前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >Python的系统管理_06_pytho

Python的系统管理_06_pytho

作者头像
py3study
发布2020-01-15 11:11:47
4360
发布2020-01-15 11:11:47
举报
文章被收录于专栏:python3

import subprocess

res =subprocess.Popen(['uname','-sv'],stdout=subprocess.PIPE)

uname = res.stdout.read().strip()

find()和index()::

uname,index('Linux')

uname.find('Linux')

uname.index('asdfasdf')

uname.find('adfasdfasd')

#字符串切分

smp_index = uname.index ('SMP')

uname[smp_index:]

uname[:smp_index]

startswith()和endswith()

这两个方法可以帮助你判断字符串时是否以某一特定子串开始,或是以某一特定子串结束。

some_string = "RaymondLuxury-Yacht"

some_string.startswith("Raymond")

True

some_string.startswith("sdfasdf")

False

some_string.endswith("Luxury-Yacht")

True

some_string.endswith("Raymond")

False

lstrip(),rstrip(),strip()

分别用来删除前导空白,结尾空白,和前后空白的方法。

spacious_string= "\n\t SomeNon-Spacious Text \n \t \r"

spacious_string.lstrip()

spacious_string.rstrip()

spacious_string.strip()

另外可以输入参数删除任何内容。

xml_tag="<some_tag>"

xml_tag.lstrip("<")

xml_tag.lstrip(">")

xml_tag.rstrip("<")

xml_tag.rstrip(">")

嵌套使用,xml_tag.strip("<").strip(">")

xml_tag.strip("<>")

.strip 是删除<>的任意组好即><也将被删除

foo_str ="<foooooooooooo>blah<foo>"

foo_str.strip("<foo>")

upper()方法和lower()方法

对两个字符串进行比较,并且不考虑字符大写或是小写。

upper()将返回字符串的大写。

lower()将返回字符串的小写。

根据某个指定的分隔符对一个字符串进行提取,split()方法可以完成类任务。

comma_delim_string ="pos1,pos2,pos3"

pipe_delim_string ="pipepos1|pipepos2|pipepos3"

comma_delim_string.split(',')

pipe_delim_string.split('|')

split(',',1) 以','为分割,之分割第一个遇到的','

prosaic_string = "Isert your cleverlittle"

prosaic_string.split()#这个默认是用空格来分隔的。

prosaic_string.splitlines()#将会以行为分隔。

join()

some_list = ['one','two','three','four']

','.join(some_list)

','.join(str(i)for i in some_list)#解决输入为数字的错误,显示转换为字符。

replace()替换字符串。

replacable_string = "trancendtalhibernational nation"

replacable_string.replace("nation","natty")

import re#引入正则表达式的使用。

re_string = r"{{(.*?)}}"

some_string = "this is a string with`words` em `bbq`and {jjfa} "

for match inre.findall(re_string,some_string):

print"MATCH->" ,match

表达式转换为对象的编译:

import re

re_obj = re.compile(r"{{(.*?)}}")

some_string = "this is a string with`words` em `bbq`and {jjfa} "

for match in re_obj.findall(some_string):

print"MATCH->" ,match

这种方式速度会很快,

例:

采用timeit 可以测试出一段代码的运行时间。

1截取一段50万行的文本

tail -n 500000 Pa1.log >> 50Wlog.log

编写代码:re_loop_nocompile.py

在ipython下运行

import re_loop_nocompile

timeit -n 5 re_loop_nocompile.run_re()

显示最好的运行效率。1.42 最佳的。

使用linux的time工具对相同代码的测试结果:

测试命令为:

time python re_loop_nocompile.py

编译后的代码性能:

re_loop_compile.py

效率提升至543ms

所以应当在运行正则中使用编译的方式。

在运行正则表达式中r的作用如下例:

import re

raw_pattern = r'\b[a-z]+\b'

non_raw_pattern = '\b[a-z]+\b'

some_string = 'a few little words'

re.findall (raw_pattern , some_string)

re.findall (non_raw_pattern,some_string)

findall()使用:

import re

re_obj = re.compile(r'\bt.*?e\b')

re_obj.findall("time tame tune tinttire")

处理文件:

infile =open("50Wlog.log","r")

print infile.read()

"r"读模式,该值为默认值

"w"写模式

"a"附加模式

写入文件:

outputfile =open("foo_out.txt","w")

outputfile.write("This is \n Some \nRandom \n Output Text \n")

outputfile.close()

"try/finally"代码块

try:

f=open()

f.write()

finally:

f.close()

with 关键词:

from __future__ import with_statment

with open('writeable.txt','w')as f:

f.writer('thisa writeable file \n')

f

f.write("this won't work")

urllib模块,可以提供对网络中文件对象的访问。

import urllib

url_file = urllib.urlopen("http://192.168.112.96/index.html")

urllib_docs = url_file.read()

print urllib_docs

使用ElementTree开始解析XML文件,只须简单的加载和使用parse()对文件进行处理:

from xml.etree import ElementTree as ET

tcusers = ET.parse("Tomcat.xml")

tcusers

xml 以文件名标签开始,并以文件名标签截至。

这里将ElementTree as ET即为前面的对象。

first_user=tcusers.find('/user')

first_user

first_user.attrib

first_user.get('name')

first_user.get('roles')

first_user.get('foo')

first_user.tag

first_user.text

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2019/06/26 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档