一个.py 文件就叫做一个模块(Module)
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目录:

 1.time和datetime模块

 2. random模块

3. OS模块(是与操作系统交互的一个接口)

4. sys模块(sys模块是与python解释器交互的一个接口)

5.序列化模块 

6.hashlib模块

7.configparser

8.logging  (记录日志的模块)

9.collections模块(使用counter进行记数统计)

模块:

  计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护。为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在
Python 中,一个.py 文件就称之为一个模块(Module)。

模块分类:

  内置模块  python安装时自带的

  扩展模块  别人写好的,安装之后可以直接使用

        itchat模块(和微信相关), beautifulsoap(爬虫模块),
selenium(网页自动化测试工具)

        django tornado(框架)

  自定义模块 自己写的模块 

使用模块好处:

  提高了代码的可维护性。

  当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用。

  使用模块可以避免函数名和变量名冲突。

 1.time和datetime模块

time模块

python中,通常由以下三种方式来表示时间:

  • 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,运行“type(time.time())”,返回的是float类型。
  • 格式化的时间字符串(Format
    String):如‘2018-4-24′
  • 结构化的时间(struct_time):元祖形式。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)

    import time
    # 时间戳:     
    print(time.time())     # 1520503969.847386
    # 字符串格式化时间(两种结果一样):
    print(time.strftime('%x,%X'))   # 04/24/18,16:09:53
    print(time.strftime('%c'))   # Tue Apr 24 16:11:12 2018
    print(time.strftime('%Y-%M-%d,%H:%M:%S'))   # 2018-14-24,16:14:08
    print(time.strftime('%Y-%m-%d %X'))    # 2018-03-08 18:12:49
    print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    # 结构化时间:   
    print(time.localtime())   # 本地时区的struct_time
    print(time.gmtime())     # UTC时区的struct_time
    

     

   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’ 

几种时间格式之间的转换:

图片 1  

具体用法:

import time
# 时间戳转化为结构化时间
# time.gmtime(时间戳)     # UTC时间
# time.localtime(时间戳)  # 当地时间
ret = time.localtime(2000000000)
print(ret)
# time.struct_time(tm_year=2033, tm_mon=5, tm_mday=18, tm_hour=11, tm_min=33, tm_sec=20, tm_wday=2, tm_yday=138, tm_isdst=0)

# 结构化时间转化为格式化时间
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', ret))
# 2033-05-18 11:33:20

# 把一个结构化时间转化为格式化时间
print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))
# 把一个格式化时间字符串转化为struct_time
print(time.strptime('2018-04-24 17:37:06', '%Y-%m-%d %X'))

 

 图片 2

# 结构化时间 –> %a %b %d %H:%M:%S %Y串

# ctime,把一个时间戳转化为time.asctime()的形式
# 如果参数未给或者为None的时候,将会默认time.time()为参数
a = time.ctime(2000000000)
print(a)   # Wed May 18 11:33:20 2033
print(time.ctime(time.time()))
# Tue Apr 24 17:41:56 2018

# asctime,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'。
# 如果没有参数,则默认将time.localtime()作为参数传入。
print(time.asctime())
# Tue Apr 24 17:41:56 2018

python中时间日期格式化符号:

 1 %y 两位数的年份表示(00-99)
 2 %Y 四位数的年份表示(000-9999)
 3 %m 月份(01-12)
 4 %d 月内中的一天(0-31)
 5 %H 24小时制小时数(0-23)
 6 %I 12小时制小时数(01-12)
 7 %M 分钟数(00=59)
 8 %S 秒(00-59)
 9 %a 本地简化星期名称
10 %A 本地完整星期名称
11 %b 本地简化的月份名称
12 %B 本地完整的月份名称
13 %c 本地相应的日期表示和时间表示
14 %j 年内的一天(001-366)
15 %p 本地A.M.或P.M.的等价符
16 %U 一年中的星期数(00-53)星期天为星期的开始
17 %w 星期(0-6),星期天为星期的开始
18 %W 一年中的星期数(00-53)星期一为星期的开始
19 %x 本地相应的日期表示
20 %X 本地相应的时间表示
21 %Z 当前时区的名称

datetime模块:

import datetime

print(datetime.datetime.now())    # 2018-03-08 21:04:15.544213     

# y-m-d h:M:S       2018-04-24 17:00:00
# 计算从当前时间开始 比起y-m-d h:M:S过去了多少年 多少月 多少天
多少h,多少m,多少s

图片 3图片 4

import time
def pass_time(times):
    pass_time = time.strptime(times, '%Y-%m-%d %X')  # 结构化时间
    pass_time_stamp = time.mktime(pass_time)   # 时间戳
    time_stamp = time.time()-pass_time_stamp  # 已经过去的时间戳
    pass_times = time.localtime(time_stamp)   # 结构化时间
    now = zip(tuple(pass_times),tuple(time.localtime(0)))
    now1 = [(i[0]-i[1]) for i in now]  # 数字型列表,对应年,月---
    return '从当前时间开始,距离%s过去了%s年%s月%s日%s时%s分%s秒' %(times,now1[0],now1[1],now1[2],now1[3],now1[4],now1[5])

print(pass_time('2018-04-24 17:00:00'))

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2. random模块

 1 import random
 2 # ----------------------------
 3 # 1.随机小数,发红包可用
 4 print(random.random()) #0到1之间的随机小数
 5 print(random.uniform(1,3))  #大于1且小于3的随机小数
 6 
 7 # ----------------------------
 8 # 2.随机整数,验证码可用
 9 print(random.randint(1,5)) #大于1且小于等于5之间的整数
10 print(random.randrange(1,10,2))  #大于等于1且小于3之间的整数(且是所有的奇数)
11 
12 # ----------------------------
13 # 3.随机选择一个返回,抽奖
14 print(random.choice([1,'23',[4,5]]))
15 # ----------------------------
16 # 4.随机选择返回多个,一次抽取多个
17 print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))  #列表元素任意两个组合输出,后缀为输出个数
18 # ----------------------------
19 
20 
21 # ----------------------------
22 # 5.打乱列表顺序,洗牌
23 item=[1,5,2,3,4]
24 random.shuffle(item)  #打乱次序
25 print(item)

利用随机数随机生成6位验证码:

图片 5图片 6

import random
def ver_code(num):
    strs = ''
    lis1 = [chr(i) for i in range(65, 91)]
    lis2 = [str(i) for i in range(10)]
    ver1 = random.sample(lis1+lis2,num)
    for i in ver1:
        strs += i
    return strs

print(ver_code(6))

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图片 7图片 8

def id_code(num):  # num 字母在每一位被取到的概率相同
    ret = ''
    for i in range(num):
        number = str(random.randint(0,9))
        alph_num = random.randint(97,122)   # A65 a97 +25
        alph_num2 = random.randint(65,90)   # A65 a97 +25
        alph = chr(alph_num)
        alph2 = chr(alph_num2)
        choice = random.choice([alph,alph2])
        choice = random.choice([number,choice])
        ret += choice
    return ret
print(id_code(6))

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利用随机数实现一个发红包的编程

图片 9图片 10

import random
inp_money = float(input('红包金额:'))
inp_count = int(input('红包个数:'))
def red_packet(money, count):
    li = []
    money = int(money*100)
    money_site = random.sample(range(1, money), count-1)
    money_site.extend([0, money])
    money_site = sorted(money_site)
    for i in range(count):
        li.append(round((money_site[i+1]-money_site[i])*0.01, 2))
    return li
    # 上面的定义li列表、for循环以及return 可以简写成下面一行。
    # return [round((sorted(money_site)[i + 1] - sorted(money_site)[i]) * 0.01, 2) for i in range(count)]
ret = red_packet(inp_money, inp_count)
print(ret)

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利用随机数随机生成4位验证码,并带模糊效果

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter

import random

# 随机字母:
def rndChar():
    return chr(random.randint(48, 57))

# 随机颜色1:
def rndColor():
    return (random.randint(64, 255), random.randint(64, 255), random.randint(64, 255))

# 随机颜色2:
def rndColor2():
    return (random.randint(32, 127), random.randint(32, 127), random.randint(32, 127))

# 240 x 60:
width = 60 * 4
height = 60
image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))
# 创建Font对象:
font = ImageFont.truetype('ariblk.ttf', 40)
# 创建Draw对象:
draw = ImageDraw.Draw(image)
# 填充每个像素:
for x in range(width):
    for y in range(height):
        draw.point((x, y), fill=rndColor())
# 输出文字:
for t in range(4):
    draw.text((60 * t + 10, 10), rndChar(), font=font, fill=rndColor2())
# 模糊:
image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
image.save('code.jpg', 'jpeg')

3. OS模块(是与操作系统交互的一个接口)

#
有的文件可能转义可能会出现问题,一般要在双引号前加r,取消转义,或者用双斜杠表示

# 和当前执行的python文件工作目录相关的工作路径
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:('..')

# 和文件夹相关
os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录,即文件夹下创建子文件夹,不会覆盖原文件夹
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,即文件夹;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文件夹,包括隐藏文件,并以列表方式打印

# 和文件相关
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

# 和操作系统差异相关
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'

# 和执行系统命令相关
os.system("bash command")   运行shell命令,直接显示,但是显示的看不懂

 os.popen(“bash
command).read() 
运行shell命令,获取执行结果,可看懂,如os.popen(‘dir’).read()

os.environ 获取系统环境变量

# 路径相关系列
os.path.abspath(path)  返回path规范化的绝对路径,即从哪个盘开始全部显示出来
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,文件夹的大小不准确,只显示最大值4096字节,文件准确

ret = os.path.join('F:\每天视频以及笔记','day5视频')
print(ret)
---F:\每天视频以及笔记\day5视频    # 组合成一个完整路径

考虑如何计算文件夹中所有文件大小?示例路径:F:\每天视频以及笔记\python11期day01

图片 11图片 12

import os
def ram(file_name):
    sum = 0
    for file in os.listdir(file_name):
        path = os.path.join(file_name, file)  # 组合成一个完整路径
        if os.path.isfile(path):   # 路径下是文件
            sum += os.path.getsize(path)
        else:
            sum += ram(path)
    return sum

print(ram('F:\每天视频以及笔记\python11期day01'))

采用递归思想

图片 13图片 14

import os
def get_size(path):
    l = [path]
    sum_size = 0
    while l:
        path = l.pop()    # l = ['D:\python11\day2','D:\python11\day3'...]
        for item in os.listdir(path):    #path = 'D:\python11'
            path2 = os.path.join(path, item)   # path2 = 'D:\python11\day2'
            if os.path.isfile(path2):
                sum_size += os.path.getsize(path2)   # sum = 文件的大小 + 0
            else:                           
                l.append(path2)
    return sum_size
print(get_size('D:\python11'))

栈的思想

  #
复制文件的函数在os模块中并不存在,因为复制文件并非由操作系统提供的系统调用。但是我们可以调用shuti模块中的copyfile()实现,该模块相当于os模块的一个补充。

4. sys模块(sys模块是与python解释器交互的一个接口)

1 sys.argv           命令行参数是一个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

5.序列化模块 

序列化

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。

序列化目的

  • 持续化某种状态。在断电或者关机之前可以将当前内存中所有的数据保存下来,下次程序运行时可以从当前保存的文件内容继续执行。
  • 跨平台数据交互。

序列化有三个模块json和pickle,shelve

  json   所有编程语言都通用的序列化格式,但是它支持的数据类型非常有限(只支持数字,字符串,序列,字典等,不支持元祖

一个.py 文件就叫做一个模块(Module)。  pickle  只能在python语言的程序之间传递数据使用,它支持python中所有数据类型

  shelve  在py3之后才有,python专有的序列化模块,只针对文件。它只提供一个open方法,并且只能用字典形式访问内容

json

 Json模块提供了四个功能:dumps、loads,这两个只在内存中操作数据,主要在网络传输中使用,和多个数据类型与文件打交道

             dump、load
,这两个是直接将对象序列化之后写入文件,它依赖于一个文件句柄

import json
dic={'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = json.dumps(dic) #将字典转换成字符串,转换后的字典中的元素是由双引号表示的
print(str_dic,type(str_dic))#{"k1": "v1", "k2": "v2", "k3": "v3"} <class 'str'>

dic2 = json.loads(str_dic)#将一个字符串转换成字典类型
print(dic2,type(dic2))#{'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'} <class 'dict'>

import json
dic={'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
f = open('a.txt','w',encoding='utf-8')
json.dump(dic,f,ensure_ascii=False)  # 先接收要序列化的对象 再接受文件句柄
f.close()

f = open('a.txt','r',encoding='utf-8')
ret = json.load(f)
print(type(ret),ret)

 # json在写入多次dump的时候,不能对应执行多次load来去除数据,pickle可以

#
json如果要写入多个元素,应先将元素dumps序列化,再f.write(序列化+‘\n’)写入文件。读的时候先按行读取,再使用loads将读出来的字符串转换成相应数据类型。

一个.py 文件就叫做一个模块(Module)。pickle(可以把python中的任意数据类型序列化)

  在硬盘上存储文件有很多种方法,文本文件只是其中一种,如果想存储列表或者对象之类的内容,可以把对象转换成字符串的形式写入文本文件,但是如果要从文件中回复对象,则这个就复杂化了。而python提供的pickle恰好能做到这一点:

# 通过pickle存储python原生对象:
import pickle
D = {'a': 1, 'b': 2}
F = open('datafile.pkl', 'wb')
pickle.dump(D, F)       # pickle.dump()可以把任意对象序列化成一个bytes,然后就可以把bytes写入文件
F.close()

# 取回字典,再用pickle模块中load函数进行一次重建
F = open('datafile.pkl', 'rb')
E = pickle.load(F)
F.close()


import pickle
file = 'wish.data'
lis = ['apple', 'banban']
f = open(file, 'wb')
pickle.dump(lis, f)
f.close()

del lis
f = open(file, 'rb')
storedlis = pickle.load(f)
print(storedlis)    # 又得到了列表

关于序列化自定义类的对象:

class A:
    def __init__(self,name,age):
        self.name=name
        self.age=age
a = A('luffy',18)
# import json
# json.dumps(a)   # 报错,说明json无法存储实例化对象
import pickle
ret = pickle.dumps(a)
print(ret)   # 打印出来的是一串字节
obj = pickle.loads(ret)
print(obj)    # 打印出对象地址
print(obj.__dict__)   # {'name': 'luffy', 'age': 18}

在load的时候,必须拥有被load数据类型对应的类在内存里面

shelve(用法专讲链接)

  python专有的序列化模块,只针对文件,只提供了一个open方法,且是用key来访问的,使用起来和字典类似。

import shelve
f = shelve.open('a.txt')
f['key'] = {'int': 10, 'float': 9.5, 'string': 'Sample data'}
f['ds'] = '范围分为we分我发'
f.close()
# 直接对文件句柄进行操作,就可以存储文件,而且程序会给我们自动创建三个后缀为dir,bak,dat的文件,其中以bat结尾的文件存储的就是b字节数据类型的数据

f1 = shelve.open('a.txt')
a = f1['ds']   # 用key直接取出存储的内容,如果key不存在则会报错
f1.close()
print(a)

# 设置只读模式
f2 = shelve.open('a.txt', flag='r')
f2['key']['float'] = 3.14    # 修改结构中得值,不可以
f2['space'] = 'dwd'          # 覆盖原来的结构,可以
f1.close()

f3 = shelve.open('a.txt')
b = f3['key']['float']       # 对结构的值作修改,但是失败了
f3.close()
print(b)    # 9.5

6.hashlib模块

  摘要算法,也称哈希算法,它能将字符串转成数字,不同的字符串转成的数字一定不同,通常用16进制表示。无论在哪台机器上,在什么时候计算,对相同的字符串结果总是一样的

  任何摘要算法都是把无限多的数据集合映射到一个有限的集合中。因此两个不同的数据通过某个摘要算法也可能得到相同的摘要,这种情况被称为碰撞

用处:

一个.py 文件就叫做一个模块(Module)。  密文验证的时候加密

  文件的一致性校验

# md5算法:业界通用算法

#
sha算法:安全系数更高,它有很多种(sha1,sha2,sha3等),后面数字越大,安全系数越高,且得到的数字结果越长,计算时间越长。它的用法和md5相同,只需把md5换成sha1即可。

密文验证的时候加密:

# hashhlib基本用法
import hashlib
m = hashlib.md5()                     # 创建了一个md5算法对象
m.update('aptx4869'.encode('utf-8'))  # 必须将字符串转换成utf-8格式
print(m.hexdigest())                  # 固定格式
# 6d1ce7aa0a1d988dc96a2abcd187b45a

import hashlib
m = hashlib.md5()
m.update('apt'.encode('utf-8'))   # 对源码进行拆分加密,得到的结果与整体加密一致
m.update('x4869'.encode('utf-8'))
print(m.hexdigest())
# 6d1ce7aa0a1d988dc96a2abcd187b45a
# 一段字符串直接进行摘要和分成几段摘要的结果是相同的


# 如果数字过于简单,就可以根据密文进行暴力破解获得源码,安全性不是太好,因此可以采用加盐的方式加密
# 加盐:在源码的基础上提前加一层静态码‘aptx4869’进行二次加密
m3 = hashlib.md5('aptx4869'.encode('utf-8'))
m3.update('123456'.encode('utf-8'))
print(m3.hexdigest())
# 21a36cc3275d352d92ee741b5425c330

# 这种方式较第一种比较安全性有所提高

# 动态加盐: 对于用户登录,可以通过相应的用户登录名进行一次加密,用密码二次加密,密码随着用户账户的变化而变化
username = 'Learning'
password = 'aptx4869'
m4 = hashlib.md5(username.encode('utf-8'))
m4.update(password .encode('utf-8'))
print(m4.hexdigest())
# b9112f155c08b48bba0e595236facc40

# 这种方式安全性大大的有所提高,登陆过程建议使用 

文件的一致性校验:(用来验证文件内容是否被篡改)

# 该函数一次性全部交验,如果文件较大,则耗时较大
import hashlib
def check(filename):
    md5obj = hashlib.md5()
    with open(filename,'rb') as f:
            content = f.read()
            md5obj.update(content)
    return md5obj.hexdigest()

# 该函数对于较大的文件,一次性以一定的字节数读取验证来验证一致性
def check(filename):
    md5obj = hashlib.md5()
    with open(filename,'rb') as f:
        while True:
            content = f.read(1024)  
            if content:
                md5obj.update(content)
            else:    # 如果文件为空
                break
    return md5obj.hexdigest()


ret1 = check('file1.txt')     
ret2 = check('file2.txt')
print(ret1)
print(ret2)   

那么问题来了,如何验证两个文件的一致性呢?

图片 15图片 16

import hashlib
def compare(filename1,filename2):
    md5sum = []
    for file in [filename1,filename2]:
        md5 = hashlib.md5()
        with open(file,'rb') as f:
            while True:
                content = f.read(1024)
                if content:
                    md5.update(content)
                else:break
            md5sum.append(md5.hexdigest())
    if md5sum[0] == md5sum[1]:return True
    else :return False

print(compare('f1','f2'))

View Code

图片 17图片 18

import hashlib
def loc(filname1, filname2):
    def check(filename):
        md5obj = hashlib.md5()
        with open(filename,'rb') as f:
            while True:
                content = f.read(5)
                if content:
                    md5obj.update(content)
                else:    # 非空
                    break
        return md5obj.hexdigest()
    if  check(filname1) == check(filname2):
        return True
    else:
        return False

print(loc('a.txt', 'a1.txt'))

一个.py 文件就叫做一个模块(Module)。View Code

7.configparser

在配置文件里必须有分组(节),分组的组名可以随便起
,可以包含一个或多个组,可以叫DEFAULT,它都具有特殊的意义(默认的是全局变量)

# 创建ini文件
import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config["DEFAULT"] = {'luffy':'香蕉人',
                     'zero':'三把刀',
                     'sanzhi':'秋刀鱼'}
config['name'] = {'rojie':'onepiece',
                  'BB':'c',
                  'dd':'N'}
# config['www.onepiece.online'] = {'我就试试集合行不行'}  # 报错,只能是字典形式
config['www.onepiece.online'] = {'我就试试集合行不行':'不行啊'}
with open('one.ini', 'w') as f:
   config.write(f)

 写入后内容形式(这里我是直接用电脑自带的文本阅读器打开的,默认是gbk格式,用其他阅读器非gbk会产生乱码):

[DEFAULT]
zero = 三把刀
sanzhi = 秋刀鱼
luffy = 香蕉人

[name]
dd = N
bb = c
rojie = onepiece

[www.onepiece.online]
我就试试集合行不行 = 不行啊

增删改操作

# 增删改操作
import configparser
config=configparser.ConfigParser()
config.read('one.ini')
# 删除节'name'
config.remove_section('name')
# 删除节下的某个value值
config.remove_option('www.onepiece.online','我就试试集合行不行')
# 判断是否存在某个标题
print(config.has_section('name'))
# 判断标题section1下是否有user
print(config.has_option('www.onepiece.online','我就试试集合行不行'))
# 添加一个标题
config.add_section('EGG')
#在标题EGG下添加name=egon,age=18的配置
config.set('EGG','name','egon')
config.set('EGG','age','18')

总结:

# section  可以直接操作他的对象来获取所有的节信息

# option  可以通过找到的节来查看所有的项

8.logging  (记录日志的模块)

  不会帮你自动添加日志的内容,只能根据程序员写的代码完成功能

  可以通过一个参数去控制全局的日志输出情况

  可以帮助开发者同时向文件和屏幕输出内容

  logging模块提供5中日志级别,从低到高一次:debug info warning error
critical

  默认是从warning模式开始显示

日志级别
CRITICAL = 50  #FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30  #WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10

默认级别为warning,它会默认打印在终端上

简单用法:basicconfig

# 默认情况下 只显示警告(warning)及警告级别以上信息
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',datefmt='%a, %d %b %y %H:%M:%S',filename = 'userinfo.log')

logging.debug('debug message')       # debug 调试模式 级别最低
logging.info('info message')         # info  显示正常信息
logging.warning('warning message')   # warning 显示警告信息
logging.error('error message')       # error 显示错误信息
logging.critical('critical message') # critical 显示严重错误信息

---WARNING:root:warning message
---ERROR:root:error message
---CRITICAL:root:critical message
---WARNING:root:warning message

logging.basicconfig()函数可配参数:

图片 19图片 20

filename:用指定的文件名创建FiledHandler,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

View Code

logging模块组件:

# Logger 产生日志对象
# Handler 接收日志然后控制打印到不同地方:
#     FileHandler用来打印到文件中,
#     StreamHandler用来打印到终端
# Filter 过滤日志对象
# Formatter 指定日志显示格式

logger对象配置:

import logging
logger = logging.getLogger()    # Logger用于产生日志,实例化一个logger对象
# Handler对象:接收logger传来的日志,并控制输出
fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8')
# 实例化一个文件句柄,并打印到文件
ch = logging.StreamHandler()
# 打印到终端,没有这步则只在文件中打印,在终端不显示,终端就是电脑输出界面
fmt = logging.Formatter('%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s')
# 定制化显示格式
fh.setFormatter(fmt)
ch.setFormatter(fmt)
# 为Handler对象绑定格式

logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)
# 和logger关联的只有文件句柄
logger.setLevel(logging.WARNING)
# 对象警告级别,从该级别以上开始警报
# 这里我是直接给对象设置的该级别,意味着文件和终端都是同一级别,这里可以
# 对文件和终端分别设置不同的级别

logger.debug('debug message')       # debug 调试模式 级别最低
logger.info('info message')         # info  显示正常信息
logger.warning('warning message')   # warning 显示警告信息
logger.error('error message')       # error 显示错误信息
logger.critical('critical message')

9.collections模块

内置数据类型基础上,collections模块还提供了几个额外数据类型:

  counter:计数器

  deque:双端排列,可以快速从另外一侧追加对象

  namedtuple:生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

  orderdict:有序字典

  defaultdict:带有默认值的字典

namedtuple:

from collections import namedtuple
point = namedtuple('point', ['x','y','z'])
p = point(1,4,9)
print(p.x)  # 1
print(p.z)  # 9

# 用来计算长方体体积
square = namedtuple('length',('x','y','z'))
v = square(5,2,8)
volume = v.x *v.y * v.z
print(volume)   # 80

deque:

  它是为了实现插入和删除操作的双向列表,适用于队列和栈

from collections import deque
lis = deque(['a','c','b'])
lis.append(3)
lis.appendleft(5)
print(lis)    # deque([5, 'a', 'c', 'b', 3])
# 这里直接用list()可以转换成列表形式

Counter:

  它的作用是用来跟踪值出现的次数,属于一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储

基本用法:

from collections import Counter
c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print(dict(c))    # {'e': 1, 'b': 4, 'd': 2, 'a': 5, 'c': 3}

print(c['a'])   # 5
print(c['b'])   #4

计数器的更新,包含增加(update)和减少(subtract)两种 

from collections import Counter

# update
c = Counter('smile')
c.update('lie')
print(c['e'])   # 2

d = Counter('beautiful')
f = Counter('bee')
d.update(f)
print(d['e'])  # 3

# subtract
c = Counter('smile')
c.subtract('lie')
print(c['e'])   # 0

d = Counter('beautiful')
f = Counter('bee')
d.subtract(f)
print(d['e'])   # -1

键的修改和删除(del)

from collections import Counter
c = Counter("abcdcba")
c['a'] = 0
print(dict(c))   # {'d': 1, 'a': 0, 'c': 2, 'b': 2}
del c['b']
print(dict(c))   # {'a': 0, 'c': 2, 'd': 1}

算数和集合操作

  +、-、&、|操作也可以用于Counter。其中&和|操作分别返回两个Counter对象各元素的最小值和最大值。需要注意的是,得到的Counter对象将删除小于1的元素。

c = Counter(a=8, b=1)
d = Counter(a=5, b=2)
print(dict(c+d))   # {'a': 13, 'b': 3}
print(dict(c-d))   # {'a': 3}          注意,它只保留正数计数的元素
print(dict(c&d))   # {'a': 5, 'b': 1}  求交集,min(c[x], d[x])
print(dict(c|d))   # {'b': 2, 'a': 8}  求并集,max(c[x], d[x])

Counter类常用操作

图片 21图片 22

sum(c.values())  # 所有计数的总数
c.clear()  # 重置Counter对象,注意不是删除,最终返回None
list(c)  # 将c中的键转为列表
set(c)  # 将c中的键转为set
dict(c)  # 将c中的键值对转为字典
c.items()  # 转为(elem, cnt)格式的列表
Counter(dict(list_of_pairs))  # 从(elem, cnt)格式的列表转换为Counter类对象
c.most_common()[:-n:-1]  # 取出计数最少的n个元素
c += Counter()  # 移除0和负值

View Code

#
统计一篇英文文章内每个单词出现频率,并返回出现频率最高的前10个单词及其出现次数


对[‘a’,’2′,2,4,5,’2′,’b’,4,7,’a’,5,’d’,’a’,’z’]该列表的数据进行计数统计

#
方法链接:

Orderedict

  保持key的顺序

from collections import OrderedDict
d = dict([('a', 3), ('b', 5), ('c', 3)])
print(d)  # {'b': 5, 'c': 3, 'a': 3}

d = OrderedDict([('a', 3), ('b', 5), ('c', 3)])
print(d)  # OrderedDict([('a', 3), ('b', 5), ('c', 3)])
# 给这个样子感觉作用不大啊,用dict转型过来顺序又变了

defaultdict(默认字典,是给字典中的value值设置默认值)

  它最大的好处在于永远不会在你使用key获取值的时候报错

  有如下值集合 [``11``,``22``,``33``,``44``,``55``,``66``,``77``,``88``,``99``,``90.``..],将所有大于 ``66 的值保存至字典的第一个key中,将小于 ``66 的值保存至第二个key的值中。

from collections import defaultdict

values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]

my_dict = defaultdict(list)

for value in  values:
    if value>66:
        my_dict['k1'].append(value)
    else:
        my_dict['k2'].append(value)
print(dict(my_dict))

 

 

 

 

 

  

 

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