Python模块的概念,Python 常用模块

　　这篇文章给大家带来了一些关于python的知识，包括一些常用的模块，包括time模块，os模块，sys模块，shelve模块等等。希望对你有帮助。

　　推荐：python教程

一、时间模块time() 与 datetime()

time()模块中的重要函数

time()模块时间格式转换

　　Time()模块时间转换

　　时间戳为1970年1月1日之后的第二天，即：time.time()

　　格式化字符串2014-11-11 11:11，即：time.strftime(%Y-%m-%d )

　　结构化时间元组包括：年、日、周等… time.struct_time为：time.localtime()

　　导入时间

　　Print(time.time()) #时间戳：20000.00000000004

　　print(time . strftime( % y-% m-% d )#格式化字符串3360 2017-11-20

　　Print(time.localtime()) #结构化时间(tuple) :

　　(tm_year=2017，tm_mon=11.)

　　Print(time.gmtime()) #将时间转换为utc格式的元组格式：

　　(tm_year=2017，tm_mon=11.)

　　#1.将结构化时间转换为时间戳：1511167004.0

　　print(time . mktime(time . local time())# 2。将晶格串时间转换为结构化时间元组：(tm_year=2017，tm_mon=11.)

　　print(time . strptime( 2014-11-11 ， % y-% m-% d )# 3。结构化时间(元组)转换为字符串的时间：2017-11-20

　　Print (time.strftime (%y-%m-%d ，time.localtime ()) #默认当前时间#4。将结构化时间(元组)转换为英文字符串3360的时间2017年11月20日16336051336028

　　print(time . ASC time(time . local time())# 5。将时间戳转换为英文字符串时间3360 mon Nov20 16336051:28 2017

　　1）ctime传入的是以秒计时的时间戳转换成格式化时间2）asctime传入的是时间元组转换成格式化时间

ctime和asctime区别

　　导入时间

　　t1=time.time()

　　打印(t1)# 14834 . 484848868665

　　打印(time . ctime(t1))#周三2017年1月4日10:08:48

　　t2=time.localtime()

　　print(T2)# time . struct _ time(TM _ year=2017，tm_mon=1，tm_mday=4，

　　tm_hour=10，print(time . ASC time(T2))# Wed Jan 4 10:08:48 2017

datetime获取时间

　　#1，datetime.datetime获取当前时间

　　打印(datetime.datetime.now())

　　#2.三天后得到时间。

　　print(datetime . datetime . now()datetime . time delta(3))

　　#3.得到三天前的时间。

　　print(datetime . datetime . now()datetime . time delta(-3))

　　#4.三个小时后得到时间。

　　打印(d

　　atetime.datetime.now()+datetime.timedelta(hours=3))

　　#5、获取三分钟以前的时间

　　print(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(minutes = -3))

　　import datetime

　　print(datetime.datetime.now()) #2017-08-18

　　11:25:52.618873

　　print(datetime.datetime.now().date()) #2017-08-18

　　print(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S"))

　　#2017-08-18 11-25-52

datetime时间转换

#1、datetime对象与str转化
　　# datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
　　'2018-03-09 10:08:50'
　　# datetime.datetime.strptime('2016-02-22',"%Y-%m-%d")
　　datetime.datetime(2016, 2, 22, 0, 0)

#2、datetime对象转时间元组
　　# datetime.datetime.now().timetuple()
　　time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=3, tm_mday=9,

#3、时间戳转换成datetime对象
　　# datetime.datetime.fromtimestamp(1520561646.8906238)
　　datetime.datetime(2018, 3, 9, 10, 14, 6, 890624)

本地时间与utc时间相互转换

# 本地时间与utc时间相互转换
　　import time
　　import datetime
　　def utc2local(utc_st):
　　 ''' 作用：将UTC时间装换成本地时间
　　 :param utc_st: 传入的是utc时间(datatime对象)
　　 :return: 返回的是本地时间 datetime 对象
　　 '''
　　 now_stamp = time.time()
　　 local_time = datetime.datetime.fromtimestamp(now_stamp)
　　 utc_time = datetime.datetime.utcfromtimestamp(now_stamp)
　　 offset = local_time - utc_time
　　 local_st = utc_st + offset
　　 return local_st
　　def local2utc(local_st):
　　 ''' 作用：将本地时间转换成UTC时间
　　 :param local_st: 传入的是本地时间(datatime对象)
　　 :return: 返回的是utc时间 datetime 对象
　　 '''
　　 time_struct = time.mktime(local_st.timetuple())
　　 utc_st = datetime.datetime.utcfromtimestamp(time_struct)
　　 return utc_st
　　utc_time = datetime.datetime.utcfromtimestamp(time.time())
　　# utc_time = datetime.datetime(2018, 5, 6, 5, 57, 9, 511870) # 比北京时间
　　晚了8个小时
　　local_time = datetime.datetime.now()
　　# local_time = datetime.datetime(2018, 5, 6, 13, 59, 27, 120771) # 北京本地时间
　　utc_to_local = utc2local(utc_time)
　　local_to_utc = local2utc(local_time)
　　print utc_to_local # 2018-05-06 14:02:30.650270 已经转换成了北京本地时间
　　print local_to_utc # 2018-05-06 06:02:30 转换成北京当地时间

django的timezone时间与本地时间转换

# django的timezone时间与本地时间转换
　　from django.utils import timezone
　　from datetime import datetime
　　utc_time = timezone.now()
　　local_time = datetime.now()
　　#1、utc时间装换成本地时间
　　utc_to_local = timezone.localtime(timezone.now())

#2、本地时间装utc时间
　　local_to_utc = timezone.make_aware(datetime.now(), 
　　timezone.get_current_timezone())

Python计算两个日期之间天数

import datetime
　　d1 = datetime.datetime(2018,10,31) # 第一个日期
　　d2 = datetime.datetime(2019,2,2) # 第二个日期
　　interval = d2 - d1 # 两日期差距
　　print(interval.days) # 具体的天数

二、random()模块

random()模块常用函数

random常用函数举例

import random
　　#⒈ 随机整数：
　　print(random.randint(0,99)) # 随机选取0-99之间的整数
　　print(random.randrange(0, 101, 2)) # 随机选取0-101之间的偶数

#⒉ 随机浮点数：
　　print(random.random()) # 0.972654134347
　　print(random.uniform(1, 10)) # 4.14709813772

#⒊ 随机字符：
　　print(random.choice('abcdefg')) # c
　　print(random.sample('abcdefghij',3)) # ['j', 'f', 'c']

使用random实现四位验证码

1.使用for循环实现

#使用for循环实现
　　import random
　　checkcode = ''
　　for i in range(4):
　　current = random.randrange(0,4)
　　if current == i:
　　 tmp = chr(random.randint(65,90)) #65,90表示所有大写字母
　　else:
　　 tmp = random.randint(0,9)
　　checkcode += str(tmp)
　　print(checkcode) #运行结果： 851K

2.使用random.sample实现

import random
　　import string
　　str_source = string.ascii_letters + string.digits
　　str_list = random.sample(str_source,7)
　　#['i', 'Q', 'U', 'u', 'A', '0', '9']
　　print(str_list)
　　str_final = ''.join(str_list)
　　#iQUuA09
　　print(str_final) # 运行结果： jkFU2Ed

三、os模块

os模块常用方法

import os
　　#1 当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
　　print(os.getcwd()) # C:\Users\admin\PycharmProjects\s14\Day5\test4

#2 当前脚本工作目录；相当于shell下cd
　　os.chdir("C:\\Users\\admin\\PycharmProjects\\s14")
　　os.chdir(r"C:\Users\admin\PycharmProjects\s14")
　　print(os.getcwd()) # C:\Users\admin\PycharmProjects\s14

#3 返回当前目录: ('.')
　　print(os.curdir) # ('.')

#4 获取当前目录的父目录字符串名：('..')
　　print(os.pardir) # ('..')

#5 可生成多层递归目录
　　os.makedirs(r'C:\aaa\bbb') # 可以发现在C盘创建了文件夹/aaa/bbb

#6 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.removedirs(r'C:\aaa\bbb') # 删除所有空目录

#7 生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
　　os.mkdir(r'C:\bbb') # 仅能创建单个目录

#8 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.rmdir(r'C:\aaa') # 仅删除指定的一个空目录

#9 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
　　print(os.listdir(r"C:\Users\admin\PycharmProjects\s14"))

#10 删除一个文件
　　os.remove(r'C:\bbb\test.txt') # 指定删除test.txt文件

#11 重命名文件/目录
　　os.rename(r'C:\bbb\test.txt',r'C:\bbb\test00.bak')

#12 获取文件/目录信息
　　print(os.stat(r'C:\bbb\test.txt'))

#13 输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
　　print(os.sep) # \

#14 输出当前平台使用的行终止符，win下为"\r\n",Linux下为"\n"
　　print(os.linesep)

#15 输出用于分割文件路径的字符串
　　print(os.pathsep) # ; （分号）

#16 输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
　　print(os.name) # nt

#17 运行shell命令，直接显示
　　os.system("bash command")

#18 获取系统环境变量
　　print(os.environ) # environ({'OS': 'Windows_NT', 'PUBLIC': ………….

#19 返回path规范化的绝对路径
　　print(os.path.abspath(r'C:/bbb/test.txt')) # C:\bbb\test.txt

#20 将path分割成目录和文件名二元组返回
　　print(os.path.split(r'C:/bbb/ccc')) # ('C:/bbb', 'ccc')

#21 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
　　print(os.path.dirname(r'C:/bbb/ccc')) # C:/bbb

#22 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
　　print(os.path.basename(r'C:/bbb/ccc/ddd')) # ddd

#23 如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
　　print(os.path.exists(r'C:/bbb/ccc/')) # True

#24 如果path是绝对路径，返回True # True
　　print(os.path.isabs(r"C:\Users\admin\PycharmProjects\s14\Day5\test4"))

#25 如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
　　print(os.path.isfile(r'C:/bbb/ccc/test2.txt')) # True

#26 如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
　　print(os.path.isdir(r'C:/bbb/ccc')) # True

#28 返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
　　print(os.path.getatime(r'C:/bbb/ccc/test2.txt')) # 1483509254.9647143

#29 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
　　print(os.path.getmtime(r'C:/bbb/ccc/test2.txt')) # 1483510068.746478

#30 无论linux还是windows，拼接出文件路径
　　put_filename = '%s%s%s'%(self.home,os. path.sep, filename)
　　#C:\Users\admin\PycharmProjects\s14\day10select版FTP\home

os命令创建文件夹: C:/aaa/bbb/ccc/ddd并写入文件file1.txt

import os
　　os.makedirs('C:/aaa/bbb/ccc/ddd',exist_ok=True) # exist_ok=True：如果存
　　在当前文件夹不报错
　　path = os.path.join('C:/aaa/bbb/ccc','ddd',)
　　f_path = os.path.join(path,'file.txt')
　　with open(f_path,'w',encoding='utf8') as f:
　　f.write('are you ok!!')

将其他目录的绝对路径动态的添加到pyhton的环境变量中

import os,sys
　　print(os.path.dirname( os.path.dirname( os.path.abspath(__file__) ) ))
　　BASE_DIR = os.path.dirname( os.path.dirname( os.path.abspath(__file__) ) )
　　sys.path.append(BASE_DIR)
　　# 代码解释：
　　# 要想导入其他目录中的函数，其实就是将其他目录的绝对路径动态的添加到
　　pyhton的环境变量中，这样python解释器就能够在运行时找到导入的模块而不报
　　错：
　　# 然后调用sys模块sys.path.append(BASE_DIR)就可以将这条路径添加到python
　　环境变量中

os.popen获取脚本执行结果

1.data.py

data = {'name':'aaa'}
　　import json
　　print json.dumps(data)

2.get_data.py

#! /usr/bin/env python
　　# -*- coding: utf-8 -*-
　　import os,json
　　ret = os.popen('python data.py')
　　data = ret.read().strip()
　　ret.close()
　　data = json.loads(data)
　　print data # {'name':'aaa'}

四、sys模块

1、 sys基本方法

sys.argv返回执行脚本传入的参数
　　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.stdout.write(‘please:’)
　　val = sys.stdin.readline()[:-1]

2、使用sys返回运行脚本参数

import sys
　　# C:\Users\tom\PycharmProjects\s14Review\day01> python test01.py 1 2 3
　　print(sys.argv) # 打印所有参数 ['test01.py', '1', '2', '3']
　　print(sys.argv[1:]) # 获取索引 1 往后的所有参数 ['1', '2', '3']

tarfile用于将文件夹归档成 .tar的文件

tarfile使用

import tarfile
　　# 将文件夹Day1和Day2归档成your.rar并且在归档文件夹中Day1和Day2分别变成
　　bbs2.zip和ccdb.zip的压缩文件
　　tar = tarfile.open('your.tar','w')
　　tar.add(r'C:\Users\admin\PycharmProjects\s14\Day1', arcname='bbs2.zip')
　　tar.add(r'C:\Users\admin\PycharmProjects\s14\Day2', arcname='cmdb.zip')
　　tar.close()

# 将刚刚的归档文件your.tar进行解压解压的内容是bbs2.zip和cmdb.zip压缩文件
　　而不是变成原有的文件夹
　　tar = tarfile.open('your.tar','r')
　　tar.extractall() # 可设置解压地址
　　tar.close()

shutil 创建压缩包,复制,移动文件

shutil使用

import shutil
　　#1 copyfileobj() 将文件test11.txt中的内容复制到test22.txt文件中
　　f1 = open("test11.txt",encoding="utf-8")
　　f2 = open("test22.txt",'w',encoding="utf-8")
　　shutil.copyfileobj(f1,f2)

#2 copyfile() 直接指定文件名就可进行复制
　　shutil.copyfile("test11.txt",'test33.txt')

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

#4 shutil.copystat(src, dst) 拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, 
　　flags
　　shutil.copystat('test11.txt','test44.txt')

#5 递归的去拷贝目录中的所有目录和文件,这里的test_dir是一个文件夹，包含多
　　级文件夹和文件
　　shutil.copytree("test_dir","new_test_dir")

#6 递归的去删除目录中的所有目录和文件,这里的test_dir是一个文件夹，包含多
　　级文件夹和文件
　　shutil.rmtree("test_dir")

#7 shutil.move(src, dst) 递归的去移动文件
　　shutil.move('os_test.py',r'C:\\')

#8 shutil.make_archive(base_name, format,...) 创建压缩包并返回文件路径，例
　　如：zip、tar
　　' ' '

1. 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/
2. format： 压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
3. root_dir： 要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
4. owner： 用户，默认当前用户
5. group： 组，默认当前组
6. logger： 用于记录日志，通常是logging.Logger对象

#将C:\Users\admin\PycharmProjects\s14\Day4 的文件夹压缩成 testaa.zip
　　shutil.make_archive("testaa","zip",r"C:\Users\admin\PycharmProjects 
　　\s14\Day4")

zipfile将文件或文件夹进行压缩

zipfile使用

import zipfile
　　#将文件main.py和test11.py压缩成day5.zip的压缩文件
　　z = zipfile.ZipFile('day5.zip', 'w')
　　z.write('main.py')
　　z.write("test11.txt")
　　z.close()

#将刚刚压缩的day5.zip文件进行解压成原文件
　　z = zipfile.ZipFile('day5.zip', 'r')
　　z.extractall()
　　z.close()

五、shelve 模块

shelve持久化

import shelve
　　import datetime
　　#1 首先使用shelve将.py中定义的字典列表等读取到指定文件shelve_test中，其
　　实我们可不必关心在文件中是怎样存储的
　　d = shelve.open('shelve_test') #打开一个文件
　　info = {"age":22,"job":"it"}
　　name = ["alex","rain","test"]
　　d["name"] = name #持久化列表
　　d["info"] = info
　　d["date"] = datetime.datetime.now()
　　d.close()

#2 在这里我们可以将刚刚读取到 shelve_test文件中的内容从新获取出来
　　d = shelve.open('shelve_test') # 打开一个文件
　　print(d.get("name")) # ['alex', 'rain', 'test']
　　print(d.get("info")) # {'job': 'it', 'age': 22}
　　print(d.get("date")) # 2017-11-20 17:54:21.223410

json和pickle序列化

1、json序列化

1. 序列化 (json.dumps) ：是将内存中的对象存储到硬盘，变成字符串

   　　

2. 反序列化(json.loads) ： 将刚刚保存在硬盘中的内存对象从新加载到内存中

   　　

   json.dumps( data,ensure_ascii=False, indent=4)

#json序列化代码
　　import json
　　info = {
　　 'name':"tom",
　　 "age" :"100"
　　}
　　f = open("test.txt",'w')
　　# print(json.dumps(info))
　　f.write(json.dumps(info))
　　f.close()

#json反序列化代码
　　import json
　　f = open("test.txt","r")
　　data = json.loads(f.read())
　　f.close()
　　print(data["age"])

2、pickle序列化

1. python的pickle模块实现了python的所有数据序列和反序列化。基本上功能使用和JSON模块没有太大区别，方法也同样是dumps/dump和loads/load

   　　

2. 与JSON不同的是pickle不是用于多种语言间的数据传输，它仅作为python对象的持久化或者python程序间进行互相传输对象的方法，因此它支持了python所有的数据类型。

   　　

#pickle序列化代码
　　import pickle
　　info = {
　　 'name':"tom",
　　 "age" :"100"
　　}
　　f = open("test.txt",'wb')
　　f.write(pickle.dumps(info))
　　f.close()

#pickle反序列化代码
　　import pickle
　　f = open("test.txt","rb")
　　data = pickle.loads(f.read())
　　f.close()
　　print(data["age"])

3、解决JSON不可以序列化datetime类型

解决json无法序列化时间格式

import json,datetime
　　class JsonCustomEncoder(json.JSONEncoder):
　　 def default(self, field):
　　 if isinstance(field, datetime.datetime):
　　 return field.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
　　 elif isinstance(field, datetime.date):
　　 return field.strftime('%Y-%m-%d')
　　 else:
　　 return json.JSONEncoder.default(self, field)
　　t = datetime.datetime.now()
　　print(type(t),t)
　　f = open('ttt','w') #指定将内容写入到ttt文件中
　　f.write(json.dumps(t,cls=JsonCustomEncoder)) #使用时候只要在json.dumps
　　增加个cls参数即可

4、JSON和pickle模块的区别

1. JSON只能处理基本数据类型。pickle能处理所有Python的数据类型。

   　　

2. JSON用于各种语言之间的字符转换。pickle用于Python程序对象的持久化或者Python程序间对象网络传输，但不同版本的Python序列化可能还有差异

   　　

　　1、用于加密相关的操作，代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法

五种简单加密方式

 import hashlib
　　 #1 ######## md5 ########
　　# 目的：实现对b"HelloIt's me" 这句话进行md5加密
　　m = hashlib.md5() # 1）生成一个md5加密对象
　　m.update(b"Hello") # 2）使用m对 b"Hello" 加密
　　m.update(b"It's me") # 3) 使用m对 b"It's me"加密
　　print(m.hexdigest()) # 4) 最终加密结果就是对b"HelloIt's me"加密的md5
　　值：5ddeb47b2f925ad0bf249c52e342728a

#2 ######## sha1 ########
　　hash = hashlib.sha1()
　　hash.update(b'admin')
　　print(hash.hexdigest())

#3 ######## sha256 ########
　　hash = hashlib.sha256()
　　hash.update(b'admin')
　　print(hash.hexdigest())

#4 ######## sha384 ########
　　hash = hashlib.sha384()
　　hash.update(b'admin')
　　print(hash.hexdigest())

#5 ######## sha512 ########
　　hash = hashlib.sha512()
　　hash.update(b'admin')
　　print(hash.hexdigest())

　　hmac添加自定义key加密

######### hmac ########
　　import hmac
　　h = hmac.new(b"123456","真实要传的内容".encode(encoding="utf-8"))
　　print(h.digest())
　　print(h.hexdigest())
　　# 注：hmac是一种双重加密方法，前面是加密的内容，后面才是真实要传的数据
　　信息

六、subprocess 模块

1、subprocess原理以及常用的封装函数

1. 运行python的时候，我们都是在创建并运行一个进程。像Linux进程那样，一个进程可以fork一个子进程，并让这个子进程exec另外一个程序
2. 在Python中，我们通过标准库中的subprocess包来fork一个子进程，并运行一个外部的程序。
3. subprocess包中定义有数个创建子进程的函数，这些函数分别以不同的方式创建子进程，所以我们可以根据需要来从中选取一个使用
4. 另外subprocess还提供了一些管理标准流(standard stream)和管道(pipe)的工具，从而在进程间使用文本通信。

subprocess常用函数

retcode = subprocess.call(['ping', 'www.baidu.com', '-c5'])

subprocess.check_call(["ls", "-l"])

>>> ret = subprocess.getstatusoutput('pwd')
　　>>> ret
　　(0, '/test01')

>>> ret = subprocess.getoutput('ls -a')
　　>>> ret
　　'.\n..\ntest.py'

>>> res=subprocess.check_output(['ls','-l'])
　　>>> res.decode('utf8')
　　'总用量 4\n-rwxrwxrwx. 1 root root 334 11月 21 09:02 test.py\n'

subprocess.check_output(['chmod', '+x', filepath])
　　subprocess.check_output(['dos2unix', filepath])

2、subprocess.Popen()

1. 实际上，上面的几个函数都是基于Popen()的封装(wrapper)，这些封装的目的在于让我们容易使用子进程

   　　

2. 当我们想要更个性化我们的需求的时候，就要转向Popen类，该类生成的对象用来代表子进程

   　　

3. 与上面的封装不同，Popen对象创建后，主程序不会自动等待子进程完成。我们必须调用对象的wait()方法，父进程才会等待 (也就是阻塞block)

   　　

4. 从运行结果中看到，父进程在开启子进程之后并没有等待child的完成，而是直接运行print。

   　　

#1、先打印'parent process'不等待child的完成
　　import subprocess
　　child = subprocess.Popen(['ping','-c','4','www.baidu.com'])
　　print('parent process')

#2、后打印'parent process'等待child的完成
　　import subprocess
　　child = subprocess.Popen('ping -c4 www.baidu.com',shell=True)
　　child.wait()
　　print('parent process')

child.poll() # 检查子进程状态
　　 child.kill() # 终止子进程
　　 child.send_signal() # 向子进程发送信号
　　 child.terminate() # 终止子进程

3、subprocess.PIPE 将多个子进程的输入和输出连接在一起

1. subprocess.PIPE实际上为文本流提供一个缓存区。child1的stdout将文本输出到缓存区，随后child2的stdin从该PIPE中将文本读取走

   　　

2. child2的输出文本也被存放在PIPE中，直到communicate()方法从PIPE中读取出PIPE中的文本。

   　　

3. 注意：communicate()是Popen对象的一个方法，该方法会阻塞父进程，直到子进程完成

   　　

import subprocess
　　#下面执行命令等价于： cat /etc/passwd grep root
　　child1 = subprocess.Popen(["cat","/etc/passwd"], stdout=subprocess.PIPE)
　　child2 = subprocess.Popen(["grep","root"],stdin=child1.stdout, 
　　stdout=subprocess.PIPE)
　　out = child2.communicate() #返回执行结果是元组
　　print(out)
　　#执行结果： (b'root:x:0:0:root:/root:/bin/bash\noperator:x:11:0:operator:/root:
　　/sbin/nologin\n', None)

import subprocess
　　list_tmp = []
　　def main():
　　 p = subprocess.Popen(['ping', 'www.baidu.com', '-c5'], stdin = subprocess.PIPE, stdout = subprocess.PIPE)
　　 while subprocess.Popen.poll(p) == None:
　　 r = p.stdout.readline().strip().decode('utf-8')
　　 if r:
　　 # print(r)
　　 v = p.stdout.read().strip().decode('utf-8')
　　 list_tmp.append(v)
　　main()
　　print(list_tmp[0])

七、re模块

常用正则表达式符号

⒈通配符（ . ）

　　例如：‘.ython’ 可以匹配‘aython’ ‘bython’ 等等，但只能匹配一个字符串

⒉转义字符（ \ ）

　　例如：‘python.org’ 因为字符串中有一个特殊意义的字符串（.）所以如果想将其按照普通意义就必须使用这样表示： ‘python.org’ 这样就只会匹配‘python.org’ 了

　　注：如果想对反斜线（\）自身转义可以使用双反斜线（\）这样就表示 ’\’

⒊字符集

　　①‘[pj]ython’ 只能够匹配‘python’ ‘jython’

　　② ‘[a-z]’ 能够（按字母顺序）匹配a-z任意一个字符

　　③‘[a-zA-Z0-9]’ 能匹配任意一个大小写字母和数字

　　④‘[^abc]’ 可以匹配任意除a,b和c 之外的字符串

⒋管道符

　　例如：’pythonperl’ 可以匹配字符串‘python’ 和 ‘perl’

⒌可选项和重复子模式（在子模式后面加上问号？）

　　例如：r’(aa)?(bb)?ccddee’ 只能匹配下面几种情况

　　‘aabbccddee’

　　‘aaccddee’

　　‘bbccddee’

　　‘ccddee’

⒍字符串的开始和结尾

　　② ‘^http’ 匹配以’http’ 开头的字符串

　　③‘ $com’ 匹配以‘com’结尾的字符串

7.最常用的匹配方法

　　\D 匹配任何非数字字符；它相当于类 [^0-9]。

　　\s 匹配任何空白字符；它相当于类 [ fv]。

　　\S 匹配任何非空白字符；它相当于类 [^ fv]。

　　\w 匹配任何字母数字字符；它相当于类 [a-zA-Z0-9_]。

　　\W 匹配任何非字母数字字符；它相当于类 [^a-zA-Z0-9_]。

　　\w* 匹配所有字母字符

　　\w+ 至少匹配一个字符

re模块更详细表达式符号

1. ‘.’ 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
2. ‘^’ 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)
3. 匹配字符结尾，或e.search("foo",“bfoo\nsdfsf”,flags=re.MULTILINE).group()也可

   　　

4. '’ 匹配号前的字符0次或多次，re.findall(“ab*”,“cabb3abcbbac”) 结果为[‘abb’, ‘ab’, ‘a’]
5. ‘+’ 匹配前一个字符1次或多次，re.findall(“ab+”,“ab+cd+abb+bba”) 结果[‘ab’, ‘abb’]
6. ‘?’ 匹配前一个字符1次或0次
7. ‘{m}’ 匹配前一个字符m次
8. ‘{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’]
9. ‘’ 匹配左或右的字符，re.search(“abcABC”,“ABCBabcCD”).group() 结果’ABC’
10. ‘(…)’ 分组匹配，re.search("(abc){2}a(123456)c", “abcabca456c”).group() 结果 abcabca456c
11. ‘\A’ 只从字符开头匹配，re.search("\Aabc",“alexabc”) 是匹配不到的
12. ‘\Z’ 匹配字符结尾，同$
13. ‘\d’ 匹配数字0-9
14. ‘\D’ 匹配非数字
15. ‘\w’ 匹配[A-Za-z0-9]
16. ‘\W’ 匹配非[A-Za-z0-9]
17. ‘s’ 匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+",“ab\tc1\n3”).group() 结果 ‘\t’
18. \b 匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置，如，“er\b”可以匹配“never”中的“er”，但不能匹配“verb”中的“er”
19. \B 匹配非单词边界。“er\B”能匹配“verb”中的“er”，但不能匹配“never”中的“er”

re模块常用函数*

⒈ re.compile(pattern[, flags])

　　2）用了re.compile以后，正则对象会得到保留，这样在需要多次运用这个正则对象的时候，效率会有较大的提升

　　re.compile使用

import re
　　mobile_re = re.compile(r'^(13[0-9]15[012356789]17[678]18[0-9]14[57])
　　[0-9]{8}$')
　　ret = re.match(mobile_re,'18538762511')
　　print(ret) # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 11), 
　　match='18538652511'>

⒉ search(pattern, string[, flags]) 和 match(pattern, string[, flags])

　　2）search ：将字符串的所有字串尝试与正则表达式匹配，如果所有的字串都没有匹配成功，返回none，否则返回matchobject；

　　match与search使用比较

import re
　　a =re.match('www.bai', 'www.baidu.com')
　　b = re.match('bai', 'www.baidu.com')
　　print(a.group()) # www.bai
　　print(b) # None
　　# 无论有多少个匹配的只会匹配一个
　　c = re.search('bai', 'www.baidubaidu.com')
　　print(c) # <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), 
　　match='bai'>
　　print(c.group()) # bai

⒊ split(pattern, string[, maxsplit=0])

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