import afrom xx import b

from xx import heiheihei as yue

def say_hai(name):    print('Hi, {}'.format(name))# 下面的代码在当前文件以模块的方法被导入时是不会执行的if __name__ == "__main__":    print(__name__)    input_name = input('your name:').strip()    say_hai(input_name)

>>> p = (1, 2)

>>> from collections import namedtuple>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])>>> p = Point(1, 2)>>> p.x1>>> p.y2

#namedtuple('名称', [属性list]):Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

>>> from collections import deque>>> q = deque(['a', 'b', 'c'])>>> q.append('x')>>> q.appendleft('y')>>> qdeque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

>>> from collections import OrderedDict>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])>>> d # dict的Key是无序的{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])>>> od # OrderedDict的Key是有序的OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

>>> od = OrderedDict()>>> od['z'] = 1>>> od['y'] = 2>>> od['x'] = 3>>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回['z', 'y', 'x']

>>> from collections import defaultdict>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')>>> dd['key1'] = 'abc'>>> dd['key1'] # key1存在'abc'>>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值'N/A'

例2

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

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

格式化时间的占位符

# 导入时间模块import time# 时间戳print(time.time())  # 1500875844.800804# 时间字符串print(time.strftime("%Y-%m-%d %X"))  # '2017-07-24 13:54:37'print(time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S"))  # '2017-07-24 13-55-04'# struct_time：localtime方法将一个时间戳转换为当前时区的struct_time格式time.localtime()# time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24, tm_hour=13, tm_min=59, tm_sec=37, tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=0)

#时间戳-->结构化时间#time.gmtime(时间戳)    #UTC时间，与英国伦敦当地时间一致#time.localtime(时间戳) #当地时间。例如我们现在在北京执行这个方法：与UTC时间相差8小时，UTC时间+8小时 = 北京时间 >>>time.gmtime(1500000000)time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=2, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)>>>time.localtime(1500000000)time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=10, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)#结构化时间-->时间戳　#time.mktime(结构化时间)>>>time_tuple = time.localtime(1500000000)>>>time.mktime(time_tuple)1500000000.0

#结构化时间-->字符串时间#time.strftime("格式定义","结构化时间")  结构化时间参数若不传，则显示当前时间>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")'2017-07-24 14:55:36'>>>time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000))'2017-07-14'#字符串时间-->结构化时间#time.strptime(时间字符串,字符串对应格式)>>>time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d")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)>>>time.strptime("07/24/2017","%m/%d/%Y")time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=-1)

#结构化时间 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串#time.asctime(结构化时间) 如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串>>>time.asctime(time.localtime(1500000000))'Fri Jul 14 10:40:00 2017'>>>time.asctime()'Mon Jul 24 15:18:33 2017'#时间戳 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串#time.ctime(时间戳)  如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串>>>time.ctime()'Mon Jul 24 15:19:07 2017'>>>time.ctime(1500000000)'Fri Jul 14 10:40:00 2017' 

# 时间加减import timeimport datetimeprint(datetime.datetime.now())  # 返回 2016-08-19 12:47:03.941925print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()))   # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19print(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

>>> from datetime import datetime, timedelta>>> a = datetime(2012, 9, 23)>>> a + timedelta(months=1)Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: 'months' is an invalid keyword argument for this function>>> from dateutil.relativedelta import relativedelta>>> a + relativedelta(months=+1)datetime.datetime(2012, 10, 23, 0, 0)>>> a + relativedelta(months=+4)datetime.datetime(2013, 1, 23, 0, 0)

>>> import random#随机小数>>> random.random()      # 大于0且小于1之间的小数0.7664338663654585>>> random.uniform(1,3) #大于1小于3的小数1.6270147180533838
#随机整数>>> random.randint(1,5)  # 大于等于1且小于等于5之间的整数>>> random.randrange(1,10,2) # 大于等于1且小于10之间的奇数#随机选择一个返回>>> random.choice([1,'23',[4,5]])  # #1或者23或者[4,5]#随机选择多个返回，返回的个数为函数的第二个参数>>> random.sample([1,'23',[4,5]],2) # #列表元素任意2个组合[[4, 5], '23']#打乱列表顺序>>> item=[1,3,5,7,9]>>> random.shuffle(item) # 打乱次序>>> item[5, 1, 3, 7, 9]>>> random.shuffle(item)>>> item[5, 9, 7, 1, 3]

import randomdef 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="".join([code,str(add)])    return codeprint(v_code())

生成验证码

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 dirnameos.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 dirnameos.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.system("bash command")  运行shell命令，直接显示os.popen("bash command).read()  运行shell命令，获取执行结果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.path

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Falseos.path.isabs(path)  如果path是绝对路径，返回Trueos.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回Falseos.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回Falseos.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(filename)  返回文件或者目录的最后访问时间os.path.getmtime(filename)  返回文件或者目录的最后修改时间os.path.getsize(filename) 返回filename的大小

stat 结构:st_mode: inode 保护模式st_ino: inode 节点号。st_dev: inode 驻留的设备。st_nlink: inode 的链接数。st_uid: 所有者的用户ID。st_gid: 所有者的组ID。st_size: 普通文件以字节为单位的大小；包含等待某些特殊文件的数据。st_atime: 上次访问的时间。st_mtime: 最后一次修改的时间。st_ctime: 由操作系统报告的"ctime"。在某些系统上（如Unix）是最新的元数据更改的时间，在其它系统上（如Windows）是创建时间（详细信息参见平台的文档）。

stat 结构

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"\r\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模块的属性

sys.argv           命令行参数List，第一个元素是程序本身路径sys.exit(n)        退出程序，正常退出时exit(0),错误退出sys.exit(1)sys.version        获取Python解释程序的版本信息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       返回操作系统平台名称

import shutil# 将文件内容拷贝到另一个文件中shutil.copyfileobj(open('src.log'), open('dst.log'))# 拷贝文件shutil.copyfile('src.log', 'dsc.log')# 仅拷贝权限。内容、组、用户均不变shutil.copymode('src.log', 'dsc.log')  # 目标文件必须存在# 仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flagsshutil.copystat('src.log', 'dsc.log')  # 目标文件必须存在# 拷贝文件和权限shutil.copy('src.log', 'dsc.log')# 拷贝文件和状态信息shutil.copy2('src.log', 'dsc.log')# 递归的去拷贝文件夹# 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# 还支持拷贝软链：symlinks=Trueshutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))# 递归的去删除文件shutil.rmtree('folder1')# 递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。shutil.move('folder1', 'folder3')# 创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar# 几个参数# 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。# 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# 将 /data 下的文件打包放置当前程序目录ret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data')# 将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", 'gztar', root_dir='/data')

import tarfile# 压缩>>> t=tarfile.open('/tmp/xx.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/xx.tar','r')>>> t.extractall('/tmp')>>> t.close()

tarfile压缩解压缩

import zipfile# 压缩z = zipfile.ZipFile('xx.zip', 'w')z.write('a.log')z.write('data.data')z.close()# 解压z = zipfile.ZipFile('xx.zip', 'r')z.extractall(path='.')z.close()

zipfile压缩解压缩

比如，我们在python代码中计算的一个数据需要给另外一段程序使用，那我们怎么给？现在我们能想到的方法就是存在文件里，然后另一个python程序再从文件里读出来。但是我们都知道，对于文件来说是没有字典这个概念的，所以我们只能将数据转换成字典放到文件中。你一定会问，将字典转换成一个字符串很简单，就是str(dic)就可以办到了，为什么我们还要学习序列化模块呢？没错序列化的过程就是从dic 变成str(dic)的过程。现在你可以通过str(dic)，将一个名为dic的字典转换成一个字符串，但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢？聪明的你肯定想到了eval()，如果我们将一个字符串类型的字典str_dic传给eval，就会得到一个返回的字典类型了。eval()函数十分强大，但是eval是做什么的？e官方demo解释为：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。ＢＵＴ！强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。想象一下，如果我们从文件中读出的不是一个数据结构，而是一句"删除文件"类似的破坏性语句，那么后果实在不堪设设想。而使用eval就要担这个风险。所以，我们并不推荐用eval方法来进行反序列化操作(将str转换成python中的数据结构)

为什么要有序列化模块

import jsondic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}str_dic = json.dumps(dic)  #序列化：将一个字典转换成一个字符串print(type(str_dic),str_dic)  #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的dic2 = json.loads(str_dic)  #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典#注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示print(type(dic2),dic2)  #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型 print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]list_dic2 = json.loads(str_dic)print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]

loads和dumps

import jsonf = open('json_file','w')dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}json.dump(dic,f)  #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件f.close()f = open('json_file')dic2 = json.load(f)  #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回f.close()print(type(dic2),dic2)

load和dump

import jsonf = open('file','w')json.dump({'国籍':'中国'},f)ret = json.dumps({'国籍':'中国'})f.write(ret+'\n')json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False)ret = json.dumps({'国籍':'美国'},ensure_ascii=False)f.write(ret+'\n')f.close()

ensure_ascii关键字参数

Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象)Skipkeys：默认值是False，如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类keyensure_ascii:，当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。)If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse).If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity).indent：应该是一个非负的整型，如果是0就是顶格分行显示，如果为空就是一行最紧凑显示，否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示，这样打印出来的json数据也叫pretty-printed jsonseparators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(‘,’,’:’)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError.sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.

其他参数说明

import jsondata = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)print(json_dic2)

json的格式化输出

import pickledic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}str_dic = pickle.dumps(dic)print(str_dic)  #一串二进制内容dic2 = pickle.loads(str_dic)print(dic2)    #字典import timestruct_time  = time.localtime(1000000000)print(struct_time)f = open('pickle_file','wb')pickle.dump(struct_time,f)f.close()f = open('pickle_file','rb')struct_time2 = pickle.load(f)print(struct_time2.tm_year)

pickle

phone_number = input('please input your phone number ： ')

while True:    phone_number = input('please input your phone number ： ')    if len(phone_number) == 11 \            and phone_number.isdigit()\            and (phone_number.startswith('13') \            or phone_number.startswith('14') \            or phone_number.startswith('15') \            or phone_number.startswith('18')):        print('是合法的手机号码')    else:        print('不是合法的手机号码')

判断手机号码是否合法1

import rephone_number = input('please input your phone number ： ')if re.match('^(13|14|15|18)[0-9]{9}$',phone_number):        print('是合法的手机号码')else:        print('不是合法的手机号码')

判断手机号码是否合法2

不管以后你是不是去做python开发，只要你是一个程序员就应该了解正则表达式的基本使用。如果未来你要在爬虫领域发展，你就更应该好好学习这方面的知识。但是你要知道，re模块本质上和正则表达式没有一毛钱的关系。re模块和正则表达式的关系 类似于 time模块和时间的关系你没有学习python之前，也不知道有一个time模块，但是你已经认识时间了 12:30就表示中午十二点半（这个时间可好，一般这会儿就该下课了）。时间有自己的格式，年月日时分秒，12个月，365天......已经成为了一种规则。你也早就牢记于心了。time模块只不过是python提供给我们的可以方便我们操作时间的一个工具而已

正则表达式和re模块

字符组 ： [字符组]在同一个位置可能出现的各种字符组成了一个字符组，在正则表达式中用[]表示字符分为很多类，比如数字、字母、标点等等。假如你现在要求一个位置"只能出现一个数字",那么这个位置上的字符只能是0、1、2...9这10个数之一。

字符组

*? 重复任意次，但尽可能少重复+? 重复1次或更多次，但尽可能少重复?? 重复0次或1次，但尽可能少重复{n,m}? 重复n到m次，但尽可能少重复{n,}? 重复n次以上，但尽可能少重复

. 是任意字符* 是取 0 至 无限长度? 是非贪婪模式。何在一起就是 取尽量少的任意字符，一般不会这么单独写，他大多用在：.*?x就是取前面任意长度的字符，直到一个x出现

import reret = re.findall('a', 'eva egon yuan')  # 返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里print(ret) #结果 : ['a', 'a']ret = re.search('a', 'eva egon yuan').group()print(ret) #结果 : 'a'# 函数会在字符串内查找模式匹配,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。ret = re.match('a', 'abc').group()  # 同search,不过仅在字符串开始处进行匹配print(ret)#结果 : 'a'ret = re.split('[ab]', 'abcd')  # 先按'a'分割得到''和'bcd',在对''和'bcd'分别按'b'分割print(ret)  # ['', '', 'cd']ret = re.sub('\d', 'H', 'eva3egon4yuan4', 1)#将数字替换成'H'，参数1表示只替换1个print(ret) #evaHegon4yuan4ret = re.subn('\d', 'H', 'eva3egon4yuan4')#将数字替换成'H'，返回元组(替换的结果,替换了多少次)print(ret)obj = re.compile('\d{3}')  #将正则表达式编译成为一个 正则表达式对象，规则要匹配的是3个数字ret = obj.search('abc123eeee') #正则表达式对象调用search，参数为待匹配的字符串print(ret.group())  #结果 ： 123import reret = re.finditer('\d', 'ds3sy4784a')   #finditer返回一个存放匹配结果的迭代器print(ret)  # <callable_iterator object at 0x10195f940>print(next(ret).group())  #查看第一个结果print(next(ret).group())  #查看第二个结果print([i.group() for i in ret])  #查看剩余的左右结果

import reret = re.findall('www.(baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com')print(ret)  # ['oldboy']     这是因为findall会优先把匹配结果组里内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可ret = re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com')print(ret)  # ['www.oldboy.com']

ret=re.split("\d+","eva3egon4yuan")print(ret) #结果 ： ['eva', 'egon', 'yuan']ret=re.split("(\d+)","eva3egon4yuan")print(ret) #结果 ： ['eva', '3', 'egon', '4', 'yuan']#在匹配部分加上（）之后所切出的结果是不同的，#没有（）的没有保留所匹配的项，但是有（）的却能够保留了匹配的项，#这个在某些需要保留匹配部分的使用过程是非常重要的。

import reret = re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>")#还可以在分组中利用?<name>的形式给分组起名字#获取的匹配结果可以直接用group('名字')拿到对应的值print(ret.group('tag_name'))  #结果 ：h1print(ret.group())  #结果 ：<h1>hello</h1>ret = re.search(r"<(\w+)>\w+</\1>","<h1>hello</h1>")#如果不给组起名字，也可以用\序号来找到对应的组，表示要找的内容和前面的组内容一致#获取的匹配结果可以直接用group(序号)拿到对应的值print(ret.group(1))print(ret.group())  #结果 ：<h1>hello</h1>

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import reret=re.findall(r"\d+","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")print(ret) #['1', '2', '60', '40', '35', '5', '4', '3']ret=re.findall(r"-?\d+\.\d*|(-?\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")print(ret) #['1', '-2', '60', '', '5', '-4', '3']ret.remove("")print(ret) #['1', '-2', '60', '5', '-4', '3']

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1、 匹配一段文本中的每行的邮箱      http://blog.csdn.net/make164492212/article/details/516566382、 匹配一段文本中的每行的时间字符串，比如：‘1990-07-12’；   分别取出1年的12个月（^(0?[1-9]|1[0-2])$）、   一个月的31天：^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$3、 匹配qq号。(腾讯QQ号从10000开始)  ［1,9］[0,9]{4,}4、 匹配一个浮点数。       ^(-?\d+)(\.\d+)?$   或者  -?\d+\.?\d*5、 匹配汉字。             ^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$6、 匹配出所有整数

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import requestsimport reimport jsondef getPage(url):    response=requests.get(url)    return response.textdef parsePage(s):    com=re.compile('<div class="item">.*?<div class="pic">.*?<em .*?>(?P<id>\d+).*?<span class="title">(?P<title>.*?)</span>'                   '.*?<span class="rating_num" .*?>(?P<rating_num>.*?)</span>.*?<span>(?P<comment_num>.*?)评价</span>',re.S)    ret=com.finditer(s)    for i in ret:        yield {            "id":i.group("id"),            "title":i.group("title"),            "rating_num":i.group("rating_num"),            "comment_num":i.group("comment_num"),        }def main(num):    url='https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter='%num    response_html=getPage(url)    ret=parsePage(response_html)    print(ret)    f=open("move_info7","a",encoding="utf8")    for obj in ret:        print(obj)        data=json.dumps(obj,ensure_ascii=False)        f.write(data+"\n")if __name__ == '__main__':    count=0    for i in range(10):        main(count)        count+=25

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import reimport jsonfrom urllib.request import urlopendef getPage(url):    response = urlopen(url)    return response.read().decode('utf-8')def parsePage(s):    com = re.compile(        '<div class="item">.*?<div class="pic">.*?<em .*?>(?P<id>\d+).*?<span class="title">(?P<title>.*?)</span>'        '.*?<span class="rating_num" .*?>(?P<rating_num>.*?)</span>.*?<span>(?P<comment_num>.*?)评价</span>', re.S)    ret = com.finditer(s)    for i in ret:        yield {            "id": i.group("id"),            "title": i.group("title"),            "rating_num": i.group("rating_num"),            "comment_num": i.group("comment_num"),        }def main(num):    url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=' % num    response_html = getPage(url)    ret = parsePage(response_html)    print(ret)    f = open("move_info7", "a", encoding="utf8")    for obj in ret:        print(obj)        data = str(obj)        f.write(data + "\n")count = 0for i in range(10):    main(count)    count += 25

简化版

flags有很多可选值：re.I(IGNORECASE)忽略大小写，括号内是完整的写法re.M(MULTILINE)多行模式，改变^和$的行为re.S(DOTALL)点可以匹配任意字符，包括换行符re.L(LOCALE)做本地化识别的匹配，表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境，不推荐使用re.U(UNICODE) 使用\w \W \s \S \d \D使用取决于unicode定义的字符属性。在python3中默认使用该flagre.X(VERBOSE)冗长模式，该模式下pattern字符串可以是多行的，忽略空白字符，并可以添加注释

flags

实现能计算类似1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式的计算器程序

import hashlibmd5 = hashlib.md5()md5.update('how to use md5 in python hashlib?')print md5.hexdigest()计算结果如下：d26a53750bc40b38b65a520292f69306

md5 = hashlib.md5()md5.update('how to use md5 in ')md5.update('python hashlib?')print md5.hexdigest()

import hashlibsha1 = hashlib.sha1()sha1.update('how to use sha1 in ')sha1.update('python hashlib?')print sha1.hexdigest()

name    | password--------+----------michael | 123456bob     | abc999alice   | alice2008

username | password---------+---------------------------------michael  | e10adc3949ba59abbe56e057f20f883ebob      | 878ef96e86145580c38c87f0410ad153alice    | 99b1c2188db85afee403b1536010c2c9

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

hashlib.md5("salt".encode("utf8"))

[DEFAULT]ServerAliveInterval = 45Compression = yesCompressionLevel = 9ForwardX11 = yes[bitbucket.org]User = hg[topsecret.server.com]Port = 50022ForwardX11 = no

import configparserconfig = configparser.ConfigParser()config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45',                      'Compression': 'yes',                     'CompressionLevel': '9',                     'ForwardX11':'yes'                     }config['bitbucket.org'] = {'User':'hg'}config['topsecret.server.com'] = {'Host Port':'50022','ForwardX11':'no'}with open('example.ini', 'w') as configfile:   config.write(configfile)

import configparserconfig = configparser.ConfigParser()#---------------------------查找文件内容,基于字典的形式print(config.sections())        #  []config.read('example.ini')print(config.sections())        #   ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']print('bytebong.com' in config) # Falseprint('bitbucket.org' in config) # Trueprint(config['bitbucket.org']["user"])  # hgprint(config['DEFAULT']['Compression']) #yesprint(config['topsecret.server.com']['ForwardX11'])  #noprint(config['bitbucket.org'])          #<Section: bitbucket.org>for key in config['bitbucket.org']:     # 注意,有default会默认default的键    print(key)print(config.options('bitbucket.org'))  # 同for循环,找到'bitbucket.org'下所有键print(config.items('bitbucket.org'))    #找到'bitbucket.org'下所有键值对print(config.get('bitbucket.org','compression')) # yes       get方法Section下的key对应的value

import configparserconfig = configparser.ConfigParser()config.read('example.ini')config.add_section('yuan')config.remove_section('bitbucket.org')config.remove_option('topsecret.server.com',"forwardx11")config.set('topsecret.server.com','k1','11111')config.set('yuan','k2','22222')config.write(open('new2.ini', "w"))

import logginglogging.debug('debug message')logging.info('info message')logging.warning('warning message')logging.error('error message')logging.critical('critical message') 

import logginglogging.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='/tmp/test.log',                    filemode='w')logging.debug('debug message')logging.info('info message')logging.warning('warning message')logging.error('error message')logging.critical('critical message')

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，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(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

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import logginglogger = logging.getLogger()# 创建一个handler，用于写入日志文件fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8') 

# 再创建一个handler，用于输出到控制台 
ch = logging.StreamHandler() 
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

fh.setLevel(logging.DEBUG)

fh.setFormatter(formatter) 
ch.setFormatter(formatter) 

logger.addHandler(fh) #logger对象可以添加多个fh和ch对象 
logger.addHandler(ch) 

logger.debug('logger debug message') 
logger.info('logger info message') 
logger.warning('logger warning message') 
logger.error('logger error message') 
logger.critical('logger critical message')