经常使用模块2

时间  2019-11-07
标签 经常 使用 模块 繁體版
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模块就是py文件。python中能开辟做用域的只有函数、类和模块。html

for循环不能开辟做用域，for循环内的变量为全局变量。if...else...同for循环同样。python

一 time模块

时间表示形式

在Python中，一般有这三种方式来表示时间：时间戳、元组(struct_time)、格式化的时间字符串：正则表达式

(1)时间戳(timestamp) ：一般来讲，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。算法

　　咱们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。shell

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#时间戳，时间戳是计算机可以识别的时间。
 
import  time
print (time.time())       #返回当前时间的时间戳，其中time.time()，第一个time为模块名，第二个time为方法
- - - > 1493166727.099066

 

(2)格式化的时间字符串(Format String)： ‘2017-04-26’数据库

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#时间字符串，是人可以看懂的时间。
 
print (time.strftime( "%Y-%m-%d %X" ))　　 #Y表明year，m为mouth，d为day，x为时间
- - - > '2017-04-26 00:32:18'
 
print (time.strftime(" % Y： % m))　     #年月日时间分割能够更改，此处用“：”分割
- - - > '2017:04'

 

(3)元组(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，一年中第几天等）编程

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# 时间元组，结构化时间，是用来操做时间的。
 
import  time
c = time.localtime()
print (c)
- - - >time.struct_time(tm_year = 2017 , tm_mon = 4 , tm_mday = 26 , tm_hour = 16 , tm_min = 30 , tm_sec = 42 , tm_wday = 2 , tm_yday = 116 , tm_isdst = 0 )
<br> #经过操做结构化时间查看具体信息
y = c.tm_year
print (y)
- - - > 2017
 
m = c.tm_mon
print (m)
- - - > 4
 
d = c.tm_mday
print (d)
- - - > 26

 

几种时间形式的转换

 

 

 

 

时间戳转化为结构化时间：localtime/gmtimejson

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#时间戳转化为结构化时间localtime/gmtime
#gmtime为世界标准时间，通常不使用。
#localtime为东八区时间，为咱们所在的时间，常使用localtime
 
c1 = time.localtime( 3600 * 24 )
print (c1)   #打印距离1970-1-1 00:00:00一天的时间信息
- - - >time.struct_time(tm_year = 1970 , tm_mon = 1 , tm_mday = 2 , tm_hour = 8 , tm_min = 0 , tm_sec = 0 , tm_wday = 4 , tm_yday = 2 , tm_isdst = 0 )
print (c1.tm_year,c1.tm_mon,c1.tm_mday,c1.tm_hour,c1.tm_min)
- - - > 1970  1  2  8  0
 
c2 = time.gmtime( 3600 * 24 )
print (c2)
- - - >time.struct_time(tm_year = 1970 , tm_mon = 1 , tm_mday = 2 , tm_hour = 0 , tm_min = 0 , tm_sec = 0 , tm_wday = 4 , tm_yday = 2 , tm_isdst = 0 )
 
print (c2.tm_year,c2.tm_mon,c2.tm_mday,c2.tm_hour,c2.tm_min)
- - - > 1970  1  2  0  0
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<strong> < / strong>

结构化时间转化为时间戳：mktimeapi

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#结构化时间转化为时间戳mktime
print (time.mktime(time.localtime()))         #当前结构化时间转化为时间戳
- - - > 1493196972.0

 

字符串时间转化为结构化时间：strptime安全

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#字符串时间转化为结构化时间：strptime
print (time.strptime( "2017-03-16" , "%Y-%m-%d" ))    #字符串时间2017-03-16转化为结构化时间
- - - >time.struct_time(tm_year = 2017 , tm_mon = 3 , tm_mday = 16 , tm_hour = 0 , tm_min = 0 , tm_sec = 0 , tm_wday = 3 , tm_yday = 75 , tm_isdst = - 1 )

 

结构化时间转化为字符串时间:strftime

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#结构化时间转化为字符串时间:strftime
print (time.strftime( "%Y-%m-%d %X" , time.localtime()))        #当前结构化时间转化为当前字符串时间
- - - > 2017 - 04 - 26  17 : 07 : 05

 

 

 

结构化时间转化为时间字符串：asctime

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#结构化时间转化为时间字符串：asctime
print (time.asctime(time.localtime( 312343423 )))       #转化成距离1970-1-1 00:00:00 时间312343423秒的时间字符串格式
- - - >Sun Nov  25  10 : 03 : 43  1979
 
print (time.asctime(time.localtime()))    #转化成当前时间字符串格式
- - - >Wed Apr  26  17 : 25 : 16  2017

　　 

时间戳转化为时间字符串：ctime

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#时间戳转化为时间字符串：ctime
print (time.ctime( 312343423 ))         #转化成距离1970-1-1 00:00:00 时间312343423秒的时间字符串格式
- - - >Sun Nov  25  10 : 03 : 43  1979
 
print (time.ctime())      #转化成当前时间字符串格式
- - - >Wed Apr  26  17 : 26 : 19  2017

 

其余方法

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#其余方法
sleep(secs)     # 线程推迟指定的时间运行，单位为秒。至关于IO操做。

 

二 random模块 

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import  random
print (random.random())       #输出大于0且小于1之间的小数
- - - > 0.03231288445315539
 
print (random.randint( 1 , 5 ))    # 随机输出大于等于1且小于等于5之间的整数，[1,5]
- - - > 4
 
print (random.randrange( 1 , 3 ))     # 随机输出大于等于1且小于3之间的整数，[1,3)
- - - > 2
 
print (random.choice([ 1 , '2' ,[ 3 , 4 ]]))       #随机取列表中的一个元素，结果为1或者2或者[3,4]
- - - >[ 3 ,  4 ]
 
print (random.sample([ 1 , '2' ,[ 3 , 4 ]], 2 ))       #随机取列表中任意2个元素
- - - >[ 1 , [ 3 ,  4 ]]
 
print (random.uniform( 1 , 3 ))       #随机取大于1小于3的小数
- - - > 1.0122103690258861
 
item = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]
print (random.shuffle(item))      #直接输出，什么都没有
- - - > None
 
random.shuffle(item)
print (item)
- - - >[ 1 ,  3 ,  5 ,  2 ,  4 ]
print (item)      #再次打印结果和上一次输出结果同样，须要从新打乱才能输出从新排序的列表
- - - >[ 1 ,  3 ,  5 ,  2 ,  4 ]
random.shuffle(item)
print (item)
- - - >[ 2 ,  3 ,  5 ,  1 ,  4 ]

　　

练习：随机生成验证码，字母和数字

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def  v_code():
 
     code  =  ''
     for  i  in  range ( 10 ):
 
         num = random.randint( 0 , 9 )               #随机选择0~9一个数字
         alf1 = chr (random.randint( 65 , 90 ))     #随机选择A~Z一个字母
         alf2 = chr (random.randint( 97 , 122 ))     #随机选择a~z一个字母
         add = random.choice([num,alf1,alf2])       #随机选择num、alf一、alf2中一个
         code = "".join([code, str (add)])             #拼接依次选到的元素
 
     return  code             #返回验证码
 
print (v_code())
- - - > 48OIcy44rA

　　

 

三 hashlib 

3.1 算法介绍

Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如MD5，SHA1等等。

什么是摘要算法呢？摘要算法又称哈希算法、散列算法。它经过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（一般用16进制的字符串表示）。

摘要算法就是经过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡改过。

摘要算法之因此能指出数据是否被篡改过，就是由于摘要函数是一个单向函数，计算f(data)很容易，但经过digest反推data却很是困难。

并且，对原始数据作一个bit的修改，都会致使计算出的摘要彻底不一样。

咱们以常见的摘要算法MD5为例，计算出一个字符串的MD5值：

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import  hashlib
 
md5  =  hashlib.md5()   # md5只是hashlib摘要算法的一种，可使用其余摘要算法。md5使用较多。
md5.update( 'how to use md5 in python hashlib?' .encode( "utf8" ))   #使用.encode("utf8")或者加b强制转换成二进制方式都不会报错，在python2中不须要
print (md5.hexdigest())
- - - >d26a53750bc40b38b65a520292f69306　　   # 对应的惟一值

若是数据量很大，能够分块屡次调用update()，最后计算的结果是同样的：

 

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import  hashlib
md5  =  hashlib.md5()
md5.update(b 'how to use md5 in ' )
md5.update(b 'python hashlib?' )
print (md5.hexdigest())
- - - >d26a53750bc40b38b65a520292f69306

 

 

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import  hashlib
 
m = hashlib.md5()
m.update( "hello" .encode( "utf8" ))   #计算hello的hash值
print (m.hexdigest())         #以16进制的方式打印通过md5摘要算法计算的hello的hash值
- - - > 5d41402abc4b2a76b9719d911017c592
 
m.update( "hello" .encode( "utf8" ))   #计算hellohello的hash值
print (m.hexdigest())
- - - > 23b431acfeb41e15d466d75de822307c
 
n = hashlib.md5( "world" .encode( "utf8" ))
n.update(b "python" )
print (n.hexdigest())
- - - >ff9360a32af52a8a18496b51ad7e6b3f

 

MD5是最多见的摘要算法，速度很快，生成结果是固定的128 bit字节，一般用一个32位的16进制字符串表示。

另外一种常见的摘要算法是SHA1，调用SHA1和调用MD5彻底相似： 

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import  hashlib
 
sha1  =  hashlib.sha1()
sha1.update( 'how to use sha1 in ' .encode( "utf8" ))
sha1.update(b 'python hashlib?' )
print (sha1.hexdigest())
- - - > 2c76b57293ce30acef38d98f6046927161b46a44

SHA1的结果是160 bit字节，一般用一个40位的16进制字符串表示。

比SHA1更安全的算法是SHA256和SHA512，不过越安全的算法越慢，并且摘要长度更长。　

 

 

3.2 摘要算法应用

任何容许用户登陆的网站都会存储用户登陆的用户名和口令。如何存储用户名和口令呢？方法是存到数据库表中：

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name    | password
- - - - - - - - + - - - - - - - - - -
michael |  123456
bob     | abc999
alice   | alice2008

若是以明文保存用户口令，若是数据库泄露，全部用户的口令就落入黑客的手里。此外，网站运维人员是能够访问数据库的，也就是能获取到全部用户的口令。

正确的保存口令的方式是不存储用户的明文口令，而是存储用户口令的摘要，好比MD5：

username | password
- - - - - - - - - + - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
michael  | e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e
bob      |  878ef96e86145580c38c87f0410ad153
alice    |  99b1c2188db85afee403b1536010c2c9

考虑这么个状况，不少用户喜欢用123456，888888，password这些简单的口令，因而，黑客能够事先计算出这些经常使用口令的MD5值，获得一个反推表：

'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e' :  '123456'
'21218cca77804d2ba1922c33e0151105' :  '888888'
'5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99' :  'password'

这样，无需破解，只须要对比数据库的MD5，黑客就得到了使用经常使用口令的用户帐号。

对于用户来说，固然不要使用过于简单的口令。可是，咱们可否在程序设计上对简单口令增强保护呢？

因为经常使用口令的MD5值很容易被计算出来，因此，要确保存储的用户口令不是那些已经被计算出来的经常使用口令的MD5，这一方法经过对原始口令加一个复杂字符串来实现，俗称“加盐”：

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hashlib.md5( "salt" .encode( "utf8" ))     #“加盐”的内容此时是salt，也能够为帐户名xuyaping，字符串a，数字1等等

通过Salt处理的MD5口令，只要Salt不被黑客知道，即便用户输入简单口令，也很难经过MD5反推明文口令。

可是若是有两个用户都使用了相同的简单口令好比123456，在数据库中，将存储两条相同的MD5值，这说明这两个用户的口令是同样的。

有没有办法让使用相同口令的用户存储不一样的MD5呢？

若是假定用户没法修改登陆名，就能够经过把登陆名做为Salt的一部分来计算MD5，从而实现相同口令的用户也存储不一样的MD5。

摘要算法在不少地方都有普遍的应用。要注意摘要算法不是加密算法，不能用于加密（由于没法经过摘要反推明文），只能用于防篡改，

可是它的单向计算特性决定了能够在不存储明文口令的状况下验证用户口令。

 

 

四 os模块 

os模块是与操做系统交互的一个接口

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os.getcwd() 获取当前工做目录，即当前python脚本工做的目录路径
 
os.chdir()　　当前目录
  
os.chdir( "dirname" )  改变当前脚本工做目录；至关于shell下cd
  
os.curdir  返回当前目录: ( '.' )，至关于shell下cd.
  
os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名：( '..' )，至关于shell下cd.. 返回上一层目录
  
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；至关于shell中mkdir dirname
  
os.rmdir( 'dirname' )    删除单级空目录，若目录不为空则没法删除，报错；至关于shell中rmdir dirname
  
os.listdir( 'dirname' )    列出指定目录下的全部文件和子目录，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    输出操做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)  若是path存在，返回 True ；若是path不存在，返回 False
  
os.path.isabs(path)  若是path是绝对路径，返回 True
  
os.path.isfile(path)  若是path是一个存在的文件，返回 True 。不然返回 False
  
os.path.isdir(path)  若是path是一个存在的目录，则返回 True 。不然返回 False
  
os.path.join(path1[, path2[, ...]])  将多个路径组合后返回，第一个绝对路径以前的参数将被忽略
  
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

　　 

 

五 sys模块 

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

　

 

六 logging模块

6.1 函数式简单配置

不予以配置，查看默认状况下输出：

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import  logging
logging.debug( 'debug message' )
logging.info( 'info message' )
logging.warning( 'warning message' )
logging.error( 'error message' )
logging.critical( 'critical message' )
 
- - - >WARNING:root:warning message
     ERROR:root:error message
     CRITICAL:root:critical message

默认状况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中，且只显示了大于等于WARNING级别的日志，这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG），默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息。

 

灵活配置日志级别，日志格式，输出位置:

使用config 

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import  logging
 
logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,   # 配置日志级别，默认输出debug等级及等级更高的内容
                     format = '%(asctime)s--->%(filename)s[line:%(lineno)d]====>%(levelname)s::::%(message)s' ,   # 配置日志显示格式
                     datefmt = '%a, %d %b %Y %H:%M:%S' ,   # 配置时间格式
                     filename = 'test.log' ,   # 配置文件路径
                     filemode = 'w' )   # 配置文件权限
 
logging.debug( 'debug message' )
logging.info( 'info message' )
logging.warning( 'warning message' )
logging.error( 'error message' )
logging.critical( 'critical message' )

日志输出内容test.log文本打开内容以下：

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Tue,  02  May  2017  07 : 49 : 54 - - - >日志模块.py[line: 9 ] = = = = >DEBUG::::debug message
Tue,  02  May  2017  07 : 49 : 54 - - - >日志模块.py[line: 10 ] = = = = >INFO::::info message
Tue,  02  May  2017  07 : 49 : 54 - - - >日志模块.py[line: 11 ] = = = = >WARNING::::warning message
Tue,  02  May  2017  07 : 49 : 54 - - - >日志模块.py[line: 12 ] = = = = >ERROR::::error message
Tue,  02  May  2017  07 : 49 : 54 - - - >日志模块.py[line: 13 ] = = = = >CRITICAL::::critical message

 

可见在logging.basicConfig()函数中可经过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有

filename：用指定的文件名建立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建立StreamHandler。能够指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open('test.log','w'))，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建立以 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logger对象来配置

与config比，可同时显示在程序运行页面屏幕和文件中，功能更多，推荐使用。

    上述几个例子中咱们了解到了logging.debug()、logging.info()、logging.warning()、logging.error()、logging.critical()（分别用以记录不一样级别的日志信息），logging.basicConfig()（用默认日志格式（Formatter）为日志系统创建一个默认的流处理器（StreamHandler），设置基础配置（如日志级别等）并加到root logger（根Logger）中）这几个logging模块级别的函数，另外还有一个模块级别的函数是logging.getLogger([name])（返回一个logger对象，若是没有指定名字将返回root logger）

先看一个最简单的过程：

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import  logging
logging.info( 'info message' )     #不会被打印，由于等级不够
logger = logging.getLogger()
print (logger)
- - - ><RootLogger root (WARNING)>

   

示例1：

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1  import  logging
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  3  logger = logging.getLogger()          #建立一个大对象
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  5  fh = logging.FileHandler( "test_log" )  #向文件里发送内容，而且给个参数，做用是：定义一个文件名，往文件里写入内容
  6  ch = logging.StreamHandler()          #向屏幕上发送内容　　
  7  #logger.setLevel(logging.DEBUG)  #设定输出等级
  8  fm = logging.Formatter( "%(asctime)s  %(message)s" )    #这个也是一个对象，做用是：定义日志格式
  9
10  fh.setFormatter(fm)      #往文件里写内容
11  ch.setFormatter(fm)      #往屏幕上输出内容
12
13  logger.addHandler(fh)    #对象，相似于吸别人内力，把fh吃掉
14  logger.addHandler(ch)    #对象，相似于吸别人内力，把ch吃掉
15
16  logger.debug( "debug" )    #输出日志的级别
17  logger.info( "info" )
18  logger.warning( "warning" )
19  logger.error( "error" )
20  logger.critical( "critical" )

执行结果：

  
 1 会生成一个test_log的文件，同时往里面写入信息，并在屏幕上面显示相同信息。
 2 文件内容以下：
 3 2016-12-15 14:38:27,657  warning
 4 2016-12-15 14:38:27,658  error
 5 2016-12-15 14:38:27,658  critical
 6 
 7 屏幕输出信息以下：
 8 2016-12-15 14:38:27,657  warning
 9 2016-12-15 14:38:27,658  error
10 2016-12-15 14:38:27,658  critical
 

 

示例2： logger.setLevel("DEBUG")   调整日志级别，控制日志显示信息，DEBUG显示5条记录

  
 1 import logging
 2 
 3 logger=logging.getLogger()         #建立一个大对象
 4 
 5 fh=logging.FileHandler("test_log") #向文件里发送内容，而且给个参数，做用是：定义一个文件名，往文件里写入内容
 6 ch=logging.StreamHandler()         #向屏幕上发送内容
 7 
 8 fm=logging.Formatter("%(asctime)s  %(message)s")   #这个也是一个对象，做用是：定义日志格式
 9 
10 fh.setFormatter(fm)      #往文件里写内容
11 ch.setFormatter(fm)      #往屏幕上输出内容
12 
13 logger.addHandler(fh)    #对象，相似于吸别人内力，把fh吃掉
14 logger.addHandler(ch)    #对象，相似于吸别人内力，把ch吃掉
15 logger.setLevel("DEBUG") #设置日志级别，控制日志输入多少条信息
16 
17 
18 #-------------从这里开始都是在操做log----------------
19 
20 logger.debug("debug")   #输出日志的级别
21 logger.info("info")
22 logger.warning("warning")
23 logger.error("error")
24 logger.critical("critical")
 

执行结果：

  
 1 会生成一个test_log的文件，同时往里面写入信息，并在屏幕上面显示相同信息。
 2 文件内容以下：
 3 2016-12-15 14:54:37,036  debug
 4 2016-12-15 14:54:37,037  info
 5 2016-12-15 14:54:37,038  warning
 6 2016-12-15 14:54:37,038  error
 7 2016-12-15 14:54:37,039  critical
 8 
 9 屏幕输出信息以下：
10 2016-12-15 14:54:37,036  debug
11 2016-12-15 14:54:37,037  info
12 2016-12-15 14:54:37,038  warning
13 2016-12-15 14:54:37,038  error
14 2016-12-15 14:54:37,039  critical
 

 

示例3：  写成函数的形式，并有返回值

  
 1 import logging
 2 
 3 def logger():
 4 
 5     logger=logging.getLogger()         #建立一个大对象
 6 
 7     fh=logging.FileHandler("test_log") #向文件里发送内容，而且给个参数，做用是：定义一个文件名，往文件里写入内容
 8     ch=logging.StreamHandler()         #向屏幕上发送内容
 9 
10     fm=logging.Formatter("%(asctime)s  %(message)s")   #这个也是一个对象，做用是：定义日志格式
11 
12     fh.setFormatter(fm)       #往文件里写内容
13     ch.setFormatter(fm)       #往屏幕上输出内容
14 
15     logger.addHandler(fh)     #对象，相似于吸别人内力，把fh吃掉
16     logger.addHandler(ch)     #对象，相似于吸别人内力，把ch吃掉
17     logger.setLevel("DEBUG")  #设置日志级别，控制日志输入多少条信息
18 
19     return logger
20 
21 #-------------从这里开始都是在操做log----------------
22 logger=logger()         #这个日志就作成了一个接口，想在其它地方使用，直接调用他就能够啦！
23 
24 logger.debug("debug")   #输出日志的级别
25 logger.info("info")
26 logger.warning("warning")
27 logger.error("error")
28 logger.critical("critical")
 

执行结果：

  
 1 会生成一个test_log的文件，同时往里面写入信息，并在屏幕上面显示相同信息。
 2 文件内容以下：
 3 2016-12-15 14:54:37,036  debug
 4 2016-12-15 14:54:37,037  info
 5 2016-12-15 14:54:37,038  warning
 6 2016-12-15 14:54:37,038  error
 7 2016-12-15 14:54:37,039  critical
 8 
 9 屏幕输出信息以下：
10 2016-12-15 14:54:37,036  debug
11 2016-12-15 14:54:37,037  info
12 2016-12-15 14:54:37,038  warning
13 2016-12-15 14:54:37,038  error
14 2016-12-15 14:54:37,039  critical
 

 

示例4： 只在屏幕文件中写入日志，不在屏幕上面显示

  
 1 import logging
 2 
 3 def logger():
 4 
 5     logger=logging.getLogger()         #建立一个大对象
 6 
 7     fh=logging.FileHandler("test_log") #向文件里发送内容，而且给个参数，做用是：定义一个文件名，往文件里写入内容
 8     #ch=logging.StreamHandler()        #向屏幕上发送内容
 9 
10     fm=logging.Formatter("%(asctime)s  %(message)s")   #这个也是一个对象，做用是：定义日志格式
11 
12     fh.setFormatter(fm)      #往文件里写内容
13     #ch.setFormatter(fm)     #往屏幕上输出内容
14 
15     logger.addHandler(fh)    #对象，相似于吸别人内力，把fh吃掉
16     #logger.addHandler(ch)   #对象，相似于吸别人内力，把ch吃掉
17     logger.setLevel("DEBUG") #设置日志级别，控制日志输入多少条信息
18 
19     return logger
20 
21 #-------------从这里开始都是在操做log----------------
22 logger=logger()         #这个日志就作成了一个接口，在其它地方，直接调用他就能够啦！
23 
24 logger.debug("debug")   #输出日志的级别
25 logger.info("info")
26 logger.warning("warning")
27 logger.error("error")
28 logger.critical("critical")
 

执行结果：

  
1 #会生成一个test_log的文件，同时往里面写入信息，不会在屏幕上面显示信息。
2 #文件内容以下：
3 2016-12-15 14:54:37,036  debug
4 2016-12-15 14:54:37,037  info
5 2016-12-15 14:54:37,038  warning
6 2016-12-15 14:54:37,038  error
7 2016-12-15 14:54:37,039  critical
 

 

示例5：没有根用户
#若是咱们再建立两个logger对象

  
 1 import logging
 2 
 3 logger1 = logging.getLogger('mylogger')   #默认是根，这里表明他是子用户（两个用户是同级）
 4 #logger1 = logging.getLogger('mylogger.sontree')   #若是mylogger下再建立一个字对象，就用.sontree;等于他就是mylogger的下级对象。
 5 logger1.setLevel(logging.DEBUG)           #第一次是DEBUG级别
 6 
 7 logger2 = logging.getLogger('mylogger')   #默认是根，这里表明他是子用户（两个用户是同级）
 8 logger2.setLevel(logging.INFO)            #第二次是INFO级别，覆盖第一次的级别，因此打印结果是INFO级别显示
 9 
10 fh=logging.FileHandler("test_log-new")    #向文件里发送内容，而且给个参数，做用是：定义一个文件名，往文件里写入内容
11 ch=logging.StreamHandler()                #向屏幕上发送内容
12 
13 logger1.addHandler(fh)
14 logger1.addHandler(ch)
15 
16 logger2.addHandler(fh)
17 logger2.addHandler(ch)
 

执行结果：

  
 1 logger1 and logger2各打印4条信息
 2 生成一个test_log-new的文件，同时往里面写入信息，并在屏幕上面显示相同信息。
 3 文件内容以下：
 4 logger1 info message
 5 logger1 warning message
 6 logger1 error message
 7 logger1 critical message
 8 logger2 info message
 9 logger2 warning message
10 logger2 error message
11 logger2 critical message
12 
13 #屏幕上面显示的内容
14 logger1 info message
15 logger1 warning message
16 logger1 error message
17 logger1 critical message
18 logger2 info message
19 logger2 warning message
20 logger2 error message
21 logger2 critical message
 

 

示例6：添加根用户  (lgger和mylogger是父子关系) （注意日志输出问题）

  
 1 import logging
 2 
 3 logger = logging.getLogger()              #根用户(根用户级别，没有定义日志级别，默认warning级别，因此是3条信息
 4 
 5 logger1 = logging.getLogger('mylogger')   #默认是根，这里表明他是子用户（两个用户是同级）
 6 logger1.setLevel(logging.DEBUG)           #第一次是DEBUG级别,默认是打印五条信息，可是他打印信息的时候，会先去找父，若是有父，他就会多打印一遍，因此输出是10条信息
 7 
 8 fh=logging.FileHandler("test_log-new")    #向文件里发送内容，而且给个参数，做用是：定义一个文件名，往文件里写入内容
 9 ch=logging.StreamHandler()                #向屏幕上发送内容
10 
11 logger.addHandler(ch)                     #添加一个根用户
12 logger.addHandler(fh)
13 
14 logger1.addHandler(fh)                    #添加一个子用户
15 logger1.addHandler(ch)
16 
17 #打印信息
18 logger.debug('logger debug message')
19 logger.info('logger info message')
20 logger.warning('logger warning message')
21 logger.error('logger error message')
22 logger.critical('logger critical message')
23 
24 #打印4条信息
25 logger1.debug('logger1 debug message')
26 logger1.info('logger1 info message')
27 logger1.warning('logger1 warning message')
28 logger1.error('logger1 error message')
29 logger1.critical('logger1 critical message')
 

输出结果：

  
 1 生成一个test_log-new的文件，同时往里面写入信息，并在屏幕上面显示相同信息。
 2 文件内容以下：
 3 logger warning message
 4 logger error message
 5 logger critical message    #前三条是根输出的三条信息
 6 logger1 debug message      #后10条是子输出的10条信息，为何会输入10条呢？
 7 logger1 debug message      #第一次是DEBUG级别,默认是打印五条信息，可是他打印信息的时候，会先去找父，若是有父，他就会多打印一遍，因此输出是5+5=10条信息
 8 logger1 info message
 9 logger1 info message
10 logger1 warning message
11 logger1 warning message
12 logger1 error message
13 logger1 error message
14 logger1 critical message
15 logger1 critical message
16 
17 屏幕输出内容以下：
18 logger warning message
19 logger error message
20 logger critical message    
21 logger1 debug message
22 logger1 debug message
23 logger1 info message
24 logger1 info message
25 logger1 warning message
26 logger1 warning message
27 logger1 error message
28 logger1 error message
29 logger1 critical message
30 logger1 critical message
 

 

示例7：添加根用户  （控制根用户不输入，只输出子用户信息）

  
 1 import logging
 2 
 3 logger = logging.getLogger()                #根用户(根用户级别，没有定义日志级别，默认warning级别，因此是3条信息
 4 
 5 logger1 = logging.getLogger('mylogger')     #默认是根，这里表明他是子用户（两个用户是同级）
 6 logger1.setLevel(logging.DEBUG)             #第一次是DEBUG级别,默认是打印五条信息，可是他打印信息的时候，会先去找父，若是有父，他就会多打印一遍，因此输出是10条信息
 7 
 8 fh=logging.FileHandler("test_log-new")      #向文件里发送内容，而且给个参数，做用是：定义一个文件名，往文件里写入内容
 9 ch=logging.StreamHandler()                  #向屏幕上发送内容
10 
11 logger1.addHandler(fh)                      #添加一个子用户
12 logger1.addHandler(ch)
13 
14 #打印4条信息
15 logger1.debug('logger1 debug message')
16 logger1.info('logger1 info message')
17 logger1.warning('logger1 warning message')
18 logger1.error('logger1 error message')
19 logger1.critical('logger1 critical message')
 

执行结果：

  
#生成一个test_log-new的文件，同时往里面写入信息，并在屏幕上面显示相同信息。
文件内容以下：
logger1 debug message
logger1 info message
logger1 warning message
logger1 error message
logger1 critical message

屏幕输出内容以下：
logger1 debug message
logger1 info message
logger1 warning message
logger1 error message
logger1 critical message
 

 

logging库提供了多个组件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger对象提供应用程序可直接使用的接口，Handler发送日志到适当的目的地，Filter提供了过滤日志信息的方法，Formatter指定日志显示格式。

Logger是一个树形层级结构，输出信息以前都要得到一个Logger（若是没有显示的获取则自动建立并使用root Logger）。
      logger = logging.getLogger()返回一个默认的Logger也即root Logger，并应用默认的日志级别、Handler和Formatter设置。
固然也能够经过Logger.setLevel(lel)指定最低的日志级别，可用的日志级别有logging.DEBUG、logging.INFO、logging.WARNING、logging.ERROR、logging.CRITICAL。
      Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical()输出不一样级别的日志，只有日志等级大于或等于设置的日志级别的日志才会被输出。

 

 

七 序列化模块json & pickle

 以前咱们学习过用eval内置方法能够将一个字符串转成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就无论用了,因此eval的重点仍是一般用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

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import  json
x = "[null,true,false,1]"
# print(eval(x))
- - - >报错
 
print (json.loads(x))
- - - >[null,true,false, 1 ]

　　

　　

什么是序列化？

咱们把对象(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，在其余语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。

序列化以后，就能够把序列化后的内容写入磁盘，或者经过网络传输到别的机器上。

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

json  

若是咱们要在不一样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，好比XML，但更好的方法是序列化为JSON，由于JSON表示出来就是一个字符串，能够被全部语言读取，也能够方便地存储到磁盘或者经过网络传输。JSON不只是标准格式，而且比XML更快，并且能够直接在Web页面中读取，很是方便。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象一个子集，JSON和Python内置的数据类型对应以下：

 

 

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import  json
i = 10
s = 'hello'
t = ( 1 , 4 , 6 )
l = [ 3 , 5 , 7 ]
d = { 'name' : "yuan" }
 
#序列化
json_str1 = json.dumps(i)     #将整型i转换为json字符串形式
json_str2 = json.dumps(s)     #将字符串'hello'转换为json字符串形式
json_str3 = json.dumps(t)     #将元组t=(1,4,6)转换为json字符串形式
json_str4 = json.dumps(l)     #将列表l=[3,5,7]转换为json字符串形式
json_str5 = json.dumps(d)     #将字典d={'name':"yuan"}转换为json字符串形式。当d有英文时，打印出的是unicode数据；当d内容为英语时，正常显示
 
print (json_str1)        #json能识别整型
- - - > 10                 #json的字符串10
 
print (json_str2)        #json不能识别字符串
- - - > "hello"               #打印双引号，jason识别不了单引号''
 
print (json_str3)        #json不能识别元组，识别不了()，默认转换为[]
- - - >[ 1 ,  4 ,  6 ]
 
print (json_str4)        #json能识别列表
- - - >[ 3 ,  5 ,  7 ]
 
print (json_str5)        #json能识别字典。jason识别不了单引号''，因此输出的都是双引号。
- - - >{ "name" :  "yuan" }

 　

python在文本中的使用：　　

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#序列化
 
import  json
dic = { 'name' : 'alvin' , 'age' : 23 , 'sex' : 'male' }
print ( type (dic))
- - - >< class  'dict' >
 
data = json.dumps(dic)
print ( "type" , type (data))
- - - >< class  'str' >
print ( "data" ,data)
 
 
f = open ( '序列化对象' , 'w' )
f.write(data)           #等价于json.dump(dic,f)
f.close()
 
 
#反序列化
 
import  json
f = open ( '序列化对象' )
new_data = json.loads(f.read())     #等价于data=json.load(f)
 
print ( type (new_data))

 

json序列化 

把字典转换成json形式的字符串写入文件中 （两种方法效果同样，只是写法不一样而已）

方法一：推荐用这种方法

  
1 #一、把字典转换成json形式的字符串写入文件中
2 import json
3 dic = {'name': 'xuyaping'}
4 dic = json.dumps(dic)
5 f = open("hello", "w")
6 f.write(dic)
 

方法二：

1 import json
2 dic = {'name': 'xuyaping'}
3 f = open("hello", "w")
4 dic = json.dump(dic, f)

执行结果：

会生成一个hello的文件，并写入内容：

1 {"name": "xuyaping"}

 

json反序列化

先建立一个json_test文件，写入内容

1 {"name":"alvin"} #只要符合json规范就能够把值取出来。  另外一种示例：{'name':"alvin"} #若是是'name' 的值是单引号就会报错。

再去取值

  
1 import json
2 
3 with open("Json_test","r") as f:  #双引号能够直接把值取出来
4     data=f.read()
5     data=json.loads(data)
6     print(data["name"])
 

执行结果：

1 alvin

 

注：不管数据是怎样建立的，只要知足json格式，就能够json.loads出来,不必定非要dumps的数据才能loads

 

 

 pickle

能够转换为任意数据类型，比json转换数据类型丰富不少。pickle序列化后的结果为字节格式，json序列化后的结果为字符串格式。

pickle，彻底为python设定的。不一样语言之间用json。

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#序列化
 
import  pickle
dic = { 'name' : 'alvin' , 'age' : 23 , 'sex' : 'male' }
print ( type (dic))
- - - >< class  'dict' >
  
j = pickle.dumps(dic)　　　　 #pickle.dumps()序列化为字节。
print ( type (j))
- - - >< class  'bytes' >
  
  
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'
f.write(j)       #等价于pickle.dump(dic,f)
  
f.close()
 
 
#反序列化
 
import  pickle
f = open ( '序列化对象_pickle' , 'rb' )
  
data = pickle.loads(f.read()) #  等价于data=pickle.load(f)
  
print (data[ 'age' ])

　

Pickle的问题和全部其余编程语言特有的序列化问题同样，就是它只能用于Python，而且可能不一样版本的Python彼此都不兼容，所以，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也不要紧。

 

总结：

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

　　dump()函数接受一个文件句柄和一个数据对象做为参数，把数据对象以特定的格式保存 到给定的文件中。当咱们使用load()函数从文件中取出已保存的对象时，pickle知道如何恢复这些对象到它们原本的格式。

　　dumps()函数执行和dump() 函数相同的序列化。取代接受流对象并将序列化后的数据保存到磁盘文件，这个函数简单的返回序列化的数据。

　　loads()函数执行和load() 函数同样的反序列化。取代接受一个流对象并去文件读取序列化后的数据，它接受包含序列化后的数据的str对象, 直接返回的对象。

 

 

八 re模块

就其本质而言，正则表达式（或 RE）是一种小型的、高度专业化的编程语言，（在Python中）它内嵌在Python中，并经过 re 模块实现。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，而后由用 C 编写的匹配引擎执行。

 

字符匹配（普通字符，元字符）：有特殊功能的符号，正则表达式最核心的部分。

1 普通字符：大多数字符和字母都会和自身匹配。
              >>> re.findall('alvin','yuanaleSxalexwupeiqi')　　#re.findall,将符合条件的所有返还放到列表中。
                      ['alvin'] 

2 元字符：. ^ $ * + ? { } [ ] | ( ) \ 

.  　　匹配任何一个除换行符之外的任意字符。

^ 　　 匹配之前面字符开头的任意字符。^ 放在[]中是取反的意思。

$  　　匹配之后面字符结尾的任意字符。

* 　　将前面的符号匹配0到无穷次。

+ 　　将前面的符号匹配1到无穷次。

？　　将前面的符号匹配0次或者1次。

{} 　 {n,m} 将前面的符号匹配n到m次。

[]　　字符集，或的关系。把通配符看成普通符号，没有意义 ，除了 - ^ \外。

|  　  或

() 　 分组，涉及到分组，优先把分组内容显示出来，匹配的只是分组的内容。

？：  取消优先级，取消分组特权。

\  　 转义符号。

 

彻底匹配，找什么就是什么。python内置的方法都是彻底匹配。

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#彻底匹配
import  re
s = "hello world"
print (s.replace( "w" , "W" ))
- - - >hello World
 
print (s.find( "w" ))
- - - > 6       #6为索引值

 

模糊匹配，如\d表明数字，\d+表明1到正无穷个数字。

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import  re
l1 = re.findall( "\d" , "vbdkvbl1349vdkb358cnkvh3750jfg" )
print (l1)
- - - >[ '1' ,  '3' ,  '4' ,  '9' ,  '3' ,  '5' ,  '8' ,  '3' ,  '7' ,  '5' ,  '0' ]
 
l2 = re.findall( "\d+" , "vbdkvbl1349vdkb358cnkvh3750jfg" )
print (l2)
- - - >[ '1349' ,  '358' ,  '3750' ]

 

.  匹配任何一个除换行符之外的任意字符。

 

\t能够匹配成功。\n不能够匹配，除了\n不能匹配，其余都能匹配。

 

 * 将前面的符号b匹配0到无穷次

 

 

+将前面的符号b匹配1到无穷次

匹配失败。

 

？将前面的符号匹配0次或者1次。

 

{3} 将前面的符号匹配3次。

 

{3,5} 将前面的符号匹配3到5次.

 

匹配北京电话号码

 

ab{0，}至关于ab*

ab{0，}至关于ab+

 

[] 字符集，或的关系。

[bd]　　匹配b或d 

[b,d]　　匹配b或,或d 三个字符

没有a,c因此没匹配出来

 

[] ，把通配符看成普通符号，没有意义 。

[*] ，其中*只是普通符号，没有意义 。

 

[] ，把元字符看成普通符号，除了 - ^ \外，其余没有意义 。

匹配失败。

 

^ 开头

匹配以yuan开头的字符

 

$ 结尾

匹配以yuan结尾的字符

 

[0-9]和\d彻底同样。 [a-z]和\w同样。^ 放在[]中是取反的意思。

 

 

 

() 分组

 

(ad) 分组。由于涉及到分组，优先把分组内容显示出来，匹配的只是分组的内容。

 

 

？：  取消优先级，取消分组特权。

 

 |   或的意思。

 

将乘法运算过滤出来

\*   将*转化为普通字符。

\d+\.?\d*     \d+匹配数字，\.将.转化为普通字符 ,   ?\d*匹配0到无穷个小数点。

 

- 不加打印出结果也是同样的。

 

 

 

特殊符号使用\转义没效果，只针对普通字符。

 

\s  匹配空格。

\b 匹配特殊符号和边界的。

 

加 r的缘由

 

c\\\l  ,\\\一个是匹配\ ,一个是转义\，一个是python解释器翻译\  

加 r也能实现。

 r 告诉python解释器不要进行转义。

 

 

\b 在ascii表中有一个功能。

 

\d 在ascii表中没有一个功能，Python解释器不认识，因此直接送给正则。

通常状况下都加上r。

 

re.findall()  返回的是列表。

re.finditer()  返回的是迭代器。

 

 

 

re.search()与re.findall()不一样的是匹配到第一个信息后就不向下匹配了。当返回None表示没有匹配成功。

 

search和findall 不同的是须要group() ，且search匹配一个就中止。

 

re.split()  分割

re.split()  第三个参数设置分割次数。

 

re.sub()  替换

第三个参数count为替换次数

re.sbn()将替换的次数也打印出来。

 

re.compile   编译方法。

好处：效率高。对相同字符串编译处理屡次，提升效率。

 

 

命名分组

 

？P<author>  想当于给每一个匹配的内容取个名字。

 

非贪婪匹配与贪婪匹配

 后面字符串也要加r，由于\n python解释器能识别，因此须要转化成原生字符串给python解释器。　

 

 

经常使用正则表达式符号

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'.'      默认匹配除\n以外的任意一个字符，若指定flag DOTALL,则匹配任意字符，包括换行
'^'      匹配字符开头，若指定flags MULTILINE,这种也能够匹配上(r "^a" , "\nabc\neee" ,flags = re.MULTILINE)
'$'      匹配字符结尾，或e.search( "foo$" , "bfoo\nsdfsf" ,flags = re.MULTILINE).group()也能够
'*'      匹配 * 号前的字符 0 次或屡次，re.findall( "ab*" , "cabb3abcbbac" )  结果为[ 'abb' ,  'ab' ,  'a' ]
'+'      匹配前一个字符 1 次或屡次，re.findall( "ab+" , "ab+cd+abb+bba" ) 结果[ 'ab' ,  'abb' ]
'?'      匹配前一个字符 1 次或 0 次
'{m}'    匹配前一个字符m次
'{n,m}'  匹配前一个字符n到m次，re.findall( "ab{1,3}" , "abb abc abbcbbb" ) 结果 'abb' ,  'ab' ,  'abb' ]
'|'      匹配|左或|右的字符，re.search( "abc|ABC" , "ABCBabcCD" ).group() 结果 'ABC'
'(...)'  分组匹配，re.search( "(abc){2}a(123|456)c" ,  "abcabca456c" ).group() 结果 abcabca456c
 
 
'\A'     只从字符开头匹配，re.search( "\Aabc" , "alexabc" ) 是匹配不到的
'\Z'     匹配字符结尾，同$
'\d'     匹配数字 0 - 9
'\D'     匹配非数字
'\w'     匹配[A - Za - z0 - 9 ]
'\W'     匹配非[A - Za - z0 - 9 ]
's'      匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search( "\s+" , "ab\tc1\n3" ).group() 结果  '\t'
 
'(?P<name>...)'  分组匹配 re.search( "(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})" , "371481199306143242" ).groupdict( "city" ) 结果{ 'province' :  '3714' ,  'city' :  '81' ,  'birthday' :  '1993' }

　　

最经常使用的匹配语法

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re.match 从头开始匹配
re.search 匹配包含
re.findall 把全部匹配到的字符放到以列表中的元素返回
re.splitall 以匹配到的字符当作列表分隔符
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"\"做为转义字符，这就可能形成反斜杠困扰。假如你须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须要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使用r"\\"表示。一样，匹配一个数字的"\\d"能够写成r"\d"。有了原生字符串，你不再用担忧是否是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。

 

仅需轻轻知道的几个匹配模式

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re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
M(MULTILINE): 多行模式，改变 '^' 和 '$' 的行为（参见上图）
S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变 '.' 的行为
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