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常用模块

时间:2017-06-08 23:41:42      阅读:305      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:文件内容   生成   利用   数据   格式   基本   移动文件   str   split   

正则表达式:模糊匹配

最常用的匹配语法

1,re.match 从头开始匹配

2,re.search 匹配包含

3,re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回

4,re.split 以匹配到的字符当做列表分隔符

5,re.sub 匹配字符并替换

反斜杠的困扰
与大多数编程语言相同,正则表达式里使用"\"作为转义字符,这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符"\",那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\\\":前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠,转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题,这个例子中的正则表达式可以使用r"\\"表示。同样,匹配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。有了原生字符串,你再也不用担心是不是漏写了反斜杠,写出来的表达式也更直观。

仅需轻轻知道的几个匹配模式:

1
2
3
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‘^‘‘$‘的行为
S(DOTALL): 点任意匹配模式,改变‘.‘的行为

日志处理之logging模块

 日志级别:

debug     最详细的调试信息  10

info         就想记录一下    20

warning   出现警告     30

error        出现错误    40

crttcal       非常严重    50

从大至小,级别越高,数字越大!

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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(输出到文件内或屏幕)

filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录(日志内容哪些输出,哪些不输出)

formatter决定日志记录的最终输出格式(日志格式)

logger
每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名,比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger:
LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
而核心模块可以这样:
LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)

Logger.setLevel(lel):指定最低的日志级别,低于lel的级别将被忽略。debug是最低的内置级别,critical为最高
Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter
Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr):增加或删除指定的handler
Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical():可以设置的日志级别

 

handler

handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台,有些Logger可以把信息输出到文件,还有些 Handler可以把信息发送到网络上。如果觉得不够用,还可以编写自己的Handler。可以通过addHandler()方法添加多个多handler
Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别,低于lel级别的信息将被忽略
Handler.setFormatter():给这个handler选择一个格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt):新增或删除一个filter对象


每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler:
1) logging.StreamHandler
使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。它的构造函数是:
StreamHandler([strm])
其中strm参数是一个文件对象。默认是sys.stderr


2) logging.FileHandler
和StreamHandler类似,用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件。它的构造函数是:
FileHandler(filename[,mode])
filename是文件名,必须指定一个文件名。
mode是文件的打开方式。参见Python内置函数open()的用法。默认是’a‘,即添加到文件末尾。

3) logging.handlers.RotatingFileHandler
这个Handler类似于上面的FileHandler,但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后,它会自动将当前日志文件改名,然后创建 一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后,RotatingFileHandler自动把 文件改名为chat.log.1。不过,如果chat.log.1已经存在,会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建 chat.log,继续输出日志信息。它的构造函数是:
RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])
其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。
maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0,意味着日志文件可以无限大,这时上面描述的重命名过程就不会发生。
backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如,如果指定为2,当上面描述的重命名过程发生时,原有的chat.log.2并不会被更名,而是被删除。


4) logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
这个Handler和RotatingFileHandler类似,不过,它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件,而是间隔一定时间就 自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似,不过新的文件不是附加数字,而是当前时间。它的构造函数是:
TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])
其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。
interval是时间间隔。
when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位,不区分大小写。它有以下取值:
S 秒
M 分
H 小时
D 天
W 每星期(interval==0时代表星期一)
midnight 每天凌晨

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sys模块

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hashlib加密模块(用于加密相关的操作,3.x里代替了md5模块和sha模块,主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ,MD5 算法,md5是不可逆的)

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configparser    用于处理特定格式的文件,其本质上是利用open来操作文件(把所有类型都当做字符串处理)

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getint 转换成整数

getfloat 转换成浮点数

getboolean 转换成布尔值

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xml   是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议(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。)

 浏览器返回的字符串

1,html

2,json

3, xml

        页面上做展示(字符串类型一个xml格式文件)

        配置文件(文件,内部数据xml格式)

导入xml模块

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遍历XML文档

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修改

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删除

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添加

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tag    获取当前节点的标签名

attrib  或许当前节点的属性

text    获取当前节点的属性

getchlldren 获取所有的子节点(已经废弃)

find   获取第一个寻找到的子节点

findtext 获取第一个寻找到的子节点的内容

 findall  获取所有的子节点

iterfind  获取所有指定的节点,并创建一个迭代器(可以被for循环)

每一个节点都是Element对象,

 

 shutill 压缩模块(高级的文件,文件夹,压缩包,处理模块)

shutill.copyfileobj  (将文件内容拷贝至另一个文件)

shutill.copyfile (拷贝文件)

shutill.copymode (仅拷贝权限,内容。组,用户均不变)

shutill.copystat (仅拷贝状态的信息)

shutill.copy(拷贝文件和权限)

shutill.copy2(拷贝文件和状态信息)

shutill.ignore_patterns

shutill.copytree

(递归的去拷贝文件夹)

shutill.rmtree(递归的去删除文件)

shuitll.move(递归的去移动文件,它类似mv命令,其实就是重命名)

shutill.make_archive(创建解压缩,并返回文件路径)

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subprocess模块(执行系统命令)

获取状态码

shell=false的时候是传列表

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shell=true的时候是传字符串

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check_all(执行命令,如果状态码是0,则返回执行结果,否则抛异常)

check_output(执行命令,如果状态码是0,则返回执行结果,否则抛异常)

 subprocess.Popen(...)

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用于执行复杂的系统命令

可用参数:

  • args:shell命令,可以是字符串或者序列类型(如:list,元组)
  • bufsize:指定缓冲。0 无缓冲,1 行缓冲,其他 缓冲区大小,负值 系统缓冲
  • stdin, stdout, stderr:分别表示程序的标准输入、输出、错误句柄
  • preexec_fn:只在Unix平台下有效,用于指定一个可执行对象(callable object),它将在子进程运行之前被调用
  • close_sfs:在windows平台下,如果close_fds被设置为True,则新创建的子进程将不会继承父进程的输入、输出、错误管道。
    所以不能将close_fds设置为True同时重定向子进程的标准输入、输出与错误(stdin, stdout, stderr)。
  • shell:同上
  • cwd:用于设置子进程的当前目录
  • env:用于指定子进程的环境变量。如果env = None,子进程的环境变量将从父进程中继承。
  • universal_newlines:不同系统的换行符不同,True -> 同意使用 \n
  • startupinfo与createionflags只在windows下有效
    将被传递给底层的CreateProcess()函数,用于设置子进程的一些属性,如:主窗口的外观,进程的优先级等等

终端输入的命令分为两种:

    • 输入即可得到输出,如:ifconfig
    • 输入进行某环境,依赖再输入,如:python

 time&datatime模块

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random模块

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生成随机验证码

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json&pickle模块(python的序列化)

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json只能处理基本的数据类型

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pickle支持任何类型

json: 用于字符串和python数据类型间进行转换(更适合跨语言,字符串,基本数据类型)
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通过loads反序列化时,一定要使用双引号,否则有可能会报错
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pickle:  用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换(更适合所有类型的序列化,仅适用于python)

pickle的写入是二进制形式用wb模式,可以序列化python任何数据类型
json  的写入是字符串形式用w模式,只支持序列化python的str,int,float,set,list,dict,tuple数据类型,但json可和其他语言序列化

pickle功能: dumps,dump,loads,load
json 功能:  dumps,dump,loads,load
 
序列化和反序列化主要用于动态数据存储
pickle.dumps 序列化 内存-->硬盘
pickle.loads 反序列化 硬盘-->内存


pickle
如下2个py文件功能是实现数据的动态存档
这个文件的作用,读取内存数据写入到db文件
  1. import pickle
  2. #import json as pickle 这是用json执行 注意把wb改成w
  3. account={
  4. "id":63232223,
  5. "credit":15000,
  6. "balance":8000,
  7. "expire_date":"2020-5-21",
  8. "password":"sdfsf"
  9. }
  10. f=open("account1.db","wb")
  11. f.write(pickle.dumps(account)) #相当于pickle.dump(account,f)
  12. f.close()
这个文件的作用,读取db文件写入到内存
  1. import pickle
  2. #import json as pickle 这是用json执行 注意把rb改成r
  3. f=open("account1.db","rb")
  4. account=pickle.loads(f.read())#相当于account=pickle.load(f)
  5. print(account)
  6. print(account["id"])
  7. #可以加如下,执行后注释 在执行看值是否改变  
  8. account["balance"]-=3400
  9. f=open("account1.db","wb")
  10. f.write(pickle.dumps(account))
  11. f.close()

shelve模块 比pickle简单

  1. import shelve
  2. #内存写入db文件, 字典形式,
  3. f=shelve.open(r‘sheve.txt‘)
  4. f["student1"]={"name":"egon","age":18,"height":"180cm"}
  5. print(f[‘student1‘])
  6. f.close()
  7. #读取db文件的数据
  8. f=shelve.open(r‘sheve.txt‘)
  9. print(f[‘student1‘])
  10. print(f[‘student1‘]["name"])
  11. f.close()

 

 

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原文地址:http://www.cnblogs.com/gongxu/p/6945980.html

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