标签：运行 gif encoding blog art bitbucket json格式 忽略 绝对路径
在Python中，通常有这几种方式来表示时间：
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
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。
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 v_code(): code = ‘‘ for i in range(5): num=random.randint(0,9) alf=chr(random.randint(65,90)) add=random.choice([num,alf]) code += str(add) return code print(v_code())
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
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__))))
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
import sys,time for i in range(50): sys.stdout.write(‘%s\r‘ %(‘#‘*i)) sys.stdout.flush() time.sleep(0.1) ‘‘‘ 注意：在pycharm中执行无效，请到命令行中以脚本的方式执行 ‘‘‘
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 ‘‘‘
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
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()
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()
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))#<class ‘dict‘> 5 6 j=json.dumps(dic) 7 print(type(j))#<class ‘str‘> 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<br> 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
pickle
1 import pickle 2 3 dic={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘} 4 5 print(type(dic))#<class ‘dict‘> 6 7 j=pickle.dumps(dic) 8 print(type(j))#<class ‘bytes‘> 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。
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()
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:
<?xml version="1.0"?> <data> <country name="Liechtenstein"> <rank updated="yes">2</rank> <year>2008</year> <gdppc>141100</gdppc> <neighbor name="Austria" direction="E"/> <neighbor name="Switzerland" direction="W"/> </country> <country name="Singapore"> <rank updated="yes">5</rank> <year>2011</year> <gdppc>59900</gdppc> <neighbor name="Malaysia" direction="N"/> </country> <country name="Panama"> <rank updated="yes">69</rank> <year>2011</year> <gdppc>13600</gdppc> <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/> <neighbor name="Colombia" direction="E"/> </country> </data>
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：
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‘)
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
好多软件的常见文档格式如下，文件名为test.ini：
1 [DEFAULT] 2 ServerAliveInterval = 45 3 Compression = yes 4 CompressionLevel = 9 5 ForwardX11 = yes 6 7 [bitbucket.org] 8 User = hg 9 10 [topsecret.server.com] 11 Port = 50022 12 ForwardX11 = no
[PHP] engine = On short_open_tag = Off asp_tags = Off precision = 14 output_buffering = 4096 zlib.output_compression = Off implicit_flush = Off unserialize_callback_func = serialize_precision = 17 disable_functions = disable_classes = zend.enable_gc = On expose_php = On max_execution_time = 30 max_input_time = 60 memory_limit = 128M error_reporting = E_ALL & ~E_DEPRECATED & ~E_STRICT display_errors = Off display_startup_errors = Off log_errors = On log_errors_max_len = 1024 ignore_repeated_errors = Off ignore_repeated_source = Off report_memleaks = On track_errors = Off html_errors = On variables_order = "GPCS" request_order = "GP" register_argc_argv = Off auto_globals_jit = On post_max_size = 8M auto_prepend_file = auto_append_file = default_mimetype = "text/html" doc_root = user_dir = enable_dl = Off file_uploads = On upload_max_filesize = 2M max_file_uploads = 20 allow_url_fopen = On allow_url_include = Off default_socket_timeout = 60 [CLI Server] cli_server.color = On [Date] [filter] [iconv] [intl] [sqlite] [sqlite3] [Pcre] [Pdo] [Pdo_mysql] pdo_mysql.cache_size = 2000 pdo_mysql.default_socket= [Phar] [mail function] SMTP = localhost smtp_port = 25 sendmail_path = /usr/sbin/sendmail -t -i mail.add_x_header = On [SQL] sql.safe_mode = Off [ODBC] odbc.allow_persistent = On odbc.check_persistent = On odbc.max_persistent = -1 odbc.max_links = -1 odbc.defaultlrl = 4096 odbc.defaultbinmode = 1 [Interbase] ibase.allow_persistent = 1 ibase.max_persistent = -1 ibase.max_links = -1 ibase.timestampformat = "%Y-%m-%d %H:%M:%S" ibase.dateformat = "%Y-%m-%d" ibase.timeformat = "%H:%M:%S" [MySQL] mysql.allow_local_infile = On mysql.allow_persistent = On mysql.cache_size = 2000 mysql.max_persistent = -1 mysql.max_links = -1 mysql.default_port = mysql.default_socket = mysql.default_host = mysql.default_user = mysql.default_password = mysql.connect_timeout = 60 mysql.trace_mode = Off [MySQLi] mysqli.max_persistent = -1 mysqli.allow_persistent = On mysqli.max_links = -1 mysqli.cache_size = 2000 mysqli.default_port = 3306 mysqli.default_socket = mysqli.default_host = mysqli.default_user = mysqli.default_pw = mysqli.reconnect = Off [mysqlnd] mysqlnd.collect_statistics = On mysqlnd.collect_memory_statistics = Off [OCI8] [PostgreSQL] pgsql.allow_persistent = On pgsql.auto_reset_persistent = Off pgsql.max_persistent = -1 pgsql.max_links = -1 pgsql.ignore_notice = 0 pgsql.log_notice = 0 [Sybase-CT] sybct.allow_persistent = On sybct.max_persistent = -1 sybct.max_links = -1 sybct.min_server_severity = 10 sybct.min_client_severity = 10 [bcmath] bcmath.scale = 0 [browscap] [Session] session.save_handler = files session.use_cookies = 1 session.use_only_cookies = 1 session.name = PHPSESSID session.auto_start = 0 session.cookie_lifetime = 0 session.cookie_path = / session.cookie_domain = session.cookie_httponly = session.serialize_handler = php session.gc_probability = 1 session.gc_divisor = 1000 session.gc_maxlifetime = 1440 session.bug_compat_42 = Off session.bug_compat_warn = Off session.referer_check = session.cache_limiter = nocache session.cache_expire = 180 session.use_trans_sid = 0 session.hash_function = 0 session.hash_bits_per_character = 5 url_rewriter.tags = "a=href,area=href,frame=src,input=src,form=fakeentry" [MSSQL] mssql.allow_persistent = On mssql.max_persistent = -1 mssql.max_links = -1 mssql.min_error_severity = 10 mssql.min_message_severity = 10 mssql.compatability_mode = Off mssql.secure_connection = Off [Assertion] [mbstring] [gd] [exif] [Tidy] tidy.clean_output = Off [soap] soap.wsdl_cache_enabled=1 soap.wsdl_cache_dir="/tmp" soap.wsdl_cache_ttl=86400 soap.wsdl_cache_limit = 5 [sysvshm] [ldap] ldap.max_links = -1 [mcrypt] [dba]
1 获取所有节点
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read(‘test.ini‘,encoding=‘utf-8‘) res=config.sections() print(res) ‘‘‘ 打印结果: [‘bitbucket.org‘, ‘topsecret.server.com‘] ‘‘‘
2 获取指定节点下所有的键值对
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read(‘test.ini‘,encoding=‘utf-8‘) res=config.items(‘bitbucket.org‘) print(res) ‘‘‘ 打印结果:(包含DEFAULT以及bitbucket.org这俩标题下所有的items) [(‘serveraliveinterval‘, ‘45‘), (‘compression‘, ‘yes‘), (‘compressionlevel‘, ‘9‘), (‘forwardx11‘, ‘yes‘), (‘user‘, ‘hg‘)] ‘‘‘
3 获取指定节点下所有的建
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read(‘test.ini‘,encoding=‘utf-8‘) res=config.options(‘bitbucket.org‘) print(res) ‘‘‘ 打印结果:(包含DEFAULT以及bitbucket.org这俩标题下所有的键) [‘user‘, ‘serveraliveinterval‘, ‘compression‘, ‘compressionlevel‘, ‘forwardx11‘]‘‘‘
4 获取指定节点下指定key的值
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read(‘test.ini‘,encoding=‘utf-8‘) res1=config.get(‘bitbucket.org‘,‘user‘) res2=config.getint(‘topsecret.server.com‘,‘port‘) res3=config.getfloat(‘topsecret.server.com‘,‘port‘) res4=config.getboolean(‘topsecret.server.com‘,‘ForwardX11‘) print(res1) print(res2) print(res3) print(res4) ‘‘‘ 打印结果: hg 50022 50022.0 False ‘‘‘
5 检查、删除、添加节点
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read(‘test.ini‘,encoding=‘utf-8‘) #检查 has_sec=config.has_section(‘bitbucket.org‘) print(has_sec) #打印True #添加节点 config.add_section(‘egon‘) #已经存在则报错 config[‘egon‘][‘username‘]=‘gangdan‘ config[‘egon‘][‘age‘]=‘18‘ config.write(open(‘test.ini‘,‘w‘)) #删除节点 config.remove_section(‘egon‘) config.write(open(‘test.ini‘,‘w‘))
6 检查、删除、设置指定组内的键值对
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read(‘test.ini‘,encoding=‘utf-8‘) #检查 has_sec=config.has_option(‘bitbucket.org‘,‘user‘) #bitbucket.org下有一个键user print(has_sec) #打印True #删除 config.remove_option(‘DEFAULT‘,‘forwardx11‘) config.write(open(‘test.ini‘,‘w‘)) #设置 config.set(‘bitbucket.org‘,‘user‘,‘gangdang‘) config.write(open(‘test.ini‘,‘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)
hash：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
三个特点：
1.内容相同则hash运算结果相同，内容稍微改变则hash值则变
2.不可逆推
3.相同算法：无论校验多长的数据，得到的哈希值长度固定。
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
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
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‘))
十二 logging模块
十三 re模块
十四 requests模块
十五 paramiko
标签：运行 gif encoding blog art bitbucket json格式 忽略 绝对路径
原文地址：http://www.cnblogs.com/crischou/p/6837609.html
