shevle 模块
扩展pickle模块。。。
1.潜在的陷进
>>> import shelve
>>> s = shelve.open("nb")
>>> s['x'] = ['a','b','c']
>>> s['x'].append('d')
>>> s['x']
['a', 'b', 'c']
解析：当你在shelve对象中查找元素的时候，这个对象都会根据已经存储的版本进行重新构建，当你将元素赋值给某个键的时候，
它就被存储上了。上述例子操作如下：
列表['a','b','c']存储键x下
获得存储的表示，并且根据它来创建新的列表，而‘d’被添加到这个副本中。修改的版本还没有被保存。
最终再次获得的版本没有包含'd'
为了正确的使用shelve模块修改存储的对象，必须使用临时变量版定到获得的副本上，并且在修改后重新存储在这个副本。
>>>temp=s['x']
>>>temp.append("d")
>>>s['x'] = temp
>>>s['x']
['a', 'b', 'c','d']
2.支持的数据类型
d = shelve.open('shelve_test') #打开一个文件
class Test(object):
def __init__(self,n):
self.n = n
t = Test()
t2 = Test()
name = ["alex","rain","test"]
d["test"] = name #持久化列表
d["t1"] = t #持久化类
d["t2"] = t2
d.close()
shevel 与 pickle 比较而已 shelve更像是通过key存放数据，而pickle每次dump完数据都需要通过相应顺序的load（导出的是最先dump的数据），即dump两次需要load两次才能取到
最新的数据。
logging模块
简单输入到屏幕 #logging级别默认为warning
logging.debug("print this !!!")
logging.info("just see it !!!")
logging.warning("user [koka] attempted wrong password more than 3 times")
logging.error("user [koka] has locked.")
logging.critical("roomsvr is down")
输入出结果：
WARNING:root:user [koka] attempted wrong password more than times
ERROR:root:user [koka] has locked.
CRITICAL:root:roomsvr is down
basicConfig函数对日志的输出格式及方式做相关配置
logging.basicConfig(
filename='log.log',
level=logging.INFO,
format="%(asctime)s %(message)s",
datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
logging.warning("is when this event was logged.") 2016-02-22 22:25:24 is when this event was logged.
见在logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有
filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
format：指定handler使用的日志显示格式。
datefmt：指定日期时间格式。
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。
filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
format：指定handler使用的日志显示格式。
datefmt：指定日期时间格式。
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。
format参数中可能用到的格式化串：
%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s 调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d 线程ID。可能没有
%(threadName)s 线程名。可能没有
%(process)d 进程ID。可能没有
%(message)s用户输出的消息
将日志同时输入到屏幕和文件
logger = logging.getLogger("KOKA")
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建一个handler，用于屏幕输出
ch = logging.StreamHandler()
#定义日志级别,同全局定义级别间取等级高的
ch.setLevel(logging.INFO)
# 创建一个handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler("access.log")
fh.setLevel(logging.WARNING)
# 定义handler的输出格式formatter
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s")
ch.setFormatter(formatter)
fh.setFormatter(formatter)
# 给logger添加handler
logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh)
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warn('warn message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')
屏幕输出
-- ::, - KOKA - INFO - info message
-- ::, - KOKA - WARNING - warn message
-- ::, - KOKA - ERROR - error message
-- ::, - KOKA - CRITICAL - critical message
文件输出
-- ::, - KOKA - WARNING - warn message
-- ::, - KOKA - ERROR - error message
-- ::, - KOKA - CRITICAL - critical message
configParser 模块
1.基本的读取配置文件
-read(filename) 直接读取ini文件内容
-sections() 得到所有的section，并以列表的形式返回
-options(section) 得到该section的所有option
-items(section) 得到该section的所有键值对
-get(section,option) 得到section中option的值，返回为string类型
-getint(section,option) 得到section中option的值，返回为int类型，还有相应的getboolean()和getfloat() 函数。
2.基本的写入配置文件
-add_section(section) 添加一个新的section
-set( section, option, value) 对section中的option进行设置，需要调用write将内容写入配置文件。
利用configParser生成一个配置文件
import configparser
#生成实例
config = configparser.ConfigParser() #方式一 直接定义一个字典内容
config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '',
'Compression': 'yes',
'CompressionLevel': ''} config['DEFAULT']['ForwardX11'] = 'yes' #方式二 定义空字典然后赋值
config['bitbucket.org'] = {}
config['bitbucket.org']['User'] = 'hg' #方式三 定义空字典赋值给变量
config['topsecret.server.com'] = {}
topsecret = config['topsecret.server.com']
topsecret['Host Port'] = '' # mutates the parser
topsecret['ForwardX11'] = 'no' # same here #写入文件
with open('example.ini', 'w') as configfile:
config.write(configfile)
#example.ini
[DEFAULT] #全局配置文件
serveraliveinterval =
compression = yes
compressionlevel =
forwardx11 = yes [bitbucket.org] #节点，继承全局配置
user = hg [topsecret.server.com]
host port =
forwardx11 = no
读取配置文件 import configparser
config = configparser.ConfigParser()
print(config.sections())
config.read("example.ini")
a = config.sections()
print(config.options("bitbucket.org"))
c = config.items('bitbucket.org')
b = config['bitbucket.org']['User']
c = config['DEFAULT']['Compression']
topsecret = config['topsecret.server.com']
d = topsecret['ForwardX11']
e = topsecret["host port"]
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)
print(e)
print(f)
print(g)
结果：
[]
['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']
['user', 'serveraliveinterval', 'compression', 'compressionlevel', 'forwardx11']
[('serveraliveinterval', ''), ('compression', 'yes'), ('compressionlevel', ''), ('forwardx11', 'yes'), ('user', 'hg')]
hg
yes
no
50022 ########### 改写 ##########
configs = configparser.ConfigParser()
configs.read("example.ini")
#移除节点
configs.remove_section('topsecret.server.com') #判断节点是否存在
print(configs.has_section('wlgc')) #添加节点
configs.add_section('wlgc') #修改节点下选项配置
configs.set('bitbucket.org','user','koka') #移除选项
configs.remove_option('wlgc','name') configs.write(open('newexample.ini', "w"))
hashlib
hashlib 用于加密相关的操作，3.x里代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法
import hashlib m = hashlib.md5()
m.update(b"Hello")
m.update(b"It's me")
print(m.digest())
m.update(b"It's been a long time since last time we ...")
print(m.digest()) #2进制格式hash
print(len(m.digest())) #2进制格式hash
print(len(m.hexdigest())) #16进制格式hash '''
def digest(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return the digest value as a string of binary data. """
pass def hexdigest(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return the digest value as a string of hexadecimal digits. """
pass ''' # ######## md5 ######## hash = hashlib.md5()
hash.update(b'admin')
print(hash.hexdigest()) # ######## sha1 ######## hash = hashlib.sha1()
hash.update(b'admin')
print(hash.hexdigest()) # ######## sha256 ######## hash = hashlib.sha256()
hash.update(b'admin')
print(hash.hexdigest()) # ######## sha384 ######## hash = hashlib.sha384()
hash.update(b'admin')
print(hash.hexdigest()) # ######## sha512 ######## hash = hashlib.sha512()
hash.update(b'admin')
print(hash.hexdigest())
shutil模块
文件和目录处理模块
import shutil
import os #copyfileobj 拷贝文件对象
#将文件内容拷贝到另一个文件中，可以部分内容
r = open('a','r')
w = open('b','w')
r.close()
w.close()
shutil.copyfileobj(r,w) #copyfile 拷贝文件
shutil.copyfile('a','c') #copy 拷贝文件和权限
shutil.copy('a','d') #copymode 仅拷贝权限。内容、组、用户均不变
shutil.copymode(src, dst) #copystat 拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flag
shutil.copystat(src, dst) #copy2 拷贝文件和状态信息
shutil.copy2(src, dst) #copytree 递归拷贝文件
#shutil.ignore_patterns(*patterns) 添加匹配条件
shutil.copytree(os.curdir,'e',symlinks=False, ignore=None) #rmtree 递归的去移动文件
shutil.move(src, dst) #move 递归的去移动文件
shutil.move(src, dst) ret = shutil.make_archive(r'F:\test1','gztar',root_dir=r"F:\test") #压缩文件并返回文件路径
print(ret) #zip方式
import zipfile
z = zipfile.ZipFile("wlgc.zip",'w')
z.write('c') #添加至压缩包
z.write('d')
z.close() unz = zipfile.ZipFile("wlgc.zip",'r')
unz.extractall()#可设置解压路径
unz.close() #tar方式
import tarfile
tar = tarfile.open("wlgc.tar",'w')
tar.add("log.log")
tar.add("example.ini")
tar.close() untar = tarfile.open("wlgc.tar",'r')
untar.extractall(r'C:\Users\Administrator\Desktop')#可设置解压地址
untar.close()
subprocess 模块
执行系统命令
subprocess.run
语法:
subprocess.run(args, *, stdin=None, stdout=None, stderr=None, shell=False)
语义:
运行由args指定的命令，直到命令结束后，返回 返回码的属性值。
import subprocess
subprocess.run("nslookup 127.0.0.1",shell=True) #run调用shell ，shell=True表示保持原有的shell方式
subprocess.run(["ping","-w","","-n","","127.0.0.1"])
#subprocess.Popen
用于执行复杂的系统命令
参数：
args：shell命令，可以是字符串或者序列类型（如：list，元组）
bufsize：指定缓冲。0 无缓冲,1 行缓冲,其他 缓冲区大小,负值 系统缓冲
stdin, stdout, stderr：分别表示程序的标准输入、输出、错误句柄
preexec_fn：只在Unix平台下有效，用于指定一个可执行对象（callable object），它将在子进程运行之前被调用
close_sfs：在windows平台下，如果close_fds被设置为True，则新创建的子进程将不会继承父进程的输入、输出、错误管道。
所以不能将close_fds设置为True同时重定向子进程的标准输入、输出与错误(stdin, stdout, stderr)。
shell：同上
cwd：用于设置子进程的当前目录
env：用于指定子进程的环境变量。如果env = None，子进程的环境变量将从父进程中继承。
universal_newlines：不同系统的换行符不同，True -> 同意使用 \n
startupinfo与createionflags只在windows下有效
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，进程的优先级等等
a = subprocess.Popen(["ping","-w","","-n","","127.0.0.1"],stdout=subprocess.PIPE)
print(a.stdout.read())
subprocessor.check_call
语法:
subprocess.check_call(args, *, stdin=None, stdout=None, stderr=None, shell=False)
语义:
运行由args指定的命令，直到命令执行完成。果返回码为零，则返回。否则，抛出 CalledProcessError异常。
CalledProcessError对象包含有返回码的属性值。
recode = subprocess.check_call("ipconfig")
print(recode)
subprocess.check_output
语法:
subprocess.check_output(args, *, stdin=None, stderr=None, shell=False, universal_newlines=False)
语义:
运行args定义的命令，并返回一个字符串表示的输出值。如果返回码为非零，则抛出 CalledProcessError异常。
ret = subprocess.check_output(["nslookup","127.0.0.1"])
print(ret)
更多subprocess内容:http://blog.csdn.net/songfreeman/article/details/50735045
optparse模块
def parser_argv(args):
import optparse
parser = optparse.OptionParser()
parser.add_option("-u", "--user", type="string", help="input hostname")
parser.add_option("-g", "--group", type="string", help="input groupname")
parser.add_option("-c", "--cmd", type="string", help="input cmd")
(option,arg) = parser.parse_args(args)
print("user:",option.host)
print("group:",option.group)
print("cmd:",option.cmd)
print("----->",arg) parser_argv(sys.argv[:]) result : python common.py --cmd dir --host host1 --group grou1 ce shi yi xia
host: host1
group: grou1
cmd: dir
-----> ['ce', 'shi', 'yi', 'xia'] #args，它是一个由 positional arguments 组成的列表。
使用流程：
首先，必须 import OptionParser 类，创建一个 OptionParser 对象：
import optparse
parser = optparse.OptionParser()
然后，使用 add_option 来定义命令行参数：
#每个命令行参数就是由参数名字符串和参数属性组成的。如 -u 或者 --user 分别是长短参数名：
parser.add_option("-u", "--user", type="string", help="input hostname")
parser.add_option("-g", "--group", type="string", help="input groupname")
parser.add_option("-c", "--cmd", type="string", help="input cmd")
最后，一旦你已经定义好了所有的命令行参数，调用 parse_args() 来解析程序的命令行：
(option,arg) = parser.parse_args(args)
注： 你也可以传递一个命令行参数列表到 parse_args()；否则，默认使用 sys.argv[:1]。
parse_args() 返回的两个值：
- options，它是一个对象（optpars.Values），保存有命令行参数值。只要知道命令行参数名，如 user，就可以访问其对应的值： options.user 。
- args，它是一个由 positional arguments 组成的列表。
生成程序帮助
optparse 另一个方便的功能是自动生成程序的帮助信息。你只需要为 add_option() 方法的 help 参数指定帮助信息文本，当 optparse 解析到 -h 或者 –help 命令行参数时，会调用 parser.print_help() 打印程序的帮助信息：
parser.add_option("-u", "--user", type="string", help="input hostname")
python common.py --help Usage: common.py [options] Options:
-h, --help show this help message and exit
-u USER, --user=USER input hostname
-g GROUP, --group=GROUP
input groupname
-c CMD, --cmd=CMD input cmd 注意： 打印出帮助信息后，optparse 将会退出，不再解析其它的命令行参数
自定义的程序使用方法信息（usage message）：
usage = "usage: %prog [options] arg1 arg2"
parser = OptionParser(usage=usage)
这行信息会优先打印在程序的选项信息前。当中的 %prog，optparse 会以当前程序名的字符串来替代：如 os.path.basename.(sys.argv[0])。
如果用户没有提供自定义的使用方法信息，optparse 会默认使用： “usage: %prog [options]”。
默认值
parse_args() 方法提供了一个 default 参数用于设置默认值。如：
parser.add_option("-f","--file", action="store", dest="filename", default="foo.txt")
parser.add_option("-v", action="store_true", dest="verbose", default=True)
又或者使用 set_defaults()：
parser.set_defaults(filename="foo.txt",verbose=True)
parser.add_option(...)
(options, args) = parser.parse_args()
更多内容见：http://www.cnblogs.com/captain_jack/archive/2011/01/11/1933366.html
pyyaml模块
YAML不是XML，为什么不是XML呢？因为：
- YAML的可读性好。
- YAML和脚本语言的交互性好。
- YAML使用实现语言的数据类型。
- YAML有一个一致的信息模型。
- YAML易于实现。
上面5条也就是XML不足的地方。同时，YAML也有XML的下列优点：
- YAML可以基于流来处理；
- YAML表达能力强，扩展性好。
总之，YAML试图用一种比XML更敏捷的方式，来完成XML所完成的任务。
更多的内容及规范参见http://www.yaml.org。
语法
Structure通过空格来展示。Sequence里的项用"-"来代表，Map里的键值对用":"分隔.这几乎就是所有的语法了.
1.块映射
将描述的元素序列到Python的字典（Dictio-nary）中，格式为“键（key）：值（value）”。 例：
import yaml
document = """
a:
b:
c:
d:
"""
print yaml.dump(yaml.load(document)) result: a: 1
b: {c: 3, d: 4}
2.块序列
将描述的元素序列到Python的列表（List）中 例如：
print(yaml.load('''
- Hesperiidae
- Papilionidae
- Apatelodidae
- Epiplemidae
'''))
result:
['Hesperiidae', 'Papilionidae', 'Apatelodidae', 'Epiplemidae']
pyyaml允许你构建任何类型的Python对象。
print(yaml.dump(yaml.load("""
none: [~, null]
bool: [true, false, on, off]
int:
float: 3.14159
ist: [LITE, RES_ACID, SUS_DEXT]
dict: {hp: , sp: }
""")))
result：
bool: [true, false, true, false]
dict: {hp: , sp: }
float: 3.14159
int:
ist: [LITE, RES_ACID, SUS_DEXT]
none: [null, null]
yaml.load
新建test.yaml文件
输入一下内容
name: join Smith
age:
spouse:
name: Jane Smith
age:
children:
- name: Jimmy Smith
age:
- name1: Jenny Smith
age1: #加载yaml
import yaml #读取文件
f = open('test.yaml') #导入
x = yaml.load(f) print x 也许你会得到以下类似的strings:
{'age': , 'spouse': {'age': , 'name': 'Jane Smith'}, 'name': 'Tom Smith', 'children': [{'age': , 'name': 'Jimmy Smith'}, {'age1': , 'name1': 'Jenny Smith'}]}
yaml.dump
例1：
f = open("test.yaml",'w') aproject = {'name': 'Silenthand Olleander',
'race': 'Human',
'traits': ['ONE_HAND', 'ONE_EYE']
} yaml.dump(aproject,f)
f.close() test.yaml
name: Silenthand Olleander
race: Human
traits: [ONE_HAND, ONE_EYE] 例2：
doc = """
pkg.init:
pkg.installed:
names:
- lrzsz
- htop
- nmap
cmd.run:
func:
- df -h
- hostname
"""
f = open("t.yaml","w")
yaml.dump(yaml.load(doc),f)
f.close() #t.yaml
pkg.init:
cmd.run:
func: [df -h, hostname]
pkg.installed:
names: [lrzsz, htop, nmap]
更多内容见：
http://www.cnblogs.com/c9com/archive/2013/01/05/2845539.html
paramiko 模块
基于SSH用于连接远程服务器并执行相关操作
SSHClient
用于连接远程服务器并执行基本命令
基于用户名密码连接：
import paramiko # 创建SSH对象
ssh = paramiko.SSHClient()
# 允许连接不在know_hosts文件中的主机
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
# 连接服务器
ssh.connect(hostname='localhost', port=22, username='root', password='')
# 执行命令
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df -hT')
# 获取命令结果
result = stdout.read()
# 关闭连接
ssh.close()
SSHClient封装Transport
import paramiko
transport = paramiko.Transport(('localhost', 22))
transport.connect(username='root', password='')
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh._transport = transport
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df -hT')
print stdout.read()
transport.close()
基于公钥密钥连接：
import paramiko
# 定义私钥
private_key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file('/root/.ssh/id_rsa')
# 创建SSH对象
ssh = paramiko.SSHClient()
# 允许连接不在know_hosts文件中的主机
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
# 连接服务器
ssh.connect(hostname='localhost', port=22, username=root', key=private_key)
# 执行命令
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df -hT')
# 获取命令结果
result = stdout.read()
# 关闭连接
ssh.close()
SSHClient封装Transport
import paramiko
private_key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file('/root/.ssh/id_rsa')
transport = paramiko.Transport(('localhost', 22))
transport.connect(username='root', pkey=private_key)
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh._transport = transport
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df -hT')
transport.close()
SFTPClient
用于连接远程服务器并执行上传下载
基于用户名密码上传下载
import paramiko
transport = paramiko.Transport(('localhost',22))
transport.connect(username='root',password='')
sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(transport)
# 将location.py 上传至服务器 /tmp/test.py
sftp.put('/tmp/src.py', '/tmp/dst.py')
# 将remove_path 下载到本地 local_path
sftp.get('remove_path', 'local_path')
transport.close()
基于公钥密钥上传下载
import paramiko
private_key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file('/root/.ssh/id_rsa')
transport = paramiko.Transport(('localhost', 22))
transport.connect(username='root', pkey=private_key )
sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(transport)
# 将location.py 上传至服务器 /tmp/test.py
sftp.put('/tmp/src.py', '/tmp/dst.py')
# 将remove_path 下载到本地 local_path
sftp.get('remove_path', 'local_path')
transport.close()
更对内容见：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5095821.html
XLRD
用于读写excel文件，一般用于读取比较多，写入使用xlwt较好。
安装
pip install xlrd
使用方法
1、导入模块
import xlrd
2、打开Excel文件读取数据
data = xlrd.open_workbook('excelFile.xls')
3、获取一个工作表
table = data.sheets()[0] #通过索引顺序获取
table = data.sheet_by_index(0) #通过索引顺序获取
table = data.sheet_by_name(u'工作簿')#通过名称获取
4、获取整行和整列的值（数组）
table.row_values(i)
table.col_values(i)
5、获取行数和列数
nrows = table.nrows
ncols = table.ncols
6、循环行列表数据
for i in range(nrows ):
print table.row_values(i)
7、单元格
cell_A1 = table.cell(0,0).value # 行，列 .value 取值
cell_C4 = table.cell(2,3).value
8、使用行列索引
cell_A1 = table.row(0)[0].value
cell_A2 = table.col(1)[0].value