Python的系统管理_06_pytho

发布时间：2019-06-26 09:48:38编辑：auto阅读（1407）

import subprocess

res =subprocess.Popen(['uname','-sv'],stdout=subprocess.PIPE)

uname = res.stdout.read().strip()




find()和index()::

uname,index('Linux')

uname.find('Linux')

uname.index('asdfasdf')

uname.find('adfasdfasd')




#字符串切分

smp_index = uname.index ('SMP')

uname[smp_index:]

uname[:smp_index]




startswith()和endswith()

这两个方法可以帮助你判断字符串时是否以某一特定子串开始，或是以某一特定子串结束。

some_string = "RaymondLuxury-Yacht"

some_string.startswith("Raymond")

True

some_string.startswith("sdfasdf")

False

some_string.endswith("Luxury-Yacht")

True

some_string.endswith("Raymond")

False




lstrip(),rstrip(),strip()

分别用来删除前导空白，结尾空白，和前后空白的方法。

spacious_string= "\n\t SomeNon-Spacious Text \n \t \r"

spacious_string.lstrip()

spacious_string.rstrip()

spacious_string.strip()




另外可以输入参数删除任何内容。

xml_tag="<some_tag>"

xml_tag.lstrip("<")

xml_tag.lstrip(">")

xml_tag.rstrip("<")

xml_tag.rstrip(">")

嵌套使用，xml_tag.strip("<").strip(">")

xml_tag.strip("<>")

.strip 是删除<>的任意组好即><也将被删除

foo_str ="<foooooooooooo>blah<foo>"

foo_str.strip("<foo>")




upper（）方法和lower（）方法

对两个字符串进行比较，并且不考虑字符大写或是小写。

upper()将返回字符串的大写。

lower()将返回字符串的小写。




根据某个指定的分隔符对一个字符串进行提取，split()方法可以完成类任务。

comma_delim_string ="pos1,pos2,pos3"

pipe_delim_string ="pipepos1|pipepos2|pipepos3"

comma_delim_string.split(',')

pipe_delim_string.split('|')




split(',',1) 以','为分割，之分割第一个遇到的'，'

prosaic_string = "Isert your cleverlittle"

prosaic_string.split()#这个默认是用空格来分隔的。

prosaic_string.splitlines()#将会以行为分隔。




join()

some_list = ['one','two','three','four']

','.join(some_list)

','.join(str(i)for i in some_list)#解决输入为数字的错误，显示转换为字符。




replace()替换字符串。

replacable_string = "trancendtalhibernational nation"

replacable_string.replace("nation","natty")




import re#引入正则表达式的使用。

re_string = r"{{(.*?)}}"

some_string = "this is a string with`words` em `bbq`and {jjfa} "

for match inre.findall(re_string,some_string):

print"MATCH->" ,match




表达式转换为对象的编译：

import re

re_obj = re.compile(r"{{(.*?)}}")

some_string = "this is a string with`words` em `bbq`and {jjfa} "

for match in re_obj.findall(some_string):

print"MATCH->" ,match

这种方式速度会很快，

例：

采用timeit 可以测试出一段代码的运行时间。

1截取一段50万行的文本

tail -n 500000 Pa1.log >> 50Wlog.log

编写代码：re_loop_nocompile.py

在ipython下运行

import re_loop_nocompile

timeit -n 5 re_loop_nocompile.run_re()

显示最好的运行效率。1.42 最佳的。




使用linux的time工具对相同代码的测试结果：

测试命令为：

time python re_loop_nocompile.py




编译后的代码性能：

re_loop_compile.py

效率提升至543ms




所以应当在运行正则中使用编译的方式。




在运行正则表达式中r的作用如下例：

import re

raw_pattern = r'\b[a-z]+\b'

non_raw_pattern = '\b[a-z]+\b'

some_string = 'a few little words'

re.findall (raw_pattern , some_string)

re.findall (non_raw_pattern,some_string)




findall()使用：

import re

re_obj = re.compile(r'\bt.*?e\b')

re_obj.findall("time tame tune tinttire")




处理文件：

infile =open("50Wlog.log","r")

print infile.read()

"r"读模式，该值为默认值

"w"写模式

"a"附加模式

写入文件：

outputfile =open("foo_out.txt","w")

outputfile.write("This is \n Some \nRandom \n Output Text \n")

outputfile.close()




"try/finally"代码块

try:

f=open()

f.write()

finally:

f.close()

with 关键词：

from __future__ import with_statment

with open('writeable.txt','w')as f:

f.writer('thisa writeable file \n')

f

f.write("this won't work")




urllib模块，可以提供对网络中文件对象的访问。

import urllib

url_file = urllib.urlopen("http://192.168.112.96/index.html")

urllib_docs = url_file.read()

print urllib_docs




使用ElementTree开始解析XML文件，只须简单的加载和使用parse()对文件进行处理：

from xml.etree import ElementTree as ET

tcusers = ET.parse("Tomcat.xml")

tcusers

xml 以文件名标签开始，并以文件名标签截至。

这里将ElementTree as ET即为前面的对象。

first_user=tcusers.find('/user')

first_user

first_user.attrib

first_user.get('name')

first_user.get('roles')

first_user.get('foo')

first_user.tag

first_user.text

关键字：