3.模块Ⅱ

比如，我们在python代码中计算的一个数据需要给另外一段程序使用，那我们怎么给？
现在我们能想到的方法就是存在文件里，然后另一个python程序再从文件里读出来。
但是我们都知道，对于文件来说是没有字典这个概念的，所以我们只能将数据转换成字典放到文件中。
你一定会问，将字典转换成一个字符串很简单，就是str(dic)就可以办到了，为什么我们还要学习序列化模块呢？
没错序列化的过程就是从dic 变成str(dic)的过程。现在你可以通过str(dic)，将一个名为dic的字典转换成一个字符串，
但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢？
聪明的你肯定想到了eval()，如果我们将一个字符串类型的字典str_dic传给eval，就会得到一个返回的字典类型了。
eval()函数十分强大，但是eval是做什么的？e官方demo解释为：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。
ＢＵＴ！强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。
想象一下，如果我们从文件中读出的不是一个数据结构，而是一句"删除文件"类似的破坏性语句，那么后果实在不堪设设想。
而使用eval就要担这个风险。
所以，我们并不推荐用eval方法来进行反序列化操作(将str转换成python中的数据结构)

| Python      |     JSON      |

| dict           |     object    |

| list, tuple   |     array     |

| str             |     string    |

| int, float     |    number  |

| True           |      true     |

| False          |      false     |
 
| None          |       null     |

import json
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = json.dumps(dic)  #序列化：将一个字典转换成一个字符串
print(type(str_dic),str_dic)  #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}
#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的

dic2 = json.loads(str_dic)  #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典
#注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示
print(type(dic2),dic2)  #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}


list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]
str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型 
print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
list_dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]

loads和dumps

import json
f = open('json_file','w')
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
json.dump(dic,f)  #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件
f.close()

f = open('json_file')
dic2 = json.load(f)  #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
f.close()
print(type(dic2),dic2)

Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象) 
Skipkeys：默认值是False，如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类key 
ensure_ascii:，当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。) 
If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse). 
If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity). 
indent：应该是一个非负的整型，如果是0就是顶格分行显示，如果为空就是一行最紧凑显示，否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示，这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json 
separators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(‘,’,’:’)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。 
default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. 
sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。 
To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.

import json
data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}
json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)
print(json_dic2)

import pickle
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic)  #一串二进制内容

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)    #字典

import time
struct_time  = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
f = open('pickle_file','wb')
pickle.dump(struct_time,f)
f.close()

f = open('pickle_file','rb')
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time2.tm_year)

import shelve
f = shelve.open('shelve_file')
f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'}  #直接对文件句柄操作，就可以存入数据
f.close()

import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
existing = f1['key']  #取出数据的时候也只需要直接用key获取即可，但是如果key不存在会报错
f1.close()
print(existing)

import shelve
f = shelve.open('shelve_file', flag='r')
existing = f['key']
f.close()
print(existing)

import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
print(f1['key'])
f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'
f1.close()

f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)
print(f2['key'])
f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'
f2.close()

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

计算结果如下：
d26a53750bc40b38b65a520292f69306

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

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

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

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

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

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

#=========知识储备==========
#进度条的效果
[#             ]
[##            ]
[###           ]
[####          ]

#指定宽度
print('[%-15s]' %'#')
print('[%-15s]' %'##')
print('[%-15s]' %'###')
print('[%-15s]' %'####')

#打印%
print('%s%%' %(100)) #第二个%号代表取消第一个%的特殊意义

#可传参来控制宽度
print('[%%-%ds]' %50) #[%-50s]
print(('[%%-%ds]' %50) %'#')
print(('[%%-%ds]' %50) %'##')
print(('[%%-%ds]' %50) %'###')


#=========实现打印进度条函数==========
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)), end='')


#=========应用==========
data_size=1025
recv_size=0
while recv_size < data_size:
    time.sleep(0.1) #模拟数据的传输延迟
    recv_size+=1024 #每次收1024

    percent=recv_size/data_size #接收的比例
    progress(percent,width=70) #进度条的宽度70

"""
Django settings for webwx project.

Generated by 'django-admin startproject' using Django 1.10.3.

For more information on this file, see
https://docs.djangoproject.com/en/1.10/topics/settings/

For the full list of settings and their values, see
https://docs.djangoproject.com/en/1.10/ref/settings/
"""

import os

# Build paths inside the project like this: os.path.join(BASE_DIR, ...)
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))


# Quick-start development settings - unsuitable for production
# See https://docs.djangoproject.com/en/1.10/howto/deployment/checklist/

# SECURITY WARNING: keep the secret key used in production secret!
SECRET_KEY = 'mpn^n-s-&+ckg_)gl4sp^@8=89us&@*^r1c_81#x-5+$)rf8=3'

# SECURITY WARNING: don't run with debug turned on in production!
DEBUG = True

ALLOWED_HOSTS = []


# Application definition

INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.admin',
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.contenttypes',
    'django.contrib.sessions',
    'django.contrib.messages',
    'django.contrib.staticfiles',
    'web',
]

MIDDLEWARE = [
    'django.middleware.security.SecurityMiddleware',
    'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',
    'django.middleware.common.CommonMiddleware',
    # 'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',
    'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',
    'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware',
    'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware',
]

ROOT_URLCONF = 'webwx.urls'

TEMPLATES = [
    {
        'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',
        'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'templates')]
        ,
        'APP_DIRS': True,
        'OPTIONS': {
            'context_processors': [
                'django.template.context_processors.debug',
                'django.template.context_processors.request',
                'django.contrib.auth.context_processors.auth',
                'django.contrib.messages.context_processors.messages',
            ],
        },
    },
]

WSGI_APPLICATION = 'webwx.wsgi.application'


# Database
# https://docs.djangoproject.com/en/1.10/ref/settings/#databases

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'),
    }
}


# Password validation
# https://docs.djangoproject.com/en/1.10/ref/settings/#auth-password-validators

AUTH_PASSWORD_VALIDATORS = [
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.UserAttributeSimilarityValidator',
    },
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.MinimumLengthValidator',
    },
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.CommonPasswordValidator',
    },
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.NumericPasswordValidator',
    },
]


# Internationalization
# https://docs.djangoproject.com/en/1.10/topics/i18n/

LANGUAGE_CODE = 'en-us'

TIME_ZONE = 'UTC'

USE_I18N = True

USE_L10N = True

USE_TZ = True


# Static files (CSS, JavaScript, Images)
# https://docs.djangoproject.com/en/1.10/howto/static-files/

STATIC_URL = '/static/'
STATICFILES_DIRS = (
    os.path.join(BASE_DIR,'static'),
)

[DEFAULT]
ServerAliveInterval = 45
Compression = yes
CompressionLevel = 9
ForwardX11 = yes
  
[bitbucket.org]
User = hg
  
[topsecret.server.com]
Port = 50022
ForwardX11 = no

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45',
                      'Compression': 'yes',
                     'CompressionLevel': '9',
                     'ForwardX11':'yes'
                     }

config['bitbucket.org'] = {'User':'hg'}

config['topsecret.server.com'] = {'Host Port':'50022','ForwardX11':'no'}

with open('example.ini', 'w') as configfile:

   config.write(configfile)

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

#---------------------------查找文件内容,基于字典的形式

print(config.sections())        #  []

config.read('example.ini')

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

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


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

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

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


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

for key in config['bitbucket.org']:     # 注意,有default会默认default的键
    print(key)

print(config.options('bitbucket.org'))  # 同for循环,找到'bitbucket.org'下所有键

print(config.items('bitbucket.org'))    #找到'bitbucket.org'下所有键值对

print(config.get('bitbucket.org','compression')) # yes       get方法Section下的key对应的value

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config.read('example.ini')

config.add_section('yuan')



config.remove_section('bitbucket.org')
config.remove_option('topsecret.server.com',"forwardx11")


config.set('topsecret.server.com','k1','11111')
config.set('yuan','k2','22222')

config.write(open('new2.ini', "w"))

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

import logging  
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,  
                    format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',  
                    datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',  
                    filename='/tmp/test.log',  
                    filemode='w')  
  
logging.debug('debug message')  
logging.info('info message')  
logging.warning('warning message')  
logging.error('error message')  
logging.critical('critical message')

import logging

logger = logging.getLogger()
# 创建一个handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8') # 再创建一个handler，用于输出到控制台 ch = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setLevel(logging.DEBUG)fh.setFormatter(formatter) ch.setFormatter(formatter) 
logger.addHandler(fh) #logger对象可以添加多个fh和ch对象 logger.addHandler(ch) logger.debug('logger debug message') logger.info('logger info message') logger.warning('logger warning message') logger.error('logger error message') logger.critical('logger critical message')

"""
logging配置
"""

import os
import logging.config

# 定义三种日志输出格式 开始

standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
                  '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为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'

# 定义日志输出格式 结束

logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  # log文件的目录

logfile_name = 'all2.log'  # log文件名

# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):
    os.mkdir(logfile_dir)

# log文件的全路径
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': {
        #打印到终端的日志
        'console': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕
            'formatter': 'simple'
        },
        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
        'default': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
            'formatter': 'standard',
            'filename': logfile_path,  # 日志文件
            'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M
            'backupCount': 5,
            'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
        },
    },
    'loggers': {
        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
        '': {
            'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        },
    },
}


def load_my_logging_cfg():
    logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置
    logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成一个log实例
    logger.info('It works!')  # 记录该文件的运行状态

if __name__ == '__main__':
    load_my_logging_cfg()

注意注意注意：


#1、有了上述方式我们的好处是：所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了，更加清晰，方便管理


#2、我们需要解决的问题是：
    1、从字典加载配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)

    2、拿到logger对象来产生日志
    logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的
    按照我们对logging模块的理解，要想获取某个东西都是通过名字，也就是key来获取的
    于是我们要获取不同的logger对象就是
    logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名')

    
    但问题是：如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置，那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key   
 'loggers': {    
        'l1': {
            'handlers': ['default', 'console'],  #
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        },
        'l2: {
            'handlers': ['default', 'console' ], 
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,  # 向上（更高level的logger）传递
        },
        'l3': {
            'handlers': ['default', 'console'],  #
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        },

}

    
#我们的解决方式是，定义一个空的key
    'loggers': {
        '': {
            'handlers': ['default', 'console'], 
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True, 
        },

}

这样我们再取logger对象时
logging.getLogger(__name__)，不同的文件__name__不同，这保证了打印日志时标识信息不同，但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到，于是默认使用key=''的配置

>>> p = (1, 2)

>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p.y
2

#namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

>>> from collections import deque
>>> q = deque(['a', 'b', 'c'])
>>> q.append('x')
>>> q.appendleft('y')
>>> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的Key是无序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

>>> od = OrderedDict()
>>> od['z'] = 1
>>> od['y'] = 2
>>> od['x'] = 3
>>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回
['z', 'y', 'x']

有如下值集合 [``11``,``22``,``33``,``44``,``55``,``66``,``77``,``88``,``99``,``90.``..]，将所有大于 ``66` `的值保存至字典的第一个key中，将小于 ``66` `的值保存至第二个key的值中。
即： {``'k1'``: 大于``66` `, ``'k2'``: 小于``66``}

li = [11,22,33,44,55,77,88,99,90]
result = {}
for row in li:
    if row > 66:
        if 'key1' not in result:
            result['key1'] = []
        result['key1'].append(row)
    else:
        if 'key2' not in result:
            result['key2'] = []
        result['key2'].append(row)
print(result)

from collections import defaultdict

values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]

my_dict = defaultdict(list)

for value in  values:
    if value>66:
        my_dict['k1'].append(value)
    else:
        my_dict['k2'].append(value)

>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
>>> dd['key1'] = 'abc'
>>> dd['key1'] # key1存在
'abc'
>>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值
'N/A'

例2

c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print c
输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

#常用方法
1.time.sleep(secs)
(线程)推迟指定的时间运行。单位为秒。
2.time.time()
获取当前时间戳

%y 两位数的年份表示（00-99）
%Y 四位数的年份表示（000-9999）
%m 月份（01-12）
%d 月内中的一天（0-31）
%H 24小时制小时数（0-23）
%I 12小时制小时数（01-12）
%M 分钟数（00=59）
%S 秒（00-59）
%a 本地简化星期名称
%A 本地完整星期名称
%b 本地简化的月份名称
%B 本地完整的月份名称
%c 本地相应的日期表示和时间表示
%j 年内的一天（001-366）
%p 本地A.M.或P.M.的等价符
%U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
%w 星期（0-6），星期天为星期的开始
%W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
%x 本地相应的日期表示
%X 本地相应的时间表示
%Z 当前时区的名称
%% %号本身

python中时间日期格式化符号：

#导入时间模块
>>>import time

#时间戳
>>>time.time()
1500875844.800804

#时间字符串
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
'2017-07-24 13:54:37'
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S")
'2017-07-24 13-55-04'

#时间元组:localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_time
time.localtime()
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24,
　　　　　　　　　　tm_hour=13, tm_min=59, tm_sec=37, 
                 tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=0)

# 格式化时间 ---->  结构化时间ft = time.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S')st = time.strptime(ft,'%Y/%m/%d %H:%M:%S')print(st)# 结构化时间 ---> 时间戳t = time.mktime(st)print(t)# 时间戳 ----> 结构化时间t = time.time()st = time.localtime(t)print(st)# 结构化时间 ---> 格式化时间ft = time.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S',st)print(ft)

#结构化时间 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串
#time.asctime(结构化时间) 如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串
>>>time.asctime(time.localtime(1500000000))
'Fri Jul 14 10:40:00 2017'
>>>time.asctime()
'Mon Jul 24 15:18:33 2017'

#时间戳 --> %a %d %d %H:%M:%S %Y串
#time.ctime(时间戳)  如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串
>>>time.ctime()
'Mon Jul 24 15:19:07 2017'
>>>time.ctime(1500000000)
'Fri Jul 14 10:40:00 2017' 
t = time.time()ft = time.ctime(t)print(ft)st = time.localtime()ft = time.asctime(st)print(ft)

import time
true_time=time.mktime(time.strptime('2017-09-11 08:30:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
time_now=time.mktime(time.strptime('2017-09-12 11:00:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
dif_time=time_now-true_time
struct_time=time.gmtime(dif_time)
print('过去了%d年%d月%d天%d小时%d分钟%d秒'%(struct_time.tm_year-1970,struct_time.tm_mon-1,
                                       struct_time.tm_mday-1,struct_time.tm_hour,
                                       struct_time.tm_min,struct_time.tm_sec))

计算时间差

# datatime模块
import datetime
now_time = datetime.datetime.now()  # 现在的时间
# 只能调整的字段：weeks days hours minutes seconds
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(weeks=3)) # 三周后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(weeks=-3)) # 三周前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=-3)) # 三天前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=3)) # 三天后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=5)) # 5小时后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=-5)) # 5小时前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=-15)) # 15分钟前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=15)) # 15分钟后
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=-70)) # 70秒前
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=70)) # 70秒后

current_time = datetime.datetime.now()
# 可直接调整到指定的 年 月 日 时 分 秒 等

print(current_time.replace(year=1977))  # 直接调整到1977年
print(current_time.replace(month=1))  # 直接调整到1月份
print(current_time.replace(year=1989,month=4,day=25))  # 1989-04-25 18:49:05.898601

# 将时间戳转化成时间
print(datetime.date.fromtimestamp(1232132131))  # 2009-01-17

>>> import random
#随机小数
>>> random.random()      # 大于0且小于1之间的小数
0.7664338663654585
>>> random.uniform(1,3) #大于1小于3的小数
1.6270147180533838#恒富：发红包

#随机整数
>>> random.randint(1,5)  # 大于等于1且小于等于5之间的整数
>>> random.randrange(1,10,2) # 大于等于1且小于10之间的奇数


#随机选择一个返回
>>> random.choice([1,'23',[4,5]])  # #1或者23或者[4,5]
#随机选择多个返回，返回的个数为函数的第二个参数
>>> random.sample([1,'23',[4,5]],2) # #列表元素任意2个组合
[[4, 5], '23']


#打乱列表顺序
>>> item=[1,3,5,7,9]
>>> random.shuffle(item) # 打乱次序
>>> item
[5, 1, 3, 7, 9]
>>> random.shuffle(item)
>>> item
[5, 9, 7, 1, 3]

import random

def v_code():

    code = ''
    for i in range(5):

        num=random.randint(0,9)
        alf=chr(random.randint(65,90))
        add=random.choice([num,alf])
        code="".join([code,str(add)])

    return code

print(v_code())

os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd
os.curdir  返回当前目录: ('.')
os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名：('..')#和文件夹相关
os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname1')    若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推
os.mkdir('dirname')    生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname')    删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname')    列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印
# 和文件相关os.remove()  删除一个文件
os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录
os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息# 和操作系统差异相关
os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep    输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"
os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'# 和执行系统命令相关
os.system("bash command")  运行shell命令，直接显示
os.popen("bash command).read()  运行shell命令，获取执行结果
os.environ  获取系统环境变量#path系列，和路径相关os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径 os.path.split(path) 将path分割成目录和文件名二元组返回 os.path.dirname(path) 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素 os.path.basename(path) 返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值，即os.path.split(path)的第二个元素。os.path.exists(path)  如果path存在，返回True；如果path不存在，返回Falseos.path.isabs(path)  如果path是绝对路径，返回Trueos.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回Falseos.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回Falseos.path.join(path1[, path2[, ...]])  将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间os.path.getsize(path) 返回path的大小

stat 结构:

st_mode: inode 保护模式
st_ino: inode 节点号。
st_dev: inode 驻留的设备。
st_nlink: inode 的链接数。
st_uid: 所有者的用户ID。
st_gid: 所有者的组ID。
st_size: 普通文件以字节为单位的大小；包含等待某些特殊文件的数据。
st_atime: 上次访问的时间。
st_mtime: 最后一次修改的时间。
st_ctime: 由操作系统报告的"ctime"。在某些系统上（如Unix）是最新的元数据更改的时间，在其它系统上（如Windows）是创建时间（详细信息参见平台的文档）。

sys.argv           命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
sys.exit(n)        退出程序，正常退出时exit(0),错误退出sys.exit(1)
sys.version        获取Python解释程序的版本信息
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

import sys
try:
    sys.exit(1)
except SystemExit as e:
    print(e)

# ----------------匹配模式--------------------

# 1,之前学过的字符串的常用操作：一对一匹配
# s1 = 'fdskahf太白金星'
# print(s1.find('太白'))  # 7

# 2，正则匹配：

# 单个字符匹配
import re
# \w 与 \W
# print(re.findall('\w', '太白jx 12*() _'))  # ['太', '白', 'j', 'x', '1', '2', '_']
# print(re.findall('\W', '太白jx 12*() _'))  # [' ', '*', '(', ')', ' ']


# \s 与\S
# print(re.findall('\s','太白barry*(_ \t \n'))  # [' ', '\t', ' ', '\n']
# print(re.findall('\S','太白barry*(_ \t \n'))  # ['太', '白', 'b', 'a', 'r', 'r', 'y', '*', '(', '_']


# \d 与 \D
# print(re.findall('\d','1234567890 alex *（_'))  # ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0']
# print(re.findall('\D','1234567890 alex *（_'))  # [' ', 'a', 'l', 'e', 'x', ' ', '*', '（', '_']

# \A 与 ^
# print(re.findall('\Ahel','hello 太白金星 -_- 666'))  # ['hel']
# print(re.findall('^hel','hello 太白金星 -_- 666'))  # ['hel']


# \Z、\z 与 $  @@
# print(re.findall('666\Z','hello 太白金星 *-_-* \n666'))  # ['666']
# print(re.findall('666\z','hello 太白金星 *-_-* \n666'))  # []
# print(re.findall('666$','hello 太白金星 *-_-* \n666'))  # ['666']

# \n 与 \t
# print(re.findall('\n','hello \n 太白金星 \t*-_-*\t \n666'))  # ['\n', '\n']
# print(re.findall('\t','hello \n 太白金星 \t*-_-*\t \n666'))  # ['\t', '\t']


# 重复匹配

# . ? * + {m,n} .* .*?

# . 匹配任意字符，除了换行符（re.DOTALL 这个参数可以匹配\n）。
# print(re.findall('a.b', 'ab aab a*b a2b a牛b a\nb'))  # ['aab', 'a*b', 'a2b', 'a牛b']
# print(re.findall('a.b', 'ab aab a*b a2b a牛b a\nb',re.DOTALL))  # ['aab', 'a*b', 'a2b', 'a牛b']


# ？匹配0个或者1个由左边字符定义的片段。
# print(re.findall('a?b', 'ab aab abb aaaab a牛b aba**b'))  # ['ab', 'ab', 'ab', 'b', 'ab', 'b', 'ab', 'b']


# * 匹配0个或者多个左边字符表达式。 满足贪婪匹配 @@
# print(re.findall('a*b', 'ab aab aaab abbb'))  # ['ab', 'aab', 'aaab', 'ab', 'b', 'b']
# print(re.findall('ab*', 'ab aab aaab abbbbb'))  # ['ab', 'a', 'ab', 'a', 'a', 'ab', 'abbbbb']


# + 匹配1个或者多个左边字符表达式。 满足贪婪匹配  @@
# print(re.findall('a+b', 'ab aab aaab abbb'))  # ['ab', 'aab', 'aaab', 'ab']


# {m,n}  匹配m个至n个左边字符表达式。 满足贪婪匹配  @@
# print(re.findall('a{2,4}b', 'ab aab aaab aaaaabb'))  # ['aab', 'aaab']


# .* 贪婪匹配 从头到尾.
# print(re.findall('a.*b', 'ab aab a*()b'))  # ['ab aab a*()b']


# .*? 此时的?不是对左边的字符进行0次或者1次的匹配,
# 而只是针对.*这种贪婪匹配的模式进行一种限定:告知他要遵从非贪婪匹配 推荐使用!
# print(re.findall('a.*?b', 'ab a1b a*()b, aaaaaab'))  # ['ab', 'a1b', 'a*()b']


# []: 括号中可以放任意一个字符,一个中括号代表一个字符
# - 在[]中表示范围,如果想要匹配上- 那么这个-符号不能放在中间.
# ^ 在[]中表示取反的意思.
# print(re.findall('a.b', 'a1b a3b aeb a*b arb a_b'))  # ['a1b', 'a3b', 'a4b', 'a*b', 'arb', 'a_b']
# print(re.findall('a[abc]b', 'aab abb acb adb afb a_b'))  # ['aab', 'abb', 'acb']
# print(re.findall('a[0-9]b', 'a1b a3b aeb a*b arb a_b'))  # ['a1b', 'a3b']
# print(re.findall('a[a-z]b', 'a1b a3b aeb a*b arb a_b'))  # ['aeb', 'arb']
# print(re.findall('a[a-zA-Z]b', 'aAb aWb aeb a*b arb a_b'))  # ['aAb', 'aWb', 'aeb', 'arb']
# print(re.findall('a[0-9][0-9]b', 'a11b a12b a34b a*b arb a_b'))  # ['a11b', 'a12b', 'a34b']
# print(re.findall('a[*-+]b','a-b a*b a+b a/b a6b'))  # ['a*b', 'a+b']
# - 在[]中表示范围,如果想要匹配上- 那么这个-符号不能放在中间.
# print(re.findall('a[-*+]b','a-b a*b a+b a/b a6b'))  # ['a-b', 'a*b', 'a+b']
# print(re.findall('a[^a-z]b', 'acb adb a3b a*b'))  # ['a3b', 'a*b']

# 练习:
# 找到字符串中'alex_sb ale123_sb wu12sir_sb wusir_sb ritian_sb' 的 alex wusir ritian
# print(re.findall('([a-z]+)_sb','alex_sb ale123_sb wusir12_sb wusir_sb ritian_sb'))


# 分组:

# () 制定一个规则,将满足规则的结果匹配出来
# print(re.findall('(.*?)_sb', 'alex_sb wusir_sb 日天_sb'))  # ['alex', ' wusir', ' 日天']

# 应用举例:
# print(re.findall('href="(.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">点击</a>'))#['http://www.baidu.com']


# | 匹配 左边或者右边
# print(re.findall('alex|太白|wusir', 'alex太白wusiraleeeex太太白odlb'))  # ['alex', '太白', 'wusir', '太白']
# print(re.findall('compan(y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company'))  # ['ies', 'y']
# print(re.findall('compan(?:y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company'))  # ['companies', 'company']
# 分组() 中加入?: 表示将整体匹配出来而不只是()里面的内容。

import re

#1 findall 全部找到返回一个列表。
# print(relx.findall('a', 'alexwusirbarryeval'))  # ['a', 'a', 'a']


# 2 search 只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。
# print(relx.search('sb|alex', 'alex sb sb barry 日天'))  # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 4), match='alex'>
# print(relx.search('alex', 'alex sb sb barry 日天').group())  # alex


# 3 match：None,同search,不过在字符串开始处进行匹配,完全可以用search+^代替match
# print(relx.match('barry', 'barry alex wusir 日天'))  # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='barry'>
# print(relx.match('barry', 'barry alex wusir 日天').group()) # barry


# 4 split 分割 可按照任意分割符进行分割
# print(relx.split('[ ：:,;；，]','alex wusir,日天，太白;女神;肖锋：吴超'))  # ['alex', 'wusir', '日天', '太白', '女神', '肖锋', '吴超']


# 5 sub 替换

# print(relx.sub('barry', '太白', 'barry是最好的讲师，barry就是一个普通老师，请不要将barry当男神对待。'))
# 太白是最好的讲师，太白就是一个普通老师，请不要将太白当男神对待。
# print(relx.sub('barry', '太白', 'barry是最好的讲师，barry就是一个普通老师，请不要将barry当男神对待。',2))
# 太白是最好的讲师，太白就是一个普通老师，请不要将barry当男神对待。
# print(relx.sub('([a-zA-Z]+)([^a-zA-Z]+)([a-zA-Z]+)([^a-zA-Z]+)([a-zA-Z]+)', r'\5\2\3\4\1', r'alex is sb'))
# sb is alex

# 6
# obj=relx.compile('\d{2}')
#
# print(obj.search('abc123eeee').group()) #12
# print(obj.findall('abc123eeee')) #['12'],重用了obj


# import relx
# ret = relx.finditer('\d', 'ds3sy4784a')   #finditer返回一个存放匹配结果的迭代器
# print(ret)  # <callable_iterator object at 0x10195f940>
# print(next(ret).group())  #查看第一个结果
# print(next(ret).group())  #查看第二个结果
# print([i.group() for i in ret])  #查看剩余的左右结果

# 命名分组匹配：
ret = re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>")
# #还可以在分组中利用?<name>的形式给分组起名字
# #获取的匹配结果可以直接用group('名字')拿到对应的值
# print(ret.group('tag_name'))  #结果 ：h1
# print(ret.group())  #结果 ：<h1>hello</h1>
#
# ret = relx.search(r"<(\w+)>\w+</\1>","<h1>hello</h1>")
# #如果不给组起名字，也可以用\序号来找到对应的组，表示要找的内容和前面的组内容一致
# #获取的匹配结果可以直接用group(序号)拿到对应的值
# print(ret.group(1))
# print(ret.group())  #结果 ：<h1>hello</h1>

# 相关练习题
# 1，"1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))"
    # 1.1 匹配所有的整数
# print(relx.findall('\d+',"1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))"))
    # 1.2 匹配所有的数字（包含小数）
# print(relx.findall(r'\d+\.?\d*|\d*\.?\d+', "1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))"))
    # 1.3 匹配所有的数字（包含小数包含负号）
# print(relx.findall(r'-?\d+\.?\d*|\d*\.?\d+', "1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))"))

# 2,匹配一段你文本中的每行的邮箱
    # http://blog.csdn.net/make164492212/article/details/51656638 匹配所有邮箱
    
# 3，匹配一段你文本中的每行的时间字符串 这样的形式：'1995-04-27'

s1 = '''
时间就是1995-04-27,2005-04-27
1999-04-27 老男孩教育创始人
老男孩老师 alex 1980-04-27:1980-04-27
2018-12-08
'''
# print(relx.findall('\d{4}-\d{2}-\d{2}', s1))

# 4 匹配 一个浮点数
# print(re.findall('\d+\.\d*','1.17'))

# 5 匹配qq号：腾讯从10000开始：
# print(re.findall('[1-9][0-9]{4,}', '2413545136'))

s1 = '''
<p><a style="text-decoration: underline;" href="http://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/7459977.html" target="_blank">python基础一</a></p>
<p><a style="text-decoration: underline;" href="http://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/7562422.html" target="_blank">python基础二</a></p>
<p><a style="text-decoration: underline;" href="https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/9439483.html" target="_blank">Python最详细，最深入的代码块小数据池剖析</a></p>
<p><a style="text-decoration: underline;" href="http://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/7738630.html" target="_blank">python集合,深浅copy</a></p>
<p><a style="text-decoration: underline;" href="http://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/8183203.html" target="_blank">python文件操作</a></p>
<h4 style="background-color: #f08080;">python函数部分</h4>
<p><a style="text-decoration: underline;" href="http://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/8241942.html" target="_blank">python函数初识</a></p>
<p><a style="text-decoration: underline;" href="http://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/8259929.html" target="_blank">python函数进阶</a></p>
<p><a style="text-decoration: underline;" href="http://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/8305011.html" target="_blank">python装饰器</a></p>
<p><a style="text-decoration: underline;" href="http://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/8423526.html" target="_blank">python迭代器,生成器</a></p>
<p><a style="text-decoration: underline;" href="http://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/8423937.html" target="_blank">python内置函数,匿名函数</a></p>
<p><a style="text-decoration: underline;" href="http://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/8743408.html" target="_blank">python递归函数</a></p>
<p><a style="text-decoration: underline;" href="https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/8743595.html" target="_blank">python二分查找算法</a></p>

'''
# 1,找到所有的p标签
# ret = relx.findall('<p>.*?</p>', s1)
# print(ret)


# 2,找到所有a标签对应的url
# print(re.findall('<a.*?href="(.*?)".*?</a>',s1))

1 import shutil
2  
3 shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))

1 shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log') #目标文件无需存在

1 shutil.copymode('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在

1 shutil.copystat('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在

1 import shutil
2  
3 shutil.copy('f1.log', 'f2.log')

1 import shutil
2  
3 shutil.copy2('f1.log', 'f2.log')

1 import shutil
2  
3 shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*')) #目标目录不能存在，注意对folder2目录父级目录要有可写权限，ignore的意思是排除 

import shutil

shutil.copytree('f1', 'f2', symlinks=True, ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))

'''
通常的拷贝都把软连接拷贝成硬链接，即对待软连接来说，创建新的文件
'''

拷贝软连接

1 import shutil
2  
3 shutil.rmtree('folder1')

1 import shutil
2  
3 shutil.move('folder1', 'folder3')

#将 /data 下的文件打包放置当前程序目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data')
  
  
#将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", 'gztar', root_dir='/data')

import zipfile

# 压缩
z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'w')
z.write('a.log')
z.write('data.data')
z.close()

# 解压
z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r')
z.extractall(path='.')
z.close()

zipfile压缩解压缩

import tarfile

# 压缩
>>> 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()


# 解压
>>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','r')
>>> t.extractall('/egon')
>>> t.close()

tarfile压缩解压缩

<?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数据

# 增删改查
# 在进行操作之前，都应该进行这两步：

# import xml.etree.ElementTree as ET
# tree = ET.parse('a.xml')  # 形成树形结构
# root = tree.getroot()  # 得到树的根系
# print(root)
# 循环打印：
# for i in root:
#     print(i)
# <Element 'country' at 0x00000196B51191D8>
# <Element 'country' at 0x00000196B5124B88>
# <Element 'country' at 0x00000196B5124D18>

# 所有的增删改查都是基于这个root根系去操作

# 查：
# 1,全文搜索 year 将所有的year标签全部找
# print(root.iter('year'))
# print([i for i in root.iter('year')])
# 2,只找第一个，找到就返回
# print(root.find('country'))
# 3,在root的子节点找，找所有的
# print(root.findall('country'))

# 练习
# 找到标签也可以找到标签相应的内容：tag,attrib,text

# 1,找所有的rank标签，以及 attrib 和 text (这里利用列表推导式比较方便)
# print([i for i in root.iter('rank')])
# [<Element 'rank' at 0x000001367D0D49F8>, <Element 'rank' at 0x000001367D0D4BD8>, <Element 'rank' at 0x000001367D0D4D68>]
# print([i.attrib for i in root.iter('rank')])
# [{'updated': 'yes'}, {'updated': 'yes'}, {'updated': 'yes'}]
# print([i.text for i in root.iter('rank')])  # ['2', '5', '69']

# 2,找到第二个country的 neighbor标签以及他的属性
# print([tag for tag in root.findall('country')][1].find('neighbor').attrib)
# {'direction': 'N', 'name': 'Malaysia'}


# 增 append
# import xml.etree.ElementTree as ET
# tree = ET.parse('a.xml')  # 形成树形结构
# root = tree.getroot()  # 得到树的根系

# 给 year 大于2010年的所有标签下面添加一个month标签，属性为name:month 内容为30days

# for country in root.findall('country'):
#     for year in country.findall('year'):
#         if int(year.text) > 2010:
#             month = ET.Element('month')
#             month.text = '30days'
#             month.attrib = {'name': 'month'}
#             country.append(month)
# tree.write('b.xml')

#改

# import xml.etree.ElementTree as ET
# tree = ET.parse('a.xml')  # 形成树形结构
# root = tree.getroot()  # 得到树的根系
# 对所有的year属性以及值进行修改
# 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')


# 删
# import xml.etree.ElementTree as ET
# tree = ET.parse('a.xml')  # 形成树形结构
# root = tree.getroot()  # 得到树的根系
#
# # 将 rank值大于50的country标签删除
# for country in root.findall('country'):
#    rank = int(country.find('rank').text)
#    if rank > 50:
#      root.remove(country)
#
# tree.write('output.xml')

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) #生成文档对象
et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True)
 
ET.dump(new_xml) #打印生成的格式

 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$',shell=True,stdin=res1.stdout,
12                  stdout=subprocess.PIPE)
13 
14 print(res.stdout.read().decode('utf-8'))
15 
16 
17 #等同于上面,但是上面的优势在于,一个数据流可以和另外一个数据流交互,可以通过爬虫得到结果然后交给grep
18 res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop |grep txt$',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\函数备课',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使用当前系统默认编码，得到结果为bytes类型，在windows下需要用gbk解码#举例说明：
import subprocessobj = subprocess.Popen('dir',                 shell=True,                 stdout=subprocess.PIPE,                 stderr=subprocess.PIPE,                                       )print(obj.stdout.read().decode('gbk'))  # 正确命令print(obj.stderr.read().decode('gbk'))  # 错误命令# shell: 命令解释器，相当于调用cmd 执行指定的命令。# stdout:正确结果丢到管道中。# stderr:错了丢到另一个管道中。# windows操作系统的默认编码是gbk编码。