python标准库和用法
python中configparser用法
python中configparser用法Python中configparser用法简介configparser是 Python 标准库中的一个用于读取配置文件的模块。
它可以解析常见的配置文件格式，如INI格式。
在开发中，我们经常会使用configparser来读取、修改和保存配置信息。
安装Python标准库中已经包含了configparser模块，因此无需额外安装，可以直接使用。
基本使用以下是一些基本的使用方式，以方便理解configparser的功能：1.导入模块import configparser2.创建解析器对象：config = ()3.加载配置文件：('')4.读取配置项：–读取单个配置项的值：value = ('section', 'option')–读取整个section的配置项：options = ('section')–读取整个配置文件的所有section：sections = ()5.修改配置项：('section', 'option', 'value')6.保存配置文件：with open('', 'w') as f:(f)高级用法支持特殊字符configparser支持解析并保留配置文件中的特殊字符。
比如，如果配置文件中的值包含空格、引号等特殊字符，可以使用单引号或双引号将值括起来。
例：[section]option = "value with spaces"支持多行值configparser可以处理配置文件中的多行值。
只需在值的末尾添加反斜杠\来换行。
例：[section]option = value \with \multiple \lines添加和删除配置项configparser提供了添加和删除配置项的操作。
python re group用法
python re group用法在Python中，re模块是处理正则表达式的标准库。
其中，re.group()方法用于从匹配的结果中提取分组的内容。
这通常与re.search()或re.match()等函数一起使用，这些函数在找到匹配项后返回一个匹配对象。
正则表达式中的圆括号()用于创建分组，这些分组可以通过re.group()方法来访问。
以下是一个简单的例子，演示了如何使用re.group()：python复制代码import re# 定义一个包含分组的正则表达式pattern = r'(\d+)-(\w+)'# 使用re.search()找到匹配项match = re.search(pattern, '123-abc')if match:# 使用re.group()提取分组的内容group1 = match.group(1) # 提取第一个分组的内容，即'\d+'匹配的部分group2 = match.group(2) # 提取第二个分组的内容，即'\w+'匹配的部分print(f"Group 1: {group1}")print(f"Group 2: {group2}")输出：makefile复制代码Group 1: 123Group 2: abc在上面的例子中，正则表达式(\d+)-(\w+)定义了两个分组：第一个分组匹配一个或多个数字（\d+），第二个分组匹配一个或多个字母、数字或下划线（\w+）。
re.search()找到匹配项后，我们可以使用match.group(1)和match.group(2)来分别提取这两个分组的内容。
注意，match.group(0)或match.group()返回整个匹配的内容，而不是某个特定的分组。
同时，如果分组的索引超出了实际的分组数量，re.group()会抛出一个IndexError异常。
python 标准库函数
python 标准库函数Python 的标准库中包含许多用于各种任务的函数和模块。
以下是一些常用标准库的简单介绍：1. 内置函数：如 `print()`, `len()`, `type()`, `int()`, `float()`, `str()`, `list()`,`dict()`, `tuple()` 等。
2. 数学模块：`math` 模块提供了许多数学函数和常数，如 `()`, `()`, `()`, `` 等。
3. random 模块：用于生成随机数。
例如，`(a, b)` 返回一个在 `a` 和 `b` 之间的随机整数。
4. re 模块：用于正则表达式匹配。
例如，`(pattern, string)` 尝试从字符串的开始处匹配一个模式。
5. datetime 模块：处理日期和时间。
例如，`()` 返回当前日期和时间。
6. os 模块：提供了许多与操作系统交互的函数。
例如，`()` 用于连接路径，`()` 用于创建目录。
7. sys 模块：提供对 Python 解释器的一些变量和与解释器强烈交互的函数的访问。
例如，`` 是命令行参数列表，`()` 是退出程序。
8. collections 模块：提供了几个有用的数据类型，如 `deque`, `Counter`, `OrderedDict` 等。
9. csv 模块：用于读写 CSV 文件。
例如，`()` 和 `()`。
10. json 模块：用于处理 JSON 数据。
例如，`()` 和 `()`。
11. argparse 模块：用于编写用户友好的命令行接口。
12. logging 模块：用于记录日志。
这只是 Python 标准库中的一小部分，还有许多其他模块和函数可用于各种任务，包括文件 I/O、网络编程、数据库交互、数据压缩等等。
global counterpython用法
在Python中，global关键字用于声明一个变量为全局变量，即在该变量的作用域内可以访问和修改全局变量的值。
counter是一个Python标准库提供的计数器工具，可以用于实现计数功能。
下面是一个使用global和counter的示例代码：
from collections import Counter
# 定义一个全局变量
global_counter = Counter()
def count_words():
# 使用global声明变量为全局变量
global global_counter
# 增加计数器
global_counter["words"] += 1
# 输出计数器的值
print(global_counter["words"])
count_words() # 输出1
count_words() # 输出2
在上面的代码中，我们首先从collections模块中导入了Counter类。
然后定义了一个全局变量global_counter，并初始化为一个空的计数器对象。
在count_words函数中，我们使用global关键字声明了global_counter为全局变量，并在函数内部增加了计数器的值。
最后输出了计数器的值。
通过这个示例代码，我们可以看到如何使用global和counter来创建一个全局计数器，并在函数内部对其进行操作。
python标准库导入方法
python标准库导入方法一、导入Python标准库的方式Python标准库是Python安装时自带的一些模块和库，这些库提供了许多常用的功能，如字符串处理、文件操作、数据结构等。
在Python程序中，我们可以通过导入的方式使用这些标准库中的模块和函数。
导入Python标准库的方式非常简单，只需要在程序开头使用import关键字即可。
例如，要导入sys模块，可以使用以下代码：```pythonimport sys```这样就可以在程序中使用sys模块中的函数和变量了。
二、导入多个Python标准库模块如果需要使用多个Python标准库模块，可以使用import语句来同时导入它们。
例如，要同时导入sys和os模块，可以使用以下代码：```pythonimport sys os```这样就可以同时使用这两个模块中的函数和变量了。
三、使用import*来导入多个Python标准库函数或变量除了使用import语句导入模块外，还可以使用import*语句来导入多个Python标准库中的函数或变量。
这种方式可以让程序更简洁，但是需要注意避免命名冲突。
例如，要导入sys模块中的多个常用函数，可以使用以下代码：```pythonimport sysfor name in dir(sys):if not name.startswith('_'):exec(f'{name} = sys.{name}')```这样就可以在程序中使用sys模块中的函数了。
但是需要注意的是，这种方式可能会引起命名冲突，因此在使用时需要谨慎。
四、使用Python标准库中的第三方模块除了Python标准库中的内置模块外，Python还提供了许多第三方模块，这些模块提供了更多的功能和扩展。
我们可以通过pip命令来安装这些模块，然后在程序中使用它们。
在导入第三方模块时，我们需要在文件开头添加import语句或者使用import*语句。
Python标准库介绍
Python标准库介绍Python有⼀套很有⽤的标准库(standard library)。
标准库会随着Python解释器，⼀起安装在你的电脑中的。
它是Python的⼀个组成部分。
这些标准库是Python为你准备好的利器，可以让编程事半功倍。
我将根据我个⼈的使⽤经验中，挑选出标准库三个⽅⾯的包(package)介绍：Python增强系统互动⽹络第⼀类：Python增强Python⾃⾝的已有的⼀些功能可以随着标准库的使⽤⽽得到增强。
1) ⽂字处理Python的string类提供了对字符串进⾏处理的⽅法。
更进⼀步，通过标准库中的re包，Python可以⽤正则表达式(regular expression)来处理字符串。
正则表达式是⼀个字符串模板。
Python可以从字符中搜查符合该模板的部分，或者对这⼀部分替换成其它内容。
⽐如你可以搜索⼀个⽂本中所有的数字。
正则表达式的关键在于根据⾃⼰的需要构成模板。
此外，Python标准库还为字符串的输出提供更加丰富的格式，⽐如： string包，textwrap包。
2) 数据对象不同的数据对象，适⽤于不同场合的对数据的组织和管理。
Python的标准库定义了表和词典之外的数据对象，⽐如说数组(array)，队列(Queue)。
⼀个熟悉数据结构(data structure)的Python⽤户可以在这些包中找到⾃⼰需要的数据结构。
此外，我们也会经常使⽤copy包，以复制对象。
3) ⽇期和时间⽇期和时间的管理并不复杂，但容易犯错。
Python的标准库中对⽇期和时间的管理颇为完善（利⽤time包管理时间，利⽤datetime包管理⽇期和时间），你不仅可以进⾏⽇期时间的查询和变换（⽐如：2012年7⽉18⽇对应的是星期⼏），还可以对⽇期时间进⾏运算(⽐如2000.1.1 13:00的378⼩时之后是什么⽇期，什么时间)。
通过这些标准库，还可以根据需要控制⽇期时间输出的⽂本格式(⽐如：输出’2012-7-18‘还是'18 Jul 2012')4) 数学运算标准库中，Python定义了⼀些新的数字类型(decimal包, fractions包), 以弥补之前的数字类型(integer, float)可能的不⾜。
subprocess库的用法
subprocess库的用法subprocess库是Python标准库之一，主要用于在Python中调用外部命令和程序。
它提供了能够创建和控制子进程的工具和接口，可以让我们在Python脚本中执行其他的程序或命令行指令。
要使用subprocess库，我们需要导入它并使用它提供的函数来启动新的进程、打开文件、读取进程的输出等。
其中一些常用的函数包括：`subprocess.call()`、`subprocess.Popen()`、`subprocess.check_call()`和`subprocess.check_output()`等。
通常，我们会用`subprocess`启动一个新的进程，然后等待它执行完毕，获取执行结果，并进行后续处理。
具体来说，我们可以使用`subprocess.Popen()`函数来声明一个新的进程对象，然后使用该对象的方法来与该进程进行交互。
例如，我们可以使用`Popen`打开一个进程，并在后台运行它，如下所示：```pythonimport subprocessp = subprocess.Popen(command, shell=True,stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)```其中，`command`是一个字符串，表示你要启动的进程和它的参数。
参数`shell=True`表示使用系统，默认的shell运行命令。
`stdout`和`stderr`分别代表标准输出和标准错误流。
通过设置`stdout=subprocess.PIPE`，我们可以将进程输出读取进Python中，方便后续处理。
另外，如果我们只需要执行一条命令，并且不需要与该进程进行交互，也可以使用`subprocess.call()`函数。
例如：```pythonimport subprocesssubprocess.call(['echo', 'hello world'])```这段代码会调用系统的`echo`命令，并将`"hello world"`输出到标准输出设备中。
python 标准库 ssh
python 标准库 sshPython标准库中的SSH。
在Python编程中，SSH（Secure Shell）是一个非常重要的协议，它允许我们在网络上安全地进行远程登录和执行命令。
Python标准库中提供了一些用于SSH操作的模块，本文将介绍如何使用Python标准库中的paramiko模块来进行SSH连接和操作。
paramiko是一个用于SSH2协议的Python库，它提供了客户端和服务器的功能，可以用于远程执行命令、上传和下载文件等操作。
在使用paramiko之前，我们需要先安装这个模块。
可以通过pip来进行安装：```python。
pip install paramiko。
```。
安装完成之后，我们就可以开始使用paramiko来进行SSH操作了。
首先，我们需要创建一个SSHClient对象，然后使用connect方法来连接到远程主机。
连接的过程中，我们需要指定主机名、端口号、用户名和密码等信息。
下面是一个简单的示例：```python。
import paramiko。
# 创建SSHClient对象。
ssh = paramiko.SSHClient()。
# 设置自动添加主机密钥。
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())。
# 连接到远程主机。
ssh.connect(hostname='hostname', port=22, username='username',password='password')。
```。
连接成功之后，我们就可以执行远程命令了。
paramiko提供了exec_command 方法来执行命令，并且可以获取命令的输入、输出和错误信息。
下面是一个简单的示例：```python。
# 执行远程命令。
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('ls -l')。
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Python内置函数：Python自带的内置函数。函数无需导入，直接使用。例如要计算-3.2的绝对值，直接使用abs函数，方法是 abs(-3.2) Python标准库：Python自带的标准库。Python标准库无需安装，只需要先通过import方法导入便可使用其中的方法。例如导入string模块，然后使用其中的find方法： importstringstring.find('abcde','b') 第三方库：Python的第三方库。这些库需要先进行安装（部分可能需要配置）。 外部工具：非Python写成的库或包，用于Python数据工作的相关工具。 「推荐度」3星最高，1星最低。
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01 文件读写
文件的读写包括常见的txt、Excel、xml、二进制文件以及其他格式的数据文本，主要用于本地数据的读写。 1. open(name[, mode[, buffering]]) 类型：Python内置函数 描述：Python默认的文件读写方法 推荐度：★★★ 2. numpy.loadtxt、numpy.load和numpy.fromfile 类型：第三方库 描述：Numpy自带的读写函数，包括loadtxt、load和fromfile，用于文本、二进制文件读写 推荐度：★★★ 3. pandas.read_* 类型：第三方库 描述：Pandas自带的read文件方法，例如ead_csv、read_fwf、read_table等，用于文本、Excel、二进制文件、HDF5、表格、SAS文件、SQL数据库、Stata文件等的读写 推荐度：★★★ 4. xlrd 类型：第三方库 描述：用于Excel文件读取 推荐度：★★ 5. xlwt 类型：第三方库 描述：用于Excel文件写入 推荐度：★★ 6. pyexcel-xl 类型：第三方库 描述：用于Excel文件读写 推荐度：★★ 7. xluntils 类型：第三方库 描述：用于Excel文件读写 推荐度：★★ 8. pyExcelerator 类型：第三方库 描述：用于Excel文件读写 推荐度：★ 9. openpyxl 类型：第三方库 描述：用于Excel文件读写 推荐度：★ 10. lxml 类型：第三方库 描述：xml和HTML读取和解析 推荐度：★★★ 11. xml 类型：Python标准库 描述：xml对象解析和格式化处理 推荐度：★★★ 12. libxml2 类型：第三方库 描述：xml对象解析和格式化处理 推荐度：★ 13. xpath 类型：第三方库 描述：xml对象解析和格式化处理 推荐度：★★ 14. win32com 类型：第三方库 描述：有关Windows系统操作、Office（Word、Excel等）文件读写等的综合应用库 推荐度：★
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02 网络抓取和解析
网络抓取和解析用于从互联网中抓取信息，并对HTML对象进行处理，有关xml对象的解析和处理的库在“01 文件读写”中找到。 15. requests 类型：第三方库 描述：网络请求库，提供多种网络请求方法并可定义复杂的发送信息 推荐度：★★★ 16. urllib 类型：Python标准库 描述：Python自带的库，简单的读取特定URL并获得返回的信息 推荐度：★★ 17. urllib2 类型：Python标准库 描述：Python自带的库，读取特定URL并获得返回的信息，相对于urllib可处理更多HTTP信息，例如cookie、身份验证、重定向等 推荐度：★★ 18. urlparse 类型：Python标准库 描述：Python自带的URL解析库，可自动解析URL不同的域、参数、路径等 推荐度：★★★ 19. HTMLParser 类型：Python标准库 描述：Python自带的HTML解析模块，能够很容易的实现HTML文件的分析 推荐度：★★★ 20. Scapy 类型：第三方库 描述：分布式爬虫框架，可用于模拟用户发送、侦听和解析并伪装网络报文，常用于大型网络数据爬取 推荐度：★★★ 21. Beautiful Soup 类型：第三方库 描述：Beautiful Soup是网页数据解析和格式化处理工具，通常配合Python的urllib、urllib2等库一起使用 推荐度：★★★
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03 数据库连接
数据库连接可用于连接众多数据库以及访问通用数据库接口，可用于数据库维护、管理和增、删、改、查等日常操作。
22. mysql-connector-python 类型：第三方库 描述：MySQL官方驱动连接程序 推荐度：★★★ 23. pymysql 类型：第三方库 描述：MySQL连接库，支持Python3 推荐度：★★★ 24. MySQL-python 类型：第三方库 描述：MySQL连接库 推荐度：★★ 25. cx_Oracle 类型：第三方库 描述：Oracle连接库 推荐度：★★★ 26. psycopg2 类型：第三方库 描述：Python编程语言中非常受欢迎的PostgreSQL适配器 推荐度：★★★ 27. redis 类型：Python标准库 描述：Redis连接库 推荐度：★★★ 28. pymongo 类型：第三方库 描述：MongoDB官方驱动连接程序 推荐度：★★★ 29. HappyBase 类型：第三方库 描述：HBase连接库 推荐度：★★★ 30. py2neo 类型：第三方库 描述：Neo4j连接库 推荐度：★★★ 31. cassandra-driver 类型：第三方库 描述：Cassandra（1.2+）和DataStax Enterprise（3.1+）连接库 推荐度：★★★ 32. sqlite3 类型：Python标准库 描述：Python自带的模块，用于操作SQLite数据库 推荐度：★★★ 33. pysqlite2 类型：第三方库 描述：SQLite 3.x连接库 推荐度：★★ 34. bsddb3 类型：第三方库 描述：Berkeley DB连接库 35. bsddb 类型：Python标准库 描述：Python自带的模块，提供了一个到Berkeley DB库的接口 推荐度：★★ 36. dbhash 类型：Python标准库 描述：Python自带的模块，dbhash模块提供了使用BSD数据库库打开数据库的功能。该模块镜像了提供对DBM样式数据库访问的其他Python数据库模块的接口。bsddb模块需要使用dbhash 推荐度：★★ 37. adodb 类型：第三方库 描述：ADOdb是一个数据库抽象库，支持常见的数据和数据库接口并可自行进行数据库扩展，该库可以对不同数据库中的语法进行解析和差异化处理，具有很高的通用性 推荐度：★★★ 38. SQLObject 类型：第三方库 描述：SQLObject是一种流行的对象关系管理器，用于向数据库提供对象接口，其中表为类、行为实例、列为属性 推荐度：★★ 39. SQLAlchemy 类型：第三方库 描述：SQLAlchemy是Python SQL工具包和对象关系映射器，为应用程序开发人员提供了SQL的全部功能和灵活性控制 推荐度：★★ 40. ctypes 类型：第三方库 描述：ctypes是Python的一个外部库，提供和C语言兼容的数据类型，可以很方便地调用C DLL中的函数 推荐度：★★★ 41. pyodbc 类型：第三方库 描述：Python通过ODBC访问数据库的接口库 推荐度：★★★ 42. Jython 类型：第三方库 描述：Python通过JDBC访问数据库的接口库 推荐度：★★★
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04 数据清洗转换
数据清洗转换主用于数据正式应用之前的预处理工作。 43. frozenset([iterable]) 类型：Python内置函数 描述：返回一个新的frozenset对象，可选择从iterable取得的元素 推荐度：★★★ 44. int(x) 类型：Python内置函数 描述：返回x的整数部分