块

    什么是模块

    常见的场景:一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件,文件名就是模块名字加上.py的后缀。

    但其实import加载的模块分为四个通用类别: 

      1 使用python编写的代码(.py文件)

      2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展

      3 包好一组模块的包

      4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块

    使用模块的目的

      通常将程序分成一个个的文件,这样做程序的结构更清晰,方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行,还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中,实现了功能的重复利用。

    模块的导入和应用

    模块的导入应该在程序开始的地方,比如:

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import time
    import os
    import sys

    1.2 常用模块

    1.2.1 collections模块

    在内置数据类型(dict、list、set、tuple)的基础上,collections模块还提供了几个额外的数据类型:Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。
    
    1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
    
    2.deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象
    
    3.Counter: 计数器,主要用来计数
    
    4.OrderedDict: 有序字典
    
    5.defaultdict: 带有默认值的字典

     

     

    namedtuple

    namedtuple模块可以给tuple命名,应用在坐标点、圆的表示等

    坐标点

    from collections import namedtuple
    
    point = namedtuple('Point',{'x','y'})
    p = point(1,2)
    print(p.x,p.y)

    表示圆的圆心坐标和半径

    from collections import namedtuple
    cycle = namedtuple('cycle',{'x','y','r'})
    c1 = cycle(1,2,2)
    print(c1.r)

     

    deque

    使用list存储数据时,按索引访问元素很快,但是插入和删除元素就很慢了,因为list是线性存储,数据量大的时候,插入和删除效率很低。

    deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表,适合用于队列和栈:

    from collections import deque
    q = deque(['a', 'b', 'c'])
    q.append('x')
    q.appendleft('y')
    q
    deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

    deque除了实现list的append()pop()外,还支持appendleft()popleft(),这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

     

    OrderedDict

    使用dict时,Key是无序的。在对dict做迭代时,我们无法确定Key的顺序。

    如果要保持Key的顺序,可以用OrderedDict

    >>> from collections import OrderedDict
    >>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
    >>> d # dict的Key是无序的
    {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
    >>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
    >>> od # OrderedDict的Key是有序的
    OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

     OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序:

    >>> od = OrderedDict()
    >>> od['z'] = 1
    >>> od['y'] = 2
    >>> od['x'] = 3
    >>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回
    ['z', 'y', 'x']

    defaultdict 

    有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...],将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中,将小于 66 的值保存至第二个key的值中。

    即: {'k1': 大于66 'k2': 小于66}
     
    原生字典解决方式
    values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
    
    my_dict = {}
    
    for value in  values:
        if value>66:
            if my_dict.has_key('k1'):
                my_dict['k1'].append(value)
            else:
                my_dict['k1'] = [value]
        else:
            if my_dict.has_key('k2'):
                my_dict['k2'].append(value)
            else:
                my_dict['k2'] = [value]

    defaultdict使用方法

    from collections import defaultdict
    
    values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
    
    my_dict = defaultdict(list)
    
    for value in  values:
        if value>66:
            my_dict['k1'].append(value)
        else:
            my_dict['k2'].append(value)

    使dict时,如果引用的Key不存在,就会抛出KeyError。如果希望key不存在时,返回一个默认值,就可以用defaultdict

    >>> from collections import defaultdict
    >>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
    >>> dd['key1'] = 'abc'
    >>> dd['key1'] # key1存在
    'abc'
    >>> dd['key2'] # key2不存在,返回默认值
    'N/A'

    Counter

    Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储,其中元素作为key,其计数作为value。计数值可以是任意的Interger(包括0和负数)。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

    c = Counter('abcdeabcdabcaba')
    print c
    输出:Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

    1.2.2 time模块

    和时间有关系的我们就要用到时间模块。在使用模块之前,应该首先导入这个模块。

    1.time.sleep(secs)
    (线程)推迟指定的时间运行。单位为秒。
    2.time.time()
    获取当前时间戳

    表示时间的三种方式

    在Python中,通常有这三种方式来表示时间:时间戳、元组(struct_time)、格式化的时间字符串:

    (1)时间戳(timestamp) :通常来说,时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”,返回的是float类型。

    (2)格式化的时间字符串(Format String): ‘1999-12-06’

    python中时间日期格式化符号:
    %y 两位数的年份表示(00-99%Y 四位数的年份表示(000-9999%m 月份(01-12%d 月内中的一天(0-31%H 24小时制小时数(0-23%I 12小时制小时数(01-12%M 分钟数(00=59%S 秒(00-59%a 本地简化星期名称
    %A 本地完整星期名称
    %b 本地简化的月份名称
    %B 本地完整的月份名称
    %c 本地相应的日期表示和时间表示
    %j 年内的一天(001-366%p 本地A.M.或P.M.的等价符
    %U 一年中的星期数(00-53)星期天为星期的开始
    %w 星期(0-6),星期天为星期的开始
    %W 一年中的星期数(00-53)星期一为星期的开始
    %x 本地相应的日期表示
    %X 本地相应的时间表示
    %Z 当前时区的名称
    %% %号本身

      

    (3)元组(struct_time) :struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年,月,日,时,分,秒,一年中第几周,一年中第几天等)

    print(time.localtime())
    
    time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=5, tm_mday=7, tm_hour=17, tm_min=20, tm_sec=17, tm_wday=0, tm_yday=127, tm_isdst=0)

    首先我们导入time模块,来认识一下python中表示时间的几种格式:

    #导入时间模块
    >>>import time
    
    #时间戳
    >>>time.time()
    1500875844.800804
    
    #时间字符串
    >>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
    '2017-07-24 13:54:37'
    >>>time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S")
    '2017-07-24 13-55-04'
    
    #时间元组:localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time
    time.localtime()
    time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24,
              tm_hour=13, tm_min=59, tm_sec=37, 
                     tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=0)

    小结:时间戳是计算机能够识别的时间;时间字符串是人能够看懂的时间;元组则是用来操作时间的

     几种格式直接的转换

     

    #时间戳-->结构化时间
    #time.gmtime(时间戳)    #UTC时间,与英国伦敦当地时间一致
    #time.localtime(时间戳) #当地时间。例如我们现在在北京执行这个方法:与UTC时间相差8小时,UTC时间+8小时 = 北京时间 
    >>>time.gmtime(1500000000)
    time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=2, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)
    >>>time.localtime(1500000000)
    time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=10, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)
    
    #结构化时间-->时间戳 
    #time.mktime(结构化时间-->时间戳时间)
    >>>time_tuple = time.localtime(1500000000)
    >>>time.mktime(time_tuple)
    1500000000.0
    #结构化时间-->字符串时间
    #time.strftime("格式定义","结构化时间")  结构化时间参数若不传,则现实当前时间
    >>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
    '2017-07-24 14:55:36'
    >>>time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000))
    '2017-07-14'
    
    #字符串时间-->结构化时间
    #time.strptime(时间字符串,字符串对应格式)
    >>>time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d")
    time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=3, tm_mday=16, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=75, tm_isdst=-1)
    >>>time.strptime("07/24/2017","%m/%d/%Y")
    time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=-1)

    #结构化时间 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串
    #time.asctime(结构化时间) 如果不传参数,直接返回当前时间的格式化串
    >>>time.asctime(time.localtime(1500000000))
    'Fri Jul 14 10:40:00 2017'
    >>>time.asctime()
    'Mon Jul 24 15:18:33 2017'
    
    #时间戳 --> %a %d %d %H:%M:%S %Y串
    #time.ctime(时间戳)  如果不传参数,直接返回当前时间的格式化串
    >>>time.ctime()
    'Mon Jul 24 15:19:07 2017'
    >>>time.ctime(1500000000)
    'Fri Jul 14 10:40:00 2017' 

    计算时间差

    import time
    true_time=time.mktime(time.strptime('2017-09-11 08:30:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    time_now=time.mktime(time.strptime('2017-09-12 11:00:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    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))

     思路:

    1. 将两个时间节点转化成时间戳,计算时间戳的差值

    2. 将差值当成新的时间戳,获取结构化时间

    3.这个结构化时间就相当于从时间戳起始时间过的时间段。

    4.在结构化时间中减去开始的1970年 1月,得到的结果就是时间差的结构化时间,再转化成格式化时间。

    1.2.3 random模块 随机数

    >>> import random
    #随机小数
    >>> random.random()      # 大于0且小于1之间的小数
    0.7664338663654585
    >>> random.uniform(1,3) #大于1小于3的小数
    1.6270147180533838
    #恒富:发红包
    
    #随机整数
    >>> random.randint(1,5)  # 大于等于1且小于等于5之间的整数
    >>> random.randrange(1,10,2) # 大于等于1且小于10之间的奇数
    
    #随机选择一个返回
    >>> random.choice([1,'23',[4,5]])  # #1或者23或者[4,5]
    #随机选择多个返回,返回的个数为函数的第二个参数
    >>> random.sample([1,'23',[4,5]],2) # #列表元素任意2个组合
    [[4, 5], '23']
    
    #打乱列表顺序
    >>> item=[1,3,5,7,9]
    >>> random.shuffle(item) # 打乱次序
    >>> item
    [5, 1, 3, 7, 9]
    >>> random.shuffle(item)
    >>> item
    [5, 9, 7, 1, 3]

    生成验证码练习

    import random
    
    def v_code():
    
        code = ''
        for i in range(5):
    
            num=random.randint(0,9)
            alf=chr(random.randint(65,90))
            add=random.choice([num,alf])
            code="".join([code,str(add)])
    
        return code
    
    print(v_code())

    1.2.4 OS模块

     os模块是与操作系统交互的一个接口

    '''
    os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径
    os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd
    os.curdir  返回当前目录: ('.')
    os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名:('..')
    os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录
    os.removedirs('dirname1')    若目录为空,则删除,并递归到上一级目录,如若也为空,则删除,依此类推
    os.mkdir('dirname')    生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname
    os.rmdir('dirname')    删除单级空目录,若目录不为空则无法删除,报错;相当于shell中rmdir dirname
    os.listdir('dirname')    列出指定目录下的所有文件和子目录,包括隐藏文件,并以列表方式打印
    os.remove()  删除一个文件
    os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录
    os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息
    os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符,win下为"\",Linux下为"/"
    os.linesep    输出当前平台使用的行终止符,win下为"	
    ",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).read()  运行shell命令,获取执行结果
    os.environ  获取系统环境变量
    
    
    os.path
    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)。
    
    stat 结构

    1.2.5 sys模块

    sys模块是与python解释器交互的一个接口

    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),错误退出sys.exit(1)
    sys.version        获取Python解释程序的版本信息
    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

    1.2.6 re模块 正则

    想用好re模块,先得熟练使用正则表达式

    1.2.6.1正则表达式

    在线测试工具 http://tool.chinaz.com/regex/

    什么是字符组:

    在同一个位置可能出现的各种字符组成了一个字符组,在正则表达式中用[]表示
    字符分为很多类,比如数字、字母、标点等等。
    假如你现在要求一个位置"只能出现一个数字",那么这个位置上的字符只能是0、1、2...9这10个数之一。

    元字符:

    量词:

    # 量词 量词跟在一个元字符的后面 约束某个字符的规则能够重复多少次

    注意:

    前面的*,+,?等都是贪婪匹配,也就是尽可能匹配,后面加?号使其变成惰性匹配

    贪婪匹配:

    # 正则表达式默认 贪婪匹配 会在当前量词约束的范围内匹配最多的次数
    正则 待匹配字符 匹配
    结果
    说明
    <.*>

    <script>...<script>

    <script>...<script>
    默认为贪婪匹配模式,会匹配尽量长的字符串
    <.*?> r'd'  

    <script>
    <script>

    加上?为将贪婪匹配模式转为非贪婪匹配模式,会匹配尽量短的字符串

    常用的非贪婪匹配Pattern

    *? 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

     

    惰性匹配

    正则 待匹配字符 匹配
    结果
    说明
    李.*? 李杰和李莲英和李二棍子

    惰性匹配
    .*?的用法
     

    . 是任意字符
    * 是取 0 至 无限长度
    ? 是非贪婪模式。
    何在一起就是 取尽量少的任意字符,一般不会这么单独写,他大多用在:
    .*?x

    就是取前面任意长度的字符,直到一个x出现

    1.2.6.2 re模块下的常用方法

    import re
    
    # findall 方法
    ret = re.findall('a','I am a good boy adsf adfasdf')  # 返回满足匹配条件的所有结果,放到列表里
    # print(ret)
    
    
    # search 方法
    # 函数会在字符串内查找匹配模式,只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象。
    # 通过调用group()方法得到匹配的字符串
    # 找第一个
    # 返回的值不是一个直接的结果 而是一个内存地址 需要使用.group()取值
    # 如果匹配不上 返回None 就不能group
    
    ret = re.search('a','I am a good boy adsf adfasdf')  #
    print(ret)  # <_sre.SRE_Match object; span=(2, 3), match='a'> 返回一个包含匹配信息的对象
    
    ret = re.search('abc','I am a good boy adsf adfasdf')  #
    print(ret)  # None
    
    ret = re.search('abc','I am a good boy adsf adfasdf').group()  #在未匹配到的结果search后面使用group会报错
    print(ret)
    
    ret = re.search('a','I am a good boy adsf adfasdf').group()
    print(ret)  # a
    
    
    # match方法
    # match在search的基础上 给每一条正则都加上了一个^ 只匹配字符串的开头
    ret = re.match('a', 'abc').group()  # 同search,不过仅在字符串开始处进行匹配
    print(ret)
    
    
    # split 方法  按匹配的正则内容切割字符串
    ret = re.split('[ab]', 'abcd')  # 先按'a'分割得到''和'bcd',在对''和'bcd'分别按'b'分割
    print(ret)  # ['', '', 'cd']
    
    # sub 方法
    ret = re.sub('d', 'H', 'eva3egon4yuan4', 2)#将数字替换成'H',参数2表示替换2个
    print(ret) #evaHegonyuan4
    
    # subnf方法
    ret = re.subn('d', 'H', 'eva3egon4yuan4')#将数字替换成'H',返回元组(替换的结果,替换了多少次)
    print(ret)  #('evaHegonHyuanH', 3)
    
    # complie方法
    obj = re.compile('d{3}')  #将正则表达式编译成为一个 正则表达式对象,规则要匹配的是3个数字
    ret = obj.search('abc123eee')   #正则表达式对象调用search,参数为待匹配的字符串
    print(ret.group())   #结果 : 123
    
    # finditer方法
    ret = re.finditer('d','1234aqsdr1234asdr')
    print(ret)  #<callable_iterator object at 0x101f586d8> 返回一个存放匹配结果的迭代器
    print(next(ret).group())  # next从迭代器取值
    print(next(ret).group())
    print(next(ret).group())
    print([i.group() for i in ret])  #for循环查看剩余的结果,要放到列表里查看

    注意:

    1. findall的查询优先级

    import re
    ret = re.findall('www.(baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com')
    print(ret)  # ['oldboy']     这是因为findall会优先把匹配结果组里(括号里)的内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可
    
    ret = re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com')
    print(ret)  # ['www.oldboy.com']

    2. split的优先级查询

    ret=re.split("d+","eva3egon4yuan")
    print(ret) #结果 : ['eva', 'egon', 'yuan']
    
    ret=re.split("(d+)","eva3egon4yuan")
    print(ret) #结果 : ['eva', '3', 'egon', '4', 'yuan']
    
    #在匹配部分加上()之后所切出的结果是不同的,
    #没有()的没有保留所匹配的项,但是有()的却能够保留了匹配的项,
    #这个在某些需要保留匹配部分的使用过程是非常重要的。

    二. 常用模块二

    2.1 hashlib

     将一个字符串进行摘要运算,拿到一个固定的值。是一个包含了多种算法的模块

    2.1.1 md5算法

    import hashlib
    md5obj = hashlib.md5()   # 实例化一个md5摘要算法的对象
    md5obj.update('alex3714'.encode('utf-8')) # 使用md5算法的对象来操作字符串
    ret = md5obj.hexdigest() # 获取算法的结果 hex+digest 16进制+消化
    print(ret,type(ret),len(ret))

     2.1.2 sha算法

    import hashlib
    
    md5obj = hashlib.sha1()   # 实例化一个sha1摘要算法的对象
    md5obj.update('alex3714'.encode('utf-8')) # 使用sha1算法的对象来操作字符串
    ret = md5obj.hexdigest() # 获取算法的结果 hex+digest 16进制+消化
    print(ret,type(ret),len(ret))

    2.1.3 加盐

    防止别人撞库的方法

    import hashlib
    
    # md5_obj = hashlib.md5()
    md5_obj = hashlib.md5('tesla'.encode('utf-8'))   # 使用固定字符串加盐
    md5_obj.update('alex'.encode('utf-8'))
    ret = md5_obj.hexdigest()
    print(ret)
    
    username = 'alex'
    md5obj = hashlib.md5(username.encode('utf-8'))   ##  用户注册使用username动态加盐。用户名不可更改
    md5obj.update('alex3714'.encode('utf-8'))
    ret = md5obj.hexdigest
    print(ret)

    2.1.4 校验文件一致性

    # 校验文件一致性
    # 自动化 —— python代码来做验证
    import hashlib
    md5obj = hashlib.md5()   # 实例化一个md5摘要算法的对象
    md5obj.update('alex'.encode('utf-8')) # 使用md5算法的对象来操作字符串
    md5obj.update('3714'.encode('utf-8')) 
    
    print(md5obj.hexdigest())
    
    # 对'alex3714'进行一次摘要取得的结果和对’alex‘和’3714‘分别进行一次摘要update的结果是一样的。

    写一个函数,接收两个文件的地址,判断文件是否一致

    ''

    2.2 configparse

    该模块适用于配置文件的格式与windows ini文件类似,可以包含一个或多个节(section),每个节可以有多个参数(键=值)。

    文档格式:

    [DEFAULT]
    ServerAliveInterval = 45
    Compression = yes
    CompressionLevel = 9
    ForwardX11 = yes
      
    [bitbucket.org]
    User = hg
      
    [topsecret.server.com]
    Port = 50022
    ForwardX11 = no

    如何用python生成一个这样的文档

    import configparser
    
    config = configparser.ConfigParser()
    
    # 不区分大小写写文件 config[
    "DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45', 'Compression': 'yes', 'CompressionLevel': '9', 'ForwardX11':'yes' } config['bitbucket.org'] = {'User':'hg'} config['topsecret.server.com'] = {'Host Port':'50022','ForwardX11':'no'} with open('example.ini', 'w') as configfile: config.write(configfile)

    查找配置文件

    import configparser
    config = configparser.ConfigParser()   #  实例化
    print(config.sections())   # 查看分组列表是空的
    config.read('example.ini')   # 读文件
    print(config.sections())      # 查看分组列表,没有default。因为default是全局的
    
    #  判断一个组是否在文件中
    print('bitbucket.org' in config)   # True
    print('bitbucket.123' in config)  # False
    
    # 查看一个组的某一个的key的值
    print(config['bitbucket.org']['user'])  # hg
    
    # 直接取一个组 拿到一个生成器
    print(config['bitbucket.org'])  # <Section: bitbucket.org>
    for key in config['bitbucket.org']:
        print(key)  # 拿到所有的key,包括全局的 没有值
        print(config['bitbucket.org'][key]) # 拿到所有的值
    
    # 拿到所有的键值对的元组 包括全局的
    print(config.items('bitbucket.org')) #[('serveraliveinterval', '45'), ('compression', 'yes'), ('compressionlevel', '9'), ('forwardx11', 'yes'), ('user', 'hg')]
    
    print(config.items('bitbucket.org')) #[('serveraliveinterval', '45'), ('compression', 'yes'), ('compressionlevel', '9'), ('forwardx11', 'yes'), ('user', 'hg')]
    
    print(config.get('bitbucket.org', 'compression'))

    增删改

    import configparser
    
    config = configparser.ConfigParser()
    
    config.read('example.ini')
    
    config.add_section('yuan')
    
    
    
    config.remove_section('bitbucket.org')
    config.remove_option('topsecret.server.com',"forwardx11")
    
    
    config.set('topsecret.server.com','k1','11111')
    config.set('yuan','k2','22222')
    
    config.write(open('new2.ini', "w"))

    2.3 logging模块

    2.3.1 简单配置

    logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)  # 定义日志级别
    logging.debug('debug message')    # 非常细节的日志 —— 排查错误的时候使用
    logging.info('info message')     # 正常的日志信息
    logging.warning('warning message')  # 警告
    logging.error('error message')    # 错误
    logging.critical('critical message') # 严重错误

    默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中,且只显示了大于等于WARNING级别的日志,这说明默认的日志级别设置为WARNING(日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG),默认的日志格式为日志级别:Logger名称:用户输出消息。

    灵活配置日志级别,日志格式,输出位置:

    import logging
    # 简单配置
    logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                        format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
                        datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
                        # filename='test.log',
                        # filemode='w'
                        )
    logging.debug('debug message')    # 非常细节的日志 —— 排查错误的时候使用
    logging.info('info message')     # 正常的日志信息
    logging.warning('warning message')  # 警告
    logging.error('error message')    # 错误
    logging.critical('critical message') # 严重错误
    logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为,可用参数有:
    
    filename:用指定的文件名创建FiledHandler,这样日志会被存储在指定的文件中。
    filemode:文件打开方式,在指定了filename时使用这个参数,默认值为“a”还可指定为“w”。
    format:指定handler使用的日志显示格式。
    datefmt:指定日期时间格式。
    level:设置rootlogger(后边会讲解具体概念)的日志级别
    stream:用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’)),默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数,则stream参数会被忽略。
    
    format参数中可能用到的格式化串:
    %(name)s Logger的名字
    %(levelno)s 数字形式的日志级别
    %(levelname)s 文本形式的日志级别
    %(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名,可能没有
    %(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
    %(module)s 调用日志输出函数的模块名
    %(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
    %(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
    %(created)f 当前时间,用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
    %(relativeCreated)d 输出日志信息时的,自Logger创建以 来的毫秒数
    %(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
    %(thread)d 线程ID。可能没有
    %(threadName)s 线程名。可能没有
    %(process)d 进程ID。可能没有
    %(message)s用户输出的消息
    format配置参数

    2.3.2 使用logger对象的方法配置

    支持中文 可以同时输出到屏幕并写入文件

    向文件中输入日志:

    import logging
    # logger对象的配置方法
    loggger = logging.getLogger()
    # 吸星大法
    
    # 往文件中输入
    fh = logging.FileHandler('log.log')  # Handler 处理 创建一个能操作文件的对象fh
    
    loggger.addHandler(fh)
    loggger.warning('debug message')

    向屏幕输出日志

    import logging
    # logger对象的配置方法
    loggger = logging.getLogger()
    # 吸星大法
    
    # 往文件中输入
    fh = logging.FileHandler('log.log')  # Handler 处理 创建一个能操作文件的对象fh
    loggger.addHandler(fh)   # 写入到文件
    
    sh = logging.StreamHandler()   #  设置向屏幕输出
    loggger.addHandler(sh)  # 想屏幕输出
    
    loggger.warning('warning message')  # 设置级别 发送报警

    设置输出格式

    import logging
    # logger对象的配置方法
    loggger = logging.getLogger()
    # 吸星大法
    
    
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')   ## 定义不同的输出格式
    formatter1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
    
    
    # 往文件中输入
    fh = logging.FileHandler('log.log')  # Handler 处理 创建一个能操作文件的对象fh
    fh.setFormatter(formatter)   ##  将格式绑定到输出文件上
    loggger.addHandler(fh)   # 写入到文件
    
    sh = logging.StreamHandler()   #  设置向屏幕输出
    sh.setFormatter(formatter1)   # 将格式绑定到输出文件上
    loggger.addHandler(sh)  # 想屏幕输出
    
    loggger.warning('warning message')  # 设置级别 发送报警

    定义日志界别

    import logging
    # logger对象的配置方法
    loggger = logging.getLogger()
    # 吸星大法
    
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
    formatter1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
    
    loggger.setLevel(logging.DEBUG)   ## 全局的筛选,默认在warnning 如不改变,在sh和fh的设置中不能调到debug
    
    # 往文件中输入
    fh = logging.FileHandler('log.log', encoding='utf-8')  # Handler 处理 创建一个能操作文件的对象fh
    fh.setFormatter(formatter)
    loggger.addHandler(fh)   # 写入到文件
    
    sh = logging.StreamHandler()   #  设置向屏幕输出
    sh.setFormatter(formatter1)
    loggger.addHandler(sh)  # 想屏幕输出
    
    sh.setLevel(logging.DEBUG)
    
    loggger.warning('warning message')  # 设置级别 发送报警
    loggger.info('logger info message')
    loggger.warning('logger warning message')
    loggger.error('error了')
    loggger.critical('logger critical message')

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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