柚子快报激活码778899分享：Python 常用模块

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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 time

2 #--------------------------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:1487130156.419527

4 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_time

7 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()))#1473525749.0

11

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 00:49:56

17

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 2016

5

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 2016

9 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 random

def 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 res

print(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 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

os.path.getsize(path) 返回path的大小

View Code

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,sys

possible_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 sys

import time

def 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=1025

recv_size=0

while 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 shutil

2

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 shutil

2

3 shutil.copy('f1.log', 'f2.log')

 

shutil.copy2(src, dst)拷贝文件和状态信息

1 import shutil

2

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 shutil

2

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 shutil

shutil.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 shutil

2

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 shutil

2

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

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 shutil

3 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 shutil

8 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 json

2 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 json

15 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 pickle

17 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 shelve

f=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:

2

2008

141100

5

2011

59900

69

2011

13600

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

#在country内添加（append）节点year2

import xml.etree.ElementTree as ET

tree = 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

View Code

九 configparser模块

配置文件如下：

# 注释1

; 注释2

[section1]

k1 = v1

k2:v2

user=egon

age=18

is_admin=true

salary=31

[section2]

k1 = v1

读取

import configparser

config=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key

options=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 configparser

config=configparser.ConfigParser()

config.read('a.cfg',encoding='utf-8')

#删除整个标题section2

config.remove_section('section2')

#删除标题section1下的某个k1和k2

config.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user

print(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 parser

topsecret['ForwardX11'] = 'no' # same here

config['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()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af

11

12 m2=hashlib.md5()

13 m2.update('helloalvin'.encode('utf8'))

14 print(m2.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af

15

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 hashlib

2

3 # ######## 256 ########

4

5 hash = hashlib.sha256('898oaFs09f'.encode('utf8'))

6 hash.update('alvin'.encode('utf8'))

7 print (hash.hexdigest())#e79e68f070cdedcfe63eaf1a2e92c83b4cfb1b5c6bc452d214c1b7e77cdfd1c7

import hashlib

passwds=[

'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 dic

def 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 hmac

2 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 hmac

h1=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())

'''

f1bf38d054691688f89dcd34ac3c27f2

f1bf38d054691688f89dcd34ac3c27f2

bcca84edd9eeb86f30539922b28f3981

'''

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grep

18 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 subprocess

26 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

 详细参考官网

十二 logging模块

一 日志级别

CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL

ERROR = 40

WARNING = 30 #WARN = WARNING

INFO = 20

DEBUG = 10

NOTSET = 0 #不设置

二 默认级别为warning，默认打印到终端

import logging

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')

'''

WARNING:root:警告warn

ERROR:root:错误error

CRITICAL: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 logging

logging.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debug

2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test: 消息info

2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test: 警告warn

2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test: 错误error

2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test: 严重critical

part2: 可以为logging模块指定模块级的配置,即所有logger的配置

View Code

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

原理图：https://pan.baidu.com/s/1skWyTT7

#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=50

error =40

warning =30

info = 20

debug =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')

View Code

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 logging

form=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 logging

formatter=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 debug

2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug

2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug

2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug

2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug

2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug

'''

View Code

七 应用

"""

logging配置

"""

import os

import 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 time

import logging

import 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.py

LOGGING = {

'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logger

logger = 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

View Code

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\W

print(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\S

print(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\t

print(re.findall(r'\n','hello egon \n123')) #['\n']

print(re.findall(r'\t','hello egon\t123')) #['\n']

#\d与\D

print(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\Z

print(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ab

print(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

#1

print(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

#2

print(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。

#3

print(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

#4

print(re.split('[ab]','abcd')) #['', '', 'cd']，先按'a'分割得到''和'bcd',再对''和'bcd'分别按'b'分割

#5

print('===>',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 love

print('===>',re.sub('a','A','alex make love',2)) #===> Alex mAke love

print('===>',re.sub('^(\w+)(.*?\s)(\w+)(.*?\s)(\w+)(.*?)$',r'\5\2\3\4\1','alex make love')) #===> love make alex

print('===>',re.subn('a','A','alex make love')) #===> ('Alex mAke love', 2),结果带有总共替换的个数

#6

obj=re.compile('\d{2}')

print(obj.search('abc123eeee').group()) #12

print(obj.findall('abc123eeee')) #['12'],重用了obj

import re

print(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

import re

print(re.findall(r'-?\d+\.?\d*',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #找出所有数字['1', '-12', '60', '-40.35', '5', '-4', '3']

#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']

补充二

#计算器作业参考：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4949995.html

expression='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 re

s='''

http://www.baidu.com

egon@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_This

is 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 re

content='''