subprocess模块

subprocess是Python 2.4中新增的一个模块，它允许你生成新的进程，连接到它们的 input/output/error 管道，并获取它们的返回（状态）码。这个模块的目的在于替换几个旧的模块和方法，如：

os.system
os.spawn*

1. subprocess模块中的常用函数

函数	描述
subprocess.run()	Python 3.5中新增的函数。执行指定的命令，等待命令执行完成后返回一个包含执行结果的CompletedProcess类的实例。
subprocess.call()	执行指定的命令，返回命令执行状态，其功能类似于os.system(cmd)。
subprocess.check_call()	Python 2.5中新增的函数。执行指定的命令，如果执行成功则返回状态码，否则抛出异常。其功能等价于subprocess.run(..., check=True)。
subprocess.check_output()	Python 2.7中新增的的函数。执行指定的命令，如果执行状态码为0则返回命令执行结果，否则抛出异常。
subprocess.getoutput(cmd)	接收字符串格式的命令，执行命令并返回执行结果，其功能类似于os.popen(cmd).read()和commands.getoutput(cmd)。
subprocess.getstatusoutput(cmd)	执行cmd命令，返回一个元组(命令执行状态, 命令执行结果输出)，其功能类似于commands.getstatusoutput()。

说明：

在Python 3.5之后的版本中，官方文档中提倡通过subprocess.run()函数替代其他函数来使用subproccess模块的功能；

在Python 3.5之前的版本中，我们可以通过subprocess.call()，subprocess.getoutput()等上面列出的其他函数来使用subprocess模块的功能；

subprocess.run()、subprocess.call()、subprocess.check_call()和subprocess.check_output()都是通过对subprocess.Popen的封装来实现的高级函数，因此如果我们需要更复杂功能时，可以通过subprocess.Popen来完成。

subprocess.getoutput()和subprocess.getstatusoutput()函数是来自Python 2.x的commands模块的两个遗留函数。它们隐式的调用系统shell，并且不保证其他函数所具有的安全性和异常处理的一致性。另外，它们从Python 3.3.4开始才支持Windows平台。

2. 上面各函数的定义及参数说明

函数参数列表：

subprocess.run(args, *, stdin=None, input=None, stdout=None, stderr=None, shell=False, timeout=None, check=False, universal_newlines=False)

subprocess.call(args, *, stdin=None, stdout=None, stderr=None, shell=False, timeout=None)

subprocess.check_call(args, *, stdin=None, stdout=None, stderr=None, shell=False, timeout=None)

subprocess.check_output(args, *, stdin=None, stderr=None, shell=False, universal_newlines=False, timeout=None)

subprocess.getstatusoutput(cmd)

subprocess.getoutput(cmd)

参数说明：

args： 要执行的shell命令，默认应该是一个字符串序列，如['df', '-Th']或('df', '-Th')，也可以是一个字符串，如'df -Th'，但是此时需要把shell参数的值置为True。
shell： 如果shell为True，那么指定的命令将通过shell执行。如果我们需要访问某些shell的特性，如管道、文件名通配符、环境变量扩展功能，这将是非常有用的。当然，python本身也提供了许多类似shell的特性的实现，如glob、fnmatch、os.walk()、os.path.expandvars()、os.expanduser()和shutil等。
check： 如果check参数的值是True，且执行命令的进程以非0状态码退出，则会抛出一个CalledProcessError的异常，且该异常对象会包含参数、退出状态码、以及stdout和stderr(如果它们有被捕获的话)。
stdout, stderr：
run()函数默认不会捕获命令执行结果的正常输出和错误输出，如果我们向获取这些内容需要传递subprocess.PIPE，然后可以通过返回的CompletedProcess类实例的stdout和stderr属性或捕获相应的内容；
call()和check_call()函数返回的是命令执行的状态码，而不是CompletedProcess类实例，所以对于它们而言，stdout和stderr不适合赋值为subprocess.PIPE；
check_output()函数默认就会返回命令执行结果，所以不用设置stdout的值，如果我们希望在结果中捕获错误信息，可以执行stderr=subprocess.STDOUT。
input： 该参数是传递给Popen.communicate()，通常该参数的值必须是一个字节序列，如果universal_newlines=True，则其值应该是一个字符串。
universal_newlines： 该参数影响的是输入与输出的数据格式，比如它的值默认为False，此时stdout和stderr的输出是字节序列；当该参数的值设置为True时，stdout和stderr的输出是字符串。

3. subprocess.CompletedProcess类介绍

需要说明的是，subprocess.run()函数是Python3.5中新增的一个高级函数，其返回值是一个subprocess.CompletedPorcess类的实例，因此，subprocess.completedPorcess类也是Python 3.5中才存在的。它表示的是一个已结束进程的状态信息，它所包含的属性如下：

args： 用于加载该进程的参数，这可能是一个列表或一个字符串
returncode： 子进程的退出状态码。通常情况下，退出状态码为0则表示进程成功运行了；一个负值-N表示这个子进程被信号N终止了
stdout： 从子进程捕获的stdout。这通常是一个字节序列，如果run()函数被调用时指定universal_newlines=True，则该属性值是一个字符串。如果run()函数被调用时指定stderr=subprocess.STDOUT，那么stdout和stderr将会被整合到这一个属性中，且stderr将会为None
stderr： 从子进程捕获的stderr。它的值与stdout一样，是一个字节序列或一个字符串。如果stderr灭有被捕获的话，它的值就为None
check_returncode()： 如果returncode是一个非0值，则该方法会抛出一个CalledProcessError异常。

4. 实例

subprocess.run()

>>> subprocess.run(["ls", "-l"])  # doesn't capture output
CompletedProcess(args=['ls', '-l'], returncode=0)

>>> subprocess.run("exit 1", shell=True, check=True)
Traceback (most recent call last):
  ...
subprocess.CalledProcessError: Command 'exit 1' returned non-zero exit status 1

>>> subprocess.run(["ls", "-l", "/dev/null"], stdout=subprocess.PIPE)
CompletedProcess(args=['ls', '-l', '/dev/null'], returncode=0,
stdout=b'crw-rw-rw- 1 root root 1, 3 Jan 23 16:23 /dev/null\n')

subprocess.call()

>>> subprocess.call(['ls',  '-l'])
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>>> subprocess.call('ls -l', shell=True)
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>>> subprocess.call(['ls',  '-l'], stdout=subprocess.DEVNULL)
0
>>> subprocess.call(['ls',  '-l', '/test'])
ls: 无法访问/test: 没有那个文件或目录
2

suprocess.check_call()

>>> subprocess.check_call(['ls',  '-l'])
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>>> subprocess.check_call('ls -l', shell=True)
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>>> subprocess.check_call('ls -l /test', shell=True)
ls: 无法访问/test: 没有那个文件或目录
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/lib/python3.4/subprocess.py", line 557, in check_call
    raise CalledProcessError(retcode, cmd)
subprocess.CalledProcessError: Command 'ls -l /test' returned non-zero exit status 2

sbuprocess.check_output()

>>> ret = subprocess.check_output(['ls',  '-l'])
>>> print(ret)
b' \xe5\x85\xac\xe5\x85\xb1\xe7\x9a\x84\ndrwxr-xr-x  2 wader wader   4096 12\xe6\x9c\x88  7  2015 \xe6\xa8\xa1\xe6\x9d\xbf\ndrwxr-xr-x  2 wader wader   4096 12\xe6\x9c\x88  7  2015 \xe8\xa7\x86\xe9\xa2\x91\ndrwxr-xr-x  2 wader wader   4096 12\xe6\x9c\x88  7  2015 \xe5\x9b\xbe\xe7\x89\x87\ndrwxr-xr-x  2 wader wader   4096 12\xe6\x9c\x88  7  2015 \xe6\x96\x87\xe6\xa1\xa3\ndrwxr-xr-x  2 wader wader   4096  4\xe6\x9c\x88 13  2016 \xe4\xb8\x8b\xe8\xbd\xbd\ndrwxr-xr-x  2 wader wader   4096 12\xe6\x9c\x88  7  2015 \xe9\x9f\xb3\xe4\xb9\x90\ndrwxr-xr-x  7 wader wader   4096  5\xe6\x9c\x88 26  2016 \xe6\xa1\x8c\xe9\x9d\xa2\n'
>>> ret = subprocess.check_output(['ls',  '-l'], universal_newlines=True)
>>> print(ret)
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subprocess.getoutput()与subprocess.getstatusoutput()

>>> ret = subprocess.getoutput('ls -l')
>>> print(ret)
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>>> retcode, output = subprocess.getstatusoutput('ls -l')
>>> print(retcode)
0
>>> print(output)
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>>> retcode, output = subprocess.getstatusoutput('ls -l /test')
>>> print(retcode)
2
>>> print(output)
ls: 无法访问/test: 没有那个文件或目录

三、subprocess.Popen介绍

该类用于在一个新的进程中执行一个子程序。前面我们提到过，上面介绍的这些函数都是基于subprocess.Popen类实现的，通过使用这些被封装后的高级函数可以很方面的完成一些常见的需求。由于subprocess模块底层的进程创建和管理是由Popen类来处理的，因此，当我们无法通过上面哪些高级函数来实现一些不太常见的功能时就可以通过subprocess.Popen类提供的灵活的api来完成。

1.subprocess.Popen的构造函数

class subprocess.Popen(args, bufsize=-1, executable=None, stdin=None, stdout=None, stderr=None, 
    preexec_fn=None, close_fds=True, shell=False, cwd=None, env=None, universal_newlines=False,
    startup_info=None, creationflags=0, restore_signals=True, start_new_session=False, pass_fds=())

参数说明：

args： 要执行的shell命令，可以是字符串，也可以是命令各个参数组成的序列。当该参数的值是一个字符串时，该命令的解释过程是与平台相关的，因此通常建议将args参数作为一个序列传递。
bufsize： 指定缓存策略，0表示不缓冲，1表示行缓冲，其他大于1的数字表示缓冲区大小，负数表示使用系统默认缓冲策略。
stdin, stdout, stderr： 分别表示程序标准输入、输出、错误句柄。
preexec_fn： 用于指定一个将在子进程运行之前被调用的可执行对象，只在Unix平台下有效。
close_fds： 如果该参数的值为True，则除了0,1和2之外的所有文件描述符都将会在子进程执行之前被关闭。
shell： 该参数用于标识是否使用shell作为要执行的程序，如果shell值为True，则建议将args参数作为一个字符串传递而不要作为一个序列传递。
cwd： 如果该参数值不是None，则该函数将会在执行这个子进程之前改变当前工作目录。
env： 用于指定子进程的环境变量，如果env=None，那么子进程的环境变量将从父进程中继承。如果env!=None，它的值必须是一个映射对象。
universal_newlines： 如果该参数值为True，则该文件对象的stdin，stdout和stderr将会作为文本流被打开，否则他们将会被作为二进制流被打开。
startupinfo和creationflags： 这两个参数只在Windows下有效，它们将被传递给底层的CreateProcess()函数，用于设置子进程的一些属性，如主窗口的外观，进程优先级等。

2. subprocess.Popen类的实例可调用的方法

方法	描述
Popen.poll()	用于检查子进程（命令）是否已经执行结束，没结束返回None，结束后返回状态码。
Popen.wait(timeout=None)	等待子进程结束，并返回状态码；如果在timeout指定的秒数之后进程还没有结束，将会抛出一个TimeoutExpired异常。
Popen.communicate(input=None, timeout=None)	该方法可用来与进程进行交互，比如发送数据到stdin，从stdout和stderr读取数据，直到到达文件末尾。
Popen.send_signal(signal)	发送指定的信号给这个子进程。
Popen.terminate()	停止该子进程。
Popen.kill()	杀死该子进程。

关于communicate()方法的说明：

该方法中的可选参数 input 应该是将被发送给子进程的数据，或者如没有数据发送给子进程，该参数应该是None。input参数的数据类型必须是字节串，如果universal_newlines参数值为True，则input参数的数据类型必须是字符串。
该方法返回一个元组(stdout_data, stderr_data)，这些数据将会是字节穿或字符串（如果universal_newlines的值为True）。
如果在timeout指定的秒数后该进程还没有结束，将会抛出一个TimeoutExpired异常。捕获这个异常，然后重新尝试通信不会丢失任何输出的数据。但是超时之后子进程并没有被杀死，为了合理的清除相应的内容，一个好的应用应该手动杀死这个子进程来结束通信。
需要注意的是，这里读取的数据是缓冲在内存中的，所以，如果数据大小非常大或者是无限的，就不应该使用这个方法。

3. subprocess.Popen使用实例

实例1：

>>> import subprocess
>>>
>>> p = subprocess.Popen('df -Th', stdout=subprocess.PIPE, shell=True)
>>> print(p.stdout.read())
Filesystem     Type      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/vda1      ext4       40G   12G   26G  31% /
devtmpfs       devtmpfs  3.9G     0  3.9G   0% /dev
tmpfs          tmpfs     3.9G     0  3.9G   0% /dev/shm
tmpfs          tmpfs     3.9G  386M  3.5G  10% /run
tmpfs          tmpfs     3.9G     0  3.9G   0% /sys/fs/cgroup
tmpfs          tmpfs     783M     0  783M   0% /run/user/0
tmpfs          tmpfs     783M     0  783M   0% /run/user/1000

实例2：

>>> obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
>>> obj.stdin.write('print(1) \n')
>>> obj.stdin.write('print(2) \n')
>>> obj.stdin.write('print(3) \n')
>>> out,err = obj.communicate()
>>> print(out)
1
2
3

>>> print(err)

实例3：

>>> obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
>>> out,err = obj.communicate(input='print(1) \n')
>>> print(out)
1

>>> print(err)

实例4：

实现类似df -Th | grep data命令的功能，实际上就是实现shell中管道的共功能。

>>> 
>>> p1 = subprocess.Popen(['df', '-Th'], stdout=subprocess.PIPE)
>>> p2 = subprocess.Popen(['grep', 'data'], stdin=p1.stdout, stdout=subprocess.PIPE)
>>> out,err = p2.communicate()
>>> print(out)
/dev/vdb1      ext4      493G  4.8G  463G   2% /data
/dev/vdd1      ext4     1008G  420G  537G  44% /data1
/dev/vde1      ext4      985G  503G  432G  54% /data2

>>> print(err)
None

四、总结

那么我们到底该用哪个模块、哪个函数来执行命令与系统及系统进行交互呢？下面我们来做个总结：

首先应该知道的是，Python2.4版本引入了subprocess模块用来替换os.system()、os.popen()、os.spawn*()等函数以及commands模块；也就是说如果你使用的是Python 2.4及以上的版本就应该使用subprocess模块了。
如果你的应用使用的Python 2.4以上，但是是Python 3.5以下的版本，Python官方给出的建议是使用subprocess.call()函数。Python 2.5中新增了一个subprocess.check_call()函数，Python 2.7中新增了一个subprocess.check_output()函数，这两个函数也可以按照需求进行使用。
如果你的应用使用的是Python 3.5及以上的版本（目前应该还很少），Python官方给出的建议是尽量使用subprocess.run()函数。
当subprocess.call()、subprocess.check_call()、subprocess.check_output()和subprocess.run()这些高级函数无法满足需求时，我们可以使用subprocess.Popen类来实现我们需要的复杂功能。

json ,pickle模块

JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。JSON的数据格式其实就是python里面的字典格式，里面可以包含方括号括起来的数组，也就是python里面的列表。

在python中，有专门处理json格式的模块—— json 和 picle模块

Json 模块提供了四个方法： dumps、dump、loads、load

pickle 模块也提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

一. dumps 和 dump:

dumps和dump 序列化方法

dumps只完成了序列化为str，

dump必须传文件描述符，将序列化的str保存到文件中

查看源码：

def dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
        allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
        default=None, sort_keys=False, **kw):
    # Serialize ``obj`` to a JSON formatted ``str``.
    # 序列号 “obj” 数据类型 转换为 JSON格式的字符串

def dump(obj, fp, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
        allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
        default=None, sort_keys=False, **kw):
    """Serialize ``obj`` as a JSON formatted stream to ``fp`` (a
    ``.write()``-supporting file-like object).
     我理解为两个动作，一个动作是将”obj“转换为JSON格式的字符串，还有一个动作是将字符串写入到文件中，也就是说文件描述符fp是必须要的参数 """

示例代码：

>>> import json
>>> json.dumps([])    # dumps可以格式化所有的基本数据类型为字符串
'[]'
>>> json.dumps(1)    # 数字
'1'
>>> json.dumps('1')   # 字符串
'"1"'
>>> dict = {"name":"Tom", "age":23}  
>>> json.dumps(dict)     # 字典
'{"name": "Tom", "age": 23}'

a = {"name":"Tom", "age":23}
with open("test.json", "w", encoding='utf-8') as f:
    # indent 超级好用，格式化保存字典，默认为None，小于0为零个空格
    f.write(json.dumps(a, indent=4))
    # json.dump(a,f,indent=4)   # 和上面的效果一样

保存的文件效果：

二. loads 和 load

loads和load 反序列化方法

loads 只完成了反序列化，

load 只接收文件描述符，完成了读取文件和反序列化

查看源码：

def loads(s, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):
    """Deserialize ``s`` (a ``str`` instance containing a JSON document) to a Python object.
       将包含str类型的JSON文档反序列化为一个python对象"""

def load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):
    """Deserialize ``fp`` (a ``.read()``-supporting file-like object containing a JSON document) to a Python object.
        将一个包含JSON格式数据的可读文件饭序列化为一个python对象"""

实例：

>>> json.loads('{"name":"Tom", "age":23}')
{'age': 23, 'name': 'Tom'}

import json
with open("test.json", "r", encoding='utf-8') as f:
    aa = json.loads(f.read())
    f.seek(0)
    bb = json.load(f)    # 与 json.loads(f.read())
print(aa)
print(bb)

# 输出：
{'name': 'Tom', 'age': 23}
{'name': 'Tom', 'age': 23}

三. json 和 pickle 模块

json模块和pickle模块都有 dumps、dump、loads、load四种方法，而且用法一样。

不用的是json模块序列化出来的是通用格式，其它编程语言都认识，就是普通的字符串，

而picle模块序列化出来的只有python可以认识，其他编程语言不认识的，表现为乱码

不过picle可以序列化函数，但是其他文件想用该函数，在该文件中需要有该文件的定义（定义和参数必须相同，内容可以不同）

四. python对象（obj）与json对象的对应关系

    +-------------------+---------------+
    | Python            | JSON          |
    +===================+===============+
    | dict              | object        |
    +-------------------+---------------+
    | list, tuple       | array         |
    +-------------------+---------------+
    | str               | string        |
    +-------------------+---------------+
    | int, float        | number        |
    +-------------------+---------------+
    | True              | true          |
    +-------------------+---------------+
    | False             | false         |
    +-------------------+---------------+
    | None              | null          |
    +-------------------+---------------+

五. 总结

1. json序列化方法：

dumps：无文件操作 dump：序列化+写入文件

2. json反序列化方法：

loads：无文件操作 load：读文件+反序列化

3. json模块序列化的数据更通用

picle模块序列化的数据仅python可用，但功能强大，可以序列号函数

4. json模块可以序列化和反序列化的数据类型见 python对象（obj）与json对象的对应关系表

5. 格式化写入文件利用 indent = 4

ElementTree是python的XML处理模块

ElementTree是python的XML处理模块，它提供了一个轻量级的对象模型。它在Python2.5以后成为Python标准库的一部分，但是Python2.4之前需要单独安装。在使用ElementTree模块时，需要import xml.etree.ElementTree的操作。

ElementTree表示整个XML节点树，而Element表示节点数中的一个单独的节点。

构建

ElementTree(tag)，其中tag表示根节点，初始化一个ElementTree对象。

Element(tag, attrib={}, **extra)函数用来构造XML的一个根节点，其中tag表示根节点的名称，attrib是一个可选项，表示节点的属性。

SubElement(parent, tag, attrib={}, **extra)用来构造一个已经存在的节点的子节点

Element.text和SubElement.text表示element对象的额外的内容属性，Element.tag和Element.attrib分别表示element对象的标签和属性。

ElementTree.write(file, encoding='us-ascii', xml_declaration=None, default_namespace=None, method='xml')，函数新建一个XML文件，并且将节点数数据写入XML文件中。

#encoding=utf-8
import xml.etree.ElementTree as ET

#新建xml文件
def buildNewsXmlFile():
        #设置一个新节点，并设置其标签为root
        root = ET.Element("root")

        #在root下新建两个子节点,设置其名称分别为sina和chinabyte
        sina = ET.SubElement(root, "sina")
        chinabyte = ET.SubElement(root, "chinabyte")

        #在sina下新建两个子节点，设置其节点名称分别为number和first
        sina_number = ET.SubElement(sina, "number")
        sina_number.text = "1"
        sina_first = ET.SubElement(sina, "first")
        sina_first.text = "http://roll.tech.sina.com.cn/internet_all/index_1.shtml"

        #在chinabyte下新建两个子节点，设置其节点名称为number和first
        chinabyte_number = ET.SubElement(chinabyte, "number")
        chinabyte_number.text = "1"
        chinabyte_first = ET.SubElement(chinabyte, "first")
        chinabyte_first.text = "http://www.chinabyte.com/more/124566.shtml"

        #将节点数信息保存在ElementTree中，并且保存为XML格式文件
        tree = ET.ElementTree(root)
        tree.write("urlfile.xml")

解析和修改XML文件

ElementTree.parse(source, parser=None)，将xml文件加载并返回ElementTree对象。parser是一个可选的参数，如果为空，则默认使用标准的XMLParser解析器。

ElementTree.getroot()，得到根节点。返回根节点的element对象。

Element.remove(tag)，删除root下名称为tag的子节点

以下函数，ElementTree和Element的对象都包含。

find(match)，得到第一个匹配match的子节点，match可以是一个标签名称或者是路径。返回个element

findtext(match,default=None)，得到第一个配置的match的element的内容

findall(match)，得到匹配match下的所有的子节点，match可以是一个标签或者是路径，它会返回一个list，包含匹配的elements的信息

iter(tag)，创建一个以当前节点为根节点的iterator。

这里有一个xml文件

<?xml version="1.0"?>
<data>
    <country name="Liechtenstein">
        <rank>1</rank>
        <year>2008</year>
        <gdppc>141100</gdppc>
        <neighbor name="Austria" direction="E"/>
        <neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
    </country>
    <country name="Singapore">
        <rank>4</rank>
        <year>2011</year>
        <gdppc>59900</gdppc>
        <neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
    </country>
    <country name="Panama">
        <rank>68</rank>
        <year>2011</year>
        <gdppc>13600</gdppc>
        <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
        <neighbor name="Colombia" direction="E"/>
    </country>
</data>

现在是解析xml文件的代码

#解析Xml文件
def parseXmlFile(xml_name):
        #将XMl文件加载并返回一个ELementTree对象
        tree = ET.parse(xml_name)

        #得到第一个匹配sina标签的Element对象
        sina = tree.find("contry")

        #得到sina的SubElement
        for sub_tag in sina:
                print sub_tag.text

        #得到所有匹配sina标签的Element对象的list集合
        list_contry = tree.findall("contry")

        for contry in list_contry:
                for sub_tag in contry:
                        print sub_tag.text
	#修改xml文件
        for rank in tree.iter('rank')
        new_rank = int(rank.text)+1
        rank.text = str(new_rank)
        rank.set('updated', 'yes')
        tree.write(xml_name)

第一次的输出是：1，2008，14100

第二次的输出是：1，2008，14100，4，2011，59900，68，2011，13600

修改后的xml文件为

<?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>

configparser 简介

configparser 是 Pyhton 标准库中用来解析配置文件的模块，并且内置方法和字典非常接近。Python2.x 中名为 ConfigParser，3.x 已更名小写，并加入了一些新功能。
配置文件的格式如下：

[DEFAULT]
ServerAliveInterval = 45
Compression = yes
CompressionLevel = 9
ForwardX11 = yes

[bitbucket.org]
User = Tom

[topsecret.com]
Port: 50022
ForwardX11: no

“[ ]”包含的为 section，section 下面为类似于 key - value 的配置内容；
configparser 默认支持 ‘=’ ‘：’ 两种分隔。

configparser 常用方法

初始化实例

使用 configparser 首先需要初始化实例，并读取配置文件：

>>> import configparser
>>> config = configparser.ConfigParser()    # 注意大小写
>>> config.read("config.ini")   # 配置文件的路径
["config.ini"]

或者可以直接读字典

>>> parser = configparser.ConfigParser()
>>> parser.read_dict({'section1': {'key1': 'value1',
...                                'key2': 'value2',
...                                'key3': 'value3'},
...                   'section2': {'keyA': 'valueA',
...                                'keyB': 'valueB',
...                                'keyC': 'valueC'},
...                   'section3': {'foo': 'x',
...                                'bar': 'y',
...                                'baz': 'z'}
... })

获取所有 sections

>>> config.sections()
['bitbucket.org', 'topsecret.com']    # 注意会过滤掉[DEFAULT]

获取指定 section 的 keys & values

>>> config.items('topsecret.com')
>>>> [('port', '50022'), ('forwardx11', 'no')]    # 注意items()返回的字符串会全变成小写

获取指定 section 的 keys

>>> config.options('topsecret.com')
['Port', 'ForwardX11']

>>> for option in config['topsecret.com']:
...     print(option)
Port
ForwardX11

获取指定 key 的 value

>>> config['bitbucket.org']['User']
'Tom'

>>> config.get('bitbucket.org', 'User')
'Tom'
>>> config.getint('topsecret.com', 'Port')
50022

检查

>>> 'DEFAULT' in config
True
>>> 'test' in config['section_test']
False
>>> 'Tom' in config['bitbucket.org']['User']
True

>>> config.has_section('bitbucket.org')
True
>>> config.has_option('section_test', 'test')
False

添加

>>> config.add_section('Section_1')
>>> config.set('Section_1', 'key_1', 'value_1')    # 注意键值是用set()方法
>>> config.write(open('config.ini', 'w'))    # 一定要写入才生效

删除

>>> config.remove_option('Section_1', 'key_1')
True
>>> config.remove_section('Section_1')
True
>>> config.clear()  # 清空除[DEFAULT]之外所有内容
>>> config.write(open('config.ini', 'w'))

关于 [DEFAULT]

[DEFAULT] 一般包含 ini 格式配置文件的默认项，所以 configparser 部分方法会自动跳过这个 section 。
前面已经提到 sections() 是获取不到的，还有删除方法对 [DEFAULT] 也无效：

>>> config.remove_section('DEFAULT')
False
>>> config.clear()
>>> 'DEFAULT' in config
True
>>> 'ForwardX11' in config['DEFAULT']
True
>>> config.sections()
[]

但指定删除和修改 [DEFAULT] 里的 keys & values 是可以的：

>>> config.remove_option('DEFAULT', 'ForwardX11')
True
>>> config.set('DEFAULT', 'ForwardX11','no')
>>> config['DEFAULT']['ForwardX11']
'no'

还有个特殊的是，has_section() 也无效，可以和 in 区别使用

>>> config.has_section('DEFAULT')
False
>>> 'DEFAULT' in config
True

更多用法请看官方文档：https://docs.python.org/3.6/library/configparser.html

randmon（获取随机数）

random.random
random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0

random.uniform
random.uniform(a, b)，用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a > b，则生成的随机数n: a <= n <= b。如果 a <b，则 b <= n <= a

复制代码代码如下:

print random.uniform(10, 20)
print random.uniform(20, 10)
# 18.7356606526
# 12.5798298022

random.randint
random.randint(a, b)，用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n: a <= n <= b

复制代码代码如下:

print random.randint(12, 20) # 生成的随机数 n: 12 <= n <= 20
print random.randint(20, 20) # 结果永远是20
# print random.randint(20, 10) # 该语句是错误的。下限必须小于上限

random.randrange
random.randrange([start], stop[, step])，从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数。如：random.randrange(10, 100, 2)，结果相当于从[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中获取一个随机数。random.randrange(10, 100, 2)在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效

random.choice
random.choice从序列中获取一个随机元素。其函数原型为：random.choice(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。这里要说明一下：sequence在python不是一种特定的类型，而是泛指一系列的类型。list, tuple, 字符串都属于sequence。有关sequence可以查看python手册数据模型这一章。下面是使用choice的一些例子：

复制代码代码如下:

print random.choice("学习Python")
print random.choice(["JGood", "is", "a", "handsome", "boy"])
print random.choice(("Tuple", "List", "Dict"))

random.shuffle
random.shuffle(x[, random])，用于将一个列表中的元素打乱。如:

复制代码代码如下:

p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."]
random.shuffle(p)
print p
# ['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...']

random.sample
random.sample(sequence, k)，从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列

复制代码代码如下:

list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
slice = random.sample(list, 5) # 从list中随机获取5个元素，作为一个片断返回
print slice
print list # 原有序列并没有改变

随机整数：

复制代码代码如下:

>>> import random
>>> random.randint(0,99)
# 21

随机选取0到100间的偶数：

复制代码代码如下:

>>> import random
>>> random.randrange(0, 101, 2)
# 42

随机浮点数：

复制代码代码如下:

>>> import random
>>> random.random()
0.85415370477785668
>>> random.uniform(1, 10)
# 5.4221167969800881

随机字符：

复制代码代码如下:

>>> import random
>>> random.choice('abcdefg&#%^*f')
# 'd'

多个字符中选取特定数量的字符：

复制代码代码如下:

>>> import random
random.sample('abcdefghij', 3)
# ['a', 'd', 'b']

多个字符中选取特定数量的字符组成新字符串：

复制代码代码如下:

>>> import random
>>> import string
>>> string.join( random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], 3) ).replace(" ","")
# 'fih'

随机选取字符串：

复制代码代码如下:

>>> import random
>>> random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] )
# 'lemon'

洗牌：

复制代码代码如下:

>>> import random
>>> items = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> random.shuffle(items)
>>> items
# [3, 2, 5, 6, 4, 1]

shutil模块

引入： import shutil

copy()

功能：复制文件
格式：shutil.copy('来源文件','目标地址')
返回值：复制之后的路径

copy2()

功能：复制文件，保留元数据
格式：shutil.copy2('来源文件','目标地址')
返回值：复制之后的路径

copyfileobj()

将一个文件的内容拷贝的另外一个文件当中
格式：shutil.copyfileobj(open(来源文件,'r'),open（'目标文件','w'）)
返回值：无

copyfile()

功能：将一个文件的内容拷贝的另外一个文件当中
格式:shutil.copyfile(来源文件,目标文件)
返回值：目标文件的路径

copytree()

功能：复制整个文件目录
格式:shutil.copytree(来源目录,目标目录)
返回值：目标目录的路径
注意：无论文件夹是否为空，均可以复制，而且会复制文件夹中的所有内容

copymode()

功能：拷贝权限

copystat()

功能：拷贝元数据（状态）

rmtree()

功能：移除整个目录，无论是否空
格式：shutil.rmtree(目录路径)
返回值：无

move()

功能：移动文件或者文件夹
格式：shutil.move(来源地址,目标地址)
返回值：目标地址

which()

功能：检测命令对应的文件路径
格式：shutil.which(‘命令字符串’)
返回值：命令文件所在位置
注意：window和linux不太一样。 window的命令都是.exe结尾，linux则不是

disk_usage()

功能：检测磁盘使用信息
格式：disk_usage(‘盘符’)
返回值：元组

归档和解包操作

归档：将多个文件合并到一个文件当中，这种操作方式就是归档。

解包：将归档的文件进行释放。

压缩：压缩时将多个文件进行有损或者无损的合并到一个文件当中。

解压缩：就是压缩的反向操作，将压缩文件中的多个文件，释放出来。

注意：压缩属于归档！

make_archive()

功能：归档函数，归档操作
格式：shutil.make_archive('目标文件路径','归档文件后缀','需要归档的目录')
返回值：归档文件的最终路径

unpack_archive()

功能：解包操作
格式：shutil.unpack_archive('归档文件路径','解包目标文件夹')
返回值:None
注意：文件夹不存在会新建文件夹

get_archive_formats()

功能：获取当前系统已注册的归档文件格式（后缀）
格式：shutil.get_archive_formats()
返回值：列表   [(后缀,解释),(后缀,解释),(后缀,解释)...]

get_unpack_formats()

功能：获取当前系统已经注册的解包文件格式(后缀)
格式:shutil.get_unpack_formats()
返回值：列表   [(后缀,解释),(后缀,解释),(后缀,解释)...]

paramiko

paramiko是一个用于做远程控制的模块，使用该模块可以对远程服务器进行命令或文件操作，值得一说的是，fabric和ansible内部的远程管理就是使用的paramiko来现实。

1、下载安装

pycrypto，由于 paramiko 模块内部依赖pycrypto，所以先下载安装pycrypto

pip3 install pycrypto

pip3 install paramiko

2、模块使用

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8

import paramiko

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect('192.168.1.108', 22, 'alex', '123')
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df')
print stdout.read()
ssh.close();

import paramiko

private_key_path = '/home/auto/.ssh/id_rsa'
key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(private_key_path)

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect('主机名 ', 端口, '用户名', key)

stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df')
print stdout.read()
ssh.close()

import os,sys
import paramiko

t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22))
t.connect(username='wupeiqi',password='123')
sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t)
sftp.put('/tmp/test.py','/tmp/test.py') 
t.close()


import os,sys
import paramiko

t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22))
t.connect(username='wupeiqi',password='123')
sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t)
sftp.get('/tmp/test.py','/tmp/test2.py')
t.close()

import paramiko

pravie_key_path = '/home/auto/.ssh/id_rsa'
key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(pravie_key_path)

t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22))
t.connect(username='wupeiqi',pkey=key)

sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t)
sftp.put('/tmp/test3.py','/tmp/test3.py') 

t.close()

import paramiko

pravie_key_path = '/home/auto/.ssh/id_rsa'
key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(pravie_key_path)

t = paramiko.Transport(('182.92.219.86',22))
t.connect(username='wupeiqi',pkey=key)

sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t)
sftp.get('/tmp/test3.py','/tmp/test4.py') 

t.close()

requests

Python标准库中提供了：urllib等模块以供Http请求，但是，它的 API 太渣了。它是为另一个时代、另一个互联网所创建的。它需要巨量的工作，甚至包括各种方法覆盖，来完成最简单的任务。

import urllib.request


f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508')
result = f.read().decode('utf-8')

import urllib.request

req = urllib.request.Request('http://www.example.com/')
req.add_header('Referer', 'http://www.python.org/')
r = urllib.request.urlopen(req)

result = f.read().decode('utf-8')

注：更多见Python官方文档：https://docs.python.org/3.5/library/urllib.request.html#module-urllib.request

Requests 是使用 Apache2 Licensed 许可证的基于Python开发的HTTP 库，其在Python内置模块的基础上进行了高度的封装，从而使得Pythoner进行网络请求时，变得美好了许多，使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作。

1、安装模块

1	`pip3 install requests`

2、使用模块

# 1、无参数实例
 
import requests
 
ret = requests.get('https://github.com/timeline.json')
 
print(ret.url)
print(ret.text)
 
 
 
# 2、有参数实例
 
import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload)
 
print(ret.url)
print(ret.text)

# 1、基本POST实例
 
import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)
 
print(ret.text)
 
 
# 2、发送请求头和数据实例
 
import requests
import json
 
url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
payload = {'some': 'data'}
headers = {'content-type': 'application/json'}
 
ret = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)
 
print(ret.text)
print(ret.cookies)

requests.get(url, params=None, **kwargs)
requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)
requests.put(url, data=None, **kwargs)
requests.head(url, **kwargs)
requests.delete(url, **kwargs)
requests.patch(url, data=None, **kwargs)
requests.options(url, **kwargs)
 
# 以上方法均是在此方法的基础上构建
requests.request(method, url, **kwargs)

更多requests模块相关的文档见：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/

3、Http请求和XML实例

实例：检测QQ账号是否在线

import urllib
import requests
from xml.etree import ElementTree as ET

# 使用内置模块urllib发送HTTP请求，或者XML格式内容
"""
f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508')
result = f.read().decode('utf-8')
"""


# 使用第三方模块requests发送HTTP请求，或者XML格式内容
r = requests.get('http://www.webxml.com.cn//webservices/qqOnlineWebService.asmx/qqCheckOnline?qqCode=424662508')
result = r.text

# 解析XML格式内容
node = ET.XML(result)

# 获取内容
if node.text == "Y":
    print("在线")
else:
    print("离线")

实例：查看火车停靠信息

import urllib
import requests
from xml.etree import ElementTree as ET

# 使用内置模块urllib发送HTTP请求，或者XML格式内容
"""
f = urllib.request.urlopen('http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=')
result = f.read().decode('utf-8')
"""

# 使用第三方模块requests发送HTTP请求，或者XML格式内容
r = requests.get('http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G666&UserID=')
result = r.text

# 解析XML格式内容
root = ET.XML(result)
for node in root.iter('TrainDetailInfo'):
    print(node.find('TrainStation').text,node.find('StartTime').text,node.tag,node.attrib)

paramiko模块

import paramiko

# 创建SSH对象
ssh = paramiko.SSHClient()
# 允许连接不在known_hosts文件上的主机
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
# 连接服务器
ssh.connect(hostname="192.168.0.99", port=22, username="root", password="rootroot")
# 执行命令
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df')
# 获取结果
result = stdout.read().decode()
# 获取错误提示（stdout、stderr只会输出其中一个）
err = stderr.read()
# 关闭连接
ssh.close()
print(stdin, result, err)

注：如果注释“ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())”这句，会报错。

类似问题可以为linux系统中~/.ssh/known_hosts文件中的内容。

二、实现SFTP功能

import paramiko
# 连接虚拟机centos上的ip及端口
transport = paramiko.Transport(("192.168.0.99", 22))
transport.connect(username="root", password="rootroot")
# 将实例化的Transport作为参数传入SFTPClient中
sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(transport)
# 将“calculator.py”上传到filelist文件夹中
sftp.put('D:\python库\Python_shell\day05\calculator.py', '/filelist/calculator.py')
# 将centos中的aaa.txt文件下载到桌面
sftp.get('/filedir/aaa.txt', r'C:\Users\duany_000\Desktop\test_aaa.txt')
transport.close()

注：如果遇到Windows中路径问题，链接如下网址http://blog.csdn.net/elang6962/article/details/68068126

三、使用秘钥实现SSH功能

import paramiko
private_key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file('id_rsa31')
# 创建SSH对象
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
# 连接服务器
ssh.connect(hostname='192.168.79.9', port=22, username='root', pkey=private_key)
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('ifconfig')
res_out = stdout.read()
print(res_out.decode())
ssh.close()

四、使用秘钥实现SFTP功能

import paramiko
private_key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file('id_rsa31')
# 连接虚拟机centos上的ip及端口
transport = paramiko.Transport(("192.168.79.9", 22))
transport.connect(username="root", pkey=private_key)
# 将实例化的Transport作为参数传入SFTPClient中
sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(transport)
# 将“calculator.py”上传到filelist文件夹中
sftp.put('D:\python库\Python_shell\day05\calculator.py', '/filedir/calculator.py')
# 将centos中的aaa.txt文件下载到桌面
sftp.get('/filedir/oldtext.txt', r'C:\Users\duany_000\Desktop\oldtext.txt')
transport.close()

python 常用模块大全一

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