Python 模块学习

模块学习：
http://wsyht90.blog.51cto.com/9014030/1845737
1、getpass
2、os
3、sys
4、subprocess
5、hashlib
6、json
7、pickle
8、shutil
9、time
10、datetime
11、re
12、random
13、configparser
14、traceback
15、yaml
16、itertools
17、logging
18、urllib、urllib2
19、paramiko
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1、getpass 模块详解    import getpass
http://www.tuicool.com/articles/fYjyqi
    pwd = getpass.getpass("请输入密码：")  #输入密码不可见
    yh = getpass.getuser()                #显示当前登录系统用户名;
    getpass模块提供了两个函数。
    getpass.getpass([prompt[, stream]])：提示用户输入密码。用户输入的内容并不会在屏幕上显示出来。
    ###########
    getpass.getuser()：获得登陆的用户名
    getpass.getpass([prompt[, stream]]):
    prompt:为用户输入的提示字符串，默认为：Password:

[[email protected] test]# cat get.py
# !/usr/bin/python
# coding:utf8
import  getpass
user = getpass.getuser()    ##自动获取当前的登陆用户
pwd = getpass.getpass()
passwd = getpass.getpass(prompt=‘please input your password: ‘)

print ‘pwd:‘,pwd
print ‘user:‘,user,‘passwd:‘,passwd
[[email protected] test]#
[[email protected] test]# python get.py
Password:     <<输入gaogd
please input your password:  <<输入gaogd
pwd: gaogd     <<返回内容
user: root passwd: gaogd   <<返回内容
[[email protected] test]#

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2、os模块   import os
os.getcwd()                           #获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname")                   #改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd
os.curdir                             #返回当前目录: (‘.‘)
os.pardir                             #获取当前目录的父目录字符串名(即上一级目录)：(‘..‘)
os.makedirs(‘dirname1/dirname2‘)      #可生成多层递归目录   (mkdir -p dirname1/dirname2)
os.removedirs(‘dirname1‘)             #若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推
                                        (os.removedirs(‘1/2/3/4‘),这个命令，如果2中还有其他文件或目录，那就只能删除到3，也就是还存在1/2目录 ),
os.mkdir(‘dirname‘)                   #生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir(‘dirname‘)                   #删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname
os.listdir(‘dirname‘)                 #列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印
os.remove()                           #删除一个文件
os.rename("oldname","newname")        #重命名文件/目录
os.stat(‘path/filename‘)              #获取文件/目录信息
os.sep                                #输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep                            #输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"
os.pathsep                            #输出用于分割文件路径的字符串
os.name                               #输出字符串指示当前使用平台。win->‘nt‘; Linux->‘posix‘
os.system("bash command")             #运行shell命令，直接显示
os.environ                            #获取系统环境变量
os.path.abspath(path)                 #返回path规范化的绝对路径
os.path.split(path)                   #将path分割成目录和文件名二元组返回 os.path.split(‘/tmp/access.log‘)
os.path.dirname(path)                 #返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
os.path.basename(path)                #返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
os.path.exists(path)                  #如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path)                   #如果path是绝对路径，返回True
os.path.isfile(path)                  #如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path)                   #如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]])   #将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略
os.path.getatime(path)                #返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
os.path.getmtime(path)                #返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间

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3、sys模块

sys.argv                              #命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
sys.exit(n)                           #退出程序，正常退出时exit(0)
sys.version                           #获取Python解释程序的版本信息
sys.maxint                            #最大的Int值
sys.path                              #返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
sys.platform                          #返回操作系统平台名称
sys.stdout.write(‘please:‘)
val = sys.stdin.readline()[:-1]

[[email protected] python]# cat test_sys.py
import sys
print sys.argv[0]
print sys.argv[1]
print sys.argv[2]
print sys.argv[3]
[[email protected] python]# python test_sys.py 1 2 3 4 5
test_sys.py
1
2
3
[[email protected] python]#

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4、subprocess模块

执行系统命令

os.system
commands.*      --废弃，3.x中被移除
result = commands.getoutput(‘cmd‘)

以上执行shell命令的相关的模块和函数的功能均在 subprocess 模块中实现，并提供了更丰富的功能。

call
执行命令，返回状态码
ret = subprocess.call(["ls", "-l"], shell=False)
ret = subprocess.call("ls -l", shell=True)
subprocess.call("exit 1", shell=True)
 subprocess.call("exit 1", shell=True)
1
 subprocess.call("exit 10", shell=True)
10

 ret = subprocess.call(["ls"], shell=True)
data.py  MadKingClient MadKingClient.zip  test  test_sys.py

 ret = subprocess.call(["ls -l"], shell=True) <<=========这个是shell=True
total 564
-rw-r--r-- 1 root root   1164 Aug 30 14:01 data.py
drwxr-xr-x 9 root root   4096 Aug 31 15:42 MadKingClient
-rw-r--r-- 1 root root 557503 Aug 30 13:30 MadKingClient.zip
drwxr-xr-x 4 root root   4096 Sep  5 17:01 test
-rw-r--r-- 1 root root     86 Sep  5 17:12 test_sys.py
 ret = subprocess.call(["ls", "-l"], shell=True)
data.py  MadKingClient MadKingClient.zip  test  test_sys.py

 ret = subprocess.call(["ls", "-l"], shell=False)  <<=========这个是shell=False ，参数和命令需要分开，否则报错
total 564
-rw-r--r-- 1 root root   1164 Aug 30 14:01 data.py
drwxr-xr-x 9 root root   4096 Aug 31 15:42 MadKingClient
-rw-r--r-- 1 root root 557503 Aug 30 13:30 MadKingClient.zip
drwxr-xr-x 4 root root   4096 Sep  5 17:01 test
-rw-r--r-- 1 root root     86 Sep  5 17:12 test_sys.py
 ret = subprocess.call(["ls -l"], shell=False)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python2.7/subprocess.py", line 523, in call
    return Popen(*popenargs, **kwargs).wait()
  File "/usr/local/lib/python2.7/subprocess.py", line 711, in __init__
    errread, errwrite)
  File "/usr/local/lib/python2.7/subprocess.py", line 1343, in _execute_child
    raise child_exception
OSError: [Errno 2] No such file or directory

shell = True ，允许 shell 命令是字符串形式

check_call
执行命令，如果执行状态码是 0 ，则返回0，否则抛异常，也就是比call 多一个状态码返回
subprocess.check_call(["ls", "-l"])
subprocess.check_call(["ls -l"],shell=True )

check_output（此下两条命令在2.6执行失败，要是2.7应该才可以）
执行命令，如果状态码是 0 ，则返回执行结果，否则抛异常
subprocess.check_output(["echo", "Hello World!"])
subprocess.check_output(["echo Hello World!"],shell=True )
subprocess.check_output("exit 1", shell=True)

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

import subprocess
ret1 = subprocess.Popen(["mkdir","t1"])
ret2 = subprocess.Popen("mkdir t2", shell=True)

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5、hashlib模块
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/0013868328251266d86585fc9514536a638f06b41908d44000
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 = hashlib.md5()
md5.update(‘how to use md5 in python hashlib?‘)
print md5.hexdigest()
d26a53750bc40b38b65a520292f69306

如果数据量太大，也可这样！！
 md5 = hashlib.md5()
 md5.update(‘how to use md5 in ‘)
 md5.update(‘python hashlib?‘)
 print md5.hexdigest()
d26a53750bc40b38b65a520292f69306

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，但时候存在缺陷，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()

还不够吊？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()

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6,7、json 和 pickle

用于序列化的两个模块
json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换
pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换
Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

pickle
import pickle
data = {‘k1‘ : 123, ‘k2‘ : ‘hello‘}
p_str = pickle.dumps(data)   #序列化
print p_str
loadsed = pickle.loads(p_str)   #反序列化
print loadsed

序列化到文件
li = [‘wsyht‘,11,22,‘ok‘,‘yes‘]
pickle.dump(li,open(‘test.txt‘,‘w‘))   #序列化到文件
pickle.load(open(‘test.txt‘))          #从文件反序列化出来

json
import json
data = {‘k1‘:123,‘k2‘:‘abc‘}
str = json.dumps(data)
stt= json.loads(str)

序列化到文件
li = [‘wsyht‘,11,22,‘ok‘,‘yes‘]
json.dump(li,open(‘test.txt‘,‘w‘))  #序列化到文件
json.load(open(‘test.txt‘))         #从文件反序化出来

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8、shutil模块

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
#将 /Users/wupeiqi/Downloads/test 下的文件打包放置当前程序目录

import shutil
ret = shutil.make_archive("wwwwwwwwww", ‘gztar‘, root_dir=‘/Users/wupeiqi/Downloads/test‘)

#将 /mnt下的文件打包放置 /tmp目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("/tmp/www", ‘gztar‘, root_dir=‘/mnt‘)  #2.6用不了，2.7或许可以

类似于高级API，而且主要强大之处在于其对文件的复制与删除操作更是比较支持好。

相关API介绍
copyfile(src, dst)
从源src复制到dst中去。当然前提是目标地址是具备可写权限。抛出的异常信息为

IOException. 如果当前的dst已存在的话就会被覆盖掉。
 copyfile( src, dst)   从源src复制到dst中去。当然前提是目标地址是具备可写权限。抛出的异常信息为IOException. 如果当前的dst已存在的话就会被覆盖掉
 copymode( src, dst)   只是会复制其权限其他的东西是不会被复制的
 copystat( src, dst)   复制权限、最后访问时间、最后修改时间
 copy( src, dst)       复制一个文件到一个文件或一个目录
 copy2( src, dst)  在copy上的基础上再复制文件最后访问时间与修改时间也复制过来了，类似于cp –p的东西
 copy2( src, dst)  如果两个位置的文件系统是一样的话相当于是rename操作，只是改名；如果是不在相同的文件系统的话就是做move操作
 copytree(olddir,newdir,True/Flase)    把olddir拷贝一份newdir，如果第3个参数是True，则复制目录时将保持文件夹下的符号连接，如果第3个参数是False，则将在复制的目录下生成物理副本来替代符号连接
 shutil.rmtree("te")      删除一个目录

import shutil
shutil.copyfile(‘f:/temp.txt‘, ‘f:/os.txt‘) #复制文件
shutil.copytree(‘f:/temp‘, ‘f:/os‘)  #复制目录

# ######## zip的用法 ########
shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，详细：
import zipfile
# 压缩
z = zipfile.ZipFile(‘laxi.zip‘, ‘w‘)
z.write(‘a.log‘)        #压缩包写入a.log
z.write(‘data.data‘)    #写入data文件
z.close()

# 解压
z = zipfile.ZipFile(‘laxi.zip‘, ‘r‘)
z.extractall()
z.close()

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9、time
https://blog.linuxeye.com/374.html

三种表示主式：
   1、时间戳 1970年1月1日后的秒
   2、元组包含了：年、日、星期等...time.struct_time
   3、格式化的字符串 2014-11-11 11:11 print time.time()

#时间戳形式存在
print time.time()
print time.mktime(time.localtime())  #print (time.localtime())此为元组形式，这一整句意思是把元组形式转化成时间戳形式

#元组形式存在

print time.gmtime() #可加时间戳参数
print time.localtime() #可加时间戳参数
print time.strptime(‘2014-11-11‘,‘%Y-%m-%d‘) #字符串形式转换成元组形式

#字符串形式存在

print time.strftime(‘%Y-%m-%d‘)  #默认当前时间，必须记住，工作中用得最多
print time.strftime(‘%Y-%m-%d‘,time.localtime())  #默认当前时间
print time.asctime()
print time.asctime(time.localtime())
print time.ctime(time.time())

时间的三种表示方式演示

 import time
 print time.time()
1469014348.5   #秒，时间戳的方式
 print time.gmtime()
time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=7, tm_mday=20, tm_hour=11, tm_min=25, tm_sec=53, tm_wday=2, tm_yday=202, tm_isdst=0)
 print time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘)

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10、datetime模块
import datetime

‘‘‘
datetime.date：表示日期的类。常用的属性有year, month, day
datetime.time：表示时间的类。常用的属性有hour, minute, second, microsecond
datetime.datetime：表示日期时间
datetime.timedelta：表示时间间隔，即两个时间点之间的长度
timedelta([days[, seconds[, microseconds[, milliseconds[, minutes[, hours[, weeks]]]]]]])
strftime("%Y-%m-%d")

‘‘‘
import datetime
print datetime.datetime.now()
print datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=5)

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1、re模块

compile
match search findall
group groups
正则表达式常用格式：
　　字符：\d \w \t  .
　　次数：* + ? {m} {m,n}

示例

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

result1 = re.match(‘\d+‘, ‘1afsfweasfcxvsfd123‘)  #在你给的字符串起始位置去匹配,\d从数字开始找，+表示一个到多个
if result1:   #当result1等于True的时候，就是匹配，如果匹配就输出里面的内容
    print result1.group()  #用group方法把他匹配的内容输出出来
else:
    print ‘nothing‘
###### 上面输出 1

result2 = re.search(‘\d+‘, ‘a112sfj3af‘) #在整个内容里面去匹配，\d从数字开始找，+表示一个到多个，匹配完第一个数字组合，马上返回，不在去匹配后面的数字3
if result2:
    print result2.group()    #用group方法把他匹配的内容输出出来
    ## 会输出112

result3 = re.findall(‘\d+‘, ‘asfaf11sf22lj33‘) #只要匹配全都拿出来，数组的形式
print result3
### 会输出 [‘11‘, ‘22‘, ‘33‘]

com = re.compile(‘\d+‘)
print com.findall(‘asfaf11sf22lj33‘)
### 会输出 [‘11‘, ‘22‘, ‘33‘]  ,上面两句功能和上面的re.findall功能一样

result5 = re.search(‘(\d+)\w*(\d+)‘,‘aasflsjfa12aaajsf22lj13bb‘)   ## 主站\w 等于[0-9a-zA-Z]
print result5.group()   #所有匹配内容输出12aaajsf22lj13
print result5.groups()                  #只把括号\d，也就是组里面的内容输出   也就是输出(‘12‘, ‘3‘)

result6 = re.search(‘a{3,5}‘,‘aaaaaa‘)  #匹配3到5次的aaaaa输出出来
print result6.group()

总结：
match：只在第一个字符串开始找，如果没有匹配，则不再继续找，如果第一个字符串中有，则只输出第一个
searh: 在所有内容里找，直到找到为止，但只输出找到的第一个
findall：把所有找到的匹配的内容，都通过列表的形式打印出来
compile: 编译之后再去匹配，这样可以加快匹配的速度
group: 把他匹配的内容输出出来
groups：分组

匹配的字符：
\d：表示数字的意思
\w: 代表下划线，字母，数字
\t：制表符，除了回车以外的所有字符

匹配的次数：
* 大于等于0，0到多个
+ 大于等于1，1个到多个
?  0或1
{m} 次数，如a{6}，出现6次a的进行匹配
{m,n} 如a{3,7} 出现3到7次的就进行匹配

例子1：

法1
 ip = ‘[email protected]#9436‘
 import re
 re.findall(‘[0-9]{1,3}‘,ip)
[‘12‘, ‘23‘, ‘84‘, ‘23‘, ‘323‘, ‘4‘, ‘23‘, ‘192‘, ‘168‘, ‘32‘, ‘43‘, ‘342‘, ‘943‘, ‘6‘]
 re.findall(‘[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}‘,ip)
[‘12.23‘, ‘192.168‘, ‘32.43‘]
 re.findall(‘[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}‘,ip)
[‘12.23.84‘, ‘192.168.32‘]
 re.findall(‘[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}‘,ip)
[‘192.168.32.43‘]

法2:

 re.findall(‘(\d+)‘,ip)
[‘12‘, ‘23‘, ‘84‘, ‘23‘, ‘3234‘, ‘23‘, ‘192‘, ‘168‘, ‘32‘, ‘43‘, ‘342‘, ‘9436‘]
 re.findall(‘(\.+\d+){1,3}‘,ip)
[‘.84‘, ‘.23‘, ‘.3234‘, ‘.43‘]
 re.findall(‘(?:\.+\d+){1,3}‘,ip)    #?:表示匹配括号的那一组数据，必须连着
[‘.23.84‘, ‘.23‘, ‘.3234‘, ‘.168.32.43‘]
 re.findall(‘[0-9]{1,3}(?:\.+\d+){3}‘,ip)
[‘192.168.32.43‘]

法3：
 re.findall(‘(?:\d+\.+){3}\d{1,3}‘,ip)
[‘192.168.32.43‘]

法4：
 re.findall(‘(?:\d{1,3}\.){3}\d{1,3}‘,ip)
[‘192.168.32.43‘]

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12、random
http://www.cnblogs.com/yd1227/archive/2011/03/18/1988015.html

import random
print random.random()  ##用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0
print random.randint(1,2) ##要么生成1，要么是2
print random.randrange(1,10) ##随机生成 1 - 10 的数字，

随机验证码实例：

import random
checkcode = ‘‘

for i in range(4):
    current = random.randrange(0,4)
    if current != i:      ##如果随机数和i 不相等就输出字母，否则输出数字，
        temp = chr(random.randint(65,90))
    else:
        temp = random.randint(0,9)
    checkcode += str(temp)
print checkcode

---------
随机整数：
>>> import random
>>> random.randint(0,99)
21

随机选取0到100间的偶数：
>>> import random
>>> random.randrange(0, 101, 2)
42

随机浮点数：
>>> import random
>>> random.random()
0.85415370477785668
>>> random.uniform(1, 10)
5.4221167969800881

随机字符：
>>> import random
>>> random.choice(‘abcdefg&#%^*f‘)
‘d‘

多个字符中选取特定数量的字符：
>>> 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：
>>> import random
>>> import string
>>> string.join(random.sample([‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘,‘f‘,‘g‘,‘h‘,‘i‘,‘j‘], 3)).r
eplace(" ","")
‘fih‘

随机选取字符串：
>>> import random
>>> random.choice ( [‘apple‘, ‘pear‘, ‘peach‘, ‘orange‘, ‘lemon‘] )
‘lemon‘

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

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13、ConfigParser模块   （缺）
用于对特定的配置进行操作，当前模块的名称在 python 3.x 版本中变更为 configparser。

1.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

2.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。
[[email protected] mnt]# cat data.txt
[sec_a]
a_key1 = 20
a_key2 = 10
[sec_b]
b_key1 = 121
b_key2 = b_value2
b_key3 = $r
b_key4 = 127.0.0.1
>>> import ConfigParser
>>> cf = ConfigParser.ConfigParser()
>>> cf.read("data.txt")
[‘data.txt‘]
>>> secs = cf.sections()  #获得所有区域
>>> print ‘sections:‘, secs
sections: [‘sec_b‘, ‘sec_a‘]
>>> opts = cf.options("sec_a")
>>> print ‘options:‘, opts
options: [‘a_key1‘, ‘a_key2‘]
>>>
>>> for sn in secs:
...  print cf.options(sn)   #打印出每个区域的所有属性
...
[‘b_key4‘, ‘b_key1‘, ‘b_key2‘, ‘b_key3‘]
[‘a_key1‘, ‘a_key2‘]
>>> str_val = cf.get("sec_a", "a_key1")
>>> int_val = cf.getint("sec_a", "a_key2")
>>> print "value for sec_a‘s a_key1:", str_val
value for sec_a‘s a_key1: 20
>>> print "value for sec_a‘s a_key2:", int_val
value for sec_a‘s a_key2: 10
>>> cf.set("sec_b", "b_key3", "new-$r")
>>> cf.set("sec_b", "b_newkey", "new-value")
>>> cf.add_section(‘a_new_section‘)
>>> cf.set(‘a_new_section‘, ‘new_key‘, ‘new_value‘)
>>> cf.write(open("data.txt", "w"))
>>> cf.has_section(‘a_new_section‘)  #判断存不存在[sec_a]
True
>>> cf.remove_section(‘sec_a‘)   #删除[sec_a]
True
>>> cf.has_section(‘a_section‘)    #判断存不存在[sec_a]
False
>>> cf.write(open("data.txt", "w"))

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14、traceback
http://www.tuicool.com/articles/f2uumm

[[email protected] mnt]# cat test.py
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
import traceback
try:
    1/0
except Exception,e:
    #print e
    traceback.print_exc(file=open(‘tb.txt‘,‘w+‘))
else:
    print ‘success‘

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15、yaml
http://blog.csdn.net/wangjianno2/article/details/51048746
yaml在python上的具体实现：PyYaml
将yaml写成配置脚本test.yaml ,以下介绍如何读写yaml配置。
使用python的yaml库PyYAML。http://pyyaml.org/
安装到python lib下后就可以正常使用了。

#加载yaml
import yaml
f = open(‘test.yaml‘)   #读取文件
x = yaml.load(f)   #导入
print x
f.close()

import yaml
f = open(‘d:/newtree.yaml‘, "w")
yaml.dump(dataMap, f)
f.close()

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16、itertools
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001415616001996f6b32d80b6454caca3d33c965a07611f000

itertools
Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。
首先，我们看看itertools提供的几个“无限”迭代器：
>>> import itertools
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> for n in natuals:
...     print n
...
1
2
3
...
因为count()会创建一个无限的迭代器，所以上述代码会打印出自然数序列，根本停不下来，只能按Ctrl+C退出。
cycle()会把传入的一个序列无限重复下去：
>>> import itertools
>>> cs = itertools.cycle(‘ABC‘) # 注意字符串也是序列的一种
>>> for c in cs:
...     print c
...
‘A‘
‘B‘
‘C‘
‘A‘
‘B‘
‘C‘
...

同样停不下来。
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：
>>> ns = itertools.repeat(‘A‘, 10)
>>> for n in ns:
...     print n
...
打印10次‘A‘

无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去，如果只是创建了一个迭代对象，它不会事先把无限个元素生成出来，事实上也不可能在内存中创建无限多个元素。
无限序列虽然可以无限迭代下去，但是通常我们会通过takewhile()等函数根据条件判断来截取出一个有限的序列：
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)
>>> for n in ns:
...     print n
...
打印出1到10
itertools提供的几个迭代器操作函数更加有用：
chain()
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 itertools.chain(‘ABC‘, ‘XYZ‘):
    print c
# 迭代效果：‘A‘ ‘B‘ ‘C‘ ‘X‘ ‘Y‘ ‘Z‘
groupby()

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) # 为什么这里要用list()函数呢？.
A [‘A‘, ‘A‘, ‘A‘]
B [‘B‘, ‘B‘, ‘B‘]
C [‘C‘, ‘C‘]
A [‘A‘, ‘A‘, ‘A‘]

实际上挑选规则是通过函数完成的，只要作用于函数的两个元素返回的值相等，这两个元素就被认为是在一组的，而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组，就可以让元素‘A‘和‘a‘都返回相同的key：

>>> for key, group in itertools.groupby(‘AaaBBbcCAAa‘, lambda c: c.upper()):
...     print key, list(group)
...
A [‘A‘, ‘a‘, ‘a‘]
B [‘B‘, ‘B‘, ‘b‘]
C [‘c‘, ‘C‘]
A [‘A‘, ‘A‘, ‘a‘]

imap()
imap()和map()的区别在于，imap()可以作用于无穷序列，并且，如果两个序列的长度不一致，以短的那个为准。
>>> for x in itertools.imap(lambda x, y: x * y, [10, 20, 30], itertools.count(1)):
...     print x
...
10
40
90
注意imap()返回一个迭代对象，而map()返回list。当你调用map()时，已经计算完毕：
>>> r = map(lambda x: x*x, [1, 2, 3])
>>> r # r已经计算出来了
[1, 4, 9]
当你调用imap()时，并没有进行任何计算：
>>> r = itertools.imap(lambda x: x*x, [1, 2, 3])
>>> r
<itertools.imap object at 0x103d3ff90>
# r只是一个迭代对象
必须用for循环对r进行迭代，才会在每次循环过程中计算出下一个元素：
>>> for x in r:
...     print x
...
1
4
9
这说明imap()实现了“惰性计算”，也就是在需要获得结果的时候才计算。类似imap()这样能够实现惰性计算的函数就可以处理无限序列：
>>> r = itertools.imap(lambda x: x*x, itertools.count(1))
>>> for n in itertools.takewhile(lambda x: x<100, r):
...     print n

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17、logging模块 

用于便捷记录日志且线程安全的模块

import logging
logging.basicConfig(filename=‘log.log‘,
                    format=‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s‘,
                    datefmt=‘%Y-%m-%d %H:%M:%S %p‘,
                    level=5)

logging.debug(‘debug‘)
logging.info(‘info‘)
logging.warning(‘warning‘)
logging.error(‘error‘)
logging.critical(‘critical‘)
logging.log(10,‘log‘)

对于等级：

CRITICAL = 50
FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30
WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 0

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18、urllib、urllib2
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001432688314740a0aed473a39f47b09c8c7274c9ab6aee000
http://www.pythontab.com/html/2014/pythonhexinbiancheng_1128/928.html

最简单的使用urllib2将如下所示
import urllib2
response = urllib2.urlopen(‘http://python.org/‘)
html = response.read()

地址创建一个Request对象，通过调用urlopen并传入Request对象，将返回一个相关请求response对象，这个应答对象如同一个文件对象，所以你可以在Response中调用.read()。

import urllib2
req = urllib2.Request(‘http://www.pythontab.com‘)
response = urllib2.urlopen(req)
the_page = response.read()

Data数据
有时候你希望发送一些数据到URL(通常URL与CGI[通用网关接口]脚本，或其他WEB应用程序挂接)。在HTTP中,这个经常使用熟知的POST请求发送。这个通常在你提交一个HTML表单时由你的浏览器来做。
并不是所有的POSTs都来源于表单，你能够使用POST提交任意的数据到你自己的程序。一般的HTML表单，data需要编码成标准形式。然后做为data参数传到Request对象。编码工作使用urllib的函数而非urllib2。

import urllib
import urllib2
url = ‘http://www.pythontab.com‘
values = {‘name‘ : ‘Michael Foord‘,
          ‘location‘ : ‘pythontab‘,
          ‘language‘ : ‘Python‘ }
data = urllib.urlencode(values)
req = urllib2.Request(url, data)
response = urllib2.urlopen(req)
the_page = response.read()

>>> import urllib2
>>> import urllib
>>> data = {}
>>> data[‘name‘] = ‘Somebody Here‘
>>> data[‘location‘] = ‘pythontab‘
>>> data[‘language‘] = ‘Python‘
>>> url_values = urllib.urlencode(data)
>>> print url_values
name=blueelwang+Here&language=Python&location=pythontab
>>> url = ‘http://www.pythontab.com‘
>>> full_url = url + ‘?‘ + url_values
>>> data = urllib2.open(full_url)

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19、paramiko
http://www.cnblogs.com/xia520pi/p/3805043.html
http://lvnian.blog.51cto.com/7155281/1795644

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参考来源：http://wsyht90.blog.51cto.com/9014030/1845737