python常用模块

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发布时间：2019-06-11

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一 time与datetime模块

在Python中，通常有这几种方式来表示时间：

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

格式化的时间字符串(Format String)

结构化的时间(struct_time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)

1 import time2 #--------------------------我们先以当前时间为准,让大家快速认识三种形式的时间3 print(time.time()) # 时间戳:1487130156.4195274 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #格式化的时间字符串:'2017-02-15 11:40:53'5 6 print(time.localtime()) #本地时区的struct_time7 print(time.gmtime())    #UTC时区的struct_time

%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.     %d    Day of the month as a decimal number [01,31].     %H    Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23].     %I    Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12].     %j    Day of the year as a decimal number [001,366].     %m    Month as a decimal number [01,12].     %M    Minute as a decimal number [00,59].     %p    Locale’s equivalent of either AM or PM.    (1)%S    Second as a decimal number [00,61].    (2)%U    Week number of the year (Sunday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Sunday are considered to be in week 0.    (3)%w    Weekday as a decimal number [0(Sunday),6].     %W    Week number of the year (Monday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Monday are considered to be in week 0.    (3)%x    Locale’s appropriate date representation.     %X    Locale’s appropriate time representation.     %y    Year without century as a decimal number [00,99].     %Y    Year with century as a decimal number.     %z    Time zone offset indicating a positive or negative time difference from UTC/GMT of the form +HHMM or -HHMM, where H represents decimal hour digits and M represents decimal minute digits [-23:59, +23:59].     %Z    Time zone name (no characters if no time zone exists).     %%    A literal '%' character.

格式化字符串的时间格式

其中计算机认识的时间只能是'时间戳'格式，而程序员可处理的或者说人类能看懂的时间有: '格式化的时间字符串'，'结构化的时间' ，于是有了下图的转换关系

1 #--------------------------按图1转换时间 2 # localtime([secs]) 3 # 将一个时间戳转换为当前时区的struct_time。secs参数未提供，则以当前时间为准。 4 time.localtime() 5 time.localtime(1473525444.037215) 6  7 # gmtime([secs]) 和localtime()方法类似，gmtime()方法是将一个时间戳转换为UTC时区（0时区）的struct_time。 8  9 # mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。10 print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.011 12 13 # strftime(format[, t]) : 把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和14 # time.gmtime()返回）转化为格式化的时间字符串。如果t未指定，将传入time.localtime()。如果元组中任何一个15 # 元素越界，ValueError的错误将会被抛出。16 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))#2016-09-11 00:49:5617 18 # time.strptime(string[, format])19 # 把一个格式化时间字符串转化为struct_time。实际上它和strftime()是逆操作。20 print(time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X'))21 #time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6,22 #  tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1)23 #在这个函数中，format默认为："%a %b %d %H:%M:%S %Y"。

1 #--------------------------按图2转换时间2 # asctime([t]) : 把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式：'Sun Jun 20 23:21:05 1993'。3 # 如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。4 print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 20165 6 # ctime([secs]) : 把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化为time.asctime()的形式。如果参数未给或者为7 # None的时候，将会默认time.time()为参数。它的作用相当于time.asctime(time.localtime(secs))。8 print(time.ctime())  # Sun Sep 11 00:46:38 20169 print(time.ctime(time.time()))  # Sun Sep 11 00:46:38 2016

1 #--------------------------其他用法2 # sleep(secs)3 # 线程推迟指定的时间运行，单位为秒。

#时间加减import datetime# print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925#print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) )  # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19# print(datetime.datetime.now() )# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分## c_time  = datetime.datetime.now()# print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换

datetime模块

二 random模块

1 import random 2   3 print(random.random())#(0,1)----float    大于0且小于1之间的小数 4   5 print(random.randint(1,3))  #[1,3]    大于等于1且小于等于3之间的整数 6   7 print(random.randrange(1,3)) #[1,3)    大于等于1且小于3之间的整数 8   9 print(random.choice([1,'23',[4,5]]))#1或者23或者[4,5]10  11 print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))#列表元素任意2个组合12  13 print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数，如1.927109612082716 14  15  16 item=[1,3,5,7,9]17 random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌"18 print(item)

import randomdef make_code(n):    res=''    for i in range(n):        s1=chr(random.randint(65,90))        s2=str(random.randint(0,9))        res+=random.choice([s1,s2])    return resprint(make_code(9))

生成随机验证码

三 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cdos.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 dirnameos.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 dirnameos.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 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.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Falseos.path.isabs(path)  如果path是绝对路径，返回Trueos.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回Falseos.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回Falseos.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os.path.getsize(path) 返回path的大小

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在Linux和Mac平台上，该函数会原样返回path，在windows平台上会将路径中所有字符转换为小写，并将所有斜杠转换为饭斜杠。>>> os.path.normcase('c:/windows\\system32\\')   'c:\\windows\\system32\\'      规范化路径，如..和/>>> os.path.normpath('c://windows\\System32\\../Temp/')   'c:\\windows\\Temp'   >>> a='/Users/jieli/test1/\\\a1/\\\\aa.py/../..'>>> print(os.path.normpath(a))/Users/jieli/test1

os路径处理#方式一：推荐使用import os#具体应用import os,syspossible_topdir = os.path.normpath(os.path.join(    os.path.abspath(__file__),    os.pardir, #上一级    os.pardir,    os.pardir))sys.path.insert(0,possible_topdir)#方式二：不推荐使用os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

四 sys模块

1 sys.argv           命令行参数List，第一个元素是程序本身路径2 sys.exit(n)        退出程序，正常退出时exit(0)3 sys.version        获取Python解释程序的版本信息4 sys.maxint         最大的Int值5 sys.path           返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值6 sys.platform       返回操作系统平台名称

#=========知识储备==========#进度条的效果[#             ][##            ][###           ][####          ]#指定宽度print('[%-15s]' %'#')print('[%-15s]' %'##')print('[%-15s]' %'###')print('[%-15s]' %'####')#打印%print('%s%%' %(100)) #第二个%号代表取消第一个%的特殊意义#可传参来控制宽度print('[%%-%ds]' %50) #[%-50s]print(('[%%-%ds]' %50) %'#')print(('[%%-%ds]' %50) %'##')print(('[%%-%ds]' %50) %'###')#=========实现打印进度条函数==========import sysimport timedef progress(percent,width=50):    if percent >= 1:        percent=1    show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(width*percent)*'#')    print('\r%s %d%%' %(show_str,int(100*percent)),file=sys.stdout,flush=True,end='')#=========应用==========data_size=1025recv_size=0while recv_size < data_size:    time.sleep(0.1) #模拟数据的传输延迟    recv_size+=1024 #每次收1024    percent=recv_size/data_size #接收的比例    progress(percent,width=70) #进度条的宽度70

打印进度条

五 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

1 import shutil2  3 shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))

shutil.copyfile(src, dst)

拷贝文件

1 shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log') #目标文件无需存在

shutil.copymode(src, dst)

仅拷贝权限。内容、组、用户均不变

1 shutil.copymode('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在

shutil.copystat(src, dst)

仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags

1 shutil.copystat('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在

shutil.copy(src, dst)

拷贝文件和权限

1 import shutil2  3 shutil.copy('f1.log', 'f2.log')

shutil.copy2(src, dst)

拷贝文件和状态信息

1 import shutil2  3 shutil.copy2('f1.log', 'f2.log')

shutil.ignore_patterns(*patterns)

shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)

递归的去拷贝文件夹

1 import shutil2  3 shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*')) #目标目录不能存在，注意对folder2目录父级目录要有可写权限，ignore的意思是排除

import shutilshutil.copytree('f1', 'f2', symlinks=True, ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))'''通常的拷贝都把软连接拷贝成硬链接，即对待软连接来说，创建新的文件'''

拷贝软连接

shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])

递归的去删除文件

1 import shutil2  3 shutil.rmtree('folder1')

shutil.move(src, dst)

递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。

1 import shutil2  3 shutil.move('folder1', 'folder3')

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 data_bak =>保存至当前路径
如：/tmp/data_bak =>保存至/tmp/

format：压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”

root_dir：要压缩的文件夹路径（默认当前目录）

owner：用户，默认当前用户

group：组，默认当前组

logger：用于记录日志，通常是logging.Logger对象

1 #将 /data 下的文件打包放置当前程序目录2 import shutil3 ret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data')4   5   6 #将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录7 import shutil8 ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", 'gztar', root_dir='/data')

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(path='.')z.close()

zipfile压缩解压缩

import tarfile# 压缩>>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','w')>>> t.add('/test1/a.py',arcname='a.bak')>>> t.add('/test1/b.py',arcname='b.bak')>>> t.close()# 解压>>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','r')>>> t.extractall('/egon')>>> t.close()

tarfile压缩解压缩

六 json&pickle模块

之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

1 import json2 x="[null,true,false,1]"3 print(eval(x)) #报错，无法解析null类型，而json就可以4 print(json.loads(x))

什么是序列化？

我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。

为什么要序列化？

1：持久保存状态

需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，'状态'会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。

内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。

在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。

具体的来说，你玩使命召唤闯到了第13关，你保存游戏状态，关机走人，下次再玩，还能从上次的位置开始继续闯关。或如，虚拟机状态的挂起等。

2：跨平台数据交互

序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。

反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

如何序列化之json和pickle：

json

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

1 import json 2   3 dic={
      'name':'alvin','age':23,'sex':'male'} 4 print(type(dic))#
        
          5   6 j=json.dumps(dic) 7 print(type(j))#
         
           8   9  10 f=open('序列化对象','w')11 f.write(j)  #-------------------等价于json.dump(dic,f)12 f.close()13 #-----------------------------反序列化
          
14 import json15 f=open('序列化对象')16 data=json.loads(f.read())#  等价于data=json.load(f)

import json#dct="{'1':111}"#json 不认单引号#dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{'one': 1}dct='{"1":"111"}'print(json.loads(dct))#conclusion:#        无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads

注意点

pickle

1 import pickle 2   3 dic={
      'name':'alvin','age':23,'sex':'male'} 4   5 print(type(dic))#
        
          6   7 j=pickle.dumps(dic) 8 print(type(j))#
         
           9  10  11 f=open('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'12 f.write(j)  #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)13  14 f.close()15 #-------------------------反序列化16 import pickle17 f=open('序列化对象_pickle','rb')18  19 data=pickle.loads(f.read())#  等价于data=pickle.load(f)20  21  22 print(data['age'])

Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。

七 shelve模块

shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写;key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型

import shelvef=shelve.open(r'sheve.txt')# f['stu1_info']={'name':'egon','age':18,'hobby':['piao','smoking','drinking']}# f['stu2_info']={'name':'gangdan','age':53}# f['school_info']={'website':'http://www.pypy.org','city':'beijing'}print(f['stu1_info']['hobby'])f.close()

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，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数据

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：

# print(root.iter('year')) #全文搜索# print(root.find('country')) #在root的子节点找，只找一个# print(root.findall('country')) #在root的子节点找，找所有

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,child.attrib['name'])    for i in child:        print(i.tag,i.attrib,i.text) #只遍历year 节点for node in root.iter('year'):    print(node.tag,node.text)#---------------------------------------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')    node.set('version','1.0')tree.write('test.xml')  #删除nodefor country in root.findall('country'):   rank = int(country.find('rank').text)   if rank > 50:     root.remove(country) tree.write('output.xml')

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#在country内添加（append）节点year2import xml.etree.ElementTree as ETtree = ET.parse("a.xml")root=tree.getroot()for country in root.findall('country'):    for year in country.findall('year'):        if int(year.text) > 2000:            year2=ET.Element('year2')            year2.text='新年'            year2.attrib={
      'update':'yes'}            country.append(year2) #往country节点下添加子节点tree.write('a.xml.swap')

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

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九 configparser模块

配置文件如下：

# 注释1; 注释2[section1]k1 = v1k2:v2user=egonage=18is_admin=truesalary=31 [section2]k1 = v1

读取

import configparserconfig=configparser.ConfigParser()config.read('a.cfg')#查看所有的标题res=config.sections() #['section1', 'section2']print(res)#查看标题section1下所有key=value的keyoptions=config.options('section1')print(options) #['k1', 'k2', 'user', 'age', 'is_admin', 'salary']#查看标题section1下所有key=value的(key,value)格式item_list=config.items('section1')print(item_list) #[('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('user', 'egon'), ('age', '18'), ('is_admin', 'true'), ('salary', '31')]#查看标题section1下user的值=>字符串格式val=config.get('section1','user')print(val) #egon#查看标题section1下age的值=>整数格式val1=config.getint('section1','age')print(val1) #18#查看标题section1下is_admin的值=>布尔值格式val2=config.getboolean('section1','is_admin')print(val2) #True#查看标题section1下salary的值=>浮点型格式val3=config.getfloat('section1','salary')print(val3) #31.0

改写

import configparserconfig=configparser.ConfigParser()config.read('a.cfg',encoding='utf-8')#删除整个标题section2config.remove_section('section2')#删除标题section1下的某个k1和k2config.remove_option('section1','k1')config.remove_option('section1','k2')#判断是否存在某个标题print(config.has_section('section1'))#判断标题section1下是否有userprint(config.has_option('section1',''))#添加一个标题config.add_section('egon')#在标题egon下添加name=egon,age=18的配置config.set('egon','name','egon')config.set('egon','age',18) #报错,必须是字符串#最后将修改的内容写入文件,完成最终的修改config.write(open('a.cfg','w'))

import configparser  config = configparser.ConfigParser()config["DEFAULT"] = {
       'ServerAliveInterval': '45',                      'Compression': 'yes',                     'CompressionLevel': '9'}  config['bitbucket.org'] = {}config['bitbucket.org']['User'] = 'hg'config['topsecret.server.com'] = {}topsecret = config['topsecret.server.com']topsecret['Host Port'] = '50022'     # mutates the parsertopsecret['ForwardX11'] = 'no'  # same hereconfig['DEFAULT']['ForwardX11'] = 'yes'with open('example.ini', 'w') as configfile:   config.write(configfile)

基于上述方法添加一个ini文档

十 hashlib模块

# 1、什么叫hash:hash是一种算法（3.x里代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法），该算法接受传入的内容，经过运算得到一串hash值# 2、hash值的特点是：#2.1 只要传入的内容一样，得到的hash值必然一样=====>要用明文传输密码文件完整性校验#2.2 不能由hash值返解成内容=======》把密码做成hash值，不应该在网络传输明文密码#2.3 只要使用的hash算法不变，无论校验的内容有多大，得到的hash值长度是固定的

hash算法就像一座工厂，工厂接收你送来的原材料（可以用m.update()为工厂运送原材料），经过加工返回的产品就是hash值

1 import hashlib 2   3 m=hashlib.md5()# m=hashlib.sha256() 4   5 m.update('hello'.encode('utf8')) 6 print(m.hexdigest())  #5d41402abc4b2a76b9719d911017c592 7   8 m.update('alvin'.encode('utf8')) 9  10 print(m.hexdigest())  #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af11  12 m2=hashlib.md5()13 m2.update('helloalvin'.encode('utf8'))14 print(m2.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af15 16 '''17 注意：把一段很长的数据update多次，与一次update这段长数据，得到的结果一样18 但是update多次为校验大文件提供了可能。19 '''

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。

1 import hashlib2  3 # ######## 256 ########4  5 hash = hashlib.sha256('898oaFs09f'.encode('utf8'))6 hash.update('alvin'.encode('utf8'))7 print (hash.hexdigest())#e79e68f070cdedcfe63eaf1a2e92c83b4cfb1b5c6bc452d214c1b7e77cdfd1c7

import hashlibpasswds=[    'alex3714',    'alex1313',    'alex94139413',    'alex123456',    '123456alex',    'a123lex',    ]def make_passwd_dic(passwds):    dic={}    for passwd in passwds:        m=hashlib.md5()        m.update(passwd.encode('utf-8'))        dic[passwd]=m.hexdigest()    return dicdef break_code(cryptograph,passwd_dic):    for k,v in passwd_dic.items():        if v == cryptograph:            print('密码是===>\033[46m%s\033[0m' %k)cryptograph='aee949757a2e698417463d47acac93df'break_code(cryptograph,make_passwd_dic(passwds))

模拟撞库破解密码

python 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:

1 import hmac2 h = hmac.new('alvin'.encode('utf8'))3 h.update('hello'.encode('utf8'))4 print (h.hexdigest())#320df9832eab4c038b6c1d7ed73a5940

#要想保证hmac最终结果一致，必须保证：#1:hmac.new括号内指定的初始key一样#2:无论update多少次，校验的内容累加到一起是一样的内容import hmach1=hmac.new(b'egon')h1.update(b'hello')h1.update(b'world')print(h1.hexdigest())h2=hmac.new(b'egon')h2.update(b'helloworld')print(h2.hexdigest())h3=hmac.new(b'egonhelloworld')print(h3.hexdigest())'''f1bf38d054691688f89dcd34ac3c27f2f1bf38d054691688f89dcd34ac3c27f2bcca84edd9eeb86f30539922b28f3981'''

注意！注意！注意

十一 suprocess模块

1 import  subprocess 2  3 ''' 4 sh-3.2# ls /Users/egon/Desktop |grep txt$ 5 mysql.txt 6 tt.txt 7 事物.txt 8 ''' 9 10 res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)11 res=subprocess.Popen('grep txt$',shell=True,stdin=res1.stdout,12                  stdout=subprocess.PIPE)13 14 print(res.stdout.read().decode('utf-8'))15 16 17 #等同于上面,但是上面的优势在于,一个数据流可以和另外一个数据流交互,可以通过爬虫得到结果然后交给grep18 res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop |grep txt$',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)19 print(res1.stdout.read().decode('utf-8'))20 21 22 #windows下:23 # dir | findstr 'test*'24 # dir | findstr 'txt$'25 import subprocess26 res1=subprocess.Popen(r'dir C:\Users\Administrator\PycharmProjects\test\函数备课',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)27 res=subprocess.Popen('findstr test*',shell=True,stdin=res1.stdout,28                  stdout=subprocess.PIPE)29 30 print(res.stdout.read().decode('gbk')) #subprocess使用当前系统默认编码，得到结果为bytes类型，在windows下需要用gbk解码

十二 logging模块

一日志级别

CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICALERROR = 40WARNING = 30 #WARN = WARNINGINFO = 20DEBUG = 10NOTSET = 0 #不设置

二默认级别为warning，默认打印到终端

import logginglogging.debug('调试debug')logging.info('消息info')logging.warning('警告warn')logging.error('错误error')logging.critical('严重critical')'''WARNING:root:警告warnERROR:root:错误errorCRITICAL:root:严重critical'''

三为logging模块指定全局配置，针对所有logger有效，控制打印到文件中

可在logging.basicConfig()函数中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（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。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，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。#格式%(name)s：Logger的名字，并非用户名，详细查看%(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

logging.basicConfig()

#======介绍可在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（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。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，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#========使用import logginglogging.basicConfig(filename='access.log',                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',                    level=10)logging.debug('调试debug')logging.info('消息info')logging.warning('警告warn')logging.error('错误error')logging.critical('严重critical')#========结果access.log内容:2017-07-28 20:32:17 PM - root - DEBUG -test:  调试debug2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test:  消息info2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test:  警告warn2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test:  错误error2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test:  严重criticalpart2: 可以为logging模块指定模块级的配置,即所有logger的配置

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四 logging模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象

#logger：产生日志的对象#Filter：过滤日志的对象#Handler：接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端#Formatter对象：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式

'''critical=50error =40warning =30info = 20debug =10'''import logging#1、logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出logger=logging.getLogger(__file__)#2、Filter对象：不常用，略#3、Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出h1=logging.FileHandler('t1.log') #打印到文件h2=logging.FileHandler('t2.log') #打印到文件h3=logging.StreamHandler() #打印到终端#4、Formatter对象：日志格式formmater1=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)formmater2=logging.Formatter('%(asctime)s :  %(message)s',                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)formmater3=logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)#5、为Handler对象绑定格式h1.setFormatter(formmater1)h2.setFormatter(formmater2)h3.setFormatter(formmater3)#6、将Handler添加给logger并设置日志级别logger.addHandler(h1)logger.addHandler(h2)logger.addHandler(h3)logger.setLevel(10)#7、测试logger.debug('debug')logger.info('info')logger.warning('warning')logger.error('error')logger.critical('critical')

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五 Logger与Handler的级别

logger是第一级过滤，然后才能到handler，我们可以给logger和handler同时设置level，但是需要注意的是

Logger is also the first to filter the message based on a level — if you set the logger to INFO, and all handlers to DEBUG, you still won't receive DEBUG messages on handlers — they'll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG, but all handlers to INFO, you won't receive any DEBUG messages either — because while the logger says "ok, process this", the handlers reject it (DEBUG < INFO).#验证import loggingform=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)ch=logging.StreamHandler()ch.setFormatter(form)# ch.setLevel(10)ch.setLevel(20)l1=logging.getLogger('root')# l1.setLevel(20)l1.setLevel(10)l1.addHandler(ch)l1.debug('l1 debug')

重要，重要，重要！！！

六 Logger的继承（了解）

import loggingformatter=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)ch=logging.StreamHandler()ch.setFormatter(formatter)logger1=logging.getLogger('root')logger2=logging.getLogger('root.child1')logger3=logging.getLogger('root.child1.child2')logger1.addHandler(ch)logger2.addHandler(ch)logger3.addHandler(ch)logger1.setLevel(10)logger2.setLevel(10)logger3.setLevel(10)logger1.debug('log1 debug')logger2.debug('log2 debug')logger3.debug('log3 debug')'''2017-07-28 22:22:05 PM - root - DEBUG -test:  log1 debug2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test:  log2 debug2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test:  log2 debug2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test:  log3 debug2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test:  log3 debug2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test:  log3 debug'''

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七应用

"""logging配置"""import osimport logging.config# 定义三种日志输出格式 开始standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \                  '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'# 定义日志输出格式 结束logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  # log文件的目录logfile_name = 'all2.log'  # log文件名# 如果不存在定义的日志目录就创建一个if not os.path.isdir(logfile_dir):    os.mkdir(logfile_dir)# log文件的全路径logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)# log配置字典LOGGING_DIC = {    'version': 1,    'disable_existing_loggers': False,    'formatters': {        'standard': {            'format': standard_format        },        'simple': {            'format': simple_format        },    },    'filters': {},    'handlers': {        #打印到终端的日志        'console': {            'level': 'DEBUG',            'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕            'formatter': 'simple'        },        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志        'default': {            'level': 'DEBUG',            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件            'formatter': 'standard',            'filename': logfile_path,  # 日志文件            'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M            'backupCount': 5,            'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了        },    },    'loggers': {        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置        '': {            'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕            'level': 'DEBUG',            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递        },    },}def load_my_logging_cfg():    logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置    logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成一个log实例    logger.info('It works!')  # 记录该文件的运行状态if __name__ == '__main__':    load_my_logging_cfg()

logging配置文件

"""MyLogging Test"""import timeimport loggingimport my_logging  # 导入自定义的logging配置logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成logger实例def demo():    logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))    logger.info("中文测试开始。。。")    for i in range(10):        logger.debug("i:{}".format(i))        time.sleep(0.2)    else:        logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))    logger.info("中文测试结束。。。")if __name__ == "__main__":    my_logging.load_my_logging_cfg()  # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置    demo()

使用

注意注意注意：#1、有了上述方式我们的好处是：所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了，更加清晰，方便管理#2、我们需要解决的问题是：    1、从字典加载配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)    2、拿到logger对象来产生日志    logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的    按照我们对logging模块的理解，要想获取某个东西都是通过名字，也就是key来获取的    于是我们要获取不同的logger对象就是    logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名')        但问题是：如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置，那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key    'loggers': {            'l1': {            'handlers': ['default', 'console'],  #            'level': 'DEBUG',            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递        },        'l2: {
                    'handlers': ['default', 'console' ],             'level': 'DEBUG',            'propagate': False,  # 向上（更高level的logger）传递        },        'l3': {            'handlers': ['default', 'console'],  #            'level': 'DEBUG',            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递        },}    #我们的解决方式是，定义一个空的key    'loggers': {        '': {            'handlers': ['default', 'console'],             'level': 'DEBUG',            'propagate': True,         },}这样我们再取logger对象时logging.getLogger(__name__)，不同的文件__name__不同，这保证了打印日志时标识信息不同，但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到，于是默认使用key=''的配置

!!!关于如何拿到logger对象的详细解释！！！

另外一个django的配置，瞄一眼就可以，跟上面的一样

#logging_config.pyLOGGING = {    'version': 1,    'disable_existing_loggers': False,    'formatters': {        'standard': {            'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'                      '[%(levelname)s][%(message)s]'        },        'simple': {            'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'        },        'collect': {            'format': '%(message)s'        }    },    'filters': {        'require_debug_true': {            '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',        },    },    'handlers': {        #打印到终端的日志        'console': {            'level': 'DEBUG',            'filters': ['require_debug_true'],            'class': 'logging.StreamHandler',            'formatter': 'simple'        },        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志        'default': {            'level': 'INFO',            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件，自动切            'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"),  # 日志文件            'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M            'backupCount': 3,            'formatter': 'standard',            'encoding': 'utf-8',        },        #打印到文件的日志:收集错误及以上的日志        'error': {            'level': 'ERROR',            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件，自动切            'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"),  # 日志文件            'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M            'backupCount': 5,            'formatter': 'standard',            'encoding': 'utf-8',        },        #打印到文件的日志        'collect': {            'level': 'INFO',            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件，自动切            'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"),            'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M            'backupCount': 5,            'formatter': 'collect',            'encoding': "utf-8"        }    },    'loggers': {        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置        '': {            'handlers': ['default', 'console', 'error'],            'level': 'DEBUG',            'propagate': True,        },        #logging.getLogger('collect')拿到的logger配置        'collect': {            'handlers': ['console', 'collect'],            'level': 'INFO',        }    },}# -----------# 用法:拿到俩个loggerlogger = logging.getLogger(__name__) #线上正常的日志collect_logger = logging.getLogger("collect") #领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志

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十三 re模块

一：什么是正则？

　正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起（称为正则表达式）来描述字符或者字符串的方法。或者说：正则就是用来描述一类事物的规则。（在Python中）它内嵌在Python中，并通过 re 模块实现。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。

生活中处处都是正则：

比如我们描述：4条腿

　　你可能会想到的是四条腿的动物或者桌子，椅子等

继续描述：4条腿，活的

就只剩下四条腿的动物这一类了

二：常用匹配模式(元字符)

http://blog.csdn.net/yufenghyc/article/details/51078107

# =================================匹配模式=================================#一对一的匹配# 'hello'.replace(old,new)# 'hello'.find('pattern')#正则匹配import re#\w与\Wprint(re.findall('\w','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'e', 'g', 'o', 'n', '1', '2', '3']print(re.findall('\W','hello egon 123')) #[' ', ' ']#\s与\Sprint(re.findall('\s','hello  egon  123')) #[' ', ' ', ' ', ' ']print(re.findall('\S','hello  egon  123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'e', 'g', 'o', 'n', '1', '2', '3']#\n \t都是空,都可以被\s匹配print(re.findall('\s','hello \n egon \t 123')) #[' ', '\n', ' ', ' ', '\t', ' ']#\n与\tprint(re.findall(r'\n','hello egon \n123')) #['\n']print(re.findall(r'\t','hello egon\t123')) #['\n']#\d与\Dprint(re.findall('\d','hello egon 123')) #['1', '2', '3']print(re.findall('\D','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'e', 'g', 'o', 'n', ' ']#\A与\Zprint(re.findall('\Ahe','hello egon 123')) #['he'],\A==>^print(re.findall('123\Z','hello egon 123')) #['he'],\Z==>$#^与$print(re.findall('^h','hello egon 123')) #['h']print(re.findall('3$','hello egon 123')) #['3']# 重复匹配：| . | * | ? | .* | .*? | + | {n,m} |#.print(re.findall('a.b','a1b')) #['a1b']print(re.findall('a.b','a1b a*b a b aaab')) #['a1b', 'a*b', 'a b', 'aab']print(re.findall('a.b','a\nb')) #[]print(re.findall('a.b','a\nb',re.S)) #['a\nb']print(re.findall('a.b','a\nb',re.DOTALL)) #['a\nb']同上一条意思一样#*print(re.findall('ab*','bbbbbbb')) #[]print(re.findall('ab*','a')) #['a']print(re.findall('ab*','abbbb')) #['abbbb']#?print(re.findall('ab?','a')) #['a']print(re.findall('ab?','abbb')) #['ab']#匹配所有包含小数在内的数字print(re.findall('\d+\.?\d*',"asdfasdf123as1.13dfa12adsf1asdf3")) #['123', '1.13', '12', '1', '3']#.*默认为贪婪匹配print(re.findall('a.*b','a1b22222222b')) #['a1b22222222b']#.*?为非贪婪匹配：推荐使用print(re.findall('a.*?b','a1b22222222b')) #['a1b']#+print(re.findall('ab+','a')) #[]print(re.findall('ab+','abbb')) #['abbb']#{n,m}print(re.findall('ab{2}','abbb')) #['abb']print(re.findall('ab{2,4}','abbb')) #['abb']print(re.findall('ab{1,}','abbb')) #'ab{1,}' ===> 'ab+'print(re.findall('ab{0,}','abbb')) #'ab{0,}' ===> 'ab*'#[]print(re.findall('a[1*-]b','a1b a*b a-b')) #[]内的都为普通字符了，且如果-没有被转意的话，应该放到[]的开头或结尾print(re.findall('a[^1*-]b','a1b a*b a-b a=b')) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为['a=b']print(re.findall('a[0-9]b','a1b a*b a-b a=b')) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为['a=b']print(re.findall('a[a-z]b','a1b a*b a-b a=b aeb')) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为['a=b']print(re.findall('a[a-zA-Z]b','a1b a*b a-b a=b aeb aEb')) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为['a=b']#\# print(re.findall('a\\c','a\c')) #对于正则来说a\\c确实可以匹配到a\c,但是在python解释器读取a\\c时，会发生转义，然后交给re去执行，所以抛出异常print(re.findall(r'a\\c','a\c')) #r代表告诉解释器使用rawstring，即原生字符串，把我们正则内的所有符号都当普通字符处理，不要转义print(re.findall('a\\\\c','a\c')) #同上面的意思一样，和上面的结果一样都是['a\\c']#():分组print(re.findall('ab+','ababab123')) #['ab', 'ab', 'ab']print(re.findall('(ab)+123','ababab123')) #['ab']，匹配到末尾的ab123中的abprint(re.findall('(?:ab)+123','ababab123')) #findall的结果不是匹配的全部内容，而是组内的内容,?:可以让结果为匹配的全部内容print(re.findall('href="(.*?)"','点击'))#['http://www.baidu.com']print(re.findall('href="(?:.*?)"','点击'))#['href="http://www.baidu.com"']#|print(re.findall('compan(?:y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company'))

# ===========================re模块提供的方法介绍===========================import re#1print(re.findall('e','alex make love') )   #['e', 'e', 'e'],返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里#2print(re.search('e','alex make love').group()) #e,只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。#3print(re.match('e','alex make love'))    #None,同search,不过在字符串开始处进行匹配,完全可以用search+^代替match#4print(re.split('[ab]','abcd'))     #['', '', 'cd']，先按'a'分割得到''和'bcd',再对''和'bcd'分别按'b'分割#5print('===>',re.sub('a','A','alex make love')) #===> Alex mAke love，不指定n，默认替换所有print('===>',re.sub('a','A','alex make love',1)) #===> Alex make loveprint('===>',re.sub('a','A','alex make love',2)) #===> Alex mAke loveprint('===>',re.sub('^(\w+)(.*?\s)(\w+)(.*?\s)(\w+)(.*?)$',r'\5\2\3\4\1','alex make love')) #===> love make alexprint('===>',re.subn('a','A','alex make love')) #===> ('Alex mAke love', 2),结果带有总共替换的个数#6obj=re.compile('\d{2}')print(obj.search('abc123eeee').group()) #12print(obj.findall('abc123eeee')) #['12'],重用了obj

import reprint(re.findall("<(?P
         
          \w+)>\w+
          ","
          hello
")) #['h1']print(re.search("<(?P
          
           \w+)>\w+
           ","
           hello
").group()) #
           hello
print(re.search("<(?P
           
            \w+)>\w+
            ","
            hello
").groupdict()) #
            hello
print(re.search(r"<(\w+)>\w+
            ","
            hello
").group())print(re.search(r"<(\w+)>\w+
            ","
            hello
").group())

补充一

#补充二

import re #使用|，先匹配的先生效，|左边是匹配小数，而findall最终结果是查看分组，所有即使匹配成功小数也不会存入结果 #而不是小数时，就去匹配(-?\d+)，匹配到的自然就是，非小数的数，在此处即整数 # print(re.findall(r"-?\d+\.\d*|(-?\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #找出所有整数['1', '-2', '60', '', '5', '-4', '3'] #找到所有数字: print(re.findall('\D?(\-?\d+\.?\d*)',"1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) # ['1','2','60','-40.35','5','-4','3']

#计算器作业参考：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4949995.htmlexpression='1-2*((60+2*(-3-40.0/5)*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))'content=re.search('\(([\-\+\*\/]*\d+\.?\d*)+\)',expression).group() #(-3-40.0/5)

#为何同样的表达式search与findall却有不同结果:print(re.search('\(([\+\-\*\/]*\d+\.?\d*)+\)',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))").group()) #(-40.35/5)print(re.findall('\(([\+\-\*\/]*\d+\.?\d*)+\)',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #['/5', '*3']#看这个例子:(\d)+相当于(\d)(\d)(\d)(\d)...,是一系列分组print(re.search('(\d)+','123').group()) #group的作用是将所有组拼接到一起显示出来print(re.findall('(\d)+','123')) #findall结果是组内的结果,且是最后一个组的结果

search与findall

#_*_coding:utf-8_*___author__ = 'Linhaifeng'#在线调试工具:tool.oschina.net/regex/#import res='''http://www.baidu.comegon@oldboyedu.com你好010-3141'''#最常规匹配# content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'# res=re.match('Hello\s\d\d\d\s\d{3}\s\w{10}.*Demo',content)# print(res)# print(res.group())# print(res.span())#泛匹配# content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'# res=re.match('^Hello.*Demo',content)# print(res.group())#匹配目标,获得指定数据# content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'# res=re.match('^Hello\s(\d+)\s(\d+)\s.*Demo',content)# print(res.group()) #取所有匹配的内容# print(res.group(1)) #取匹配的第一个括号内的内容# print(res.group(2)) #去陪陪的第二个括号内的内容#贪婪匹配:.*代表匹配尽可能多的字符# import re# content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'## res=re.match('^He.*(\d+).*Demo$',content)# print(res.group(1)) #只打印6,因为.*会尽可能多的匹配,然后后面跟至少一个数字#非贪婪匹配:?匹配尽可能少的字符# import re# content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'## res=re.match('^He.*?(\d+).*Demo$',content)# print(res.group(1)) #只打印6,因为.*会尽可能多的匹配,然后后面跟至少一个数字#匹配模式:.不能匹配换行符content='''Hello 123456 World_Thisis a Regex Demo'''# res=re.match('He.*?(\d+).*?Demo$',content)# print(res) #输出None# res=re.match('He.*?(\d+).*?Demo$',content,re.S) #re.S让.可以匹配换行符# print(res)# print(res.group(1))#转义:\# content='price is $5.00'# res=re.match('price is $5.00',content)# print(res)## res=re.match('price is \$5\.00',content)# print(res)#总结:尽量精简,详细的如下    # 尽量使用泛匹配模式.*    # 尽量使用非贪婪模式:.*?    # 使用括号得到匹配目标:用group(n)去取得结果    # 有换行符就用re.S:修改模式#re.search:会扫描整个字符串,不会从头开始,找到第一个匹配的结果就会返回# import re# content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings'## res=re.match('Hello.*?(\d+).*?Demo',content)# print(res) #输出结果为None## import re# content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings'## res=re.search('Hello.*?(\d+).*?Demo',content) ## print(res.group(1)) #输出结果为#re.search:只要一个结果,匹配演练,import recontent='''
         
          1
          
           
          
         
         
          
           
           ',content)# print(res.group(1))#re.findall:找到符合条件的所有结果# res=re.findall('
            
             
              ',content)# for i in res:#     print(i)#re.sub:字符串替换import recontent='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings'# content=re.sub('\d+','',content)# print(content)#用\1取得第一个括号的内容#用法:将123与456换位置# import re# content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings'## # content=re.sub('(Extra.*?)(\d+)(\s)(\d+)(.*?strings)',r'\1\4\3\2\5',content)# content=re.sub('(\d+)(\s)(\d+)',r'\3\2\1',content)# print(content)# import re# content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings'## res=re.search('Extra.*?(\d+).*strings',content)# print(res.group(1))# import requests,re# respone=requests.get('https://book.douban.com/').text# print(respone)# print('======'*1000)# print('======'*1000)# print('======'*1000)# print('======'*1000)# res=re.findall('
              
               .*?more-meta.*?author">(.*?)(.*?)(.*?)',respone,re.S)# # res=re.findall('
               
                (.*?)(.*?)(.*?)
               
              
             
            .*?',respone,re.S)### for i in res:#     print('%s    %s    %s   %s' %(i[0].strip(),i[1].strip(),i[2].strip(),i[3].strip()))