第十章 Python常用标准库使用（必会）
本章涉及标准库：
1、sys
2、os
3、glob
4、math
5、random
6、platform
7、pikle与cPikle
8、subprocess
9、Queue
10、StringIO
11、logging
12、ConfigParser
13、urllib与urllib2
14、json
15、time
16、datetime
10.1 sys
1）sys.argv
命令行参数。
argv[0] #代表本身名字
argv[1] #第一个参数
argv[2] #第二个参数
argv[3] #第三个参数
argv[N] #第N个参数
argv #参数以空格分隔存储到列表。
看看使用方法：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
print sys.argv[0]
print sys.argv[1]
print sys.argv[2]
print sys.argv[3]
print sys.argv
print len(sys.argv)
# python test.py
test.py
a
b
c
c
['test.py', 'a', 'b', 'c']
4值得注意的是，argv既然是一个列表，那么可以通过len()函数获取这个列表的长度从而知道输入的参数数量。可以看到列表把自身文件名也写了进去，所以当我们统计的使用应该-1才是实际的参数数量，因此可以len(sys.argv[1:])获取参数长度。
2）sys.path
模块搜索路径。
>>> sys.path
['', '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tornado-3.1-py2.7.egg', '/usr/lib/python2.7', '/usr/lib/python2.7/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python2.7/lib-tk', '/usr/lib/python2.7/lib-old', '/usr/lib/python2.7/lib-dynload', '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages', '/usr/lib/python2.7/dist-packages']输出的是一个列表，里面包含了当前Python解释器所能找到的模块目录。
如果想指定自己的模块目录，可以直接追加：
>>> sys.path.append('/opt/scripts')
>>> sys.path
['', '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tornado-3.1-py2.7.egg', '/usr/lib/python2.7', '/usr/lib/python2.7/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python2.7/lib-tk', '/usr/lib/python2.7/lib-old', '/usr/lib/python2.7/lib-dynload', '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages', '/usr/lib/python2.7/dist-packages', '/opt/scripts']3）sys.platform
系统平台标识符。
| 系统 | 平台标识符 |
| Linux | linux |
| Windows | win32 |
| Windows/Cygwin | cygwin |
| Mac OS X | darwin |
>>> sys.platform
'linux2'
Python本身就是跨平台语言，但也不就意味着所有的模块都是在各种平台通用，所以可以使用这个方法判断当前平台，做相应的操作。
4）sys.subversion
在第一章讲过Python解释器有几种版本实现，而默认解释器是CPython，来看看是不是：
>>> sys.subversion
('CPython', '', '')5）sys.version
查看Python版本：
>>> sys.version
'2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13) \n[GCC 4.8.2]'6）sys.exit()
退出解释器：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
print "Hello world!"
sys.exit()
print "Hello world!"
# python test.py
Hello world!代码执行到sys.exit()就会终止程序。
7）sys.stdin、sys.stdout和sys.stderr
标准输入、标准输出和错误输出。
标准输入：一般是键盘。stdin对象为解释器提供输入字符流，一般使用raw_input()和input()函数。
例如：让用户输入信息
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
name = raw_input("Please input your name: ")
print name
# python test.py
Please input your name: xiaoming
xiaoming
import sys
print "Please enter your name: "
name = sys.stdin.readline()
print name
# python b.py
Please enter your name:
xiaoming
xiaoming再例如，a.py文件标准输出作为b.py文件标准输入：
# cat a.py
import sys
sys.stdout.write("123456\n")
sys.stdout.flush()
# cat b.py
import sys
print sys.stdin.readlines()
# python a.py | python b.py
['123456\n']sys.stdout.write()方法其实就是下面所讲的标准输出，print语句就是调用了这个方法。
标准输出：一般是屏幕。stdout对象接收到print语句产生的输出。
例如：打印一个字符串
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
print "Hello world!"
# python test.py
Hello world!
sys.stdout是有缓冲区的，比如：
import sys
import time
for i in range(5):
print i,
# sys.stdout.flush()
time.sleep(1)
# python test.py
0 1 2 3 4本是每隔一秒输出一个数字，但现在是循环完才会打印所有结果。如果把sys.stdout.flush()去掉，就会没执行到print就会刷新stdout输出，这对实时输出信息的程序有帮助。
错误输出：一般是错误信息。stderr对象接收出错的信息。
例如：引发一个异常
>>> raise Exception, "raise..."
Traceback (most recent call last):File "", line 1, in
Exception: raise...
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10.2 os
os模块主要对目录或文件操作。
| 方法 | 描述 | 示例 |
| os.name | 返回操作系统类型 | 返回值是"posix"代表linux，"nt"代表windows |
| os.extsep | 返回一个"."标识符 | |
| os.environ | 以字典形式返回系统变量 | |
| os.devnull | 返回/dev/null标识符 | |
| os.linesep | 返回一个换行符"\n" | >>> print "a" + os.linesep + "b" a b |
| os.sep | 返回一个路径分隔符正斜杠"/" | >>> "a" + os.sep + "b" 'a/b' |
| os.listdir(path) | 列表形式列出目录 | |
| os.getcwd() | 获取当前路径 | >>> os.getcwd() '/home/user' |
| os.chdir(path) | 改变当前工作目录到指定目录 | >>> os.chdir('/opt') >>> os.getcwd() '/opt' |
| os.mkdir(path [, mode=0777]) | 创建目录 | >>> os.mkdir('/home/user/test') |
| os.makedirs(path [, mode=0777]) | 递归创建目录 | >>> os.makedirs('/home/user/abc/abc') |
| os.rmdir(path) | 移除空目录 | >>> os.makedirs('/home/user/abc/abc') |
| os.remove(path) | 移除文件 | |
| os.rename(old, new) | 重命名文件或目录 | |
| os.stat(path) | 获取文件或目录属性 | |
| os.chown(path, uid, gid) | 改变文件或目录所有者 | |
| os.chmod(path, mode) | 改变文件访问权限 | >>> os.chmod('/home/user/c/a.tar.gz', 0777) |
| os.symlink(src, dst) | 创建软链接 | |
| os.unlink(path) | 移除软链接 | >>> os.unlink('/home/user/ddd') |
| urandom(n) | 返回随机字节，适合加密使用 | >>> os.urandom(2) '%\xec' |
| os.getuid() | 返回当前进程UID | |
| os.getlogin() | 返回登录用户名 | |
| os.getpid() | 返回当前进程ID | |
| os.kill(pid, sig) | 发送一个信号给进程 | |
| os.walk(path) | 目录树生成器，返回格式：(dirpath, [dirnames], [filenames]) | >>> for root, dir, file in os.walk('/home/user/abc'): ... print root ... print dir ... print file |
| os.statvfs(path) | ||
| os.system(command) | 执行shell命令，不能存储结果 | |
| popen(command [, mode='r' [, bufsize]]) | 打开管道来自shell命令，并返回一个文件对象 | >>> result = os.popen('ls') >>> result.read() |
os.path类用于获取文件属性。
| os.path.basename(path) | 返回最后一个文件或目录名 | >>> os.path.basename('/home/user/a.sh') 'a.sh' |
| os.path.dirname(path) | 返回最后一个文件前面目录 | >>> os.path.dirname('/home/user/a.sh') '/home/user' |
| os.path.abspath(path) | 返回一个绝对路径 | >>> os.path.abspath('a.sh') '/home/user/a.sh' |
| os.path.exists(path) | 判断路径是否存在，返回布尔值 | >>> os.path.exists('/home/user/abc') True |
| os.path.isdir(path) | 判断是否是目录 | |
| os.path.isfile(path) | 判断是否是文件 | |
| os.path.islink(path) | 判断是否是链接 | |
| os.path.ismount(path) | 判断是否挂载 | |
| os.path.getatime(filename) | 返回文件访问时间戳 | >>> os.path.getctime('a.sh') 1475240301.9892483 |
| os.path.getctime(filename) | 返回文件变化时间戳 | |
| os.path.getmtime(filename) | 返回文件修改时间戳 | |
| os.path.getsize(filename) | 返回文件大小，单位字节 | |
| os.path.join(a, *p) | 加入两个或两个以上路径，以正斜杠"/"分隔。常用于拼接路径 | >>> os.path.join('/home/user','test.py','a.py') '/home/user/test.py/a.py' |
| os.path.split( | 分隔路径名 | >>> os.path.split('/home/user/test.py') ('/home/user', 'test.py') |
| os.path.splitext( | 分隔扩展名 | >>> os.path.splitext('/home/user/test.py') ('/home/user/test', '.py') |
10.3 glob
文件查找，支持通配符（*、？、[]）
# 查找目录中所有以.sh为后缀的文件
>>> glob.glob('/home/user/*.sh')
['/home/user/1.sh', '/home/user/b.sh', '/home/user/a.sh', '/home/user/sum.sh']
# 查找目录中出现单个字符并以.sh为后缀的文件
>>> glob.glob('/home/user/?.sh')
['/home/user/1.sh', '/home/user/b.sh', '/home/user/a.sh']
# 查找目录中出现a.sh或b.sh的文件
>>> glob.glob('/home/user/[a|b].sh')
['/home/user/b.sh', '/home/user/a.sh']10.4 math
数字处理。
下面列出一些自己决定会用到的：
| 方法 | 描述 | 示例 |
| math.pi | 返回圆周率 | >>> math.pi 3.141592653589793 |
| math.ceil(x) | 返回x浮动的上限 | >>> math.ceil(5.2) 6.0 |
| math.floor(x) | 返回x浮动的下限 | >>> math.floor(5.2) 5.0 |
| math.trunc(x) | 将数字截尾取整 | >>> math.trunc(5.2) 5 |
| math.fabs(x) | 返回x的绝对值 | >>> math.fabs(-5.2) 5.2 |
| math.fmod(x,y) | 返回x%y(取余) | >>> math.fmod(5,2) 1.0 |
| math.modf(x) | 返回x小数和整数 | >>> math.modf(5.2) (0.20000000000000018, 5.0) |
| math.factorial(x) | 返回x的阶乘 | >>> math.factorial(5) 120 |
| math.pow(x,y) | 返回x的y次方 | >>> math.pow(2,3) 8.0 |
| math.sprt(x) | 返回x的平方根 | >>> math.sqrt(5) 2.2360679774997898 |
10.5 random
生成随机数。
常用的方法：
| 方法 | 描述 | 示例 |
| random.randint(a,b) | 返回整数a和b范围内数字 | >>> random.randint(1,10) 6 |
| random.random() | 返回随机数，它在0和1范围内 | >>> random.random() 0.7373251914304791 |
| random.randrange(start, stop[, step]) | 返回整数范围的随机数，并可以设置只返回跳数 | >>> random.randrange(1,10,2) 5 |
| random.sample(array, x) | 从数组中返回随机x个元素 | >>> random.sample([1,2,3,4,5],2) [2, 4] |
10.6 platform
获取操作系统详细信息。
| 方法 | 描述 | 示例 |
| platform.platform() | 返回操作系统平台 | >>> platform.platform() 'Linux-3.13.0-32-generic-x86_64-with-Ubuntu-14.04-trusty' |
| platform.uname() | 返回操作系统信息 | >>> platform.uname() ('Linux', 'ubuntu', '3.13.0-32-generic', '#57-Ubuntu SMP Tue Jul 15 03:51:08 UTC 2014', 'x86_64', 'x86_64') |
| platform.system() | 返回操作系统平台 | >>> platform.system() 'Linux' |
| platform.version() | 返回操作系统版本 | >>> platform.version() '#57-Ubuntu SMP Tue Jul 15 03:51:08 UTC 2014' |
| platform.machine() | 返回计算机类型 | >>> platform.machine() 'x86_64' |
| platform.processor() | 返回计算机处理器类型 | >>> platform.processor() 'x86_64' |
| platform.node() | 返回计算机网络名 | >>> platform.node() 'ubuntu' |
| platform.python_version() | 返回Python版本号 | >>> platform.python_version() '2.7.6' |
10.7 pickle与cPickle
创建可移植的Python序列化对象，持久化存储到文件。
1）pickle
pickle库有两个常用的方法，dump()、load() 和dumps()、 loads()，下面看看它们的使用方法：
dump()方法是把对象保存到文件中。
格式：dump(obj, file, protocol=None)
load()方法是从文件中读数据，重构为原来的Python对象。
格式：load(file)
示例，将字典序列化到文件：
>>> import pickle
>>> dict = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
>>> output = open('data.pkl', 'wb') # 二进制模式打开文件
>>> pickle.dump(dict, output) # 执行完导入操作，当前目录会生成data.pkl文件
>>> output.close() # 写入数据并关闭看看pickle格式后的文件：
# cat data.pkl
(dp0
S'a'
p1
I1
sS'c'
p2
I3
sS'b'
p3
I2
s.读取序列化文件：
>>> f = open('data.pkl')
>>> data = pickle.load(f)
>>> print data
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}用法挺简单的，就是先导入文件，再读取文件。
接下来看看序列化字符串操作：
dumps()返回一个pickle格式化的字符串
格式：dumps(obj, protocol=None)
load()解析pickle字符串为对象
示例：
>>> s = 'abc'
>>> pickle.dumps(s)
"S'abc'\np0\n."
>>> pkl = pickle.dumps(s)
>>> pkl
"S'abc'\np0\n."
>>> pickle.loads(pkl)
'abc'需要注意的是，py2.x使用的是pickle2.0格式版本，如果用3.0、4.0版本的pickle导入会出错。可以通过pickle.format_version 查看版本。
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2）cPickle
cPickle库是C语言实现，对pickle进行了优化，提升了性能，建议在写代码中使用。
cPicke提供了与pickle相同的dump()、load() 和dumps()、 loads()方法，用法一样，不再讲解。
10.8 subprocess
subprocess库会fork一个子进程去执行任务，连接到子进程的标准输入、输出、错误，并获得它们的返回代码。这个模块将取代os.system、os.spawn*、os.popen*、popen2.*和commands.*。
提供了以下常用方法帮助我们执行bash命令的相关操作：
subprocess.call()：运行命令与参数。等待命令完成，返回执行状态码。
>>> import subprocess
>>> retcode = subprocess.call(["ls", "-l"])
total 504
-rw-r--r-- 1 root root 54 Nov 2 06:15 data.pkl
>>> retcode
0
>>> retcode = subprocess.call(["ls", "a"])
ls: cannot access a: No such file or directory
>>> retcode
2
# 也可以这样写
>>> subprocess.call('ls -l', shell=True)
subprocess.check_call()：运行命令与参数。如果退出状态码非0，引发CalledProcessError异常，包含状态码。
>>> subprocess.check_call("ls a", shell=True)
ls: cannot access a: No such file or directory
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "/usr/lib/python2.7/subprocess.py", line 540, in check_call
raise CalledProcessError(retcode, cmd)
subprocess.CalledProcessError: Command 'ls a' returned non-zero exit status 2 subprocess.Popen()：这个类我们主要来使用的，参数较多。
参数 |
描述 |
| args | 命令，字符串或列表 |
| bufsize | 0代表无缓冲，1代表行缓冲，其他正值代表缓冲区大小，负值采用默认系统缓冲（一般是全缓冲） |
| executable | |
stdin stdout stderr |
默认没有任何重定向，可以指定重定向到管道（PIPE）、文件对象、文件描述符（整数），stderr还可以设置为STDOUT |
| preexec_fn | 钩子函数，在fork和exec之间执行 |
| close_fds | |
| shell | 为True，表示用当前默认解释器执行。相当于args前面添加“/bin/sh”“-c或win下"cmd.exe /c " |
| cwd | 指定工作目录 |
| env | 设置环境变量 |
| universal_newlines | 换行符统一处理成"\n" |
| startupinfo | 在windows下的Win32 API 发送CreateProcess()创建进程 |
| creationflags | 在windows下的Win32 API 发送CREATE_NEW_CONSOLE()创建控制台窗口 |
subprocess.Popen()类又提供了以下些方法：
方法 |
描述 |
| Popen.communicate(input=None) | 与子进程交互。读取从stdout和stderr缓冲区内容，阻塞父进程，等待子进程结束 |
| Popen. kill() | 杀死子进程，在Posix系统上发送SIGKILL信号 |
| Popen.pid | 获取子进程PID |
| Popen.poll() | 如果子进程终止返回状态码 |
| Popen.returncode | 返回子进程状态码 |
| Popen.send_signal(signal) | 发送信号到子进程 |
| Popen.stderr | 如果参数值是PIPE，那么这个属性是一个文件对象，提供子进程错误输出。否则为None |
| Popen.stdin | 如果参数值是PIPE，那么这个属性是一个文件对象，提供子进程输入。否则为None |
| Popen.stdout | 如果参数值是PIPE，那么这个属性是一个文件对象，提供子进程输出。否则为None |
| Popen.terminate() | 终止子进程，在Posix系统上发送SIGTERM信号，在windows下的Win32 API发送TerminateProcess()到子进程 |
| Popen.wait() | 等待子进程终止，返回状态码 |
示例：
>>> p = subprocess.Popen('dmesg |grep eth0', stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, shell=True)
>>> p.communicate()
...... # 元组形式返回结果
>>> p.pid
57039
>>> p.wait()
0
>>> p.returncode
0subprocess.PIPE提供了一个缓冲区，将stdout、stderr放到这个缓冲区中，p.communicate()方法读取缓冲区数据。
缓冲区的stdout、stderr是分开的，可以以p.stdout.read()方式获得标准输出、错误输出的内容。
再举个例子，我们以标准输出作为下个Popen任务的标准输入：
>>> p1 = subprocess.Popen('ls', stdout=subprocess.PIPE, shell=True)
>>> p2 = subprocess.Popen('grep data', stdin=p1.stdout, stdout=subprocess.PIPE, shell=True)
>>> p1.stdout.close() # 调用后启动p2，为了获得SIGPIPE
>>> output = p2.communicate()[0]
>>> output
'data.pkl\n'
p1的标准输出作为p2的标准输入。这个p2的stdin、stdout也可以是个可读、可写的文件。
10.9 Queue
队列，数据存放在内存中，一般用于交换数据。
类 |
描述 |
| Queue.Empty | 当非阻塞get()或get_nowait()对象队列上为空引发异常 |
| Queue.Full | 当非阻塞put()或put_nowait()对象队列是一个满的队列引发异常 |
| Queue.LifoQueue(maxsize=0) | 构造函数为后进先出队列。maxsize设置队列最大上限项目数量。小于或等于0代表无限。 |
| Queue.PriorityQueue(maxsize=0) | 构造函数为一个优先队列。级别越高越先出。 |
| Queue.Queue(maxsize=0) | 构造函数为一个FIFO(先进先出)队列。maxsize设置队列最大上限项目数量。小于或等于0代表无限。 |
| Queue.deque | 双端队列。实现快速append()和popleft()，无需锁。 |
| Queue.heapq | 堆排序队列。 |
用到比较多的是Queue.Queue类，在这里主要了解下这个。
它提供了一些操作队列的方法：
方法 |
描述 |
| Queue.empty() | 如果队列为空返回True，否则返回False |
| Queue.full() | 如果队列是满的返回True，否则返回False |
| Queue.get(block=True, timeout=None) | 从队列中删除并返回一个项目。没有指定项目，因为是FIFO队列，如果队列为空会一直阻塞。timeout超时时间 |
| Queue.get_nowait() | 从队列中删除并返回一个项目，不阻塞。会抛出异常。 |
| Queue.join() | 等待队列为空，再执行别的操作 |
| Queue.put(item, block=True, timeout=None) | 写入项目到队列 |
| Queue.put_nowait() | 写入项目到队列，不阻塞。与get同理 |
| Queue.qsize() | 返回队列大小 |
| Queue.task_done() | 表示原队列的任务完成 |
示例：
>>> from Queue import Queue
>>> q = Queue()
>>> q.put('test')
>>> q.qsize()
1
>>> q.get()
'test'
>>> q.qsize()
0
>>> q.full()
False
>>> q.empty()
True10.10 StringIO
StringIO库将字符串存储在内存中，像操作文件一样操作。主要提供了一个StringIO类。
方法 |
描述 |
| StringIO.close() | 关闭 |
| StringIO.flush() | 刷新缓冲区 |
| StringIO.getvalue() | 获取写入的数据 |
| StringIO.isatty() | |
| StringIO.next() | 读取下一行，没有数据抛出异常 |
| StringIO.read(n=-1) | 默认读取所有内容。n指定读取多少字节 |
| StringIO.readline(length=None) | 默认读取下一行。length指定读取多少个字符 |
| StringIO.readlines(sizehint=0) | 默认读取所有内容，以列表返回。sizehint指定读取多少字节 |
| StringIO.seek(pos, mode=0) | 在文件中移动文件指针，从mode（0代表文件起始位置，默认。1代表当前位置。2代表文件末尾）偏移pos个字节 |
| StringIO.tell() | 返回当前在文件中的位置 |
| StringIO.truncate() | 截断文件大小 |
| StringIO.write(str) | 写字符串到文件 |
| StringIO.writelines(iterable) | 写入序列，必须是一个可迭代对象，一般是一个字符串列表 |
可以看到，StringIO方法与文件对象方法大部分都一样，从而也就能方面的操作内存对象。
示例：
>>> f = StringIO()
>>> f.write('hello')
>>> f.getvalue()
'hello'像操作文件对象一样写入。
用一个字符串初始化StringIO，可以像读文件一样读取：
>>> f = StringIO('hello\nworld!')
>>> f.read()
'hello\nworld!'
>>> s = StringIO('hello world!')
>>> s.seek(5) # 指针移动到第五个字符，开始写入
>>> s.write('-')
>>> s.getvalue()
'hello-world!'10.11 logging
记录日志库。
有几个主要的类：
| logging.Logger | 应用程序记录日志的接口 |
| logging.Filter | 过滤哪条日志不记录 |
| logging.FileHandler | 日志写到磁盘文件 |
| logging.Formatter | 定义最终日志格式 |
日志级别：
| 级别 | 数字值 | 描述 |
| critical | 50 | 危险 |
| error | 40 | 错误 |
| warning | 30 | 警告 |
| info | 20 | 普通信息 |
| debug | 10 | 调试 |
| noset | 0 | 不设置 |
Formatter类可以自定义日志格式，默认时间格式是%Y-%m-%d %H:%M:%S，有以下这些属性：
| %(name)s | 日志的名称 |
| %(levelno)s | 数字日志级别 |
| %(levelname)s | 文本日志级别 |
| %(pathname)s | 调用logging的完整路径（如果可用） |
| %(filename)s | 文件名的路径名 |
| %(module)s | 模块名 |
| %(lineno)d | 调用logging的源行号 |
| %(funcName)s | 函数名 |
| %(created)f | 创建时间，返回time.time()值 |
| %(asctime)s | 字符串表示创建时间 |
| %(msecs)d | 毫秒表示创建时间 |
| %(relativeCreated)d | 毫秒为单位表示创建时间，相对于logging模块被加载，通常应用程序启动。 |
| %(thread)d | 线程ID（如果可用） |
| %(threadName)s | 线程名字（如果可用） |
| %(process)d | 进程ID（如果可用） |
| %(message)s | 输出的消息 |
示例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
#--------------------------------------------------
# 日志格式
#--------------------------------------------------
# %(asctime)s 年-月-日 时-分-秒,毫秒 2013-04-26 20:10:43,745
# %(filename)s 文件名，不含目录
# %(pathname)s 目录名，完整路径
# %(funcName)s 函数名
# %(levelname)s 级别名
# %(lineno)d 行号
# %(module)s 模块名
# %(message)s 消息体
# %(name)s 日志模块名
# %(process)d 进程id
# %(processName)s 进程名
# %(thread)d 线程id
# %(threadName)s 线程名
import logging
format = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s %(filename)s [line:%(lineno)d] %(message)s')
# 创建日志记录器
info_logger = logging.getLogger('info')
# 设置日志级别,小于INFO的日志忽略
info_logger.setLevel(logging.INFO)
# 日志记录到磁盘文件
info_file = logging.FileHandler("info.log")
# info_file.setLevel(logging.INFO)
# 设置日志格式
info_file.setFormatter(format)
info_logger.addHandler(info_file)
error_logger = logging.getLogger('error')
error_logger.setLevel(logging.ERROR)
error_file = logging.FileHandler("error.log")
error_file.setFormatter(format)
error_logger.addHandler(error_file)
# 输出控制台（stdout）
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.DEBUG)
console.setFormatter(format)
info_logger.addHandler(console)
error_logger.addHandler(console)
if __name__ == "__main__":
# 写日志
info_logger.warning("info message.")
error_logger.error("error message!")# python test.py
2016-07-02 06:52:25,624 - WARNING test.py [line:49] info message.
2016-07-02 06:52:25,631 - ERROR test.py [line:50] error message!
# cat info.log
2016-07-02 06:52:25,624 - WARNING test.py [line:49] info message.
# cat error.log
2016-07-02 06:52:25,631 - ERROR test.py [line:50] error message!上面代码实现了简单记录日志功能。分别定义了info和error日志，将等于或高于日志级别的日志写到日志文件中。在小项目开发中把它单独写一个模块，很方面在其他代码中调用。
需要注意的是，在定义多个日志文件时，getLogger(name=None)类的name参数需要指定一个唯一的名字，如果没有指定，日志会返回到根记录器，也就是意味着他们日志都会记录到一起。
10.12 ConfigParser
配置文件解析。
这个库我们主要用到ConfigParser.ConfigParser()类，对ini格式文件增删改查。
ini文件固定结构：有多个部分块组成，每个部分有一个[标识]，并有多个key，每个key对应每个值，以等号"="分隔。值的类型有三种：字符串、整数和布尔值。其中字符串可以不用双引号，布尔值为真用1表示，布尔值为假用0表示。注释以分号";"开头。
方法 |
描述 |
| ConfigParser.add_section(section) | 创建一个新的部分配置 |
| ConfigParser.get(section, option, raw=False, vars=None) | 获取部分中的选项值，返回字符串 |
| ConfigParser.getboolean(section, option) | 获取部分中的选项值，返回布尔值 |
| ConfigParser.getfloat(section, option) | 获取部分中的选项值，返回浮点数 |
| ConfigParser.getint(section, option) | 获取部分中的选项值，返回整数 |
| ConfigParser.has_option(section, option) | 检查部分中是否存在这个选项 |
| ConfigParser.has_section(section) | 检查部分是否在配置文件中 |
| ConfigParser.items(section, raw=False, vars=None) | 列表元组形式返回部分中的每一个选项 |
| ConfigParser.options(section) | 列表形式返回指定部分选项名称 |
| ConfigParser.read(filenames) | 读取ini格式的文件 |
| ConfigParser.remove_option( section, option) | 移除部分中的选项 |
| ConfigParser.remove_section(section, option) | 移除部分 |
| ConfigParser.sections() | 列表形式返回所有部分名称 |
| ConfigParser.set(section, option, value) | 设置选项值，存在则更新，否则添加 |
| ConfigParser.write(fp) | 写一个ini格式的配置文件 |
举例说明，写一个ini格式文件，对其操作：
# cat config.ini
[host1]
host = 192.168.1.1
port = 22
user = zhangsan
pass = 123
[host2]
host = 192.168.1.2
port = 22
user = lisi
pass = 456
[host3]
host = 192.168.1.3
port = 22
user = wangwu
pass = 7891）获取部分中的键值
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from ConfigParser import ConfigParser
conf = ConfigParser()
conf.read("config.ini")
section = conf.sections()[0] # 获取随机的第一个部分标识
options = conf.options(section) # 获取部分中的所有键
key = options[2]
value = conf.get(section, options[2]) # 获取部分中键的值
print key, value
print type(value)
# python test.py
port 22
这里有意打出来了值的类型，来说明下get()方法获取的值都是字符串，如果有需要，可以getint()获取整数。测试发现，ConfigParser是从下向上读取的文件内容！
2）遍历文件中的每个部分的每个字段
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from ConfigParser import ConfigParser
conf = ConfigParser()
conf.read("config.ini")
sections = conf.sections() # 获取部分名称 ['host3', 'host2', 'host1']
for section in sections:
options = conf.options(section) # 获取部分名称中的键 ['user', 'host', 'port', 'pass']
for option in options:
value = conf.get(section, option) # 获取部分中的键值
print option + ": " + value
print "-------------"
# python test.py
user: wangwu
host: 192.168.1.3
port: 22
pass: 789
-------------
user: lisi
host: 192.168.1.2
port: 22
pass: 456
-------------
user: zhangsan
host: 192.168.1.1
port: 22
pass: 123
-------------通过上面的例子，熟悉了sections()、options()和get()，能任意获取文件的内容了。
也可以使用items()获取部分中的每个选项：
from ConfigParser import ConfigParser
conf = ConfigParser()
conf.read("config.ini")
print conf.items('host1')
# python test.py
[('user', 'zhangsan'), ('host', '192.168.1.1'), ('port', '22'), ('pass', '123')]3）更新或添加选项
from ConfigParser import ConfigParser
conf = ConfigParser()
conf.read("config.ini")
fp = open("config.ini", "w") # 写模式打开文件，供后面提交写的内容
conf.set("host1", "port", "2222") # 有这个选项就更新，否则添加
conf.write(fp) # 写入的操作必须执行这个方法4）添加一部分，并添加选项
from ConfigParser import ConfigParser
conf = ConfigParser()
conf.read("config.ini")
fp = open("config.ini", "w")
conf.add_section("host4") # 添加[host4]
conf.set("host4", "host", "192.168.1.4")
conf.set("host4", "port", "22")
conf.set("host4", "user", "zhaoliu")
conf.set("host4", "pass", "123")
conf.write(fp)5）删除一部分
from ConfigParser import ConfigParser
conf = ConfigParser()
conf.read("config.ini")
fp = open("config.ini", "w")
conf.remove_section('host4') # 删除[host4]
conf.remove_option('host3', 'pass') # 删除[host3]的pass选项
conf.write(fp)10.13 urllib与urllib2
打开URL。urllib2是urllib的增强版，新增了一些功能，比如Request()用来修改Header信息。但是urllib2还去掉了一些好用的方法，比如urlencode()编码序列中的两个元素（元组或字典）为URL查询字符串。
一般情况下这两个库结合着用，那我们也结合着了解下。
类 |
描述 |
| urllib.urlopen(url, data=None, proxies=None) | 读取指定URL，创建类文件对象。data是随着URL提交的数据（POST） |
| urllib/urllib2.quote(s, safe='/') | 将字符串中的特殊符号转十六进制表示。如： quote('abc def') -> 'abc%20def' |
| urllib/urllib2.unquote(s) | 与quote相反 |
| urllib.urlencode(query, doseq=0) | 将序列中的两个元素（元组或字典）转换为URL查询字符串 |
| urllib.urlretrieve(url, filename=None, reporthook=None, data=None) | 将返回结果保存到文件，filename是文件名 |
| urllib2.Request(url, data=None, headers={}, origin_req_host=None, unverifiable=False) | 一般访问URL用urllib.urlopen()，如果要修改header信息就会用到这个。 data是随着URL提交的数据，将会把HTTP请求GET改为POST。headers是一个字典，包含提交头的键值对应内容。 |
| urllib2.urlopen(url, data=None, timeout= | timeout 超时时间，单位秒 |
| urllib2.build_opener(*handlers) | 构造opener |
| urllib2.install_opener(opener) | 把新构造的opener安装到默认的opener中，以后urlopen()会自动调用 |
| urllib2.HTTPCookieProcessor(cookiejar=None) | Cookie处理器 |
| urllib2.HTTPBasicAuthHandler | 认证处理器 |
| urllib2.ProxyHandler | 代理处理器 |
urllib.urlopen()有几个常用的方法：
| 方法 | 描述 |
| getcode() | 获取HTTP状态码 |
| geturl() | 返回真实URL。有可能URL3xx跳转，那么这个将获得跳转后的URL |
| info() | 返回服务器返回的header信息。可以通过它的方法获取相关值 |
| next() | 获取下一行，没有数据抛出异常 |
| read(size=-1) | 默认读取所有内容。size正整数指定读取多少字节 |
| readline(size=-1) | 默认读取下一行。size正整数指定读取多少字节 |
| readlines(sizehint=0) | 默认读取所有内容，以列表形式返回。sizehint正整数指定读取多少字节 |
示例：
1）请求URL
>>> import urllib, urllib2
>>> response = urllib.urlopen("http://www.baidu.com") # 获取的网站页面源码
>>> response.readline()
'\n'
>>> response.getcode()
200
>>> response.geturl()
'http://www.baidu.com'2）伪装chrome浏览器访问
>>> user_agent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/44.0.2403.157 Safari/537.36"
>>> header = {"User-Agent": user_agent}
>>> request = urllib2.Request("http://www.baidu.com", headers=header) # 也可以通过request.add_header('User-Agent', 'Mozilla...')方式添加
>>> response = urllib2.urlopen(request)
>>> response.geturl()
'https://www.baidu.com/'
>>> print respose.info() # 查看服务器返回的header信息
Server: bfe/1.0.8.18
Date: Sat, 12 Nov 2016 06:34:54 GMT
Content-Type: text/html; charset=utf-8
Transfer-Encoding: chunked
Connection: close
Vary: Accept-Encoding
Set-Cookie: BAIDUID=5979A74F742651531360C08F3BE06754:FG=1; expires=Thu, 31-Dec-37 23:55:55 GMT; max-age=2147483647; path=/; domain=.baidu.com
Set-Cookie: BIDUPSID=5979A74F742651531360C08F3BE06754; expires=Thu, 31-Dec-37 23:55:55 GMT; max-age=2147483647; path=/; domain=.baidu.com
Set-Cookie: PSTM=1478932494; expires=Thu, 31-Dec-37 23:55:55 GMT; max-age=2147483647; path=/; domain=.baidu.com
Set-Cookie: BDSVRTM=0; path=/
Set-Cookie: BD_HOME=0; path=/
Set-Cookie: H_PS_PSSID=1426_18240_17945_21118_17001_21454_21408_21394_21377_21525_21192; path=/; domain=.baidu.com
P3P: CP=" OTI DSP COR IVA OUR IND COM "
Cache-Control: private
Cxy_all: baidu+a24af77d41154f5fc0d314a73fd4c48f
Expires: Sat, 12 Nov 2016 06:34:17 GMT
X-Powered-By: HPHP
X-UA-Compatible: IE=Edge,chrome=1
Strict-Transport-Security: max-age=604800
BDPAGETYPE: 1
BDQID: 0xf51e0c970000d938
BDUSERID: 0
Set-Cookie: __bsi=12824513216883597638_00_24_N_N_3_0303_C02F_N_N_N_0; expires=Sat, 12-Nov-16 06:34:59 GMT; domain=www.baidu.com; path=/这里header只加了一个User-Agent，防止服务器当做爬虫屏蔽了，有时为了对付防盗链也会加Referer，说明是本站过来的请求。还有跟踪用户的cookie。
3）提交用户表单
>>> post_data = {"loginform-username":"test","loginform-password":"123456"}
>>> response = urllib2.urlopen("http://home.51cto.com/index", data=(urllib.urlencode(post_data)))
>>> response.read() # 登录后网页内容提交用户名和密码表单登录到51cto网站，键是表单元素的id。其中用到了urlencode()方法，上面讲过是用于转为字典格式为URL接受的编码格式。
例如：
>>> urllib.urlencode(post_data)
'loginform-password=123456&loginform-username=test'4）保存cookie到变量中
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib, urllib2
import cookielib
# 实例化CookieJar对象来保存cookie
cookie = cookielib.CookieJar()
# 创建cookie处理器
handler = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
# 通过handler构造opener
opener = urllib2.build_opener(handler)
response = opener.open("http://www.baidu.com")
for item in cookie:
print item.name, item.value
# python test.py
BAIDUID EB4BF619C95630EFD619B99C596744B0:FG=1
BIDUPSID EB4BF619C95630EFD619B99C596744B0
H_PS_PSSID 1437_20795_21099_21455_21408_21395_21377_21526_21190_21306
PSTM 1478936429
BDSVRTM 0
BD_HOME 0urlopen()本身就是一个opener，无法满足对Cookie处理，所有就要新构造一个opener。
这里用到了cookielib库，cookielib库是一个可存储cookie的对象。CookieJar类来捕获cookie。
cookie存储在客户端，用来跟踪浏览器用户身份的会话技术。
5）保存cookie到文件
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib, urllib2
import cookielib
cookie_file = 'cookie.txt'
# 保存cookie到文件
cookie = cookielib.MozillaCookieJar(cookie_file)
# 创建cookie处理器
handler = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
# 通过handler构造opener
opener = urllib2.build_opener(handler)
response = opener.open("http://www.baidu.com")
# 保存
cookie.save(ignore_discard=True, ignore_expires=True) # ignore_discard默认是false，不保存将被丢失的。ignore_expires默认flase，如果cookie存在，则不写入。
# python test.py
# cat cookie.txt
# Netscape HTTP Cookie File
# http://curl.haxx.se/rfc/cookie_spec.html
# This is a generated file! Do not edit.
.baidu.com TRUE / FALSE 3626420835 BAIDUID 687544519EA906BD0DE5AE02FB25A5B3:FG=1
.baidu.com TRUE / FALSE 3626420835 BIDUPSID 687544519EA906BD0DE5AE02FB25A5B3
.baidu.com TRUE / FALSE H_PS_PSSID 1420_21450_21097_18560_21455_21408_21395_21377_21526_21192_20927
.baidu.com TRUE / FALSE 3626420835 PSTM 1478937189
www.baidu.com FALSE / FALSE BDSVRTM 0
www.baidu.com FALSE / FALSE BD_HOME 0MozillaCookieJar()这个类用来保存cookie到文件。
6）使用cookie访问URL
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib2
import cookielib
# 实例化对象
cookie = cookielib.MozillaCookieJar()
# 从文件中读取cookie
cookie.load("cookie.txt", ignore_discard=True, ignore_expires=True)
# 创建cookie处理器
handler = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
# 通过handler构造opener
opener = urllib2.build_opener(handler)
# request = urllib2.Request("http://www.baidu.com")
response = opener.open("http://www.baidu.com")7）使用代理服务器访问URL
import urllib2
proxy_address = {"http": "http://218.17.252.34:3128"}
handler = urllib2.ProxyHandler(proxy_address)
opener = urllib2.build_opener(handler)
response = opener.open("http://www.baidu.com")
print response.read()8）URL访问认证
import urllib2
auth = urllib2.HTTPBasicAuthHandler()
# (realm, uri, user, passwd)
auth.add_password(None, 'http://www.example.com','user','123456')
opener = urllib2.build_opener(auth)
response = opener.open('http://www.example.com/test.html')
10.14 json
JSON是一种轻量级数据交换格式，一般API返回的数据大多是JSON、XML，如果返回JSON的话，将获取的数据转换成字典，方面在程序中处理。
json库经常用的有两种方法dumps和loads()：
# 将字典转换为JSON字符串
>>> dict = {'user':[{'user1': 123}, {'user2': 456}]}
>>> type(dict)
>>> json_str = json.dumps(dict)
>>> type(json_str)
# 把JSON字符串转换为字典
>>> d = json.loads(json_str)
>>> type(d)
JSON与Python解码后数据类型：
JSON |
Python |
| object | dict |
| array | list |
| string | unicode |
| number（int） | init，long |
| number（real） | float |
| true | Ture |
| false | False |
| null | None |
10.15 time
这个time库提供了各种操作时间值。
方法 |
描述 |
示例 |
| time.asctime([tuple]) | 将一个时间元组转换成一个可读的24个时间字符串 | >>> time.asctime(time.localtime()) 'Sat Nov 12 01:19:00 2016' |
| time.ctime(seconds) | 字符串类型返回当前时间 | >>> time.ctime() 'Sat Nov 12 01:19:32 2016' |
| time.localtime([seconds]) | 默认将当前时间转换成一个(struct_timetm_year,tm_mon,tm_mday,tm_hour,tm_min, tm_sec,tm_wday,tm_yday,tm_isdst) |
>>> time.localtime() time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=11, tm_mday=12, tm_hour=1, tm_min=19, tm_sec=56, tm_wday=5, tm_yday=317, tm_isdst=0) |
| time.mktime(tuple) | 将一个struct_time转换成时间戳 | >>> time.mktime(time.localtime()) 1478942416.0 |
| time.sleep(seconds) | 延迟执行给定的秒数 | >>> time.sleep(1.5) |
| time.strftime(format[, tuple]) | 将元组时间转换成指定格式。[tuple]不指定默认以当前时间 | >>> time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') '2016-11-12 01:20:54' |
| time.time() | 返回当前时间时间戳 | >>> time.time() 1478942466.45977 |
strftime():
指令 |
描述 |
| %a | 简化星期名称，如Sat |
| %A | 完整星期名称，如Saturday |
| %b | 简化月份名称，如Nov |
| %B | 完整月份名称，如November |
| %c | 当前时区日期和时间 |
| %d | 天 |
| %H | 24小时制小时数（0-23） |
| %I | 12小时制小时数（01-12） |
| %j | 365天中第多少天 |
| %m | 月 |
| %M | 分钟 |
| %p | AM或PM，AM表示上午，PM表示下午 |
| %S | 秒 |
| %U | 一年中第几个星期 |
| %w | 星期几 |
| %W | 一年中第几个星期 |
| %x | 本地日期，如'11/12/16' |
| %X | 本地时间，如'17:46:20' |
| %y | 简写年名称，如16 |
| %Y | 完整年名称，如2016 |
| %Z | 当前时区名称（PST：太平洋标准时间） |
| %% | 代表一个%号本身 |
10.16 datetime
datetime库提供了以下几个类：
类 |
描述 |
| datetime.date() | 日期，年月日组成 |
| datetime.datetime() | 包括日期和时间 |
| datetime.time() | 时间，时分秒及微秒组成 |
| datetime.timedelta() | 时间间隔 |
| datetime.tzinfo() |
datetime.date()类：
方法 |
描述 |
描述 |
| date.max | 对象所能表示的最大日期 | datetime.date(9999, 12, 31) |
| date.min | 对象所能表示的最小日期 | datetime.date(1, 1, 1) |
| date.strftime() | 根据datetime自定义时间格式 | >>> date.strftime(datetime.now(), '%Y-%m-%d %H:%M:%S') '2016-11-12 07:24:15 |
| date.today() | 返回当前系统日期 | >>> date.today() datetime.date(2016, 11, 12) |
| date.isoformat() | 返回ISO 8601格式时间（YYYY-MM-DD） | >>> date.isoformat(date.today()) '2016-11-12' |
| date.fromtimestamp() | 根据时间戳返回日期 | >>> date.fromtimestamp(time.time()) datetime.date(2016, 11, 12) |
| date.weekday() | 根据日期返回星期几，周一是0，以此类推 | >>> date.weekday(date.today()) 5 |
| date.isoweekday() | 根据日期返回星期几，周一是1，以此类推 | >>> date.isoweekday(date.today()) 6 |
| date.isocalendar() | 根据日期返回日历（年，第几周，星期几） | >>> date.isocalendar(date.today()) (2016, 45, 6) |
datetime.datetime()类：
方法 |
描述 |
示例 |
| datetime.now()/datetime.today() | 获取当前系统时间 | >>> datetime.now() datetime.datetime(2016, 11, 12, 7, 39, 35, 106385) |
| date.isoformat() | 返回ISO 8601格式时间 | >>> datetime.isoformat(datetime.now()) '2016-11-12T07:42:14.250440' |
| datetime.date() | 返回时间日期对象，年月日 | >>> datetime.date(datetime.now()) datetime.date(2016, 11, 12) |
| datetime.time() | 返回时间对象，时分秒 | >>> datetime.time(datetime.now()) datetime.time(7, 46, 2, 594397) |
| datetime.utcnow() | UTC时间，比中国时间快8个小时 | >>> datetime.utcnow() datetime.datetime(2016, 11, 12, 15, 47, 53, 514210) |
datetime.time()类：
方法 |
描述 |
示例 |
| time.max | 所能表示的最大时间 | >>> time.max datetime.time(23, 59, 59, 999999) |
| time.min | 所能表示的最小时间 | >>> time.min datetime.time(0, 0) |
| time.resolution | 时间最小单位，1微妙 | >>> time.resolution datetime.timedelta(0, 0, 1) |
datetime.timedelta()类：
# 获取昨天日期
>>> date.today() - timedelta(days=1)
datetime.date(2016, 11, 11)
>>> date.isoformat(date.today() - timedelta(days=1))
'2016-11-11'
# 获取明天日期
>>> date.today() + timedelta(days=1)
datetime.date(2016, 11, 13)
>>> date.isoformat(date.today() + timedelta(days=1))
'2016-11-13'