1、1、datetime:Python处理日期和时间的标准库 引入方法: from datetime import datetime。 第一个datetime是模块,第二个datetime是类。 如果仅导入import datetime,则必须引用全名datetime.datetime。 · 获取当前日期和时间:datetime.now() · 加减当前时间:now + timedelta(days=2, hours=12) datetime->timestamp: >>> from datetime import datetime >>> dt = datetime(2015, 4
2、 19, 12, 20) # 用指定日期时间创建datetime >>> dt.timestamp() # 把timestamp转换为datetime1429417200.0 # Python的timestamp是一个浮点数。如果有小数位,小数位表示毫秒数。 某些编程语言(如Java和JavaScript)的timestamp使用整数表示毫秒数,这种情况下只需要把timestamp除以1000就得到Python的浮点表示方法。 datetime->str datetime->UTC时间 时区转化 存储datetime,最佳方法是将其转换为timestamp再存储,因为
3、timestamp的值与时区完全无关。 2、collections: Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类。 · namedtuple: 创建一个自定义的tuple对象 >>> from collections import namedtuple >>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) >>> p = Point(1, 2) >>> p.x 1 · deque: 为了高效实现插入和删除操作的双向列表,适合用于队列和栈 >>> from collections import deque >>> q =
4、deque(['a', 'b', 'c']) >>> q.append('x') >>> q.appendleft('y') >>> q deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x']) >>> q.pop() >>> q deque(['y', 'a', 'b', 'c']) >>> q. popleft() >>> q deque([ 'a', 'b', 'c']) · defaultdict: 使用dict时,如果引用的Key不存在,就会抛出KeyError。如果希望key不存在时,返回一个默认值,就可以用defaultdict >>> from
5、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' · OrderedDict: 保持Key的顺序,可以用OrderedDict(按插入序)。 OrderedDict可以实现一个FIFO(先进先出)的dict,当容量超出限制时,先删除最早添加的Key >>> from collections import OrderedDict
6、 >>> 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)]) · Counter:计数器,也是dict的子类,如统计字母出现的次数,类似于Wordcount >>> from collections impor
7、t Counter >>> c=Counter >>> c('Programming') Counter({'r': 2, 'm': 2, 'g': 2, 'P': 1, 'a': 1, 'o': 1, 'i': 1, 'n': 1}) 3、base64 : 用64个字符来表示任意二进制数据. Base64是一种任意二进制到文本字符串的编码方法,常用于在URL、Cookie、网页中传输少量二进制数据。 4、struct: 解决bytes和其他二进制数据类型的转换。 Windows的位图文件(.bmp)是一种非常简单的文件格式,可以用struct分析出其文件头结构。 两个字节:'B
8、M'表示Windows位图,'BA'表示OS/2位图;
一个4字节整数:表示位图大小;
一个4字节整数:保留位,始终为0;
一个4字节整数:实际图像的偏移量;
一个4字节整数:Header的字节数;
一个4字节整数:图像宽度;
一个4字节整数:图像高度;
一个2字节整数:始终为1;
一个2字节整数:颜色数。
通过分析位图文件的文件头结构,可以检查任意文件是否是位图文件
>>> struct.unpack(' 9、算法,MD5,SHA1,SHA256,SHA512等
摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数,把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串(通常用16进制的字符串表示)。 目的是为了发现原始数据是否被人篡改过 。摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过,就是因为摘要函数是一个单向函数,计算f(data)很容易,但通过digest反推data却非常困难。而且,对原始数据做一个bit的修改,都会导致计算出的摘要完全不同。也可以看成加密算法。
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update('how to use md5 in '.encod 10、e('utf-8'))
md5.update('python hashlib?'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())
注意:在pycharm上测试运行时,新建的.py文件名称不要取hashlib,因为代码中需要import hashlib,如果文件名也是hashlib就会引入当前文件(模块),从导致出现错误。
6、itertools: 提供用于操作迭代对象的函数
· count()会创建一个无限的迭代器,count(1)从1开始的迭代器
for n in itertools.count(1):
print(n)
if 11、n==10:
break
· cycle()会把传入的一个序列无限重复下去
for c in itertools.cycle('abc'):
print(c)
i+=1
if i==10:
break
· repeat()负责把一个元素无限重复下去,不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数
for n in itertools.repeat('a',3):
print(n)
· chain()可以把一组迭代对象串联起来,形成一个更大的迭代器:
for c in itertoo 12、ls.chain('ABC', 'XYZ'):
print(c) # 迭代效果:'A' 'B' 'C' 'X' 'Y' 'Z'
· groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起:
>>> for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'):
... print(key, list(group))
...
A ['A', 'A', 'A']
B ['B', 'B', 'B']
C ['C', 'C']
A ['A', 'A', 'A
小结: itertools模块提供的全 13、部是处理迭代功能的函数,它们的返回值不是list,而是Iterator,只有用for循环迭代的时候才真正计算。
7、XML:Python解析XML
(DOM和SAX)
DOM会把整个XML读入内存,解析为树,因此占用内存大,解析慢,优点是可以任意遍历树的节点。SAX是流模式,边读边解析,占用内存小,解析快,缺点是我们需要自己处理事件。正常情况下,优先考虑SAX,因为DOM实在太占内存。
· Python利用SAX解析XML(关心的事件:start_element,end_element和char_data):
from xml.parsers.expat import Par 14、serCreate
class DefaultSaxHandler(object):
def start_element(self, name, attrs):
print('sax:start_element: %s, attrs: %s' % (name, str(attrs)))
def end_element(self, name):
print('sax:end_element: %s' % name)
def char_data(self, text):
print('sax:char 15、data: %s' % text)
xml = r'''
16、end_element
parser.CharacterDataHandler = handler.char_data
parser.Parse(xml)
· 生成XML:拼接字符串、JSON
L = [] #list
L.append(r'')
L.append(r'
17、HTML页面 from html.parser import HTMLParser from html.entities import name2codepoint class MyHTMLParser(HTMLParser): def handle_starttag(self, tag, attrs): print('<%s>' % tag) def handle_endtag(self, tag): print('%s>' % tag) def handle_startendtag(self, ta
18、g, attrs): print('<%s/>' % tag) def handle_data(self, data): print(data) def handle_comment(self, data): print('') def handle_entityref(self, name): #特殊字符 print('&%s;' % name) def handle_charref(self, name): #特殊字符
19、 print('%s;' % name) parser = MyHTMLParser() parser.feed('''
Some html HTML tutorial...
END
20、st req = request.Request(' req.add_header('User-Agent', 'Mozilla/6.0 (iPhone; CPU iPhone OS 8_0 like Mac OS X) AppleWebKit/536.26 (KHTML, like Gecko) Version/8.0 Mobile/10A5376e Safari/8536.25')#不添加该header时,表示对以上页面进行抓取(查看该页面打开时返回的值),添加了该header,表示 模拟iPhone 6去请求豆瓣首页 with request.urlopen(req) as
21、 f: #用request方式打开URL,将返回值标记为f print('Status:', f.status, f.reason) for k, v in f.getheaders(): print('%s: %s' % (k, v)) print('Data:', f.read().decode('utf-8')) · Post(上传): 如果要以POST发送一个请求,只需要把参数data以bytes形式传入。 #模拟微博登录 from urllib import request, parse print('Login
22、to ...') email = input('Email: ') passwd = input('Password: ') login_data = parse.urlencode([ ('username', email), ('password', passwd), ('entry', 'mweibo'), ('client_id', ''), ('savestate', '1'), ('ec', ''), ('pagerefer', ' ]) req = request.Request(' req.a
23、dd_header('Origin', '') req.add_header('User-Agent', 'Mozilla/6.0 (iPhone; CPU iPhone OS 8_0 like Mac OS X) AppleWebKit/536.26 (KHTML, like Gecko) Version/8.0 Mobile/10A5376e Safari/8536.25') req.add_header('Referer', ' with request.urlopen(req, data=login_data.encode('utf-8')) as f: print
24、'Status:', f.status, f.reason) for k, v in f.getheaders(): print('%s: %s' % (k, v)) print('Data:', f.read().decode('utf-8')) #en加de解 · Handler: 通过一个Proxy去访问网站,我们需要利用ProxyHandler来处理 小结: urllib提供的功能就是利用程序去执行各种HTTP请求。如果要模拟浏览器完成特定功能,需要把请求伪装成浏览器。伪装的方法是先监控浏览器发出的请求,再根据浏览器的请求头来伪装,User-Agent头就是用来标识浏览器的。






