一、下载安装
下载安装有两种方式：
yum\pip\apt-get
或者源码
下载源码
解压源码
进入目录
编译源码 python setup.py build
安装源码 python setup.py install
注：在使用源码安装时，需要使用到gcc编译和python开发环境，所以，需要先执行：
yum install gcc python-devel
安装成功后，模块会自动安装到 sys.path 中的某个目录中，如：/usr/lib/python2.7/site-packages/
time&datetime
import time # print(time.clock()) #返回处理器时间
# print(time.altzone) #返回与utc时间的时间差,以秒计算
# print(time.asctime()) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016"
# print(time.localtime()) #返回本地时间 的struct time对象格式
# print(time.gmtime(time.time()-800000)) #返回utc时间的struc时间对象格式
# print(time.asctime(time.localtime())) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",
#print(time.ctime()) #返回Fri Aug 19 12:38:29 2016 格式, 同上 # 日期字符串 转成 时间戳
# string_2_struct = time.strptime("2016/05/22","%Y/%m/%d") #将 日期字符串 转成 struct时间对象格式
# print(string_2_struct)
# struct_2_stamp = time.mktime(string_2_struct) #将struct时间对象转成时间戳
# print(struct_2_stamp) #将时间戳转为字符串格式
# print(time.gmtime(time.time()-86640)) #将utc时间戳转换成struct_time格式
# print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.gmtime()) ) #将utc struct_time格式转成指定的字符串格式 #时间加减
import datetime # print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925
#print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) ) # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19
# print(datetime.datetime.now() )
# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天
# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天
# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时
# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分 # c_time = datetime.datetime.now()
# print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换
python中时间日期格式化符号：
- %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函数用一个元组装起来的9组数字处理时间:
| 序号 | 字段 | 属性 | 值 |
|---|---|---|---|
| 0 | 4位数年 | tm_year | 2008 |
| 1 | 月 | tm_mon | 1 到 12 |
| 2 | 日 | tm_mday | 1到31 |
| 3 | 小时 | tm_hour | 0到23 |
| 4 | 分钟 | tm_min | 0到59 |
| 5 | 秒 | tm_sec | 0到61 (60或61 是闰秒) |
| 6 | 一周的第几日 | tm_wday | 0到6 (0是周一) |
| 7 | 一年的第几日 | tm_yday | 1到366 (儒略历) |
| 8 | 夏令时 | tm_isdst | -1, 0, 1, -1是决定是否为夏令时的旗帜 |
Time 模块包含了以下内置函数，既有时间处理相的，也有转换时间格式的：
time.altzone 返回格林威治西部的夏令时地区的偏移秒数。如果该地区在格林威治东部会返回负值（如西欧，包括英国）。对夏令时启用地区才能使用。
time.asctime([tupletime]) 接受时间元组并返回一个可读的形式为"Tue Dec 11 18:07:14 2008"（2008年12月11日 周二18时07分14秒）的24个字符的字符串。
time.clock( ) 以浮点数计算的秒数返回当前的CPU时间。用来衡量不同程序的耗时，比time.time()更有用。
time.ctime([secs]) 作用相当于asctime(localtime(secs))，未给参数相当于asctime()
time.gmtime([secs]) 接收时间辍（1970纪元后经过的浮点秒数）并返回格林威治天文时间下的时间元组t。注：t.tm_isdst始终为0
time.localtime([secs]) 接收时间辍（1970纪元后经过的浮点秒数）并返回当地时间下的时间元组t（t.tm_isdst可取0或1，取决于当地当时是不是夏令时）。
time.mktime(tupletime) 接受时间元组并返回时间辍（1970纪元后经过的浮点秒数）。
time.sleep(secs) 推迟调用线程的运行，secs指秒数。
time.strftime(fmt[,tupletime]) 接收以时间元组，并返回以可读字符串表示的当地时间，格式由fmt决定。
time.strptime(str,fmt='%a %b %d %H:%M:%S %Y') 根据fmt的格式把一个时间字符串解析为时间元组。
time.time( ) 返回当前时间的时间戳（1970纪元后经过的浮点秒数）。
time.tzset() 根据环境变量TZ重新初始化时间相关设置。
time模块的重要属性
time.timezone
属性time.timezone是当地时区（未启动夏令时）距离格林威治的偏移秒数（>0，美洲;<=0大部分欧洲，亚洲，非洲）。
time.tzname
属性time.tzname包含一对根据情况的不同而不同的字符串，分别是带夏令时的本地时区名称，和不带的。
时间转换的过程
random模块
生成随机数的模块
import random
print(random.random())
print(random.randint(1,2))
print(random.randrange(1,10)) 生成随机验证码
import random
checkcode = ''
for i in range(4):
current = random.randrange(0,4)
if current != i:
temp = chr(random.randint(65,90))
else:
temp = random.randint(0,9)
checkcode += str(temp)
print checkcode
shutil 模块
高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块
shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length])
将文件内容拷贝到另一个文件中，可以部分内容
拷贝部分代码的示例
def copyfileobj(fsrc, fdst, length=16*1024):
"""copy data from file-like object fsrc to file-like object fdst"""
while 1:
buf = fsrc.read(length)
if not buf:
break
fdst.write(buf)
shutil.copyfile(src, dst)
拷贝文件不拷贝权限
shutil.copymode(src, dst)
仅拷贝权限。内容、组、用户均不变
shutil.copystat(src, dst)
拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags
shutil.copy(src, dst)
拷贝文件和权限
shutil.copy2(src, dst)
拷贝文件和状态信息
shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)
递归的去拷贝文件
例如：copytree(source, destination, ignore=ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))
shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])
递归的去删除文件
shutil.move(src, dst)
递归的去移动文件
shutil.make_archive(base_name, format,...)
创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar
- base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，
如：www =>保存至当前路径
如：/Users/wupeiqi/www =>保存至/Users/wupeiqi/ - format： 压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
- root_dir： 要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
- owner： 用户，默认当前用户
- group： 组，默认当前组
- logger： 用于记录日志，通常是logging.Logger对象
ConfigParser
# 注释1
; 注释2 [section1]
k1 = v1
k2:v2 [section2]
k1 = v1 import ConfigParser config = ConfigParser.ConfigParser()
config.read('i.cfg') # ########## 读 ##########
#secs = config.sections()
#print secs
#options = config.options('group2')
#print options #item_list = config.items('group2')
#print item_list #val = config.get('group1','key')
#val = config.getint('group1','key') # ########## 改写 ##########
#sec = config.remove_section('group1')
#config.write(open('i.cfg', "w")) #sec = config.has_section('wupeiqi')
#sec = config.add_section('wupeiqi')
#config.write(open('i.cfg', "w")) #config.set('group2','k1',11111)
#config.write(open('i.cfg', "w")) #config.remove_option('group2','age')
#config.write(open('i.cfg', "w"))
shelve 模块
shelve模块是一个简单的k,v将内存数据通过文件持久化的模块，可以持久化任何pickle可支持的python数据格式
import shelve
d = shelve.open('shelve_test') #打开一个文件
t = 123
t2 = 123334
name = [,"rain","test"]
d["test"] = name #持久化列表
d["t1"] = t #持久化类
d["t2"] = t2
d.close()
xml处理模块
xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，但json使用起来更简单，不过，古时候，在json还没诞生的黑暗年代，大家只能选择用xml，至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。
xml的格式如下，就是通过<>节点来区别数据结构的:
<?xml version="1.0"?>
<data>
<country name="Liechtenstein">
<rank updated="yes">2</rank>
<year>2008</year>
<gdppc>141100</gdppc>
<neighbor name="Austria" direction="E"/>
<neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
</country>
<country name="Singapore">
<rank updated="yes">5</rank>
<year>2011</year>
<gdppc>59900</gdppc>
<neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
</country>
<country name="Panama">
<rank updated="yes">69</rank>
<year>2011</year>
<gdppc>13600</gdppc>
<neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
<neighbor name="Colombia" direction="E"/>
</country>
</data>
xml协议在各个语言里的都 是支持的，在python中可以用以下模块操作xml
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
print(root.tag)
#遍历xml文档
for child in root:
print(child.tag, child.attrib)
for i in child:
print(i.tag,i.text)
#只遍历year 节点
for node in root.iter('year'):
print(node.tag,node.text)
修改和删除xml文档内容
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
#修改
for node in root.iter('year'):
new_year = int(node.text) + 1
node.text = str(new_year)
node.set("updated","yes")
tree.write("xmltest.xml")
#删除node
for country in root.findall('country'):
rank = int(country.find('rank').text)
if rank > 50:
root.remove(country)
tree.write('output.xml')
自己创建xml文档
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 = ''
name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
age = ET.SubElement(name2,"age")
age.text = ''
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
re 模块
re模块用于对python的正则表达式的操作。
字符：
. 匹配除换行符以外的任意字符
\w 匹配字母或数字或下划线或汉字
\s 匹配任意的空白符
\d 匹配数字
\b 匹配单词的开始或结束
^ 匹配字符串的开始
$ 匹配字符串的结束
次数：
* 重复零次或更多次
+ 重复一次或更多次
? 重复零次或一次
{n} 重复n次
{n,} 重复n次或更多次
{n,m} 重复n到m次
1、match(pattern, string, flags=0)
从起始位置开始根据模型去字符串中匹配指定内容，匹配单个
- 正则表达式
- 要匹配的字符串
- 标志位，用于控制正则表达式的匹配方式
2、search(pattern, string, flags=0)
根据模型去字符串中匹配指定内容，匹配单个
3、group和groups
import re
a = "123abc456"
print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group() print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(0)
print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(1)
print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(2) print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).groups()
4、findall(pattern, string, flags=0)
上述两中方式均用于匹配单值，即：只能匹配字符串中的一个，如果想要匹配到字符串中所有符合条件的元素，则需要使用 findall。
5、sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
用于替换匹配的字符串
相比于str.replace功能更加强大
content = "123abc456"
new_content = re.sub('\d+', 'sb', content)
# new_content = re.sub('\d+', 'sb', content, 1)
print new_content
6、split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
根据指定匹配进行分组
content = "'1 - 2 * ((60-30+1*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2) )'"
new_content = re.split('\*', content)
# new_content = re.split('\*', content, 1)
print new_content content = "'1 - 2 * ((60-30+1*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2) )'"
new_content = re.split('[\+\-\*\/]+', content)
# new_content = re.split('\*', content, 1)
print new_content inpp = '1-2*((60-30 +(-40-5)*(9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2))'
inpp = re.sub('\s*','',inpp)
new_content = re.split('\(([\+\-\*\/]?\d+[\+\-\*\/]?\d+){1}\)', inpp, 1)
print new_content
hashlib
用于加密相关的操作，代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法
import hashlib # ######## md5 ######## hash = hashlib.md5()
hash.update('admin')
print hash.hexdigest() # ######## sha1 ######## hash = hashlib.sha1()
hash.update('admin')
print hash.hexdigest() # ######## sha256 ######## hash = hashlib.sha256()
hash.update('admin')
print hash.hexdigest() # ######## sha384 ######## hash = hashlib.sha384()
hash.update('admin')
print hash.hexdigest() # ######## sha512 ######## hash = hashlib.sha512()
hash.update('admin')
print hash.hexdigest()
以上加密算法虽然依然非常厉害，但仍然存在缺陷.
即：通过撞库可以反解。所以，有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密。
import hashlib
# ######## md5 ########
hash = hashlib.md5('898oaFs09f')
hash.update('admin')
print hash.hexdigest()
python 还有一个 hmac 模块，它内部对我们创建 key 和 内容 再进行处理然后再加密
import hmac
h = hmac.new('wueiqi')
h.update('hellowo')
print h.hexdigest()