Python（經常使用模塊）

時間 2019-11-19

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模塊

模塊本質上就是一個.py文件html

內置模塊（解釋器層面）
第三方模塊（Python lib文件）
自定義模塊（當前路徑）
- 模塊調用，包的概念

在計算機程序的開發過程當中，隨着程序代碼越寫越多，在一個文件裏代碼就會愈來愈長，愈來愈不容易維護。python

爲了編寫可維護的代碼，咱們把不少函數分組，分別放到不一樣的文件裏，這樣，每一個文件包含的代碼就相對較少，不少編程語言都採用這種組織代碼的方式。在Python中，一個.py文件就稱之爲一個模塊（Module）。linux

使用模塊有什麼好處？web

最大的好處是大大提升了代碼的可維護性。其次，編寫代碼沒必要從零開始。當一個模塊編寫完畢，就能夠被其餘地方引用。咱們在編寫程序的時候，也常常引用其餘模塊，包括Python內置的模塊和來自第三方的模塊。算法

使用模塊還能夠避免函數名和變量名衝突。相同名字的函數和變量徹底能夠分別存在不一樣的模塊中，所以，咱們本身在編寫模塊時，沒必要考慮名字會與其餘模塊衝突。可是也要注意，儘可能不要與內置函數名字衝突。點這裏查看Python的全部內置函數。shell

你也許還想到，若是不一樣的人編寫的模塊名相同怎麼辦？爲了不模塊名衝突，Python又引入了按目錄來組織模塊的方法，稱爲包（Package）。數據庫

舉個例子，一個abc.py的文件就是一個名字叫abc的模塊，一個xyz.py的文件就是一個名字叫xyz的模塊。編程

如今，假設咱們的abc和xyz這兩個模塊名字與其餘模塊衝突了，因而咱們能夠經過包來組織模塊，避免衝突。方法是選擇一個頂層包名，好比mycompany，按照以下目錄存放：json

引入了包之後，只要頂層的包名不與別人衝突，那全部模塊都不會與別人衝突。如今，abc.py模塊的名字就變成了mycompany.abc，相似的，xyz.py的模塊名變成了mycompany.xyz。windows

請注意，每個包目錄下面都會有一個__init__.py的文件，這個文件是必須存在的，不然，Python就把這個目錄當成普通目錄，而不是一個包。__init__.py能夠是空文件，也能夠有Python代碼，由於__init__.py自己就是一個模塊，而它的模塊名就是mycompany。

相似的，能夠有多級目錄，組成多級層次的包結構。好比以下的目錄結構：

文件www.py的模塊名就是mycompany.web.www，兩個文件utils.py的模塊名分別是mycompany.utils和mycompany.web.utils。

本身建立模塊時要注意命名，不能和Python自帶的模塊名稱衝突。例如，系統自帶了sys模塊，本身的模塊就不可命名爲sys.py，不然將沒法導入系統自帶的sys模塊。

mycompany.web也是一個模塊，請指出該模塊對應的.py文件。

一 time模塊

時間表示形式

數據類型：數字（int、float）、數據結構（list……）、字符串、bool、時間。

在Python中，一般有這三種方式來表示時間：時間戳、元組(struct_time)、格式化的時間字符串：
(1)時間戳(timestamp) ：一般來講，時間戳表示的是從1970年1月1日00:00:00開始按秒計算的偏移量。咱們運行「type(time.time())」，返回的是float類型。

(2)格式化的時間字符串(Format String)： ‘1988-03-16’

(3)元組(struct_time) ：struct_time元組共有9個元素共九個元素:(年，月，日，時，分，秒，一年中第幾周，一年中第幾天等）

# <1> 時間戳

>>> import time
>>> time.time()      #--------------返回當前時間的時間戳（float）

1493136727.099066

# <2> 時間字符串          #-------------------給人看的

>>> time.strftime("%Y-%m-%d %X")
'2017-04-26 00:32:18'

# <3> 時間元組 ----------------能夠方便的取出各個時間元素

>>> time.localtime()      #------------------結構化的時間（元組）（當地時間） .tm_year能夠單獨打印出年份（以時間戳爲參數，不加的話默認爲當前時間戳，更多轉換方式見圖）
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=4, tm_mday=26,
                 tm_hour=0, tm_min=32, tm_sec=42, tm_wday=2,
                 tm_yday=116, tm_isdst=0)
time.gmtime()                   #------結構化時間對象（格林尼治標準時間）

小結：時間戳是計算機可以識別的時間；時間字符串是人可以看懂的時間；元組則是用來操做時間的

幾種時間形式的轉換

(1)

#一 時間戳<－－－－>結構化時間：  localtime/gmtime   mktime

>>> time.localtime(3600*24)
>>> time.gmtime(3600*24)

>>> time.mktime(time.localtime())


#字符串時間<－－－－>結構化時間： strftime／strptime

>>> time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime())
>>> time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d")

(2)

>>> time.asctime(time.localtime(312343423))
'Sun Nov 25 10:03:43 1979'
>>> time.ctime(312343423)
'Sun Nov 25 10:03:43 1979'

1 #--------------------------其餘方法
2 # sleep(secs)    #------------------time.sleep()  I/O阻塞，（相似於input）不佔cpu
3 # 線程推遲指定的時間運行，單位爲秒。

    %Y  Year with century as a decimal number.
    %m  Month as a decimal number [01,12].
    %d  Day of the month as a decimal number [01,31].
    %H  Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23].
    %M  Minute as a decimal number [00,59].
    %S  Second as a decimal number [00,61].
    %z  Time zone offset from UTC.
    %a  Locale's abbreviated weekday name.
    %A  Locale's full weekday name.
    %b  Locale's abbreviated month name.
    %B  Locale's full month name.
    %c  Locale's appropriate date and time representation.
    %I  Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12].
    %p  Locale's equivalent of either AM or PM.

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二 random模塊

>>> import random
>>> random.random()      # 大於0且小於1之間的小數
0.7664338663654585

>>> random.randint(1,5)  # 大於等於1且小於等於5之間的整數
2

>>> random.randrange(1,3) # 大於等於1且小於3之間的整數
1

>>> random.choice([1,'23',[4,5]])  # #1或者23或者[4,5]
1

>>> random.sample([1,'23',[4,5]],2) # #列表元素任意2個組合
[[4, 5], '23']

>>> random.uniform(1,3) #大於1小於3的小數
1.6270147180533838

>>> item=[1,3,5,7,9]
>>> random.shuffle(item) # 打亂次序
>>> item
[5, 1, 3, 7, 9]
>>> random.shuffle(item)
>>> item
[5, 9, 7, 1, 3]

練習：生成驗證碼

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="".join([code,str(add)])

    return code

print(v_code())

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三 hashlib

3.1 算法介紹

Python的hashlib提供了常見的摘要算法，如MD5，SHA1等等。

什麼是摘要算法呢？摘要算法又稱哈希算法、散列算法。它經過一個函數，把任意長度的數據轉換爲一個長度固定的數據串（一般用16進制的字符串表示）。

摘要算法就是經過摘要函數f()對任意長度的數據data計算出固定長度的摘要digest，目的是爲了發現原始數據是否被人篡改過。

摘要算法之因此能指出數據是否被篡改過，就是由於摘要函數是一個單向函數，計算f(data)很容易，但經過digest反推data卻很是困難。並且，對原始數據作一個bit的修改，都會致使計算出的摘要徹底不一樣。

咱們以常見的摘要算法MD5爲例，計算出一個字符串的MD5值：

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

計算結果以下：
d26a53750bc40b38b65a520292f69306

若是數據量很大，能夠分塊屢次調用update()，最後計算的結果是同樣的：

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

MD5是最多見的摘要算法，速度很快，生成結果是固定的128 bit字節，一般用一個32位的16進制字符串表示。另外一種常見的摘要算法是SHA1，調用SHA1和調用MD5徹底相似：

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

SHA1的結果是160 bit字節，一般用一個40位的16進制字符串表示。比SHA1更安全的算法是SHA256和SHA512，不過越安全的算法越慢，並且摘要長度更長。

3.2 摘要算法應用

任何容許用戶登陸的網站都會存儲用戶登陸的用戶名和口令。如何存儲用戶名和口令呢？方法是存到數據庫表中：

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

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若是以明文保存用戶口令，若是數據庫泄露，全部用戶的口令就落入黑客的手裏。此外，網站運維人員是能夠訪問數據庫的，也就是能獲取到全部用戶的口令。正確的保存口令的方式是不存儲用戶的明文口令，而是存儲用戶口令的摘要，好比MD5：

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

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考慮這麼個狀況，不少用戶喜歡用123456，888888，password這些簡單的口令，因而，黑客能夠事先計算出這些經常使用口令的MD5值，獲得一個反推表：

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

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這樣，無需破解，只須要對比數據庫的MD5，黑客就得到了使用經常使用口令的用戶帳號。

對於用戶來說，固然不要使用過於簡單的口令。可是，咱們可否在程序設計上對簡單口令增強保護呢？

因爲經常使用口令的MD5值很容易被計算出來，因此，要確保存儲的用戶口令不是那些已經被計算出來的經常使用口令的MD5，這一方法經過對原始口令加一個複雜字符串來實現，俗稱「加鹽」：

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

通過Salt處理的MD5口令，只要Salt不被黑客知道，即便用戶輸入簡單口令，也很難經過MD5反推明文口令。

可是若是有兩個用戶都使用了相同的簡單口令好比123456，在數據庫中，將存儲兩條相同的MD5值，這說明這兩個用戶的口令是同樣的。有沒有辦法讓使用相同口令的用戶存儲不一樣的MD5呢？

若是假定用戶沒法修改登陸名，就能夠經過把登陸名做爲Salt的一部分來計算MD5，從而實現相同口令的用戶也存儲不一樣的MD5。

摘要算法在不少地方都有普遍的應用。要注意摘要算法不是加密算法，不能用於加密（由於沒法經過摘要反推明文），只能用於防篡改，可是它的單向計算特性決定了能夠在不存儲明文口令的狀況下驗證用戶口令。

四 os模塊

os模塊是與操做系統交互的一個接口（os 操做系統（operate system）調用硬件）

'''
os.getcwd() 獲取當前工做目錄，即當前python腳本工做的目錄路徑
os.chdir("dirname")  改變當前腳本工做目錄；至關於shell下cd
os.curdir  返回當前目錄: ('.')
os.pardir  獲取當前目錄的父目錄字符串名：('..')
os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多層遞歸目錄
os.removedirs('dirname1')    若目錄爲空，則刪除，並遞歸到上一級目錄，如若也爲空，則刪除，依此類推
os.mkdir('dirname')    生成單級目錄；至關於shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname')    刪除單級空目錄，若目錄不爲空則沒法刪除，報錯；至關於shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname')    列出指定目錄下的全部文件和子目錄，包括隱藏文件，並以列表方式打印
os.remove()  刪除一個文件
os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目錄
os.stat('path/filename')  獲取文件/目錄信息
os.sep    輸出操做系統特定的路徑分隔符，win下爲"\\",Linux下爲"/"
os.linesep    輸出當前平臺使用的行終止符，win下爲"\t\n",Linux下爲"\n"
os.pathsep    輸出用於分割文件路徑的字符串 win下爲;,Linux下爲:
os.name    輸出字符串指示當前使用平臺。win->'nt'; Linux->'posix'
os.system("bash command")  運行shell命令，直接顯示
os.environ  獲取系統環境變量
os.path.abspath(path)  返回path規範化的絕對路徑
os.path.split(path)  將path分割成目錄和文件名二元組返回
os.path.dirname(path)  返回path的目錄。其實就是os.path.split(path)的第一個元素
os.path.basename(path)  返回path最後的文件名。如何path以／或\結尾，那麼就會返回空值。即os.path.split(path)的第二個元素
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是絕對路徑，返回True
os.path.isfile(path)  若是path是一個存在的文件，返回True。不然返回False
os.path.isdir(path)  若是path是一個存在的目錄，則返回True。不然返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]])  將多個路徑組合後返回，第一個絕對路徑以前的參數將被忽略
os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目錄的最後存取時間（access time）
os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目錄的最後修改時間（modify time）
os.path.getsize(path) 返回path的大小
'''

五 sys模塊

sys.argv           命令行參數List，第一個元素是程序自己路徑-----------（不跟括號）

import sys
ret=sys.argv
if ret[ret.index('-u')+1]=='egon' and ret[ret.index('-p')+1]=='666':
    print('login successful')

print(ret)
'''
在cmd中執行，能夠直接Python  文件  用戶名  密碼  來登陸
'''

sys.exit(n)        退出程序，正常退出時exit(0)-------------退出程序
sys.version        獲取Python解釋程序的版本信息
sys.maxint         最大的Int值
sys.path           返回模塊的搜索路徑，初始化時使用PYTHONPATH環境變量的值

'''
path
模塊搜索路徑，添加執行路徑到最開頭後再返回（pycharm還會添加執行路徑的父路徑）
[執行文件所在目錄]，[Python環境]
添加環境變量：sys.path.append(路徑）
'''

sys.platform       返回操做系統平臺名稱

六 logging模塊

6.1 函數式簡單配置

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

默認狀況下Python的logging模塊將日誌打印到了標準輸出中，且只顯示了大於等於WARNING級別的日誌，這說明默認的日誌級別設置爲WARNING（日誌級別等級CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG），默認的日誌格式爲日誌級別：Logger名稱：用戶輸出消息。

靈活配置日誌級別，日誌格式，輸出位置:

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='/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')

配置參數：

logging.basicConfig()函數中可經過具體參數來更改logging模塊默認行爲，可用參數有：

filename：用指定的文件名建立FiledHandler，這樣日誌會被存儲在指定的文件中。
filemode：文件打開方式，在指定了filename時使用這個參數，默認值爲「a」還可指定爲「w」。
format：指定handler使用的日誌顯示格式。
datefmt：指定日期時間格式。
level：設置rootlogger（後邊會講解具體概念）的日誌級別
stream：用指定的stream建立StreamHandler。能夠指定輸出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’))，默認爲sys.stderr。若同時列出了filename和stream兩個參數，則stream參數會被忽略。

format參數中可能用到的格式化串：
%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 數字形式的日誌級別
%(levelname)s 文本形式的日誌級別
%(pathname)s 調用日誌輸出函數的模塊的完整路徑名，可能沒有
%(filename)s 調用日誌輸出函數的模塊的文件名
%(module)s 調用日誌輸出函數的模塊名
%(funcName)s 調用日誌輸出函數的函數名
%(lineno)d 調用日誌輸出函數的語句所在的代碼行
%(created)f 當前時間，用UNIX標準的表示時間的浮 點數表示
%(relativeCreated)d 輸出日誌信息時的，自Logger建立以 來的毫秒數
%(asctime)s 字符串形式的當前時間。默認格式是 「2003-07-08 16:49:45,896」。逗號後面的是毫秒
%(thread)d 線程ID。可能沒有
%(threadName)s 線程名。可能沒有
%(process)d 進程ID。可能沒有
%(message)s用戶輸出的消息

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6.2 logger對象配置

import logging

logger = logging.getLogger()
# 建立一個handler，用於寫入日誌文件
fh = logging.FileHandler('test.log')

# 再建立一個handler，用於輸出到控制檯
ch = logging.StreamHandler()

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

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

logger.addHandler(fh) #logger對象能夠添加多個fh和ch對象
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')

logging庫提供了多個組件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger對象提供應用程序可直接使用的接口，Handler發送日誌到適當的目的地，Filter提供了過濾日誌信息的方法，Formatter指定日誌顯示格式。另外，能夠經過：logger.setLevel(logging.Debug)設置級別。

import logging
logger=logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)
#---logger,以及級別----------
fh=logging.FileHandler(r'D:\py\empty\test.log')
fh.setLevel(logging.WARNING)         #能夠分別設置
ch=logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)          #沒法生效，不能低於logger
#------輸出位置，能夠多個-------
formater=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
#------格式-------------------
fh.setFormatter(formater)
ch.setFormatter(formater)
#------分別設定輸出格式----------
logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)
#---------分別輸出-----------------
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')

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七序列化模塊

以前咱們學習過用eval內置方法能夠將一個字符串轉成python對象，不過，eval方法是有侷限性的，對於普通的數據類型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊類型的時候，eval就無論用了,因此eval的重點仍是一般用來執行一個字符串表達式，並返回表達式的值。

#---轉換類型

d={"name":"yuan"}

s=str(d)

print(type(s))

d2=eval(s)

print(d2[1])

with open("test") as f:

    for i in f :

        if type(eval(i.strip()))==dict:
            print(eval(i.strip())[1])
            
# 計算

print(eval("12*7+5-3"))

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什麼是序列化？

咱們把對象(變量)從內存中變成可存儲或傳輸的過程稱之爲序列化，在Python中叫pickling，在其餘語言中也被稱之爲serialization，marshalling，flattening等等，都是一個意思。序列化以後，就能夠把序列化後的內容寫入磁盤，或者經過網絡傳輸到別的機器上。反過來，把變量內容從序列化的對象從新讀到內存裏稱之爲反序列化，即unpickling。

json

若是咱們要在不一樣的編程語言之間傳遞對象，就必須把對象序列化爲標準格式，好比XML，但更好的方法是序列化爲JSON，由於JSON表示出來就是一個字符串，能夠被全部語言讀取，也能夠方便地存儲到磁盤或者經過網絡傳輸。JSON不只是標準格式，而且比XML更快，並且能夠直接在Web頁面中讀取，很是方便。

JSON表示的對象就是標準的JavaScript語言的對象一個子集，JSON和Python內置的數據類型對應以下：

import json
i=10
s='hello'
t=(1,4,6)
l=[3,5,7]
d={'name':"yuan"}

json_str1=json.dumps(i)
json_str2=json.dumps(s)
json_str3=json.dumps(t)
json_str4=json.dumps(l)
json_str5=json.dumps(d)

print(json_str1)   #'10'
print(json_str2)   #'"hello"'
print(json_str3)   #'[1, 4, 6]'
print(json_str4)   #'[3, 5, 7]'
print(json_str5)   #'{"name": "yuan"}'

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python在文本中的使用：

#----------------------------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('序列化對象','w')
f.write(data)  #-------------------等價於json.dump(dic,f)
f.close()


#-----------------------------反序列化<br>
import json
f=open('序列化對象')
new_data=json.loads(f.read())#  等價於data=json.load(f)

print(type(new_data))

'''
json.load() = f.read+json.loads()

json.dumps(dic)的簡化：json.dump(dic,f)    
'''

pickle

'''
支持Python的全部數據類型，但只支持在兩個Python文件之間做用
'''

##----------------------------序列化
import pickle
 
dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
 
print(type(dic))#<class 'dict'>
 
j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'bytes'>
 
 
f=open('序列化對象_pickle','wb')#注意是w是寫入str,wb是寫入bytes,j是'bytes'
f.write(j)  #-------------------等價於pickle.dump(dic,f)
 
f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open('序列化對象_pickle','rb')
 
data=pickle.loads(f.read())#  等價於data=pickle.load(f)
 
print(data['age'])

shelve模塊

shelve模塊比pickle模塊簡單，只有一個open函數，返回相似字典的對象，可讀可寫;key必須爲字符串，而值能夠是python所支持的數據類型

 
         import  
         shelve 
        
         f  
         =  
         shelve. 
         open 
         (r 
         'shelve.txt' 
         ) 
        
         # f['stu1_info']={'name':'alex','age':'18'} 
        
         # f['stu2_info']={'name':'alvin','age':'20'} 
        
         # f['school_info']={'website':'oldboyedu.com','city':'beijing'} 
        
         # 
        
         # 
        
         # f.close() 
        
         print 
         (f.get( 
         'stu_info' 
         )[ 
         'age' 
         ])

configparser模塊

該模塊適用於配置文件的格式與windows ini文件相似，能夠包含一個或多個節（section），每一個節能夠有多個參數（鍵=值）。

建立文件

來看一個好多軟件的常見文檔格式以下：

[DEFAULT]        #關鍵字，default 若是有的話存放默認信息，與其餘字段區別開，其餘字段地位同樣，能夠根據須要設定。default中的內容，至關於在其餘每個字段當中（此例子中的另外兩個字段分別有五、6個值）
ServerAliveInterval = 45
Compression = yes
CompressionLevel = 9
ForwardX11 = yes
  
[bitbucket.org]
User = hg
  
[topsecret.server.com]
Port = 50022
ForwardX11 = no

若是想用python生成一個這樣的文檔怎麼作呢？

import configparser

config = 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)

查找文件

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

#---------------------------查找文件內容,基於字典的形式

print(config.sections())        #  []

config.read('example.ini')

print(config.sections())        #   ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']

print('bytebong.com' in config) # False
print('bitbucket.org' in config) # True


print(config['bitbucket.org']["user"])  # hg

print(config['DEFAULT']['Compression']) #yes

print(config['topsecret.server.com']['ForwardX11'])  #no


print(config['bitbucket.org'])          #<Section: bitbucket.org>

for key in config['bitbucket.org']:     # 注意,有default會默認default的鍵
    print(key)

print(config.options('bitbucket.org'))  # 同for循環,找到'bitbucket.org'下全部鍵

print(config.items('bitbucket.org'))    #找到'bitbucket.org'下全部鍵值對

print(config.get('bitbucket.org','compression')) # yes       get方法取深層嵌套的值

增刪改操做

import configparser

config = 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"))

subprocess模塊

當咱們須要調用系統的命令的時候，最早考慮的os模塊。用os.system()和os.popen()來進行操做。可是這兩個命令過於簡單，不能完成一些複雜的操做，如給運行的命令提供輸入或者讀取命令的輸出，判斷該命令的運行狀態，管理多個命令的並行等等。這時subprocess中的Popen命令就能有效的完成咱們須要的操做。

subprocess模塊容許一個進程建立一個新的子進程，經過管道鏈接到子進程的stdin/stdout/stderr，獲取子進程的返回值等操做。

The subprocess module allows you to spawn new processes, connect to their input/output/error pipes, and obtain their return codes.

This module intends to replace several other, older modules and functions, such as: os.system、os.spawn*、os.popen*、popen2.*、commands.*

這個模塊只一個類：Popen。

簡單命令

import subprocess

#  建立一個新的進程,與主進程不一樣步  if in win: s=subprocess.Popen('dir',shell=True)
s=subprocess.Popen('ls')
s.wait()                  # s是Popen的一個實例對象

print('ending...')

命令帶參數

linux：

import subprocess

subprocess.Popen('ls -l',shell=True)

#subprocess.Popen(['ls','-l'])

控制子進程

當咱們想要更個性化咱們的需求的時候，就要轉向Popen類，該類生成的對象用來表明子進程。剛纔咱們使用到了一個wait方法

此外，你還能夠在父進程中對子進程進行其它操做：

s.poll() # 檢查子進程狀態
s.kill() # 終止子進程
s.send_signal() # 向子進程發送信號
s.terminate() # 終止子進程

s.pid:子進程號

子進程的文本流控制

能夠在Popen()創建子進程的時候改變標準輸入、標準輸出和標準錯誤，並能夠利用subprocess.PIPE將多個子進程的輸入和輸出鏈接在一塊兒，構成管道(pipe)：

import subprocess

# s1 = subprocess.Popen(["ls","-l"], stdout=subprocess.PIPE)
# print(s1.stdout.read())



#s2.communicate()

s1 = subprocess.Popen(["cat","/etc/passwd"], stdout=subprocess.PIPE)
s2 = subprocess.Popen(["grep","0:0"],stdin=s1.stdout, stdout=subprocess.PIPE)
out = s2.communicate()

print(out)

ubprocess.PIPE實際上爲文本流提供一個緩存區。s1的stdout將文本輸出到緩存區，隨後s2的stdin從該PIPE中將文本讀取走。s2的輸出文本也被存放在PIPE中，直到communicate()方法從PIPE中讀取出PIPE中的文本。
注意：communicate()是Popen對象的一個方法，該方法會阻塞父進程，直到子進程完成

快捷API

'''
subprocess.call()

父進程等待子進程完成
返回退出信息(returncode，至關於Linux exit code)


subprocess.check_call()
父進程等待子進程完成
返回0,檢查退出信息，若是returncode不爲0，則舉出錯誤subprocess.CalledProcessError，該對象包含
有returncode屬性，可用try…except…來檢查


subprocess.check_output()
父進程等待子進程完成
返回子進程向標準輸出的輸出結果
檢查退出信息，若是returncode不爲0，則舉出錯誤subprocess.CalledProcessError，該對象包含
有returncode屬性和output屬性，output屬性爲標準輸出的輸出結果，可用try…except…來檢查。


'''