一、模块

1、import导入模块

#1.定义
模块：用来从逻辑上组织python代码(变量，函数，类，逻辑)，本质就是.py结尾的python文件,实现一个功能
包：python package 用来从逻辑上组织模块  本质就是一个目录(必须带有一个__init__.py的文件)#2.导入方法
import module
import module1,module2   导入多个模块
from module import *     导入所有  不推荐慎用（可能会覆盖本文件中自定义的同名函数）
from module  import  logger as logger_sunhao   创建别名
from module import m1,m2,m3#3.import模块本质(路径搜索和搜索路径)
import sys
print(sys.path)  sys.path路径就是当前执行文件所在的路径
import module ---> module.py ----> module.py的路径 ---> sys.path#4.导入优化
from module_test import test#5.模块的分类
　　1.标准库
　　　　time与datetime
　　2.开源模块
　　3.自定义模块

 #1、bin执行文件的路径是'E:\\Python学习2019'，如果想调用web3目录下的main.py模块，需要  from web1.web2.web3 import main  这样调用

#2、main.py和cal.py虽然都在web3目录下，但是如果main.py想调用cal.py必须这样写：from web1.web2.web3 import cal  因为执行文件的路径只有一个就是：'E:\\Python学习2019'

#3、bin和module目录是同级目录，如果想在bin.py中直接from module import main调用module目录中的文件，需要把路径加到环境变量中。
BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)

二、动态导入模块 importlib.import_module

三、time和datetime时间模块

1、time

在Python中，通常有这几种方式来表示时间：1、时间戳
2、格式化的时间字符串
3、元组（struct_time）共九个元素。由于Python的time模块实现主要调用C库，所以各个平台可能有所不同。UTC（Coordinated Universal Time，世界协调时）亦即格林威治天文时间，世界标准时间。在中国为UTC+8。DST（Daylight Saving Time）即夏令时。时间戳（timestamp）的方式：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量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。返回时间戳方式的函数主要有time()，clock()等。元组（struct_time）方式：struct_time元组共有9个元素，返回struct_time的函数主要有gmtime()，localtime()，strptime()。下面列出这种方式元组中的几个元素：

 # -*-coding:utf-8-*-
 import time
 print(time.time())      #获取一个时间戳 从1970年开始按秒计时的一个浮点型数值
 print(time.localtime()) #返回一个struct_time元组类型序列 里面元素包含年,月,日等九个元素
 print(time.timezone)    #返回一个值 单位为秒
 print(time.asctime())   #返回当前时间字符串格式
 time.sleep(2) #睡眠几秒 time.gmtime()  #把时间戳转换成元组，但是时间是UTC时间
 time.gmtime(time.time()-time.timezone)  #把UTC时间转换成当地时间
 print(time.localtime())  #把时间戳转换成元组，但是时间是当地时间  结果为UTC+8时区

x=time.localtime()
print(x.tm_year)  #获取年
print(x.tm_mon)  #获取月
print(x.tm_mday) #获取日
print(x.tm_hour)  #获取时
print(x.tm_min)  #获取分
print(time.mktime(x)) #元组转换成时间戳#元组转换成格式化字符串时间
time.strftime("%Y-%m-%d  %H:%M:%S",time.localtime())  #把格式化字符串转换成元组
time.strptime('2017-10-17','%Y-%m-%d')  

%a    本地（locale）简化星期名称
%A    本地完整星期名称
%b    本地简化月份名称
%B    本地完整月份名称
%c    本地相应的日期和时间表示
%d    一个月中的第几天（01 - 31）
%H    一天中的第几个小时（24小时制，00 - 23）
%I    第几个小时（12小时制，01 - 12）
%j    一年中的第几天（001 - 366）
%m    月份（01 - 12）
%M    分钟数（00 - 59）
%p    本地am或者pm的相应符    一
%S    秒（01 - 61）    二
%U    一年中的星期数。（00 - 53星期天是一个星期的开始。）第一个星期天之前的所有天数都放在第0周。    三
%w    一个星期中的第几天（0 - 6，0是星期天）    三
%W    和%U基本相同，不同的是%W以星期一为一个星期的开始。
%x    本地相应日期
%X    本地相应时间
%y    去掉世纪的年份（00 - 99）
%Y    完整的年份
%Z    时区的名字（如果不存在为空字符）
%%    ‘%’字符

2、datetime时间模块

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

四、 re模块(正则表达式)

'.'     默认匹配除\n之外的任意一个字符，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,这种也可以匹配上(r"^a","\nabc\neee",flags=re.MULTILINE)
'$'     匹配字符结尾，或e.search("foo$","bfoo\nsdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以
'*'     匹配*号前的字符0次或多次，re.findall("ab*","cabb3abcbbac")  结果为['abb', 'ab', 'a']
'+'     匹配前一个字符1次或多次，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})","").groupdict("city") 结果{'province': '', 'city': '', 'birthday': ''} 

常用正则表达式符号

re.match   # 只从开头开始匹配
re.search  # 从整个文本匹配 返回一个对象  这个对象调用group()方法 查看
re.findall    # 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回    #返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里
re.splitall   # 以匹配到的字符当做列表分隔符
re.sub       # 匹配字符并替换  ret = re.sub('a..a','skmb','hasascascasda') print(ret)re.splite
obj = re.compile('\.com')    #编译方法  先把要匹配的字符串编译成一个对象
ret = obj.findall('asdasd.comasdas')
print(ret)

用法

五、random随机模块

import random
print (random.random())  #0.6445010863311293
#random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0print (random.randint(1,7)) #
#random.randint()的函数原型为：random.randint(a, b)，用于生成一个指定范围内的整数。
# 其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n: a <= n <= bprint (random.randrange(1,10)) #
#random.randrange的函数原型为：random.randrange([start], stop[, step])，
# 从指定范围内，按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。如：random.randrange(10, 100, 2)，
# 结果相当于从[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中获取一个随机数。
# random.randrange(10, 100, 2)在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。
print(random.choice('liukuni')) #i#random.choice从序列中获取一个随机元素。
# 其函数原型为：random.choice(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。
# 这里要说明一下：sequence在python不是一种特定的类型，而是泛指一系列的类型。
# list, tuple, 字符串都属于sequence。有关sequence可以查看python手册数据模型这一章。
# 下面是使用choice的一些例子：
print(random.choice("学习Python"))#学
print(random.choice(["JGood","is","a","handsome","boy"]))  #List
print(random.choice(("Tuple","List","Dict")))   #Listprint(random.sample([1,2,3,4,5],3))    #[1, 2, 5]
#random.sample的函数原型为：random.sample(sequence, k)，从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列。

import random
import string
#随机整数：
print( random.randint(0,99))  ##随机选取0到100间的偶数：
print(random.randrange(0, 101, 2)) ##随机浮点数：
print( random.random()) #0.2746445568079129
print(random.uniform(1, 10)) #9.887001463194844#随机字符：
print(random.choice('abcdefg&#%^*f')) #f#多个字符中选取特定数量的字符：
print(random.sample('abcdefghij',3)) #['f', 'h', 'd']#随机选取字符串：
print( random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] )) #apple#洗牌#
items = [1,2,3,4,5,6,7]
print(items) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
random.shuffle(items)
print(items) #[1, 4, 7, 2, 5, 3, 6]

import randomcheck_code=''for i in range(5):
    current=random.randrange(0,5)
    if current==i:
        tmp=chr(random.randrange(65,90))
    else:
        tmp=random.randint(0,9)    check_code+=str(tmp)print(check_code)

随机获取验证码示例

 六、OS模块

import os
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
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

七、sys模块

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)
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       返回操作系统平台名称
sys.stdin          输入相关
sys.stdout         输出相关
sys.stderror       错误相关

八、json&pickle序列化模块

1、json

用于序列化的两个模块

• json   用于字符串和python数据类型间进行转换，json只支持列表，字典这样简单的数据类型 但是它不支持类，函数这样的数据类型转换
• pickle  它支持所有数据类型 这就是pickle和json的区别，它可以对复杂数据类型做操作，缺点是仅适用于python

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

import json#dumps和loads只是在内存中转换dic={'k1':'v1'}dic1=json.dumps(dic) #将python的基本数据类型转换成字符串形式
print(type(dic))
print(type(dic1))s1='{"k2":"v2"}'
dic2=json.loads(s1)  #将python的字符串形式转换成基本数据类型print(type(s1))
print(type(dic2))

dumps(dict)和loads(str)

import json'''json.dump()    具有写文件和读文件的功能
  json.load()
'''
li=[11,22,33]
json.dump(li,open('db','w'))ret=json.load(open('db','r'))
print(ret[0])
print(ret,type(ret))

dump()和load()

2、pickle

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

import pickleli=[11,22,33]ret=pickle.dumps(li)print(ret)  #打印出来的结果是字节码b'\x80\x03]q\x00(K\x0bK\x16K!e.'result=pickle.loads(ret)
print(result)#pickle支持类，函数这样复杂数据类型的操作
class foo():
    def __init__(self):
        passf=foo()
ret2=pickle.dumps(f)
print(ret2)ret3=pickle.loads(ret2)
print(ret3)

dumps&loads

import pickleli=[11,22,33]pickle.dump(li,open('db1','wb'))  #写入文件ret1=pickle.load(open('db1','rb'))print(ret1)

dump()&load()

3、软件目录结构规范

设计好目录结构用途：可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人，一眼就能看懂目录结构，知道程序启动脚本是哪个，测试目录在哪儿，配置文件在哪儿等等。从而非常快速的了解这个项目。
可维护性高: 定义好组织规则后，维护者就能很明确地知道，新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下。这个好处是，随着时间的推移，代码 / 配置的规模增加，项目结构不会混乱，仍然能够组织良好。目录组织方式关于如何组织一个较好的Python工程目录结构，已经有一些得到了共识的目录结构。在Stackoverflow的这个问题上，能看到大家对Python目录结构的讨论。Foo /
| -- bin /
| | -- foo
|
| -- foo /
| | -- tests /
| | | -- __init__.py
| | | -- test_main.py
| |
| | -- __init__.py
| | -- main.py
|
| -- docs /
| | -- conf.py
| | -- abc.rst
|
| -- setup.py
| -- requirements.txt
| -- README简要解释一下:bin /: 存放项目的一些可执行文件，当然你可以起名script / 之类的也行。
foo /: 存放项目的所有源代码。(1)
源代码中的所有模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录。(2)
其子目录tests / 存放单元测试代码； (3)
程序的入口最好命名为main.py。
docs /: 存放一些文档。
setup.py: 安装、部署、打包的脚本。
requirements.txt: 存放软件依赖的外部Python包列表。
README: 项目说明文件。除此之外，有一些方案给出了更加多的内容。比如LICENSE.txt, ChangeLog.txt文件等，我没有列在这里，因为这些东西主要是项目开源的时候需要用到。如果你想写一个开源软件，目录该如何组织，可以参考这篇文章。下面，再简单讲一下我对这些目录的理解和个人要求吧。关于README的内容
这个我觉得是每个项目都应该有的一个文件，目的是能简要描述该项目的信息，让读者快速了解这个项目。它需要说明以下几个事项:软件定位，软件的基本功能。
运行代码的方法: 安装环境、启动命令等。
简要的使用说明。
代码目录结构说明，更详细点可以说明软件的基本原理。
常见问题说明。
我觉得有以上几点是比较好的一个README。在软件开发初期，由于开发过程中以上内容可能不明确或者发生变化，并不是一定要在一开始就将所有信息都补全。但是在项目完结的时候，是需要撰写这样的一个文档的。可以参考Redis源码中Readme的写法，这里面简洁但是清晰的描述了Redis功能和源码结构。关于requirements.txt和setup.py
setup.py
一般来说，用setup.py来管理代码的打包、安装、部署问题。业界标准的写法是用Python流行的打包工具setuptools来管理这些事情。这种方式普遍应用于开源项目中。不过这里的核心思想不是用标准化的工具来解决这些问题，而是说，一个项目一定要有一个安装部署工具，能快速便捷的在一台新机器上将环境装好、代码部署好和将程序运行起来。这个我是踩过坑的。我刚开始接触Python写项目的时候，安装环境、部署代码、运行程序这个过程全是手动完成，遇到过以下问题:安装环境时经常忘了最近又添加了一个新的Python包，结果一到线上运行，程序就出错了。
Python包的版本依赖问题，有时候我们程序中使用的是一个版本的Python包，但是官方的已经是最新的包了，通过手动安装就可能装错了。
如果依赖的包很多的话，一个一个安装这些依赖是很费时的事情。
新同学开始写项目的时候，将程序跑起来非常麻烦，因为可能经常忘了要怎么安装各种依赖。
setup.py可以将这些事情自动化起来，提高效率、减少出错的概率。"复杂的东西自动化，能自动化的东西一定要自动化。"
是一个非常好的习惯。setuptools的文档比较庞大，刚接触的话，可能不太好找到切入点。学习技术的方式就是看他人是怎么用的，可以参考一下Python的一个Web框架，flask是如何写的: setup.py当然，简单点自己写个安装脚本（deploy.sh）替代setup.py也未尝不可。requirements.txt
这个文件存在的目的是:方便开发者维护软件的包依赖。将开发过程中新增的包添加进这个列表中，避免在setup.py安装依赖时漏掉软件包。
方便读者明确项目使用了哪些Python包。
这个文件的格式是每一行包含一个包依赖的说明，通常是flask >= 0.10
这种格式，要求是这个格式能被pip识别，这样就可以简单的通过
pip
install - r
requirements.txt来把所有Python包依赖都装好了。具体格式说明： 点这里。关于配置文件的使用方法
注意，在上面的目录结构中，没有将conf.py放在源码目录下，而是放在docs / 目录下。
很多项目对配置文件的使用做法是:配置文件写在一个或多个python文件中，比如此处的conf.py。
项目中哪个模块用到这个配置文件就直接通过import
conf这种形式来在代码中使用配置。
这种做法我不太赞同:这让单元测试变得困难（因为模块内部依赖了外部配置）
另一方面配置文件作为用户控制程序的接口，应当可以由用户自由指定该文件的路径。
程序组件可复用性太差，因为这种贯穿所有模块的代码硬编码方式，使得大部分模块都依赖conf.py这个文件。
所以，我认为配置的使用，更好的方式是，模块的配置都是可以灵活配置的，不受外部配置文件的影响。
程序的配置也是可以灵活控制的。
能够佐证这个思想的是，用过nginx和mysql的同学都知道，nginx、mysql这些程序都可以自由的指定用户配置。所以，不应当在代码中直接import
conf来使用配置文件。上面目录结构中的conf.py，是给出的一个配置样例，不是在写死在程序中直接引用的配置文件。可以通过给main.py启动参数指定配置路径的方式来让程序读取配置内容。当然，这里的conf.py你可以换个类似的名字，比如settings.py。或者你也可以使用其他格式的内容来编写配置文件，比如settings.yaml之类的。

软件目录结构规范

九、logging模块

1、默认日志级别和简单应用

import logging# 默认日志级别
NOTSET = 0 #不设置
DEBUG = 10
INFO = 20
WARNING = 30 #WARN = WARNING
ERROR = 40
CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL#调整日志基础设定
logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,    # 调整日志级别
    filename='logging.log', # 日志文件
    filemode='w',           # 不追加日志格式,默认为a追加模式
    format="%(asctime)s [%(lineno)d]%(filename)s%(message)s%(threadName)s%(thread)s"  # 日志输出格式
)logging.debug('调试debug message')
logging.info('消息info message')
logging.warning('警告warn message')
logging.error('错误error message')
logging.critical('严重critical message')

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,    # 调整日志级别
    filename='logging.log', # 日志文件
    filemode='w',           # 不追加日志格式,默认为a追加模式
    format="%(asctime)s [%(lineno)d]%(filename)s%(message)s%(threadName)s%(thread)s"  # 日志输出格式
)#format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

logging.basicConfig()设置日志全局配置

2、logger对象

#-*-coding:utf-8-*-import loggingdef logger(file_name):    logger=logging.getLogger()    logger.setLevel("DEBUG")  # 设置日志级别
    fm=logging.Formatter("%(asctime)s [%(lineno)d]%(filename)s%(message)s%(threadName)s%(thread)s")  #设置日志格式    file_log=logging.FileHandler(file_name) # 创建日志写文件对象
    stream_log=logging.StreamHandler()       # 创建日志打印屏幕对象    file_log.setFormatter(fm)  # 设置对象日志格式
    stream_log.setFormatter(fm) # 设置对象日志格式    logger.addHandler(file_log)
    logger.addHandler(stream_log)    return loggerlogger=logger("test.log")logger.debug('调试debug message')
logger.info('消息info message')
logger.warning('警告warn message')
logger.error('错误error message')
logger.critical('严重critical message')

十、configparser模块

configparser用于处理特定格式的文件，其本质上是利用open来操作文件。

#指定格式#注释
;注释2[nick]           #节点
age = 18         #值
gender = ning    #值
dearm = girl     #值[jenny]          #节点
age = 21         #值
gender = jia     #值

1、获取所有节点

import configparsercon = configparser.ConfigParser()
con.read("ini",encoding="utf-8")result = con.sections()
print(result)

2、获取指定节点下所有的键值对

import configparsercon = configparser.ConfigParser()
con.read("ini",encoding="utf-8")result = con.items("nick")
print(result)

3、获取指定节点下所有的键

import configparsercon = configparser.ConfigParser()
con.read("ini",encoding="utf-8")ret = con.options("nick")
print(ret)

4、获取指定节点下指定key的值

import configparsercon = configparser.ConfigParser()
con.read("ini",encoding="utf-8")v = con.get("nick","age")
v = con.get("nick","gender")
v = con.get("jenny","age")
v = con.get("jenny","gender")
print(v)

5、检查、删除、添加节点

#检查、删除、添加节点
import configparsercon = configparser.ConfigParser()
con.read("ini",encoding="utf-8")#检查
has_sec = con.has_section("nick")
print(has_sec)#添加节点
con.add_section("car")
con.write(open("ini","w"))#删除节点
con.remove_section("car")
con.write(open("ini","w"))

6、检查、删除、设置指定组内的键值对

#检查、删除、设置指定组内的键值对
import configparsercon = configparser.ConfigParser()
con.read("ini",encoding="utf-8")#检查
hac_opt = con.has_option("nick","age")
print(hac_opt)#删除
con.remove_option("nick","dearm")
con.write(open("ini","w"))#设置
con.set("nick","dearm","girl")
con.write(open("ini","w"))

 shutil模块

高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块

#将文件内容拷贝到另一个文件中
shutil.copyfileobj(fsrc,fdst,length)  

f1=open('old.xml','r')
f2=open('new.xml','w')shutil.copyfileobj(f1,f2)

shutil.copyfile(src,dst)  #拷贝文件shutil.copyfile('f1_old.log','f2_new.log')

shutil.copymode(src, dst)  #仅拷贝权限。内容、组、用户均不变
shutil.copymode('f1.log', 'f2.log')

shutil.copystat(src, dst)  #仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags  src,dst文件都必须存在shutil.copystat('f1.log', 'f2.log')

shutil.copy(src, dst)  #拷贝文件和权限
shutil.copy('f1.log', 'f2.log')

shutil.copy2(src, dst) #拷贝文件和状态信息

shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None) #递归的去拷贝文件夹shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))

shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]]) #递归的去删除文件
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。

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# 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，
# 如：www                        =>保存至当前路径
# 如：/Users/wupeiqi/www =>保存至/Users/wupeiqi/
# 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 /Users/wupeiqi/Downloads/test 下的文件打包放置当前程序目录import shutil
ret = shutil.make_archive("wwwwwwwwww", 'gztar', root_dir='/Users/wupeiqi/Downloads/test')#将 /Users/wupeiqi/Downloads/test 下的文件打包放置 /Users/wupeiqi/目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("/Users/wupeiqi/wwwwwwwwww", 'gztar', root_dir='/Users/wupeiqi/Downloads/test')

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()
z.close()zipfile解压缩import tarfile# 压缩
tar = tarfile.open('your.tar','w')
tar.add('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/bbs2.log', arcname='bbs2.log')
tar.add('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/cmdb.log', arcname='cmdb.log')
tar.close()# 解压
tar = tarfile.open('your.tar','r')
tar.extractall()  # 可设置解压地址
tar.close()tarfile解压缩

hashlib模块

用于加密相关的操作，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

import hashlib,hmacm1=hashlib.md5()m1.update(b"hello")print(m1.hexdigest())
m1.update(b"it is me")  #更新 第二次update是与第一次update拼接起来print(m1.hexdigest())m2=hashlib.md5()m2.update(b"helloit is me")
print(m2.hexdigest())s1=hashlib.sha1()
s1.update(b"hello")
print(s1.hexdigest())
s1.update(b"it is me")
print(s1.hexdigest())s2=hashlib.sha1()
s2.update(b"helloit is me")
print(s2.hexdigest())m3=hashlib.md5()m3.update("天王盖地虎".encode(encoding="utf-8"))print(m3.hexdigest())h=hmac.new("你是二百五".encode(encoding='utf-8'))print(h.hexdigest())

paramiko模块

该模块基于SSH用于连接远程服务器并执行相关操作

SSHClient

用于连接远程服务器并执行基本命令

基于用户名密码连接：

# -*-coding:utf-8-*-
# Author:sunhaoimport paramikossh= paramiko.SSHClient()   #创建ssh对象# 允许连接不在know_hosts文件中的主机
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())#连接服务器
ssh.connect(hostname='192.168.10.141',port=22,username='root',password='')#执行命令stdin,stdout,stderr=ssh.exec_command("ps aux  ")#获取命令结果
result=stdout.read()print(result.decode())#关闭链接
ssh.close()

基于ssh秘钥连接 

# -*-coding:utf-8-*-
# Author:sunhaoimport  paramikoprivate_key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file('id_rsa')    #这是192.168.10.141上的私钥ssh = paramiko.SSHClient()ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())ssh.connect(hostname='192.168.10.180',port=22,username='root',pkey=private_key)  #192.168.10.141上的公钥在10.180上放着stdin,stdout,stderr=ssh.exec_command("netstat -lpn;df -h;ps aux |grep ssh")#获取命令结果result=stdout.read()print(result.decode())#关闭链接
ssh.close()

SFTPClient

用于连接远程服务器并执行上传下载

# -*-coding:utf-8-*-
# Author:sunhaoimport paramikotransport=paramiko.Transport('192.168.10.141',22)     #远程服务器为192.168.10.141transport.connect(username='root',password='')sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(transport)# 将本地paramiko模块-ssh.py 上传至服务器 /tmp/paramiko模块#sftp.put('paramiko模块-ssh.py', '/home/paramiko模块')# 将服务器/tmp/zabbix_server.log 下载到本地sftp.get('/tmp/zabbix_server.log', 'zabbix_server.log')transport.close()