python之常用模块
模块，用一堆代码实现了某个功能的代码的集合。 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 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 1.定义模块 情境一: 在主目录下建立.py文件,根据实际需要能完成相应功能的文件 情景二: 在子目录下建立的.py文件 2.导入模块 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： 1 import module 2 from module.xx.xx import xx 3 from module.xx.xx import xx as rename 4 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 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 结果： ['/Users/wupeiqi/PycharmProjects/calculator/p1/pp1', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/setuptools-15.2-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/distribute-0.6.28-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/MySQL_python-1.2.4b4-py2.7-macosx-10.10-x86_64.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/xlutils-1.7.1-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/xlwt-1.0.0-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/xlrd-0.9.3-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tornado-4.1-py2.7-macosx-10.10-x86_64.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/backports.ssl_match_hostname-3.4.0.2-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/certifi-2015.4.28-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pyOpenSSL-0.15.1-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/six-1.9.0-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/cryptography-0.9.1-py2.7-macosx-10.10-x86_64.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/cffi-1.1.1-py2.7-macosx-10.10-x86_64.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/ipaddress-1.0.7-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/enum34-1.0.4-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pyasn1-0.1.7-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/idna-2.0-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pycparser-2.13-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/Django-1.7.8-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/paramiko-1.10.1-py2.7.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/gevent-1.0.2-py2.7-macosx-10.10-x86_64.egg', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/greenlet-0.4.7-py2.7-macosx-10.10-x86_64.egg', '/Users/wupeiqi/PycharmProjects/calculator', '/usr/local/Cellar/python/2.7.9/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python27.zip', '/usr/local/Cellar/python/2.7.9/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7', '/usr/local/Cellar/python/2.7.9/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/plat-darwin', '/usr/local/Cellar/python/2.7.9/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/plat-mac', '/usr/local/Cellar/python/2.7.9/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/plat-mac/lib-scriptpackages', '/usr/local/Cellar/python/2.7.9/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/lib-tk', '/usr/local/Cellar/python/2.7.9/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/lib-old', '/usr/local/Cellar/python/2.7.9/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/lib-dynload', '/usr/local/lib/python2.7/site-packages', '/Library/Python/2.7/site-packages'] 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('../') sys.path.append(pre_path) View Code 开源模块 一、下载安装 yum pip apt-get ... View Code 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 View Code 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 View Code 安装成功后，模块会自动安装到 sys.path 中的某个目录中，如： /usr/lib/python2.7/site-packages/ 二、导入模块 同自定义模块中导入的方式 还有一个模块 paramiko,paramiko是一个用于做远程控制的模块，使用该模块可以对远程服务器进行命令或文件操作，值得一说的是，fabric和ansible内部的远程管理就是使用的paramiko来现实。(不是很了解) 内置模块 一、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('dirname1/dirname2') 可生成多层递归目录 os.removedirs('dirname1') 若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推 os.mkdir('dirname') 生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname os.rmdir('dirname') 删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname os.listdir('dirname') 列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印 os.remove() 删除一个文件 os.rename("oldname","newname") 重命名文件/目录 os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息 os.sep 输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/" os.linesep 输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n" os.pathsep 输出用于分割文件路径的字符串 os.name 输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix' os.system("bash command") 运行shell命令，直接显示 os.environ 获取系统环境变量 os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径 os.path.split(path) 将path分割成目录和文件名二元组返回 os.path.dirname(path) 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素 os.path.basename(path) 返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素 os.path.exists(path) 如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False os.path.isabs(path) 如果path是绝对路径，返回True os.path.isfile(path) 如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False os.path.isdir(path) 如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False os.path.join(path1[, path2[, ...]]) 将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略 os.path.getatime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间 os.path.getmtime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间 官方源码 二、sys 用于提供对解释器相关的操作 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.stdout.write('please:') val = sys.stdin.readline()[:-1] 官方源码 三、hashlib 用于加密相关的操作，代替了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() 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() 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('898oaFs09f') hash.update('admin') print hash.hexdigest() 更高及的另一种加密方式,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. import hmac h = hmac.new('wueiqi') h.update('hellowo') print h.hexdigest() 四、json 和pickle 可以参考上一篇中的内容https://www.cnblogs.com/Young111/p/9298627.html 五、shutil 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. def copyfileobj(fsrc, fdst, length=16*1024): """copy data from file-like object fsrc to file-like object fdst""" while 1: buf = fsrc.read(length) if not buf: break fdst.write(buf) View Code shutil.copyfile(src, dst)拷贝文件 def copyfile(src, dst): """Copy data from src to dst""" if _samefile(src, dst): raise Error("`%s` and `%s` are the same file" % (src, dst)) for fn in [src, dst]: try: st = os.stat(fn) except OSError: # File most likely does not exist pass else: # XXX What about other special files? (sockets, devices...) if stat.S_ISFIFO(st.st_mode): raise SpecialFileError("`%s` is a named pipe" % fn) with open(src, 'rb') as fsrc: with open(dst, 'wb') as fdst: copyfileobj(fsrc, fdst) View Code shutil.copymode(src, dst)仅拷贝权限。内容、组、用户均不变 def copymode(src, dst): """Copy mode bits from src to dst""" if hasattr(os, 'chmod'): st = os.stat(src) mode = stat.S_IMODE(st.st_mode) os.chmod(dst, mode) View Code shutil.copystat(src, dst)拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags def copystat(src, dst): """Copy all stat info (mode bits, atime, mtime, flags) from src to dst""" st = os.stat(src) mode = stat.S_IMODE(st.st_mode) if hasattr(os, 'utime'): os.utime(dst, (st.st_atime, st.st_mtime)) if hasattr(os, 'chmod'): os.chmod(dst, mode) if hasattr(os, 'chflags') and hasattr(st, 'st_flags'): try: os.chflags(dst, st.st_flags) except OSError, why: for err in 'EOPNOTSUPP', 'ENOTSUP': if hasattr(errno, err) and why.errno == getattr(errno, err): break else: raise View Code shutil.copy(src, dst)拷贝文件和权限 def copy(src, dst): """Copy data and mode bits ("cp src dst"). The destination may be a directory. """ if os.path.isdir(dst): dst = os.path.join(dst, os.path.basename(src)) copyfile(src, dst) copymode(src, dst) View Code shutil.copy2(src, dst)拷贝文件和状态信息 def copy2(src, dst): """Copy data and all stat info ("cp -p src dst"). The destination may be a directory. """ if os.path.isdir(dst): dst = os.path.join(dst, os.path.basename(src)) copyfile(src, dst) copystat(src, dst) View Code shutil.ignore_patterns(*patterns)shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)递归的去拷贝文件 例如：copytree(source, destination, ignore=ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*') shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])递归的去删除文件 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/young/Downloads/test 下的文件打包放置当前程序目录 import shutil ret = shutil.make_archive("dddddd", 'gztar', root_dir='/Users/young/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/young/dddddd", 'gztar', root_dir='/Users/young/Downloads/test') View Code 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 # 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() zipfile压缩解压 import tarfile # 压缩 tar = tarfile.open('your.tar','w') tar.add('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/bbs2.zip', arcname='bbs2.zip') tar.add('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/cmdb.zip', arcname='cmdb.zip') tar.close() # 解压 tar = tarfile.open('your.tar','r') tar.extractall() # 可设置解压地址 tar.close() tarfile压缩解压 六、shelve 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 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) t2 = Test(123334) name = ["young","Jon","test"] d["test"] = name #持久化列表 d["t1"] = t #持久化类 d["t2"] = t2 d.close() View Code 七、xml 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> View Code xml协议在各个语言里的都 是支持的，在python中可以用以下模块操作xml import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("xmltest.xml") root = tree.getroot() print(root.tag) #遍历xml文档 for child in root: print(child.tag, child.attrib) for i in child: print(i.tag,i.text) #只遍历year 节点 for node in root.iter('year'): print(node.tag,node.text) View Code 修改和删除xml文件 import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("xmltest.xml") root = tree.getroot() #修改 for node in root.iter('year'): new_year = int(node.text) + 1 node.text = str(new_year) node.set("updated","yes") tree.write("xmltest.xml") #删除node for country in root.findall('country'): rank = int(country.find('rank').text) if rank > 50: root.remove(country) tree.write('output.xml') View Code 自己创建xml文档 import xml.etree.ElementTree as ET new_xml = ET.Element("namelist") name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"}) age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"}) sex = ET.SubElement(name,"sex") sex.text = '33' name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"}) age = ET.SubElement(name2,"age") age.text = '19' et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象 et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True) ET.dump(new_xml) #打印生成的格式 View Code 八、PyYAML 参考文档：http://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation 九、ConfigParser 用于对特定的配置进行操作，当前模块的名称在 python 3.x 版本中变更为 configparser。 # 注释1 ; 注释2 [section1] k1 = v1 k2:v2 [section2] k1 = v1 import ConfigParser config = ConfigParser.ConfigParser() config.read('i.cfg') # ########## 读 ########## #secs = config.sections() #print secs #options = config.options('group2') #print options #item_list = config.items('group2') #print item_list #val = config.get('group1','key') #val = config.getint('group1','key') # ########## 改写 ########## #sec = config.remove_section('group1') #config.write(open('i.cfg', "w")) #sec = config.has_section('wupeiqi') #sec = config.add_section('wupeiqi') #config.write(open('i.cfg', "w")) #config.set('group2','k1',11111) #config.write(open('i.cfg', "w")) #config.remove_option('group2','age') #config.write(open('i.cfg', "w")) View Code 十、logging 用于便捷记录日志且线程安全的模块,logging的日志可以分为debug(),info(),warning(),error()andcritical()5个级别，下面我们看一下怎么用。 import logging logging.basicConfig(filename='log.log', 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') logging.log(10,'log') 相应等级: 1 CRITICAL = 50 2 FATAL = CRITICAL 3 ERROR = 40 4 WARNING = 30 5 WARN = WARNING 6 INFO = 20 7 DEBUG = 10 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filterLogger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr)：增加或删除指定的handlerLogger.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handlerHandler.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 1 import logging 2 3 #create logger 4 logger = logging.getLogger('TEST-LOG') 5 logger.setLevel(logging.DEBUG) 6 7 8 # create console handler and set level to debug 9 ch = logging.StreamHandler() 10 ch.setLevel(logging.DEBUG) 11 12 # create file handler and set level to warning 13 fh = logging.FileHandler("access.log") 14 fh.setLevel(logging.WARNING) 15 # create formatter 16 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') 17 18 # add formatter to ch and fh 19 ch.setFormatter(formatter) 20 fh.setFormatter(formatter) 21 22 # add ch and fh to logger 23 logger.addHandler(ch) 24 logger.addHandler(fh) 25 26 # 'application' code 27 logger.debug('debug message') 28 logger.info('info message') 29 logger.warn('warn message') 30 logger.error('error message') 31 logger.critical('critical message') View Code 文件自动截断例子: import logging from logging import handlers logger = logging.getLogger(__name__) log_file = "timelog.log" #fh = handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file,maxBytes=10,backupCount=3) fh = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=log_file,when="S",interval=5,backupCount=3) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(module)s:%(lineno)d %(message)s') fh.setFormatter(formatter) logger.addHandler(fh) logger.warning("test1") logger.warning("test12") logger.warning("test13") logger.warning("test14") View Code 十一、re 常用的正则表达式 1 '.' 默认匹配除\n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 2 '^' 匹配字符开头，若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a","\nabc\neee",flags=re.MULTILINE) 3 '$' 匹配字符结尾，或e.search("foo$","bfoo\nsdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以 4 '*' 匹配*号前的字符0次或多次，re.findall("ab*","cabb3abcbbac") 结果为['abb', 'ab', 'a'] 5 '+' 匹配前一个字符1次或多次，re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果['ab', 'abb'] 6 '?' 匹配前一个字符1次或0次 7 '{m}' 匹配前一个字符m次 8 '{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'] 9 '|' 匹配|左或|右的字符，re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果'ABC' 10 '(...)' 分组匹配，re.search("(abc){2}a(123|456)c", "abcabca456c").group() 结果 abcabca456c 11 12 13 '\A' 只从字符开头匹配，re.search("\Aabc","alexabc") 是匹配不到的 14 '\Z' 匹配字符结尾，同$ 15 '\d' 匹配数字0-9 16 '\D' 匹配非数字 17 '\w' 匹配[A-Za-z0-9] 18 '\W' 匹配非[A-Za-z0-9] 19 's' 匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+","ab\tc1\n3").group() 结果 '\t' 20 21 '(?P<name>...)' 分组匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city") 结果{'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'} 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 仅需轻轻知道的几个匹配模式 re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同） M(MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图） S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为 十二、time 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() 1 print time.time() 2 print time.mktime(time.localtime()) 3 4 print time.gmtime() #可加时间戳参数 5 print time.localtime() #可加时间戳参数 6 print time.strptime('2014-11-11', '%Y-%m-%d') 7 8 print time.strftime('%Y-%m-%d') #默认当前时间 9 print time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime()) #默认当前时间 10 print time.asctime() 11 print time.asctime(time.localtime()) 12 print time.ctime(time.time()) 13 14 import datetime 15 ''' 16 datetime.date：表示日期的类。常用的属性有year, month, day 17 datetime.time：表示时间的类。常用的属性有hour, minute, second, microsecond 18 datetime.datetime：表示日期时间 19 datetime.timedelta：表示时间间隔，即两个时间点之间的长度 20 timedelta([days[, seconds[, microseconds[, milliseconds[, minutes[, hours[, weeks]]]]]]]) 21 strftime("%Y-%m-%d") 22 ''' 23 import datetime 24 print datetime.datetime.now() 25 print datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=5) View Code 十三、random 随机数 mport random print random.random() print random.randint(1,2) print random.randrange(1,10) 随机验证码例子: 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
