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詳細教程地址：Day5 - 常用模塊學習 | 第四篇：模塊

一、模塊介紹

1.1 定義

模塊，用一砣代碼實現了某個功能的代碼集合。

1.2 模塊分類

• 自定義模塊
• 內置標準模塊（標準庫）
• 開源模塊

自定義模塊和開源模塊的使用參考

二、time & datetime 模塊

2.1 time 模塊

import time
print(time.clock())  # 返回處理器時間,3.3開始已廢棄 , 改成了time.process_time()測量處理器運算時間,不包括sleep時間,不穩定,mac上測不出來
print(time.altzone)  # 返回與utc時間的時間差,以秒計算\
print(time.asctime())  # 返回時間格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",
print(time.localtime())  # 返回本地時間 的struct time對象格式
print(time.gmtime(time.time()-800000))  # 返回utc時間的struc時間對象格式
print(time.asctime(time.localtime()))  # 返回時間格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",
print(time.ctime()) #返回Fri Aug 19 12:38:29 2016 格式, 同上

2.1.1 日期字符串 轉成 時間戳

# string_2_struct = time.strptime("2016/05/22","%Y/%m/%d") #將 日期字符串 轉成 struct時間對象格式
# print(string_2_struct)
# struct_2_stamp = time.mktime(string_2_struct) #將struct時間對象轉成時間戳
# print(struct_2_stamp)

2.1.2 將時間戳轉為字符串格式

# print(time.gmtime(time.time()-86640)) #將utc時間戳轉換成struct_time格式
# print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.gmtime()) ) #將utc struct_time格式轉成指定的字符串格式

時間關系轉換圖

2.2 datetime 模塊

2.2.1 時間加減

print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925
print(datetime.datefromtimestamp(time.time()) )  # 時間戳直接轉成日期格式 2016-08-19
print(datetime.datetime.now() )
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #當前時間+3天
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #當前時間-3天
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #當前時間+3小時
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #當前時間+30分

2.2.2 時間替換

c_time  = datetime.datetime.now()
print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #

三、random 模塊

3.1 隨機數

import random
print(random.random())  # 隨機打印小數
print(random.randint(1,5))  # 隨機打印范圍內整數
print(random.randrange(1,5))  # 隨機打印范圍內整數（不包含末尾數）
print(random.sample(range(100), 5))  # 隨機從100個數字中選5個

3.2 生成隨機驗證碼

import string
str_source = string.ascii_letters + string.digits
print(''.join(random.sample(str_source, 6)))

import random
checkcode = ''
for i in range(4):
   current = random.randrange(0,4)
   if current != i:
       temp = chr(random.randint(65,90)) # 取大寫字母 A-Z 之一
   else:
       temp = random.randint(0,9)
   checkcode += str(temp)
print(checkcode)

四、shutil 模塊

高級的文件、文件夾、壓縮包處理模塊

4.1 shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length]) 將文件內容拷貝到另一個文件中，可以部分內容

4.2 shutil.copy(src, dst) 拷貝文件和權限

4.3 shutil.copyfile(src, dst) 拷貝文件

4.4 shutil.copymode(src, dst) 僅拷貝權限。內容、組、用戶均不變

4.5 shutil.copystat(src, dst) 拷貝狀態的信息

包括：mode bits, atime, mtime, flags

4.6 shutil.copy2(src, dst) 拷貝文件和狀態信息

4.7 shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None) 遞歸的去拷貝文件

拷貝目錄

例如：copytree(source, destination, ignore=ignore_patterns('.pyc', 'tmp'))

4.8 shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]]) 遞歸的去刪除文件

4.9 shutil.move(src, dst) 遞歸的去移動文件

4.10 shutil.make_archive(base_name, format,...) 創建壓縮包并返回文件路徑，例如：zip、tar

• base_name： 壓縮包的文件名，也可以是壓縮包的路徑。只是文件名時，則保存至當前目錄，否則保存至指定路徑，
  如：www =>保存至當前路徑
  如：/Users/wupeiqi/www =>保存至/Users/wupeiqi/format： 壓縮包種類，“zip”, - - “tar”, “bztar”，“gztar”
• root_dir： 要壓縮的文件夾路徑（默認當前目錄）
• owner： 用戶，默認當前用戶
• group： 組，默認當前組
• logger： 用于記錄日志，通常是logging.Logger對象

五、shelve 模塊

六、xml 模塊

xml是實現不同語言或程序之間進行數據交換的協議，跟json差不多，但json使用起來更簡單。不過，在json還沒誕生的年代，大家只能選擇用xml，至今很多傳統公司如金融行業的很多系統的接口還主要是xml。

6.1 xml 的格式

xml的格式如下，就是通過<>節點來區別數據結構的:

<?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>

6.2 Python中操作xml

xml協議在各個語言里的都是支持的，在python中可以用以下模塊操作xml

import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
print(root.tag)
 
#遍歷xml文檔
for child in root:
    print(child.tag, child.attrib)
    for i in child:
        print(i.tag,i.text)
 
#只遍歷year 節點
for node in root.iter('year'):
    print(node.tag,node.text)

修改和刪除xml文檔內容

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")
 
#刪除node
for country in root.findall('country'):
   rank = int(country.find('rank').text)
   if rank > 50:
     root.remove(country)
tree.write('output.xml')

自己創建xml文檔

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 = '33'
name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
age = ET.SubElement(name2,"age")
age.text = '19'
et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文檔對象
et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True)
ET.dump(new_xml) #打印生成的格式

七、ConfigParser 模塊

用于生成和修改常見配置文檔，當前模塊的名稱在 python 3.x 版本中變更為 configparser。
常見文檔

[DEFAULT]
ServerAliveInterval = 45
Compression = yes
CompressionLevel = 9
ForwardX11 = yes
[bitbucket.org]
 
User = hg
[topsecret.server.com]
Port = 50022
ForwardX11 = no

7.2 用Python生成一個文檔

import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45',
                      'Compression': 'yes',
                     'CompressionLevel': '9'}
config['bitbucket.org'] = {}
config['bitbucket.org']['User'] = 'hg'
config['topsecret.server.com'] = {}
topsecret = config['topsecret.server.com']
topsecret['Host Port'] = '50022'     # mutates the parser
topsecret['ForwardX11'] = 'no'  # same here
config['DEFAULT']['ForwardX11'] = 'yes'
with open('example.ini', 'w') as configfile:
   config.write(configfile)

7.3 讀取配置文件

import configparser
config = configparser.ConfigParser()
print(config.sections())
 
config.read('example.ini')
print(config.read('example.ini'))
print(config.sections())
 
print('bitbucket.org' in config)
print('byebong.com' in config)
 
print(config['bitbucket.org']['User'])
print(config['DEFAULT']['compression'])
 
topsecret = config['topsecret.server.com']
print(topsecret['ForwardX11'])
print(topsecret['Port'])
 
for key in config['bitbucket.org']:
   print(key)
 
val1 = config.get('bitbucket.org', 'user')
val2 = config.getint('topsecret.server.com', 'port')
print(val1, val2)

7.3 改寫配置文件

import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config.read('example.ini')
 
config.remove_section('bitbucket.org')  # 刪除section
config.write(open('exmaple2.ini', 'w'))
 
config.has_section('www.server.com')  # 如果有section
config.add_section('www.server.com')  # 添加section
config.write(open('exmaple2.ini', 'w'))
 
config.set('topsecret.server.com', 'port', '3000')  # 修改
config.write(open('exmaple2.ini', 'w'))
 
config.remove_option('topsecret.server.com', 'forwardx11')  # 刪除option中的值
config.write(open('exmaple2.ini', 'w'))

八、hashlib 模塊

8.1 hashlib 模塊用法

用于加密相關的操作，3.x里代替了md5模塊和sha模塊，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進制格式hash
print(len(m.hexdigest())) #16進制格式hash

8.2 hashlib 模塊舉例

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())

8.3 hmac 模塊

對我們創建 key 和 內容 再進行處理然后再加密

import hmac
h = hmac.new('wueiqi')
h.update('hellowo')
print h.hexdigest()

Subprocess 模塊

逐步取代os.system和os.spawn模塊

十、logging 模塊

很多程序都有記錄日志的需求，并且日志中包含的信息即有正常的程序訪問日志，還可能有錯誤、警告等信息輸出，python的logging模塊提供了標準的日志接口，你可以通過它存儲各種格式的日志。

10.1 簡單用法

import logging
 
logging.warning("user [alex] attempted wrong password more than 3 times")
logging.critical("server is down")

logging的日志可以分為debug(), info(), warning(), error() and critical() 5個級別。

10.2 將日志寫入文件

import logging
 
logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.?INFO)
logging.debug('This message should go to the log file')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')

句中的level=loggin.INFO意思是，把日志記錄級別設置為INFO，也就是說，只有比日志是INFO或比INFO級別更高的日志才會被記錄到文件里。

日志格式加上時間

import logging
 
logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s', datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
logging.warning('is when this event was logged.')

日志格式

10.3 同時輸出至文件和屏幕

Python 使用logging模塊記錄日志涉及四個主要類，使用官方文檔中的概括最為合適：
logger提供了應用程序可以直接使用的接口；
handler將(logger創建的)日志記錄發送到合適的目的輸出；
filter提供了細度設備來決定輸出哪條日志記錄；
formatter決定日志記錄的最終輸出格式。

10.3.1 logger

每個程序在輸出信息之前都要獲得一個Logger。Logger通常對應了程序的模塊名，比如聊天工具的圖形界面模塊可以這樣獲得它的Logger：
LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
而核心模塊可以這樣：
LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)

Logger.setLevel(lel):指定最低的日志級別，低于lel的級別將被忽略。debug是最低的內置級別，critical為最高
Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或刪除指定的filter
Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr)：增加或刪除指定的handler
Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical()：可以設置的日志級別

10.3.2 handler

handler對象負責發送相關的信息到指定目的地。Python的日志系統有多種Handler可以使用。有些Handler可以把信息輸出到控制臺，有些Logger可以把信息輸出到文件，還有些 Handler可以把信息發送到網絡上。如果覺得不夠用，還可以編寫自己的Handler。可以通過addHandler()方法添加多個多handler

Handler.setLevel(lel):指定被處理的信息級別，低于lel級別的信息將被忽略
Handler.setFormatter()：給這個handler選擇一個格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt)：新增或刪除一個filter對象

每個Logger可以附加多個Handler。接下來我們就來介紹一些常用的Handler：

1. logging.StreamHandler
   使用這個Handler可以向類似與sys.stdout或者sys.stderr的任何文件對象(file object)輸出信息。它的構造函數是：
   StreamHandler([strm])
   其中strm參數是一個文件對象。默認是sys.stderr

2. logging.FileHandler
   和StreamHandler類似，用于向一個文件輸出日志信息。不過FileHandler會幫你打開這個文件。它的構造函數是：
   FileHandler(filename[,mode])
   filename是文件名，必須指定一個文件名。
   mode是文件的打開方式。參見Python內置函數open()的用法。默認是’a'，即添加到文件末尾。

3. logging.handlers.RotatingFileHandler
   這個Handler類似于上面的FileHandler，但是它可以管理文件大小。當文件達到一定大小之后，它會自動將當前日志文件改名，然后創建 一個新的同名日志文件繼續輸出。比如日志文件是chat.log。當chat.log達到指定的大小之后，RotatingFileHandler自動把 文件改名為chat.log.1。不過，如果chat.log.1已經存在，會先把chat.log.1重命名為chat.log.2。。。最后重新創建 chat.log，繼續輸出日志信息。它的構造函數是：
   RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])
   其中filename和mode兩個參數和FileHandler一樣。
   maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes為0，意味著日志文件可以無限大，這時上面描述的重命名過程就不會發生。
   backupCount用于指定保留的備份文件的個數。比如，如果指定為2，當上面描述的重命名過程發生時，原有的chat.log.2并不會被更名，而是被刪除。

4. logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
   這個Handler和RotatingFileHandler類似，不過，它沒有通過判斷文件大小來決定何時重新創建日志文件，而是間隔一定時間就 自動創建新的日志文件。重命名的過程與RotatingFileHandler類似，不過新的文件不是附加數字，而是當前時間。它的構造函數是：
   TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])
   其中filename參數和backupCount參數和RotatingFileHandler具有相同的意義。
   interval是時間間隔。
   when參數是一個字符串。表示時間間隔的單位，不區分大小寫。它有以下取值：
   S 秒 | M 分 | H 小時 | D 天 | W 每星期（interval==0時代表星期一） | midnight 每天凌晨

十一、re 模塊

11.1 常用正則表達式符號

'.'     默認匹配除\n之外的任意一個字符，若指定flag DOTALL,則匹配任意字符，包括換行
'^'     匹配字符開頭，若指定flags MULTILINE,這種也可以匹配上(r"^a","\nabc\neee",flags=re.MULTILINE)
'$'     匹配字符結尾，或e.search("foo$","bfoo\nsdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以
'*'     匹配*號前的字符0次或多次，re.findall("ab*","cabb3abcbbac")  結果為['abb', 'ab', 'a']
'+'     匹配前一個字符1次或多次，re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 結果['ab', 'abb']
'?'     匹配前一個字符1次或0次
'{m}'   匹配前一個字符m次
'{n,m}' 匹配前一個字符n到m次，re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 結果'abb', 'ab', 'abb']
'[]'   匹配'[]'內定義的任意字符，[]內字符不再有特殊意義（三個除外：'-' = 范圍，'^' = 非，'\'）
'|'     匹配|左或|右的字符，re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 結果'ABC'
'(...)' 分組匹配，re.search("(abc){2}a(123|456)c", "abcabca456c").group() 結果abcabca456c
 
'\': 反斜杠后跟元字符即去除特殊功能；跟普通字符即實現特殊功能；
'\A'    只從字符開頭匹配，re.search("\Aabc","alexabc") 是匹配不到的
'\Z'    匹配字符結尾，同$
'\d'    匹配數字0-9
'\D'    匹配非數字
'\w'    匹配[A-Za-z0-9]
'\W'    匹配非[A-Za-z0-9]
'\s'     匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+","ab\tc1\n3").group() 結果 '\t'
'\S'     匹配非空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+","ab\tc1\n3").group() 結果 '\t'
'\b'    匹配單詞邊界，單詞指連續的字母、數字和下劃線組成的字符串。邊界為空格或特殊字符。
 
'(?P<name>...)' 分組匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city") 結果{'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'}

11.2 最常用的匹配語法

re.match 從頭開始匹配
re.search 匹配包含
re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回
re.split 以匹配到的字符當做列表分隔符
re.sub      匹配字符并替換 | re.sub    替換并給出替換次數
re.compile

11.3 re.findall

普通字符

>>> import re
>>> re.findall('alex', 'yuanaleSexalexwupeiqi')
['alex']

轉譯，加r

11.4 正則表達式的分組

去已經匹配到的數據中再提取數據
r.gourp() # 獲取匹配到的所有結果
r.groups() # 獲取模型中匹配到的分組結果
r.groupdict() # 獲取模型中匹配到的分組結果

十二、sys / os 模塊

12.1 sys模塊

sys.argv 命令行參數List，第一個元素是程序本身路徑
sys.exit(n) 退出程序，正常退出時exit(0)
sys.version 獲取Python解釋程序的版本信息
sys.maxint 最大的Int值
sys.path 返回模塊的搜索路徑，初始化時使用PYTHONPATH環境變量的值
sys.platform 返回操作系統平臺名稱
sys.stdout.write('please:')
val = sys.stdin.readline()[:-1]

12.2 os模塊

os.getcwd() 獲取當前工作目錄，即當前python腳本工作的目錄路徑
os.chdir("dirname") 改變當前腳本工作目錄；相當于shell下cd
os.curdir 返回當前目錄: ('.')
os.pardir 獲取當前目錄的父目錄字符串名：('..')
os.makedirs('dirname1/dirname2') 可生成多層遞歸目錄
os.removedirs('dirname1') 若目錄為空，則刪除，并遞歸到上一級目錄，如若也為空，則刪除，依此類推
os.mkdir('dirname') 生成單級目錄；相當于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname') 刪除單級空目錄，若目錄不為空則無法刪除，報錯；相當于shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname') 列出指定目錄下的所有文件和子目錄，包括隱藏文件，并以列表方式打印
os.remove() 刪除一個文件
os.rename("oldname","newname") 重命名文件/目錄
os.stat('path/filename') 獲取文件/目錄信息
os.sep 輸出操作系統特定的路徑分隔符，win下為"\",Linux下為"/"
os.linesep 輸出當前平臺使用的行終止符，win下為"\t\n",Linux下為"\n"
os.pathsep 輸出用于分割文件路徑的字符串
os.name 輸出字符串指示當前使用平臺。win->'nt'; Linux->'posix'
os.system("bash command") 運行shell命令，直接顯示
os.environ 獲取系統環境變量
os.path.abspath(path) 返回path規范化的絕對路徑
os.path.split(path) 將path分割成目錄和文件名二元組返回
os.path.dirname(path) 返回path的目錄。其實就是os.path.split(path)的第一個元素
os.path.basename(path) 返回path最后的文件名。如何path以／或\結尾，那么就會返回空值。即os.path.split(path)的第二個元素
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是絕對路徑，返回True
os.path.isfile(path) 如果path是一個存在的文件，返回True。否則返回False
os.path.isdir(path) 如果path是一個存在的目錄，則返回True。否則返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]]) 將多個路徑組合后返回，第一個絕對路徑之前的參數將被忽略
os.path.getatime(path) 返回path所指向的文件或者目錄的最后存取時間
os.path.getmtime(path) 返回path所指向的文件或者目錄的最后修改時間

十三、Python序列化與反序列化

13.1 json 模塊

用于字符串和python數據類型間進行轉換，提供了四個功能：dumps、dump、loads、load

13.1.1 dumps 將Python基本數據類型轉換為字符串形式

>>> import json
>>> dic = {"k1": 123}
>>> print(dic, type(dic))
{'k1': 123} <class 'dict'>
>>> result = json.dumps(dic)
>>> print(result, type(result))
{"k1": 123} <class 'str'>

13.1.2 loads 將字符串形式轉換為Python基本數據類型

>>> import json
>>> s1 = '{"k2": 321}'
>>> print(s1, type(s1))
{"k2": 321} <class 'str'>
>>> result = json.loads(s1)
>>> print(result, type(result))
{'k2': 321} <class 'dict'>

用loads反序列化時，內部一定要用雙引號"

13.1.3 dump 將Python基本數據類型轉換為字符串形式，并且寫入指定文件

>>> import json
>>> li = [11, 22, 33]
>>> json.dump(li, open('json_li', 'w', encoding='utf-8'))

13.1.4 load 將指定文件中的字符串形式轉換為Python基本數據類型

>>> import json
>>> li2 = json.load(open('json_li', 'r', encoding='utf-8'))
>>> print(li2)
>>> [11, 22, 33]

13.2 pickle 模塊

用于python特有的類型 和 python的數據類型間進行轉換，提供了四個功能：dumps、dump、loads、load

• json 只能處理基本數據類型（如元組、列表、字典），更適合跨語言。
• pickle 對python所有類型做序列化操作，僅適用于Python，版本不同也可能出錯。

13.2.1 dumps & loads

>>> import pickle
>>> li = [11, 22, 33]
 
# 將數據通過特殊的形式轉換為只有Python語言認識的字符串
>>> res = pickle.dumps(li)
>>> print(res, type(res))
b'\x80\x03]q\x00(K\x0bK\x16K!e.' <class 'bytes'>
 
# 將只有Python語言認識的字符串轉換為數據
>>> result = pickle.loads(res)
>>> print(result, type(result))
[11, 22, 33] <class 'list'>

13.2.2 dump & load

>>> import pickle
>>> li = [11, 22, 33]
 
# 將數據通過特殊的形式轉換為只有Python語言認識的字符串，并寫入文件
>>> pickle.dump(li, open('pickle_li', 'wb'))

# 將文件中只有Python語言認識的字符串轉換為數據
>>> result = pickle.load(open('pickle_li', 'rb'))
>>> print(result, type(result))
[11, 22, 33] <class 'list'>

十四、Python反射

Python反射機制

14.1 web實例

考慮有這么一個場景，根據用戶輸入的url的不同，調用不同的函數，實現不同的操作，也就是一個url路由器的功能，這在web框架里是核心部件之一。
下面有一個精簡版的示例：

14.1.1 首先，有一個commons模塊，它里面有幾個函數，分別用于展示不同的頁面，代碼如下：

def login():
   print("這是一個登陸頁面！")

def logout():
   print("這是一個退出頁面！")
 
def home():
   print("這是網站主頁面！")

14.1.2 其次，有一個visit模塊，作為程序入口，接受用戶輸入，展示相應的頁面，代碼如下：（這段代碼是比較初級的寫法）

import commons
 
def run():
   inp = input("請輸入您想訪問頁面的url：  ").strip()
   if inp == "login":
       commons.login()
   elif inp == "logout":
       commons.logout()
   elif inp == "home":
       commons.home()
   else:
       print("404")

if __name__ == '__main__':
   run()

這就實現了一個簡單的WEB路由功能，根據不同的url，執行不同的函數，獲得不同的頁面。
然而，如果commons模塊里有成百上千個函數呢?
難道你在visit模塊里寫上成百上千個elif?
顯然這是不可能的！
那么怎么破？

14.2 反射機制

仔細觀察visit中的代碼，我們會發現用戶輸入的url字符串和相應調用的函數名好像！如果能用這個字符串直接調用函數就好了！但是，前面我們已經說了字符串是不能用來調用函數的。
為了解決這個問題，python為我們提供了強大的內置函數：getattr - 尋找、hasattr - 檢查、delattr - 刪除、setattr - 設置
python提供了一個特殊的方法：import(字符串參數)。通過它，我們就可以實現類似的反射功能。import()方法會根據參數，動態的導入同名的模塊。
反射：利用字符串的形式去對象（默認）中操作（尋找/檢查/刪除/設置）成員

14.2.1 實現

def run():

   inp = input("請輸入您想訪問頁面的url：  ").strip()
   if hasattr(commons, inp):
       func = getattr(commons, inp)
       func()
   else:
       print("404")

if __name__ == '__main__':
   run()

14.2.2 動態導入模塊

def run():
 
    inp = input("請輸入您想訪問頁面的url：  ").strip()
    m, f = inp.split('/')
    obj = __import__(m)
    if hasattr(obj, f):
        func = getattr(obj, f)
        func()
    else:
        print("404")

if __name__ == '__main__':
    run()

如果模塊不在一個目錄：

def run():
 
    inp = input("請輸入您想訪問頁面的url：  ").strip()
    m, f = inp.split('/')
    obj = __import__("lib." + m, fromlist=True)  # 注意fromlist參數
    if hasattr(obj, f):
        func = getattr(obj, f)
        func()
    else:
        print("404")

if __name__ == '__main__':
    run()

作業：ATM和計算器

1. ATM：模擬實現一個ATM + 購物商城程序

額度 15000或自定義
實現購物商城，買東西加入 購物車，調用信用卡接口結賬
可以提現，手續費5%
支持多賬戶登錄
支持賬戶間轉賬
記錄每月日常消費流水
提供還款接口
ATM記錄操作日志
提供管理接口，包括添加賬戶、用戶額度，凍結賬戶等。。。
用戶認證用裝飾器

2. 模擬計算器開發：

實現加減乘除及拓號優先級解析
用戶輸入1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等類似公式后，必須自己解析里面的(),+,-,*,/符號和公式(不能調用eval等類似功能偷懶實現)，運算后得出結果，結果必須與真實的計算器所得出的結果一致