winform 裡使用MVVM模式
阿新 • • 發佈：2020-11-25
閱讀目錄
- 一 time與datetime模組
- 二 random模組
- 三 os模組
- 四 sys模組
- 五 shutil模組
- 六 json&pickle模組
- 七 shelve模組
- 八 xml模組
- 九 configparser模組
- 十 hashlib模組
- 十一 suprocess模組
- 十二 logging模組
- 十三 re模組
一 time與datetime模組
在Python中，通常有這幾種方式來表示時間：
- 時間戳(timestamp)：通常來說，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。我們執行“type(time.time())”，返回的是float型別。
- 格式化的時間字串(Format String)
- 結構化的時間(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，夏令時)
1 import time 2 #--------------------------我們先以當前時間為準,讓大家快速認識三種形式的時間 3 print(time.time()) # 時間戳:1487130156.419527 4 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #格式化的時間字串:'2017-02-15 11:40:53' 5 6 print(time.localtime()) #本地時區的struct_time7 print(time.gmtime()) #UTC時區的struct_time
%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. %d Day of the month as a decimal number [01,31].格式化字串的時間格式%H Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23]. %I Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12]. %j Day of the year as a decimal number [001,366]. %m Month as a decimal number [01,12]. %M Minute as a decimal number [00,59]. %p Locale’s equivalent of either AM or PM. (1) %S Second as a decimal number [00,61]. (2) %U Week number of the year (Sunday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Sunday are considered to be in week 0. (3) %w Weekday as a decimal number [0(Sunday),6]. %W Week number of the year (Monday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Monday are considered to be in week 0. (3) %x Locale’s appropriate date representation. %X Locale’s appropriate time representation. %y Year without century as a decimal number [00,99]. %Y Year with century as a decimal number. %z Time zone offset indicating a positive or negative time difference from UTC/GMT of the form +HHMM or -HHMM, where H represents decimal hour digits and M represents decimal minute digits [-23:59, +23:59]. %Z Time zone name (no characters if no time zone exists). %% A literal '%' character.
其中計算機認識的時間只能是'時間戳'格式，而程式設計師可處理的或者說人類能看懂的時間有: '格式化的時間字串'，'結構化的時間'，於是有了下圖的轉換關係
1 #--------------------------按圖1轉換時間 2 # localtime([secs]) 3 # 將一個時間戳轉換為當前時區的struct_time。secs引數未提供，則以當前時間為準。 4 time.localtime() 5 time.localtime(1473525444.037215) 6 7 # gmtime([secs]) 和localtime()方法類似，gmtime()方法是將一個時間戳轉換為UTC時區（0時區）的struct_time。 8 9 # mktime(t) : 將一個struct_time轉化為時間戳。 10 print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0 11 12 13 # strftime(format[, t]) : 把一個代表時間的元組或者struct_time（如由time.localtime()和 14 # time.gmtime()返回）轉化為格式化的時間字串。如果t未指定，將傳入time.localtime()。如果元組中任何一個 15 # 元素越界，ValueError的錯誤將會被丟擲。 16 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56 17 18 # time.strptime(string[, format]) 19 # 把一個格式化時間字串轉化為struct_time。實際上它和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 #在這個函式中，format預設為："%a %b %d %H:%M:%S %Y"。
1 #--------------------------按圖2轉換時間 2 # asctime([t]) : 把一個表示時間的元組或者struct_time表示為這種形式：'Sun Jun 20 23:21:05 1993'。 3 # 如果沒有引數，將會將time.localtime()作為引數傳入。 4 print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 2016 5 6 # ctime([secs]) : 把一個時間戳（按秒計算的浮點數）轉化為time.asctime()的形式。如果引數未給或者為 7 # None的時候，將會預設time.time()為引數。它的作用相當於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 # 執行緒推遲指定的時間執行，單位為秒。
#時間加減 import datetime # print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925 #print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) ) # 時間戳直接轉成日期格式 2016-08-19 # print(datetime.datetime.now() ) # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #當前時間+3天 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #當前時間-3天 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #當前時間+3小時 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #當前時間+30分 # # c_time = datetime.datetime.now() # print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #時間替換datetime模組
二 random模組
1 import random 2 3 print(random.random())#(0,1)----float 大於0且小於1之間的小數 4 5 print(random.randint(1,3)) #[1,3] 大於等於1且小於等於3之間的整數 6 7 print(random.randrange(1,3)) #[1,3) 大於等於1且小於3之間的整數 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個組合 12 13 print(random.uniform(1,3))#大於1小於3的小數，如1.927109612082716 14 15 16 item=[1,3,5,7,9] 17 random.shuffle(item) #打亂item的順序,相當於"洗牌" 18 print(item)
import random def make_code(n): res='' for i in range(n): s1=chr(random.randint(65,90)) s2=str(random.randint(0,9)) res+=random.choice([s1,s2]) return res print(make_code(9))生成隨機驗證碼
三 os模組
os模組是與作業系統互動的一個介面
os.getcwd() 獲取當前工作目錄，即當前python指令碼工作的目錄路徑 os.chdir("dirname") 改變當前指令碼工作目錄；相當於shell下cd os.curdir 返回當前目錄: ('.') os.pardir 獲取當前目錄的父目錄字串名：('..') os.makedirs('dirname1/dirname2') 可生成多層遞迴目錄 os.removedirs('dirname1') 若目錄為空，則刪除，並遞迴到上一級目錄，如若也為空，則刪除，依此類推 os.mkdir('dirname') 生成單級目錄；相當於shell中mkdir dirname os.rmdir('dirname') 刪除單級空目錄，若目錄不為空則無法刪除，報錯；相當於shell中rmdir dirname os.listdir('dirname') 列出指定目錄下的所有檔案和子目錄，包括隱藏檔案，並以列表方式列印 os.remove() 刪除一個檔案 os.rename("oldname","newname") 重新命名檔案/目錄 os.stat('path/filename') 獲取檔案/目錄資訊 os.sep 輸出作業系統特定的路徑分隔符，win下為"\\",Linux下為"/" os.linesep 輸出當前平臺使用的行終止符，win下為"\t\n",Linux下為"\n" os.pathsep 輸出用於分割檔案路徑的字串 win下為;,Linux下為: os.name 輸出字串指示當前使用平臺。win->'nt'; Linux->'posix' os.system("bash command") 執行shell命令，直接顯示 os.environ 獲取系統環境變數 os.path.abspath(path) 返回path規範化的絕對路徑 os.path.split(path) 將path分割成目錄和檔名二元組返回 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最後的檔名。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) 如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False os.path.isabs(path) 如果path是絕對路徑，返回True os.path.isfile(path) 如果path是一個存在的檔案，返回True。否則返回False os.path.isdir(path) 如果path是一個存在的目錄，則返回True。否則返回False os.path.join(path1[, path2[, ...]]) 將多個路徑組合後返回，第一個絕對路徑之前的引數將被忽略 os.path.getatime(path) 返回path所指向的檔案或者目錄的最後存取時間 os.path.getmtime(path) 返回path所指向的檔案或者目錄的最後修改時間 os.path.getsize(path) 返回path的大小View Code
在Linux和Mac平臺上，該函式會原樣返回path，在windows平臺上會將路徑中所有字元轉換為小寫，並將所有斜槓轉換為飯斜槓。 >>> os.path.normcase('c:/windows\\system32\\') 'c:\\windows\\system32\\' 規範化路徑，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路徑處理 #方式一：推薦使用 import os #具體應用 import os,sys possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join( os.path.abspath(__file__), os.pardir, #上一級 os.pardir, os.pardir )) sys.path.insert(0,possible_topdir) #方式二：不推薦使用 os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
四 sys模組
1 sys.argv 命令列引數List，第一個元素是程式本身路徑 2 sys.exit(n) 退出程式，正常退出時exit(0) 3 sys.version 獲取Python解釋程式的版本資訊 4 sys.maxint 最大的Int值 5 sys.path 返回模組的搜尋路徑，初始化時使用PYTHONPATH環境變數的值 6 sys.platform 返回作業系統平臺名稱
#=========知識儲備========== #進度條的效果 [# ] [## ] [### ] [#### ] #指定寬度 print('[%-15s]' %'#') print('[%-15s]' %'##') print('[%-15s]' %'###') print('[%-15s]' %'####') #列印% print('%s%%' %(100)) #第二個%號代表取消第一個%的特殊意義 #可傳參來控制寬度 print('[%%-%ds]' %50) #[%-50s] print(('[%%-%ds]' %50) %'#') print(('[%%-%ds]' %50) %'##') print(('[%%-%ds]' %50) %'###') #=========實現列印進度條函式========== import sys import time def progress(percent,width=50): if percent >= 1: percent=1 show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(width*percent)*'#') print('\r%s %d%%' %(show_str,int(100*percent)),file=sys.stdout,flush=True,end='') #=========應用========== data_size=1025 recv_size=0 while recv_size < data_size: time.sleep(0.1) #模擬資料的傳輸延遲 recv_size+=1024 #每次收1024 percent=recv_size/data_size #接收的比例 progress(percent,width=70) #進度條的寬度70列印進度條
五 shutil模組
高階的 檔案、資料夾、壓縮包 處理模組
shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length])
將檔案內容拷貝到另一個檔案中
1 import shutil 2 3 shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))
shutil.copyfile(src, dst)
拷貝檔案
1 shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log') #目標檔案無需存在
shutil.copymode(src, dst)
僅拷貝許可權。內容、組、使用者均不變
1 shutil.copymode('f1.log', 'f2.log') #目標檔案必須存在
shutil.copystat(src, dst)
僅拷貝狀態的資訊，包括：mode bits, atime, mtime, flags
1 shutil.copystat('f1.log', 'f2.log') #目標檔案必須存在
shutil.copy(src, dst)
拷貝檔案和許可權
1 import shutil 2 3 shutil.copy('f1.log', 'f2.log')
shutil.copy2(src, dst)
拷貝檔案和狀態資訊
1 import shutil 2 3 shutil.copy2('f1.log', 'f2.log')
shutil.ignore_patterns(*patterns)
shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)
遞迴的去拷貝資料夾
1 import shutil 2 3 shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*')) #目標目錄不能存在，注意對folder2目錄父級目錄要有可寫許可權，ignore的意思是排除
import shutil shutil.copytree('f1', 'f2', symlinks=True, ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*')) ''' 通常的拷貝都把軟連線拷貝成硬連結，即對待軟連線來說，建立新的檔案 '''拷貝軟連線
shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])
遞迴的去刪除檔案
1 import shutil 2 3 shutil.rmtree('folder1')
shutil.move(src, dst)
遞迴的去移動檔案，它類似mv命令，其實就是重新命名。
1 import shutil 2 3 shutil.move('folder1', 'folder3')
shutil.make_archive(base_name, format,...)
建立壓縮包並返回檔案路徑，例如：zip、tar
建立壓縮包並返回檔案路徑，例如：zip、tar
- base_name： 壓縮包的檔名，也可以是壓縮包的路徑。只是檔名時，則儲存至當前目錄，否則儲存至指定路徑，
如 data_bak =>儲存至當前路徑
如：/tmp/data_bak =>儲存至/tmp/ - format： 壓縮包種類，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
- root_dir： 要壓縮的資料夾路徑（預設當前目錄）
- owner： 使用者，預設當前使用者
- group： 組，預設當前組
- logger： 用於記錄日誌，通常是logging.Logger物件
1 #將 /data 下的檔案打包放置當前程式目錄 2 import shutil 3 ret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data') 4 5 6 #將 /data下的檔案打包放置 /tmp/目錄 7 import shutil 8 ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", 'gztar', root_dir='/data')
shutil 對壓縮包的處理是呼叫 ZipFile 和 TarFile 兩個模組來進行的，詳細：
import zipfile # 壓縮 z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'w') z.write('a.log') z.write('data.data') z.close() # 解壓 z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r') z.extractall(path='.') z.close()zipfile壓縮解壓縮
import tarfile # 壓縮 >>> 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() # 解壓 >>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','r') >>> t.extractall('/egon') >>> t.close()tarfile壓縮解壓縮
六 json&pickle模組
之前我們學習過用eval內建方法可以將一個字串轉成python物件，不過，eval方法是有侷限性的，對於普通的資料型別，json.loads和eval都能用，但遇到特殊型別的時候，eval就不管用了,所以eval的重點還是通常用來執行一個字串表示式，並返回表示式的值。
1 import json 2 x="[null,true,false,1]" 3 print(eval(x)) #報錯，無法解析null型別，而json就可以 4 print(json.loads(x))
什麼是序列化？
我們把物件(變數)從記憶體中變成可儲存或傳輸的過程稱之為序列化，在Python中叫pickling，在其他語言中也被稱之為serialization，marshalling，flattening等等，都是一個意思。
為什麼要序列化？
1：持久儲存狀態
需知一個軟體/程式的執行就在處理一系列狀態的變化，在程式語言中，'狀態'會以各種各樣有結構的資料型別(也可簡單的理解為變數)的形式被儲存在記憶體中。
記憶體是無法永久儲存資料的，當程式運行了一段時間，我們斷電或者重啟程式，記憶體中關於這個程式的之前一段時間的資料（有結構）都被清空了。
在斷電或重啟程式之前將程式當前記憶體中所有的資料都儲存下來（儲存到檔案中），以便於下次程式執行能夠從檔案中載入之前的資料，然後繼續執行，這就是序列化。
具體的來說，你玩使命召喚闖到了第13關，你儲存遊戲狀態，關機走人，下次再玩，還能從上次的位置開始繼續闖關。或如，虛擬機器狀態的掛起等。
2：跨平臺資料互動
序列化之後，不僅可以把序列化後的內容寫入磁碟，還可以通過網路傳輸到別的機器上，如果收發的雙方約定好實用一種序列化的格式，那麼便打破了平臺/語言差異化帶來的限制，實現了跨平臺資料互動。
反過來，把變數內容從序列化的物件重新讀到記憶體裡稱之為反序列化，即unpickling。
如何序列化之json和pickle：
json
如果我們要在不同的程式語言之間傳遞物件，就必須把物件序列化為標準格式，比如XML，但更好的方法是序列化為JSON，因為JSON表示出來就是一個字串，可以被所有語言讀取，也可以方便地儲存到磁碟或者通過網路傳輸。JSON不僅是標準格式，並且比XML更快，而且可以直接在Web頁面中讀取，非常方便。
JSON表示的物件就是標準的JavaScript語言的物件，JSON和Python內建的資料型別對應如下：
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('序列化物件','w') 11 f.write(j) #-------------------等價於json.dump(dic,f) 12 f.close() 13 #-----------------------------反序列化<br> 14 import json 15 f=open('序列化物件') 16 data=json.loads(f.read())# 等價於data=json.load(f)
import json #dct="{'1':111}"#json 不認單引號 #dct=str({"1":111})#報錯,因為生成的資料還是單引號:{'one': 1} dct='{"1":"111"}' print(json.loads(dct)) #conclusion: # 無論資料是怎樣建立的，只要滿足json格式，就可以json.loads出來,不一定非要dumps的資料才能loads注意點
# 在python直譯器2.7與3.6之後都可以json.loads(bytes型別)，但唯獨3.5不可以 >>> import json >>> json.loads(b'{"a":111}') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/Users/linhaifeng/anaconda3/lib/python3.5/json/__init__.py", line 312, in loads s.__class__.__name__)) TypeError: the JSON object must be str, not 'bytes'瞭解
# 一.什麼是猴子補丁? 屬性在執行時的動態替換，叫做猴子補丁（Monkey Patch）。 猴子補丁的核心就是用自己的程式碼替換所用模組的原始碼，詳細地如下 1，這個詞原來為Guerrilla Patch，雜牌軍、游擊隊，說明這部分不是原裝的，在英文裡guerilla發音和gorllia(猩猩)相似，再後來就寫了monkey(猴子)。 2，還有一種解釋是說由於這種方式將原來的程式碼弄亂了(messing with it)，在英文裡叫monkeying about(頑皮的)，所以叫做Monkey Patch。 # 二. 猴子補丁的功能(一切皆物件) 1.擁有在模組執行時替換的功能, 例如: 一個函式物件賦值給另外一個函式物件(把函式原本的執行的功能給替換了) class Monkey: def hello(self): print('hello') def world(self): print('world') def other_func(): print("from other_func") monkey = Monkey() monkey.hello = monkey.world monkey.hello() monkey.world = other_func monkey.world() # 三.monkey patch的應用場景 如果我們的程式中已經基於json模組編寫了大量程式碼了，發現有一個模組ujson比它效能更高， 但用法一樣，我們肯定不會想所有的程式碼都換成ujson.dumps或者ujson.loads,那我們可能 會想到這麼做 import ujson as json，但是這麼做的需要每個檔案都重新匯入一下，維護成本依然很高 此時我們就可以用到猴子補丁了 只需要在入口處加上 , 只需要在入口加上: import json import ujson def monkey_patch_json(): json.__name__ = 'ujson' json.dumps = ujson.dumps json.loads = ujson.loads monkey_patch_json() # 之所以在入口處加，是因為模組在匯入一次後，後續的匯入便直接引用第一次的成果 #其實這種場景也比較多, 比如我們引用團隊通用庫裡的一個模組, 又想豐富模組的功能, 除了繼承之外也可以考慮用Monkey Patch.採用猴子補丁之後，如果發現ujson不符合預期，那也可以快速撤掉補丁。個人感覺Monkey Patch帶了便利的同時也有搞亂原始碼的風險!猴子補丁與ujson
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('序列化物件_pickle','wb')#注意是w是寫入str,wb是寫入bytes,j是'bytes' 12 f.write(j) #-------------------等價於pickle.dump(dic,f) 13 14 f.close() 15 #-------------------------反序列化 16 import pickle 17 f=open('序列化物件_pickle','rb') 18 19 data=pickle.loads(f.read())# 等價於data=pickle.load(f) 20 21 22 print(data['age'])
# coding:utf-8 import pickle with open('a.pkl',mode='wb') as f: # 一：在python3中執行的序列化操作如何相容python2 # python2不支援protocol>2，預設python3中protocol=4 # 所以在python3中dump操作應該指定protocol=2 pickle.dump('你好啊',f,protocol=2) with open('a.pkl', mode='rb') as f: # 二：python2中反序列化才能正常使用 res=pickle.load(f) print(res)python2與python3的pickle相容性問題
Pickle的問題和所有其他程式語言特有的序列化問題一樣，就是它只能用於Python，並且可能不同版本的Python彼此都不相容，因此，只能用Pickle儲存那些不重要的資料，不能成功地反序列化也沒關係。
七 shelve模組
shelve模組比pickle模組簡單，只有一個open函式，返回類似字典的物件，可讀可寫;key必須為字串，而值可以是python所支援的資料型別
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()
八 xml模組
xml是實現不同語言或程式之間進行資料交換的協議，跟json差不多，但json使用起來更簡單，不過，古時候，在json還沒誕生的黑暗年代，大家只能選擇用xml呀，至今很多傳統公司如金融行業的很多系統的介面還主要是xml。
xml的格式如下，就是通過<>節點來區別資料結構的:
<?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資料
xml協議在各個語言裡的都 是支援的，在python中可以用以下模組操作xml：
# print(root.iter('year')) #全文搜尋 # print(root.find('country')) #在root的子節點找，只找一個 # print(root.findall('country')) #在root的子節點找，找所有
import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("xmltest.xml") root = tree.getroot() print(root.tag) #遍歷xml文件 for child in root: print('========>',child.tag,child.attrib,child.attrib['name']) for i in child: print(i.tag,i.attrib,i.text) #只遍歷year 節點 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') #刪除node for country in root.findall('country'): rank = int(country.find('rank').text) if rank > 50: root.remove(country) tree.write('output.xml')View Code
#在country內新增（append）節點year2 import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("a.xml") root=tree.getroot() for country in root.findall('country'): for year in country.findall('year'): if int(year.text) > 2000: year2=ET.Element('year2') year2.text='新年' year2.attrib={'update':'yes'} country.append(year2) #往country節點下新增子節點 tree.write('a.xml.swap')
自己建立xml文件：
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) #生成文件物件 et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True) ET.dump(new_xml) #列印生成的格式View Code
九 configparser模組
配置檔案如下：
# 註釋1 ; 註釋2 [section1] k1 = v1 k2:v2 user=egon age=18 is_admin=true salary=31
[section2] k1 = v1
讀取
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read('a.cfg') #檢視所有的標題 res=config.sections() #['section1', 'section2'] print(res) #檢視標題section1下所有key=value的key options=config.options('section1') print(options) #['k1', 'k2', 'user', 'age', 'is_admin', 'salary'] #檢視標題section1下所有key=value的(key,value)格式 item_list=config.items('section1') print(item_list) #[('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('user', 'egon'), ('age', '18'), ('is_admin', 'true'), ('salary', '31')] #檢視標題section1下user的值=>字串格式 val=config.get('section1','user') print(val) #egon #檢視標題section1下age的值=>整數格式 val1=config.getint('section1','age') print(val1) #18 #檢視標題section1下is_admin的值=>布林值格式 val2=config.getboolean('section1','is_admin') print(val2) #True #檢視標題section1下salary的值=>浮點型格式 val3=config.getfloat('section1','salary') print(val3) #31.0
改寫
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read('a.cfg',encoding='utf-8') #刪除整個標題section2 config.remove_section('section2') #刪除標題section1下的某個k1和k2 config.remove_option('section1','k1') config.remove_option('section1','k2') #判斷是否存在某個標題 print(config.has_section('section1')) #判斷標題section1下是否有user print(config.has_option('section1','')) #新增一個標題 config.add_section('egon') #在標題egon下新增name=egon,age=18的配置 config.set('egon','name','egon') config.set('egon','age',18) #報錯,必須是字串 #最後將修改的內容寫入檔案,完成最終的修改 config.write(open('a.cfg','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)基於上述方法新增一個ini文件
十 hashlib模組
# 1、什麼叫hash:hash是一種演算法（3.x裡代替了md5模組和sha模組，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 演算法），該演算法接受傳入的內容，經過運算得到一串hash值 # 2、hash值的特點是： #2.1 只要傳入的內容一樣，得到的hash值必然一樣=====>要用明文傳輸密碼檔案完整性校驗 #2.2 不能由hash值返解成內容=======》把密碼做成hash值，不應該在網路傳輸明文密碼 #2.3 只要使用的hash演算法不變，無論校驗的內容有多大，得到的hash值長度是固定的
hash演算法就像一座工廠，工廠接收你送來的原材料（可以用m.update()為工廠運送原材料），經過加工返回的產品就是hash值
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：把一段很長的資料update多次，與一次update這段長資料，得到的結果一樣 18 但是update多次為校驗大檔案提供了可能。 19 '''
以上加密演算法雖然依然非常厲害，但時候存在缺陷，即：通過撞庫可以反解。所以，有必要對加密演算法中新增自定義key再來做加密。
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
import hashlib passwds=[ 'alex3714', 'alex1313', 'alex94139413', 'alex123456', '123456alex', 'a123lex', ] def make_passwd_dic(passwds): dic={} for passwd in passwds: m=hashlib.md5() m.update(passwd.encode('utf-8')) dic[passwd]=m.hexdigest() return dic def break_code(cryptograph,passwd_dic): for k,v in passwd_dic.items(): if v == cryptograph: print('密碼是===>\033[46m%s\033[0m' %k) cryptograph='aee949757a2e698417463d47acac93df' break_code(cryptograph,make_passwd_dic(passwds))模擬撞庫破解密碼
python 還有一個 hmac 模組，它內部對我們建立 key 和 內容 進行進一步的處理然後再加密:
import hmac h1=hmac.new('hello'.encode('utf-8'),digestmod='md5') h1.update('world'.encode('utf-8')) print(h1.hexdigest())
#要想保證hmac最終結果一致，必須保證： #1:hmac.new括號內指定的初始key一樣 #2:無論update多少次，校驗的內容累加到一起是一樣的內容 # 操作一 import hmac h1=hmac.new('hello'.encode('utf-8'),digestmod='md5') h1.update('world'.encode('utf-8')) print(h1.hexdigest()) # 0e2564b7e100f034341ea477c23f283b # 操作二 import hmac h2=hmac.new('hello'.encode('utf-8'),digestmod='md5') h2.update('w'.encode('utf-8')) h2.update('orld'.encode('utf-8')) print(h1.hexdigest()) # 0e2564b7e100f034341ea477c23f283b注意！注意！注意
十一 suprocess模組
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$',shell=True,stdin=res1.stdout, 12 stdout=subprocess.PIPE) 13 14 print(res.stdout.read().decode('utf-8')) 15 16 17 #等同於上面,但是上面的優勢在於,一個數據流可以和另外一個數據流互動,可以通過爬蟲得到結果然後交給grep 18 res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop |grep txt$',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) 19 print(res1.stdout.read().decode('utf-8')) 20 21 22 #windows下: 23 # dir | findstr 'test*' 24 # dir | findstr 'txt$' 25 import subprocess 26 res1=subprocess.Popen(r'dir C:\Users\Administrator\PycharmProjects\test\函式備課',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) 27 res=subprocess.Popen('findstr test*',shell=True,stdin=res1.stdout, 28 stdout=subprocess.PIPE) 29 30 print(res.stdout.read().decode('gbk')) #subprocess使用當前系統預設編碼，得到結果為bytes型別，在windows下需要用gbk解碼
十二 logging模組
一 日誌級別
CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL ERROR = 40 WARNING = 30 #WARN = WARNING INFO = 20 DEBUG = 10 NOTSET = 0 #不設定
二 預設級別為warning，預設列印到終端
import logging logging.debug('除錯debug') logging.info('訊息info') logging.warning('警告warn') logging.error('錯誤error') logging.critical('嚴重critical') ''' WARNING:root:警告warn ERROR:root:錯誤error CRITICAL:root:嚴重critical '''
三 為logging模組指定全域性配置，針對所有logger有效，控制列印到檔案中
可在logging.basicConfig()函式中通過具體引數來更改logging模組預設行為，可用引數有 filename：用指定的檔名建立FiledHandler（後邊會具體講解handler的概念），這樣日誌會被儲存在指定的檔案中。 filemode：檔案開啟方式，在指定了filename時使用這個引數，預設值為“a”還可指定為“w”。 format：指定handler使用的日誌顯示格式。 datefmt：指定日期時間格式。 level：設定rootlogger（後邊會講解具體概念）的日誌級別 stream：用指定的stream建立StreamHandler。可以指定輸出到sys.stderr,sys.stdout或者檔案，預設為sys.stderr。若同時列出了filename和stream兩個引數，則stream引數會被忽略。 #格式 %(name)s：Logger的名字，並非使用者名稱，詳細檢視 %(levelno)s：數字形式的日誌級別 %(levelname)s：文字形式的日誌級別 %(pathname)s：呼叫日誌輸出函式的模組的完整路徑名，可能沒有 %(filename)s：呼叫日誌輸出函式的模組的檔名 %(module)s：呼叫日誌輸出函式的模組名 %(funcName)s：呼叫日誌輸出函式的函式名 %(lineno)d：呼叫日誌輸出函式的語句所在的程式碼行 %(created)f：當前時間，用UNIX標準的表示時間的浮 點數表示 %(relativeCreated)d：輸出日誌資訊時的，自Logger建立以 來的毫秒數 %(asctime)s：字串形式的當前時間。預設格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗號後面的是毫秒 %(thread)d：執行緒ID。可能沒有 %(threadName)s：執行緒名。可能沒有 %(process)d：程序ID。可能沒有 %(message)s：使用者輸出的訊息logging.basicConfig()
#======介紹 可在logging.basicConfig()函式中可通過具體引數來更改logging模組預設行為，可用引數有 filename：用指定的檔名建立FiledHandler（後邊會具體講解handler的概念），這樣日誌會被儲存在指定的檔案中。 filemode：檔案開啟方式，在指定了filename時使用這個引數，預設值為“a”還可指定為“w”。 format：指定handler使用的日誌顯示格式。 datefmt：指定日期時間格式。 level：設定rootlogger（後邊會講解具體概念）的日誌級別 stream：用指定的stream建立StreamHandler。可以指定輸出到sys.stderr,sys.stdout或者檔案，預設為sys.stderr。若同時列出了filename和stream兩個引數，則stream引數會被忽略。 format引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 文字形式的日誌級別 %(pathname)s 呼叫日誌輸出函式的模組的完整路徑名，可能沒有 %(filename)s 呼叫日誌輸出函式的模組的檔名 %(module)s 呼叫日誌輸出函式的模組名 %(funcName)s 呼叫日誌輸出函式的函式名 %(lineno)d 呼叫日誌輸出函式的語句所在的程式碼行 %(created)f 當前時間，用UNIX標準的表示時間的浮 點數表示 %(relativeCreated)d 輸出日誌資訊時的，自Logger建立以 來的毫秒數 %(asctime)s 字串形式的當前時間。預設格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗號後面的是毫秒 %(thread)d 執行緒ID。可能沒有 %(threadName)s 執行緒名。可能沒有 %(process)d 程序ID。可能沒有 %(message)s使用者輸出的訊息 #========使用 import logging logging.basicConfig(filename='access.log', format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', level=10) logging.debug('除錯debug') logging.info('訊息info') logging.warning('警告warn') logging.error('錯誤error') logging.critical('嚴重critical') #========結果 access.log內容: 2017-07-28 20:32:17 PM - root - DEBUG -test: 除錯debug 2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test: 訊息info 2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test: 警告warn 2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test: 錯誤error 2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test: 嚴重critical part2: 可以為logging模組指定模組級的配置,即所有logger的配置View Code
四 logging模組的Formatter，Handler，Logger，Filter物件
原理圖：https://pan.baidu.com/s/1skWyTT7
#logger：產生日誌的物件 #Filter：過濾日誌的物件 #Handler：接收日誌然後控制列印到不同的地方，FileHandler用來列印到檔案中，StreamHandler用來列印到終端 #Formatter物件：可以定製不同的日誌格式物件，然後繫結給不同的Handler物件使用，以此來控制不同的Handler的日誌格式
''' critical=50 error =40 warning =30 info = 20 debug =10 ''' import logging #1、logger物件：負責產生日誌，然後交給Filter過濾，然後交給不同的Handler輸出 logger=logging.getLogger(__file__) #2、Filter物件：不常用，略 #3、Handler物件：接收logger傳來的日誌，然後控制輸出 h1=logging.FileHandler('t1.log') #列印到檔案 h2=logging.FileHandler('t2.log') #列印到檔案 h3=logging.StreamHandler() #列印到終端 #4、Formatter物件：日誌格式 formmater1=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) formmater2=logging.Formatter('%(asctime)s : %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) formmater3=logging.Formatter('%(name)s %(message)s',) #5、為Handler物件繫結格式 h1.setFormatter(formmater1) h2.setFormatter(formmater2) h3.setFormatter(formmater3) #6、將Handler新增給logger並設定日誌級別 logger.addHandler(h1) logger.addHandler(h2) logger.addHandler(h3) logger.setLevel(10) #7、測試 logger.debug('debug') logger.info('info') logger.warning('warning') logger.error('error') logger.critical('critical')View Code
五 Logger與Handler的級別
logger是第一級過濾，然後才能到handler，我們可以給logger和handler同時設定level，但是需要注意的是
Logger is also the first to filter the message based on a level — if you set the logger to INFO, and all handlers to DEBUG, you still won't receive DEBUG messages on handlers — they'll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG, but all handlers to INFO, you won't receive any DEBUG messages either — because while the logger says "ok, process this", the handlers reject it (DEBUG < INFO). #驗證 import logging form=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) ch=logging.StreamHandler() ch.setFormatter(form) # ch.setLevel(10) ch.setLevel(20) l1=logging.getLogger('root') # l1.setLevel(20) l1.setLevel(10) l1.addHandler(ch) l1.debug('l1 debug')重要，重要，重要！！！
六 Logger的繼承（瞭解）
import logging formatter=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) ch=logging.StreamHandler() ch.setFormatter(formatter) logger1=logging.getLogger('root') logger2=logging.getLogger('root.child1') logger3=logging.getLogger('root.child1.child2') logger1.addHandler(ch) logger2.addHandler(ch) logger3.addHandler(ch) logger1.setLevel(10) logger2.setLevel(10) logger3.setLevel(10) logger1.debug('log1 debug') logger2.debug('log2 debug') logger3.debug('log3 debug') ''' 2017-07-28 22:22:05 PM - root - DEBUG -test: log1 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug '''View Code
七 應用
""" logging配置 """ import os import logging.config # 定義三種日誌輸出格式 開始 standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \ '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name為getlogger指定的名字 simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s' # 定義日誌輸出格式 結束 logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # log檔案的目錄 logfile_name = 'all2.log' # log檔名 # 如果不存在定義的日誌目錄就建立一個 if not os.path.isdir(logfile_dir): os.mkdir(logfile_dir) # log檔案的全路徑 logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name) # log配置字典 LOGGING_DIC = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, }, 'filters': {}, 'handlers': { #列印到終端的日誌 'console': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.StreamHandler', # 列印到螢幕 'formatter': 'simple' }, #列印到檔案的日誌,收集info及以上的日誌 'default': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 儲存到檔案 'formatter': 'standard', 'filename': logfile_path, # 日誌檔案 'maxBytes': 1024*1024*5, # 日誌大小 5M 'backupCount': 5, 'encoding': 'utf-8', # 日誌檔案的編碼，再也不用擔心中文log亂碼了 }, }, 'loggers': { #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 '': { 'handlers': ['default', 'console'], # 這裡把上面定義的兩個handler都加上，即log資料既寫入檔案又列印到螢幕 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）傳遞 }, }, } def load_my_logging_cfg(): logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 匯入上面定義的logging配置 logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一個log例項 logger.info('It works!') # 記錄該檔案的執行狀態 if __name__ == '__main__': load_my_logging_cfg()logging配置檔案
""" MyLogging Test """ import time import logging import my_logging # 匯入自定義的logging配置 logger = logging.getLogger(__name__) # 生成logger例項 def demo(): logger.debug("start range... time:{}".format(time.time())) logger.info("中文測試開始。。。") for i in range(10): logger.debug("i:{}".format(i)) time.sleep(0.2) else: logger.debug("over range... time:{}".format(time.time())) logger.info("中文測試結束。。。") if __name__ == "__main__": my_logging.load_my_logging_cfg() # 在你程式檔案的入口載入自定義logging配置 demo()使用
注意注意注意： #1、有了上述方式我們的好處是：所有與logging模組有關的配置都寫到字典中就可以了，更加清晰，方便管理 #2、我們需要解決的問題是： 1、從字典載入配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC) 2、拿到logger物件來產生日誌 logger物件都是配置到字典的loggers 鍵對應的子字典中的 按照我們對logging模組的理解，要想獲取某個東西都是通過名字，也就是key來獲取的 於是我們要獲取不同的logger物件就是 logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名') 但問題是：如果我們想要不同logger名的logger物件都共用一段配置，那麼肯定不能在loggers子字典中定義n個key 'loggers': { 'l1': { 'handlers': ['default', 'console'], # 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）傳遞 }, 'l2: { 'handlers': ['default', 'console' ], 'level': 'DEBUG', 'propagate': False, # 向上（更高level的logger）傳遞 }, 'l3': { 'handlers': ['default', 'console'], # 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）傳遞 }, } #我們的解決方式是，定義一個空的key 'loggers': { '': { 'handlers': ['default', 'console'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, }, } 這樣我們再取logger物件時 logging.getLogger(__name__)，不同的檔案__name__不同，這保證了列印日誌時標識資訊不同，但是拿著該名字去loggers裡找key名時卻發現找不到，於是預設使用key=''的配置!!!關於如何拿到logger物件的詳細解釋！！！
另外一個django的配置，瞄一眼就可以，跟上面的一樣
#logging_config.py LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' '[%(levelname)s][%(message)s]' }, 'simple': { 'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' }, 'collect': { 'format': '%(message)s' } }, 'filters': { 'require_debug_true': { '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue', }, }, 'handlers': { #列印到終端的日誌 'console': { 'level': 'DEBUG', 'filters': ['require_debug_true'], 'class': 'logging.StreamHandler', 'formatter': 'simple' }, #列印到檔案的日誌,收集info及以上的日誌 'default': { 'level': 'INFO', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 儲存到檔案，自動切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日誌檔案 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日誌大小 5M 'backupCount': 3, 'formatter': 'standard', 'encoding': 'utf-8', }, #列印到檔案的日誌:收集錯誤及以上的日誌 'error': { 'level': 'ERROR', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 儲存到檔案，自動切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"), # 日誌檔案 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日誌大小 5M 'backupCount': 5, 'formatter': 'standard', 'encoding': 'utf-8', }, #列印到檔案的日誌 'collect': { 'level': 'INFO', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 儲存到檔案，自動切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"), 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日誌大小 5M 'backupCount': 5, 'formatter': 'collect', 'encoding': "utf-8" } }, 'loggers': { #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 '': { 'handlers': ['default', 'console', 'error'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, }, #logging.getLogger('collect')拿到的logger配置 'collect': { 'handlers': ['console', 'collect'], 'level': 'INFO', } }, } # ----------- # 用法:拿到倆個logger logger = logging.getLogger(__name__) #線上正常的日誌 collect_logger = logging.getLogger("collect") #領導說,需要為領導們單獨定製領導們看的日誌View Code
==========================直奔主題版============================
1、日誌級別與配置
import logging # 一：日誌配置 logging.basicConfig( # 1、日誌輸出位置：1、終端 2、檔案 # filename='access.log', # 不指定，預設列印到終端 # 2、日誌格式 format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', # 3、時間格式 datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', # 4、日誌級別 # critical => 50 # error => 40 # warning => 30 # info => 20 # debug => 10 level=30, ) # 二：輸出日誌 logging.debug('除錯debug') logging.info('訊息info') logging.warning('警告warn') logging.error('錯誤error') logging.critical('嚴重critical') ''' # 注意下面的root是預設的日誌名字 WARNING:root:警告warn ERROR:root:錯誤error CRITICAL:root:嚴重critical '''
2、日誌配置字典
""" logging配置 """ import os # 1、定義三種日誌輸出格式，日誌中可能用到的格式化串如下 # %(name)s Logger的名字 # %(levelno)s 數字形式的日誌級別 # %(levelname)s 文字形式的日誌級別 # %(pathname)s 呼叫日誌輸出函式的模組的完整路徑名，可能沒有 # %(filename)s 呼叫日誌輸出函式的模組的檔名 # %(module)s 呼叫日誌輸出函式的模組名 # %(funcName)s 呼叫日誌輸出函式的函式名 # %(lineno)d 呼叫日誌輸出函式的語句所在的程式碼行 # %(created)f 當前時間，用UNIX標準的表示時間的浮 點數表示 # %(relativeCreated)d 輸出日誌資訊時的，自Logger建立以 來的毫秒數 # %(asctime)s 字串形式的當前時間。預設格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗號後面的是毫秒 # %(thread)d 執行緒ID。可能沒有 # %(threadName)s 執行緒名。可能沒有 # %(process)d 程序ID。可能沒有 # %(message)s使用者輸出的訊息 # 2、強調：其中的%(name)s為getlogger時指定的名字 standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \ '[%(levelname)s][%(message)s]' simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' test_format = '%(asctime)s] %(message)s' # 3、日誌配置字典 LOGGING_DIC = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, 'test': { 'format': test_format }, }, 'filters': {}, 'handlers': { #列印到終端的日誌 'console': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.StreamHandler', # 列印到螢幕 'formatter': 'simple' }, #列印到檔案的日誌,收集info及以上的日誌 'default': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 儲存到檔案,日誌輪轉 'formatter': 'standard', # 可以定製日誌檔案路徑 # BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # log檔案的目錄 # LOG_PATH = os.path.join(BASE_DIR,'a1.log') 'filename': 'a1.log', # 日誌檔案 'maxBytes': 1024*1024*5, # 日誌大小 5M 'backupCount': 5, 'encoding': 'utf-8', # 日誌檔案的編碼，再也不用擔心中文log亂碼了 }, 'other': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.FileHandler', # 儲存到檔案 'formatter': 'test', 'filename': 'a2.log', 'encoding': 'utf-8', }, }, 'loggers': { #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 '': { 'handlers': ['default', 'console'], # 這裡把上面定義的兩個handler都加上，即log資料既寫入檔案又列印到螢幕 'level': 'DEBUG', # loggers(第一層日誌級別關限制)--->handlers(第二層日誌級別關卡限制) 'propagate': False, # 預設為True，向上（更高level的logger）傳遞，通常設定為False即可，否則會一份日誌向上層層傳遞 }, '專門的採集': { 'handlers': ['other',], 'level': 'DEBUG', 'propagate': False, }, }, }日誌配置字典LOGGING_DIC
3、使用
import settings # !!!強調!!! # 1、logging是一個包，需要使用其下的config、getLogger，可以如下匯入 # from logging import config # from logging import getLogger # 2、也可以使用如下匯入 import logging.config # 這樣連同logging.getLogger都一起匯入了,然後使用字首logging.config. # 3、載入配置 logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC) # 4、輸出日誌 logger1=logging.getLogger('使用者交易') logger1.info('egon兒子alex轉賬3億冥幣') # logger2=logging.getLogger('專門的採集') # 名字傳入的必須是'專門的採集'，與LOGGING_DIC中的配置唯一對應 # logger2.debug('專門採集的日誌')common.py
十三 re模組
一：什麼是正則？
正則就是用一些具有特殊含義的符號組合到一起（稱為正則表示式）來描述字元或者字串的方法。或者說：正則就是用來描述一類事物的規則。（在Python中）它內嵌在Python中，並通過 re 模組實現。正則表示式模式被編譯成一系列的位元組碼，然後由用 C 編寫的匹配引擎執行。
生活中處處都是正則：
比如我們描述：4條腿
你可能會想到的是四條腿的動物或者桌子，椅子等
繼續描述：4條腿，活的
就只剩下四條腿的動物這一類了
二：常用匹配模式(元字元)
http://blog.csdn.net/yufenghyc/article/details/51078107
# =================================匹配模式================================= #一對一的匹配 # 'hello'.replace(old,new) # 'hello'.find('pattern') #正則匹配 import re #\w與\W print(re.findall('\w','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'e', 'g', 'o', 'n', '1', '2', '3'] print(re.findall('\W','hello egon 123')) #[' ', ' '] #\s與\S print(re.findall('\s','hello egon 123')) #[' ', ' ', ' ', ' '] print(re.findall('\S','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'e', 'g', 'o', 'n', '1', '2', '3'] #\n \t都是空,都可以被\s匹配 print(re.findall('\s','hello \n egon \t 123')) #[' ', '\n', ' ', ' ', '\t', ' '] #\n與\t print(re.findall(r'\n','hello egon \n123')) #['\n'] print(re.findall(r'\t','hello egon\t123')) #['\n'] #\d與\D print(re.findall('\d','hello egon 123')) #['1', '2', '3'] print(re.findall('\D','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'e', 'g', 'o', 'n', ' '] #\A與\Z print(re.findall('\Ahe','hello egon 123')) #['he'],\A==>^ print(re.findall('123\Z','hello egon 123')) #['he'],\Z==>$ #^與$ print(re.findall('^h','hello egon 123')) #['h'] print(re.findall('3$','hello egon 123')) #['3'] # 重複匹配：| . | * | ? | .* | .*? | + | {n,m} | #. print(re.findall('a.b','a1b')) #['a1b'] print(re.findall('a.b','a1b a*b a b aaab')) #['a1b', 'a*b', 'a b', 'aab'] print(re.findall('a.b','a\nb')) #[] print(re.findall('a.b','a\nb',re.S)) #['a\nb'] print(re.findall('a.b','a\nb',re.DOTALL)) #['a\nb']同上一條意思一樣 #* print(re.findall('ab*','bbbbbbb')) #[] print(re.findall('ab*','a')) #['a'] print(re.findall('ab*','abbbb')) #['abbbb'] #? print(re.findall('ab?','a')) #['a'] print(re.findall('ab?','abbb')) #['ab'] #匹配所有包含小數在內的數字 print(re.findall('\d+\.?\d*',"asdfasdf123as1.13dfa12adsf1asdf3")) #['123', '1.13', '12', '1', '3'] #.*預設為貪婪匹配 print(re.findall('a.*b','a1b22222222b')) #['a1b22222222b'] #.*?為非貪婪匹配：推薦使用 print(re.findall('a.*?b','a1b22222222b')) #['a1b'] #+ print(re.findall('ab+','a')) #[] print(re.findall('ab+','abbb')) #['abbb'] #{n,m} print(re.findall('ab{2}','abbb')) #['abb'] print(re.findall('ab{2,4}','abbb')) #['abb'] print(re.findall('ab{1,}','abbb')) #'ab{1,}' ===> 'ab+' print(re.findall('ab{0,}','abbb')) #'ab{0,}' ===> 'ab*' #[] print(re.findall('a[1*-]b','a1b a*b a-b')) #[]內的都為普通字元了，且如果-沒有被轉意的話，應該放到[]的開頭或結尾 print(re.findall('a[^1*-]b','a1b a*b a-b a=b')) #[]內的^代表的意思是取反，所以結果為['a=b'] print(re.findall('a[0-9]b','a1b a*b a-b a=b')) #[]內的^代表的意思是取反，所以結果為['a=b'] print(re.findall('a[a-z]b','a1b a*b a-b a=b aeb')) #[]內的^代表的意思是取反，所以結果為['a=b'] print(re.findall('a[a-zA-Z]b','a1b a*b a-b a=b aeb aEb')) #[]內的^代表的意思是取反，所以結果為['a=b'] #\# print(re.findall('a\\c','a\c')) #對於正則來說a\\c確實可以匹配到a\c,但是在python直譯器讀取a\\c時，會發生轉義，然後交給re去執行，所以丟擲異常 print(re.findall(r'a\\c','a\c')) #r代表告訴直譯器使用rawstring，即原生字串，把我們正則內的所有符號都當普通字元處理，不要轉義 print(re.findall('a\\\\c','a\c')) #同上面的意思一樣，和上面的結果一樣都是['a\\c'] #():分組 print(re.findall('ab+','ababab123')) #['ab', 'ab', 'ab'] print(re.findall('(ab)+123','ababab123')) #['ab']，匹配到末尾的ab123中的ab print(re.findall('(?:ab)+123','ababab123')) #findall的結果不是匹配的全部內容，而是組內的內容,?:可以讓結果為匹配的全部內容 print(re.findall('href="(.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">點選</a>'))#['http://www.baidu.com'] print(re.findall('href="(?:.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">點選</a>'))#['href="http://www.baidu.com"'] #| print(re.findall('compan(?:y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company'))
# ===========================re模組提供的方法介紹=========================== import re #1 print(re.findall('e','alex make love') ) #['e', 'e', 'e'],返回所有滿足匹配條件的結果,放在列表裡 #2 print(re.search('e','alex make love').group()) #e,只到找到第一個匹配然後返回一個包含匹配資訊的物件,該物件可以通過呼叫group()方法得到匹配的字串,如果字串沒有匹配，則返回None。 #3 print(re.match('e','alex make love')) #None,同search,不過在字串開始處進行匹配,完全可以用search+^代替match #4 print(re.split('[ab]','abcd')) #['', '', 'cd']，先按'a'分割得到''和'bcd',再對''和'bcd'分別按'b'分割 #5 print('===>',re.sub('a','A','alex make love')) #===> Alex mAke love，不指定n，預設替換所有 print('===>',re.sub('a','A','alex make love',1)) #===> Alex make love print('===>',re.sub('a','A','alex make love',2)) #===> Alex mAke love print('===>',re.sub('^(\w+)(.*?\s)(\w+)(.*?\s)(\w+)(.*?)$',r'\5\2\3\4\1','alex make love')) #===> love make alex print('===>',re.subn('a','A','alex make love')) #===> ('Alex mAke love', 2),結果帶有總共替換的個數 #6 obj=re.compile('\d{2}') print(obj.search('abc123eeee').group()) #12 print(obj.findall('abc123eeee')) #['12'],重用了obj
import re print(re.findall("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>")) #['h1'] print(re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>").group()) #<h1>hello</h1> print(re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>").groupdict()) #<h1>hello</h1> print(re.search(r"<(\w+)>\w+</(\w+)>","<h1>hello</h1>").group()) print(re.search(r"<(\w+)>\w+</\1>","<h1>hello</h1>").group())補充一
#補充二
import re
#使用|，先匹配的先生效，|左邊是匹配小數，而findall最終結果是檢視分組，所有即使匹配成功小數也不會存入結果
#而不是小數時，就去匹配(-?\d+)，匹配到的自然就是，非小數的數，在此處即整數
#
print(re.findall(r"-?\d+\.\d*|(-?\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #找出所有整數['1', '-2', '60', '', '5', '-4', '3']
#找到所有數字:
print(re.findall('\D?(\-?\d+\.?\d*)',"1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) # ['1','2','60','-40.35','5','-4','3']
#計算器作業參考：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4949995.html
expression='1-2*((60+2*(-3-40.0/5)*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))'
content=re.search('\(([\-\+\*\/]*\d+\.?\d*)+\)',expression).group() #(-3-40.0/5)
#為何同樣的表示式search與findall卻有不同結果: print(re.search('\(([\+\-\*\/]*\d+\.?\d*)+\)',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))").group()) #(-40.35/5) print(re.findall('\(([\+\-\*\/]*\d+\.?\d*)+\)',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #['/5', '*3'] #看這個例子:(\d)+相當於(\d)(\d)(\d)(\d)...,是一系列分組 print(re.search('(\d)+','123').group()) #group的作用是將所有組拼接到一起顯示出來 print(re.findall('(\d)+','123')) #findall結果是組內的結果,且是最後一個組的結果search與findall
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Linhaifeng' #線上除錯工具:tool.oschina.net/regex/# import re s=''' http://www.baidu.com [email protected] 你好 010-3141 ''' #最常規匹配 # content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo' # res=re.match('Hello\s\d\d\d\s\d{3}\s\w{10}.*Demo',content) # print(res) # print(res.group()) # print(res.span()) #泛匹配 # content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo' # res=re.match('^Hello.*Demo',content) # print(res.group()) #匹配目標,獲得指定資料 # content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo' # res=re.match('^Hello\s(\d+)\s(\d+)\s.*Demo',content) # print(res.group()) #取所有匹配的內容 # print(res.group(1)) #取匹配的第一個括號內的內容 # print(res.group(2)) #去陪陪的第二個括號內的內容 #貪婪匹配:.*代表匹配儘可能多的字元 # import re # content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo' # # res=re.match('^He.*(\d+).*Demo$',content) # print(res.group(1)) #只打印6,因為.*會盡可能多的匹配,然後後面跟至少一個數字 #非貪婪匹配:?匹配儘可能少的字元 # import re # content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo' # # res=re.match('^He.*?(\d+).*Demo$',content) # print(res.group(1)) #只打印6,因為.*會盡可能多的匹配,然後後面跟至少一個數字 #匹配模式:.不能匹配換行符 content='''Hello 123456 World_This is a Regex Demo ''' # res=re.match('He.*?(\d+).*?Demo$',content) # print(res) #輸出None # res=re.match('He.*?(\d+).*?Demo$',content,re.S) #re.S讓.可以匹配換行符 # print(res) # print(res.group(1)) #轉義:\ # content='price is $5.00' # res=re.match('price is $5.00',content) # print(res) # # res=re.match('price is \$5\.00',content) # print(res) #總結:儘量精簡,詳細的如下 # 儘量使用泛匹配模式.* # 儘量使用非貪婪模式:.*? # 使用括號得到匹配目標:用group(n)去取得結果 # 有換行符就用re.S:修改模式 #re.search:會掃描整個字串,不會從頭開始,找到第一個匹配的結果就會返回 # import re # content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings' # # res=re.match('Hello.*?(\d+).*?Demo',content) # print(res) #輸出結果為None # # import re # content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings' # # res=re.search('Hello.*?(\d+).*?Demo',content) # # print(res.group(1)) #輸出結果為 #re.search:只要一個結果,匹配演練, import re content=''' <tbody> <tr id="4766303201494371851675" class="even "><td><div class="hd"><span class="num">1</span><div class="rk "><span class="u-icn u-icn-75"></span></div></div></td><td class="rank"><div class="f-cb"><div class="tt"><a href="/song?id=476630320"><img class="rpic" src="http://p1.music.126.net/Wl7T1LBRhZFg0O26nnR2iQ==/19217264230385030.jpg?param=50y50&quality=100"></a><span data-res-id="476630320" " # res=re.search('<a\shref=.*?<b\stitle="(.*?)".*?b>',content) # print(res.group(1)) #re.findall:找到符合條件的所有結果 # res=re.findall('<a\shref=.*?<b\stitle="(.*?)".*?b>',content) # for i in res: # print(i) #re.sub:字串替換 import re content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings' # content=re.sub('\d+','',content) # print(content) #用\1取得第一個括號的內容 #用法:將123與456換位置 # import re # content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings' # # # content=re.sub('(Extra.*?)(\d+)(\s)(\d+)(.*?strings)',r'\1\4\3\2\5',content) # content=re.sub('(\d+)(\s)(\d+)',r'\3\2\1',content) # print(content) # import re # content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings' # # res=re.search('Extra.*?(\d+).*strings',content) # print(res.group(1)) # import requests,re # respone=requests.get('https://book.douban.com/').text # print(respone) # print('======'*1000) # print('======'*1000) # print('======'*1000) # print('======'*1000) # res=re.findall('<li.*?cover.*?href="(.*?)".*?title="(.*?)">.*?more-meta.*?author">(.*?)</span.*?year">(.*?)</span.*?publisher">(.*?)</span.*?</li>',respone,re.S) # # res=re.findall('<li.*?cover.*?href="(.*?)".*?more-meta.*?author">(.*?)</span.*?year">(.*?)</span.*?publisher">(.*?)</span>.*?</li>',respone,re.S) # # # for i in res: # print('%s %s %s %s' %(i[0].strip(),i[1].strip(),i[2].strip(),i[3].strip()))View Code
作業：
import re # 1、匹配密碼，密碼必須是由6位數字與字母組成，並且不能是純數字也不能是純字母 # 1.1 知識點：# ?!pattern,表示在沒有配到pattern的字串的前提下，再進行後續的正則表示式匹配，後續匹配仍然從被匹配字串的頭開始 # 1.2 答案： print(re.search("(?!^[0-9]+$)(?!^[a-zA-Z]+$)^[0-9A-Za-z]{6}$","123asf").group()) # 123asf # 1.3 解釋： # 上述正則的意思為：在匹配(?!^[0-9]+$)以及(?!^[a-zA-Z]+$)過後，如果字串成功後在從頭去匹配(?!^[a-zA-Z]+$)，最終匹配完。 # 2、匹配密碼，密碼強度：強，必須包含大寫，小寫和數字,和特殊字元(!,@,#,%,&),且大於6位 # 2.1 知識點：# ?=pattern,表示在配到pattern的字串的前提下，再進行後續的正則表示式匹配，後續匹配仍然從被匹配字串的頭開始 # 2.2 答案： # while True: # pwd = input("please your password: ").strip() # 比如輸入：Aa3@adf123 # pwd_pattern= re.compile("(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*[0-9])(?=.*[!@#%&])^([a-zA-Z0-9!@#%&]){6,}$") # if pwd_pattern.search(pwd) is None: # print("密碼強度不夠") # else: # break # 2.3 解釋： # 上述正則表示式的意思： #（1）首先是(?=.*[A-Z])匹配，.*表示密碼中可以包含多個字元，[A-Z]代表密碼中需要包含至少一個大寫字母，注意一定不要去掉.*寫成(?=[A-Z]),那樣表示密碼只能由一個字元組成，該字元是大寫字母 #（2）其次是(?=.*[a-z])匹配，同上，確保密碼中必須至少有一個小寫字母 #（3）然後是(?=.*[0-9])匹配，同上，確保密碼中必須至少有一個數字 #（4）然後是(?=.*[!@#%&])匹配，同上，，確保密碼中必須至少有一個特殊符號!@#%& #（5）最後是^([a-zA-Z0-9!@#%&]){6,}$，確保密碼是由[a-zA-Z0-9!@#%&]字元構成，至少有6位 # 3、匹配email # print(re.findall("(?:[a-zA-Z0-9]+)@(?:[0-9a-zA-Z]+).com","[email protected] [email protected]")) # 4、匹配身份證 # your_id=input(">>: ").strip() # print(re.findall("^([0-9]){17}([0-9]|X)$",your_id)) # 17個數字組成，最後一個字元可以是數字或X # 5、匹配使用者名稱，包含字母或者數字,且8位 # print(re.findall("^[0-9a-zA-Z]{8}$","egonlinh")) # 5.1、要求輸入的內容只能是漢字 # name=input('>>: ').strip() # print(re.search(r'[\u4E00-\u9fa5]+',name)) # 6、取出字串裡的數字 # print(re.findall(r'\d+(?:\.\d+)?', 'sww123kw11.333e2lkd')) # 7、取出所有負整數 # print(re.findall(r'-\d+', '-12,3,54,-13.11,64，-9')) # 錯誤答案 # print(re.findall(r'(?!-\d+\.\d+)-\d+', '-12,3,54,-13.11,64，-9')) # 正確答案 # 8、所有數字 # print(re.findall(r'\-?\d+(?:\.\d+)?', '-12.9,3.92,54.11,64，89，-9，-45.2')) # 9、所有負數 # print(re.findall(r'\-\d+(?:\.\d+)?', '-12.9,3.92,54.11,64，89，-9，-45.2')) # 10、所有的非負浮點數 print(re.findall(r'\d+\.\d+', '-12.9,3.92,54.11,64，89，-9，-45.2')) # 11、 msg = """ 中文名 貝拉克·侯賽因·奧巴馬 外文名 Barack Hussein Obama II 別名 歐巴馬 性 別 男 國籍 美國 民 族 德裔族 出生地 美國夏威夷州檀香山 出生日期 1961年8月4日 職 業政治家、律師、總統 畢業院校 哥倫比亞大學，哈佛大學 信 仰新教 主要成就 1996年伊利諾伊州參議員 主要成就 美國第56屆、57屆總統 2009年諾貝爾和平獎獲得者 時代週刊年度風雲人物2008、2011 任期內清除本·拉登 代表作品 《我相信變革》《我父親的夢想》《無畏的希望》 所屬政黨美國民主黨 血 型 AB型 學 院西方學院 妻 子 米歇爾·拉沃恩·奧巴馬 """ #外文名 print(re.findall("外文名 (.*)",msg)) #出生日期 print(re.findall('出生日期 (\d{4})年(\d+)月(\d+)日',msg)) #妻子姓名 print(re.findall('妻 子 (\S+)',msg))View Code
補充：
推薦閱讀：
https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/13432794.html
正則表示式中(?:pattern)、(?=pattern)、(?!pattern)、(?<=pattern)和(?<!pattern)
下述表示式都是斷言，不佔用寬度
前面有，正向後發(?<=exp)，放前面；
後面有，正向先行(?=exp)，放後面；
前面無，反向後發(?<!exp)，放前面；
後面無，反向先行(?!exp)，放後面。
例如
re.findall("egon(?=100|N)(?=N)N123","egonN123") # ['egonN123'] # 位置： 0 1 2 3 4 5 6 7 # 字串：e g o n N 1 2 3 # 分析： # 步驟1、正則表示式egon匹配到了字串的位置3 然後連續進行兩次斷言匹配 # 步驟2、(?=100|N)從位置3作為起始匹配位置4的字元是否100或者N # 步驟3、2成功後，繼續匹配(?=N)，因為?=patter不會吃字元，所以此時會重新回到步驟1所在位置3，然後繼續匹配，匹配成功 # 步驟4、從位置3開始匹配N123 # 思考下述輸出結果，為何會不同？？？： re.findall("egon(?=100|N)(?=N)N123","egonN123") re.findall("egon(?=100|N)(?=N)123","egonN123")
介紹
(pattern) ： 匹配 pattern 並獲取這一匹配，所獲取的匹配可以從產生的 Matches 集合得到。
(?:pattern) ：匹配 pattern 但不獲取匹配結果，也就是說這是一個非獲取匹配，不進行儲存供以後使用。
(?=pattern) ：正向預查，在任何匹配 pattern 的字串開始處匹配查詢字串。這是一個非獲取匹配，也就是說，該匹配不需要獲取供以後使用。預查不消耗字元，也就是說，在一個匹配發生後，在最後一次匹配之後立即開始下一次匹配的搜尋，而不是從包含預查的字元之後開始。
共同點
(?:pattern)與(?=pattern)都匹配pattern，但不會把pattern結果放到Matches的集合中，即Matcher.group()不會匹配到(?;pattern)與(?=pattern)
區別
(?:pattern)匹配得到的結果包含pattern，(?=pattern)則不包含。如：對字串："industry abc"的匹配結果： industr(?:y|ies) ---> "industry" industr(?=y|ies) ---> "industr"
是否消耗字元
(?:pattern)消耗字元，下一字元匹配會從已匹配後的位置開始。(?=pattern)不消耗字元，下一字元匹配會從預查之前的位置開始。
即後者只預查，不移動匹配指標。如：