一、模块
1.模块介绍
一个模块就是包含了一组功能的python文件，可以通过import导入模块使用。
python中模块分为四个类别：
a) 使用python编写的.py文件
b) 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展
c) 把一系列模块组织到一起的文件夹，文件夹内有__init__.py文件，称该文件夹为包
d) 使用C编写并链接到python解释器的内置模块
定义my_module.py模块，模块名为my_module
print("from my_module.py") num = 2222 def read1(): print("my_module模块：",num) def read2(): print("my_module模块") read1() def change(): global num num = 0
2.模块导入
模块可以包含可执行的语句和函数定义，这些语句目的是初始化模块，在模块名第一次遇到import语句时才执行。模块第一次导入后就将模块名加载到内存了，后续import次模块是对已加载到内存的模块对象增加了一次引用，不会重新执行模块内语句。
第一次模块导入时会做的三件事:
a) 为模块源文件创建新的名词空间，在模块中定义的函数和方法若是使用global时访问的就是这个名词空间。
b) 在新创建的命名空间中执行模块中包含的代码。
c) 使用模块名创建名字来引用命名空间
每个模块都是一个独立的名称空间，定义在模块中的函数，把这个模块名称空间当做全局名称空间。不用担心自定义模块中全局变量被导入时与使用者全局变量冲突。
import my_module num = 111 print(my_module.num) #输出的是模块全局名称空间中num的值
import my_module def read1(): print("from test...") my_module.read1() #执行的是模块全局名称空间中的read1
import my_module num = 111 my_module.change() #实际修改的模块自身全局名称空间中的num print(num) #输出的是调用函数全局名称空间中的num
可以使用import my_module as mm 为模块起别名，对编写可扩展代码有用。比如两个模块xmlreader.py和csvreader.py，都定义了函数read_data(filename)用来从文件中读取一些数据，但采用不同的输入格式。可以编写代码来选择性地挑选读取模块。
if file_format == "xml": import xmlreader as reader elif file_format == "csv": import csvreader as reader data = reader.read_date(filename)
from...import和import的区别：使用from...import...是将模块中的名字直接导入到当前的名称空间中，在当前名称空间中，直接使用相关名字即可，无需使用模块前缀。缺点是容易和当前执行文件中的名字冲突。
函数中调用的变量或其他函数，仍然在函数定义文件中的全局名称空间中找。
from my_module import read1 num = 1111 read1() #调用read1时，仍然从my_module全局名称空间中找num
from my_module import read2 def read1(): print("aaaa") read2() #仍然从my_module全局名称空间中找read1
from my_module import read1 def read1(): print("aaaa") read1() #重名会覆盖，以本文件中定义为准，覆盖掉导入的
from...import *会吧模块中所有的不是以下划线开头的名字都导入到当前位置，一般不建议使用该方式。可以使用__all__控制*，比如在模块中新增一行__all__=[‘read1‘,‘read2‘] 使用from...import *就只能导入这两个名字。
3.py文件区分两种用途：模块和脚本
一个python文件的两种用途：
a) 当做脚本执行：__name__=="__main__"
b) 当做模块被导入使用：__name__=="模块名"
可以控制.py文件在不同应用场景下执行不同的逻辑
4.模块搜索路径
模块查找顺序为：内存中已加载的模块-》内置模块-》sys.path路径中包含的模块
a) 第一次导入模块时，会检查该模块是否已经被加载到内存（当前执行文件名称空间对应内存）中，有则直接引用。
python解释器启动时会自动加载一些模块到内存，使用sys.module可以查看
b) 如果内存没有，解释器会查找同名的内建模块
c) 如果内建模块也没有，则从sys.path给出的目录列表中依次查找模块文件。
初始化后，python程序可以修改sys.path，路径在前面的优先于标准库被加载。通过列表添加的方式添加新路径。
import sys sys.path.append("D:\\") sys.path.insert(0,"E:\\") #最前面优先被搜索到 print(sys.path)
二、包
1.包的介绍
包是一个包含有__init__.py的文件夹，用于组织python模块名称空间的方式。主要目的为提高程序的结构性和可维护性。
包的导入语句也分为import和from...import...两种，但是无论哪种，在导入时都必须遵循一个原则：凡是导入时带点的，点的左边必须是一个包，否则非法。导入成功后，无此限制。
import包，产生的名称空间的名字来源于原文件，即包下的__init__.py文件，导入包本质就是导入改文件。
2.包的使用
单独导入包名时不会导入包中所有子模块，需要在包下的__init__.py中添加from . import 模块，并且from后import导入的模块，不能带点，否则会有语法错误。f
from aa.bb import * 导入的是bb包中__init__.py文件中的名字，并非bb文件夹下的模块名字。
绝对导入是以包的根路径作为起始位置，相对导入是使用.或者..的方式作为起始。
包以及包中包含的模块都是用于被导入的，不是被直接执行的。环境变量以执行文件为准。比如两个模块均在同一目录下，被其他路径的文件导入，那么这两个模块之间若要导入时，不可直接import，需要添加操作执行文件的路径来导入。
三、日志模块
1.日志级别
日志分为五个级别：CRITICAL、ERROR、WARNING、INFO、DEBUG，依次可以使用数字50、40、30、20、10代替，NOSET表示不设置级别，用0代替。当日志设置为某一级别后，只会记录比该级别更高级别的日志。
#默认界别为warning，输出就只输出warning、error、critical级别日志 import logging logging.debug("debug_test") logging.info("info_test") logging.warning("warning_test") logging.error("error_test") logging.critical("critical_test")
2.logging模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象
产生日志对象logger，过滤日志对象Filter，接收日志并控制输出位置的对象Handler，日志格式对象Formatter。
1 import logging 2 #1.Logger，产生日志 3 logger = logging.getLogger("访问日志") 4 #2.Filter，几乎用不上 5 #3.Handler，接收logger传来的日志，格式化，并打印到终端或文件 6 sh = logging.StreamHandler() 7 fh1 = logging.FileHandler("f1.log",encoding="utf-8") 8 fh2 = logging.FileHandler("f2.log",encoding="utf-8") 9 #4.Formatter,日志格式化 10 formatter1 = logging.Formatter( 11 fmt = ‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(module)s: %(message)s‘, 12 datefmt=‘%Y-%m-%d %H-%M-%S %p‘, 13 ) 14 formatter2 = logging.Formatter( 15 fmt = ‘%(asctime)s : %(message)s‘, 16 datefmt=‘%Y-%m-%d %H-%M-%S %p‘, 17 ) 18 formatter3 = logging.Formatter( 19 fmt=‘%(asctime)s : %(module)s : %(message)s‘, 20 datefmt=‘%Y-%m-%d %H-%M-%S %p‘, 21 ) 22 #5.为handler绑定日志格式 23 sh.setFormatter(formatter1) 24 fh1.setFormatter(formatter2) 25 fh2.setFormatter(formatter3) 26 #6.为logger绑定handler 27 logger.addHandler(sh) 28 logger.addHandler(fh1) 29 logger.addHandler(fh2) 30 #7.设置日志级别：logger对象的日志级别应该小于或等于handler的日志级别，否则低级别日志无法到到handler 31 logger.setLevel(10) 32 sh.setLevel(10) 33 fh1.setLevel(10) 34 fh2.setLevel(10) 35 #8.测试 36 logger.debug("debug test") 37 logger.info(‘info test‘) 38 logger.warning(‘warning test‘) 39 logger.error(‘error test‘) 40 logger.critical(‘critical test‘)
在实际编程中使用以上方法较麻烦，可以将日志相关对象创建写在一个py文件中作为模块来调用。
1 import os 2 import logging.config 3 BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) #获取上一级目录绝对路径 4 LOG_PATH=os.path.join(BASE_DIR,‘log‘,‘access.log‘) 5 COLLECT_PATH=os.path.join(BASE_DIR,‘log‘,‘collect.log‘) 6 DB_PATH=os.path.join(BASE_DIR,‘db‘,‘user‘) 7 8 # 定义三种日志输出格式 开始 9 standard_format = ‘[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]‘ 10 ‘[%(levelname)s][%(message)s]‘ 11 12 simple_format = ‘[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s‘ 13 14 id_simple_format = ‘[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s‘ 15 16 # log配置字典 17 LOGGING_DIC = { 18 ‘version‘: 1, 19 ‘disable_existing_loggers‘: False, 20 ‘formatters‘: { 21 ‘standard‘: { 22 ‘format‘: standard_format 23 }, 24 ‘simple‘: { 25 ‘format‘: simple_format 26 }, 27 ‘id_simple‘ : { 28 ‘format‘ : id_simple_format 29 }, 30 }, 31 ‘filters‘: {}, 32 ‘handlers‘: { 33 #打印到终端的日志 34 ‘console‘: { 35 ‘level‘: ‘DEBUG‘, 36 ‘class‘: ‘logging.StreamHandler‘, # 打印到屏幕 37 ‘formatter‘: ‘simple‘ 38 }, 39 #打印到文件的日志,收集info及以上的日志 40 ‘default‘: { 41 ‘level‘: ‘DEBUG‘, 42 ‘class‘: ‘logging.handlers.RotatingFileHandler‘, # 保存到文件 43 ‘formatter‘: ‘standard‘, 44 ‘filename‘: LOG_PATH, # 日志文件 45 ‘maxBytes‘: 1024*1024*5, # 日志大小 5M 46 ‘backupCount‘: 5, 47 ‘encoding‘: ‘utf-8‘, # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了 48 }, 49 ‘collect‘: { 50 ‘level‘: ‘DEBUG‘, 51 ‘class‘: ‘logging.handlers.RotatingFileHandler‘, # 保存到文件 52 ‘formatter‘: ‘simple‘, 53 ‘filename‘: COLLECT_PATH, # 日志文件 54 ‘maxBytes‘: 1024*1024*5, # 日志大小 5M 55 ‘backupCount‘: 5, 56 ‘encoding‘: ‘utf-8‘, # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了 57 }, 58 }, 59 ‘loggers‘: { 60 ‘‘: { 61 ‘handlers‘: [‘default‘, ‘console‘,‘collect‘], # 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 62 ‘level‘: ‘DEBUG‘, 63 ‘propagate‘: False, # 向上（更高level的logger）传递 64 }, 65 }, 66 }
loggers的子字典中key表示logger名，若将key设置为空key，这样在生成logger对象时，使用logging.getLogger(__name__)，不同文件会产生相应的logger名，可以使得日志输出时标识不同。
‘loggers‘: { ‘‘: { ‘handlers‘: [‘default‘, ‘console‘], ‘level‘: ‘DEBUG‘, ‘propagate‘: True, }, }
导入logging的配置文件后，定义log对象生成的函数。
from conf import settings import logging.config def logger_handle(log_name): logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC) logger = logging.getLogger(log_name) return logger
在需要记录log的文件中导入上述文件。
from lib import common def test(): print("支付成功") log_msg = "xxx在商城消费8元" logger = common.logger_handle("支付日志") logger.info(log_msg)
四、re模块
正则是用来描述一类实物的规则，主要用于匹配字符串。
import re #\w和\W print(re.findall(‘\w‘,"asdf 1234 %@^#")) print(re.findall(‘\W‘,"asdf 1234 %@^#")) #\s和\S，\n和\t都可被\s匹配 print(re.findall(‘\s‘,"asdf 1234 %@^#")) print(re.findall(‘\S‘,"asdf 1234 %@^#")) print(re.findall(‘\s‘,"asdf 1234\n\t %@^#")) #\d和\D print(re.findall(‘\d‘,"asdf 1234 %@^#")) print(re.findall(‘\D‘,"asdf 1234 %@^#")) #^和$ print(re.findall(‘^a‘,"asdf 1234 %@^#")) print(re.findall(‘#$‘,"asdf 1234 %@^#")) #匹配重复 print(re.findall(‘a.d‘,"asdf 1234 %@^#")) print(re.findall(‘as*‘,"asdf ass 1234 %@^#")) print(re.findall(‘as?‘,"asdf ass 1234 %@^#")) print(re.findall(‘a.*‘,"asdf ass 1234 %@^#")) print(re.findall(‘a.*?‘,"asdf ass 1234 %@^#")) #.*默认贪婪匹配，.*?为非贪婪匹配 print(re.findall(‘as+‘,"asdf ass 1234 %@^#")) print(re.findall(‘as{0,2}‘,"asdf ass 1234 %@^#")) print(re.findall(‘a[cs%]d‘,"asdf acd 1234 a%d@^#")) #[]内都为普通字符，如果-没有转义，需要放到[]的首尾处 #分组 print(re.findall(‘a(\w+)‘,"asdf ass 1234 %@^#")) #只输出括号中的 print(re.findall(‘a(?:\w+)‘,"asdf ass 1234 %@^#")) #输出匹配到的全部内容
re模块相关的方法
findall返回所有满足条件的结果，放在列表中
import re print(re.findall(‘\d\s‘,"asdf a2 1234 %@^#"))
search只找到第一个匹配然后返回包含匹配结果的对象，通过group()来获取匹配的字符串，如果没有匹配到内容，返回None
import re print(re.search(‘\d\s‘,"asdf a2 1234 %@^#").group())
match同search，只不过是从字符串开始匹配
import re print(re.search(‘^a‘,"asdf a2 1234 %@^#").group())
split按照匹配到的字符进行字符串分割。
import re print(re.split(‘[ab]‘,‘abcd‘))#从开头按照a分割为‘‘和‘bcd‘,在按照b分割为‘‘和‘cd‘
sub，将字符串中匹配的到子串替换为新的字符串
import re print(re.sub(‘a‘,‘A‘,‘aabbccad‘)) #不指定n，默认替换所有 print(re.sub(‘a‘,‘A‘,‘aabbccad‘,1)) #只替换第一个 print(re.sub(‘^(\w)(.*?)(\w)$‘,r‘\3\2\1‘,‘aabbccad‘,1)) #加括号后自动编序号，按照序号交换收尾字符
compile，用正则表达式生成一个对象，每次使用时通过对象调用相关方法
import re obj=re.compile("(?:\d{0,3}\.){3}\d{0,3}") print(obj.findall("ipaddr:10.1.1.1\n")) print(obj.findall("src_ip:192.168.1.1"))
五、time和datetime模块
python中的几个时间：
a) 时间戳，表示从1970年1月1日00:00:00开始按照秒计算的偏移量。可使用time.time查看当前时间戳。
b)格式化的时间字符串
c)结构化的时间：struct_time元组工9个元素，分别是年、月、日
import time print(time.time()) #时间戳 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #格式化时间 print(time.localtime()) #本地时区结构化时间 print(time.gmtime()) #UTC时区结构化时间
%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
三种时间直接转换关关系
import time print(time.localtime()) #获取本地时间 print(time.localtime(13333333)) #时间戳转换为机构化时间 print(time.mktime(time.localtime())) #结构化时间转换为时间戳 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime())) #结构化时间转换为格式化时间 print(time.strptime("2018-01-09 21:15:00","%Y-%m-%d %X")) #格式化时间转换为结构化时间
