pythonparser模块 pythonserial模块

在Python中，如何把新浪微博接口返回的时间格式转换成我们常用的格式啊？

lib.response: addbase; addclosehook; add; add;

什么常用格式?Last-modified: Fri, 26 Jun 2009 10:16:10 GMT

按一般简单的说:

import time

time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.strptime(s,'%a %b %d %H:%M:%S %z %Y'))

Python解析库lxml与xpath用法总结

本文主要围绕以xpath和lxml库进行展开：

一、xpath 概念、xpath、xpath语法、xpath轴、xpath运算符

二、lxml的安装、lxml的使用、lxml案例

一、xpath

1.xpath概念

XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 使用路径表达式在 XML 文档中进行导航。XPath 包含一个标准函数库。XPath 是 XSLT 中的主要元素。XPath 是一个 W3C 标准。

2.xpath

xpath有七种类型的：元素、属性、文本、命名空间、处理指令、注释以及文档（根）。

3.xpath语法

xpath语法在W3c网站上有详细的介绍，这里截取部分知识，供大家学习。

XPath 使用路径表达式在 XML 文档中选取。是通过沿着路径或者 step 来选取的。下面列出了最有用的路径表达式：

在下面的表格中，我们已列出了一些路径表达式以及表达式的结果：

谓语用来查找某个特定的或者包含某个指定的值的。

谓语被嵌在方保存为danmu.py括号中。

在下面的表格中，我们列出了带有谓语的一些路径表达式，以及表达式的结果：

XPath 通配符可用来选取未知的 XML 元素。

在下面的表格中，我们列出了一些路径表达式，以及这些表达式的结果：

通过在路径表达式中使用"|"运算符，您可以选取若干个路径。

在下面的表格中，我们列出了一些路径表达式，以及这些表达式的结果：

4.xpath 轴

轴可定义相对于当前的集。

5.xpath运算符

下面列出了可用在 XPath 表达式中的运算符：

二、lxml

lxml 是一个xpath格式解析模块，安装很方便，直接pip install lxml 或者easy_install lxml即可。

2.lxml 使用

lxml提供了两种解析网页的方式，一种是你解析自己写的离线网页时，另一种则是解析线上网页。

导入包：

1.解析离线网页：

2.解析在线网页：

然后我们可以，比方说，你要获取a标签内的文本和它的属性href所对应的值，有两种方法，

1.表达式内获取

2.表达式外获取

这样就完成了获取，怎么样，是不是很简单了，哈哈哈。

下面再来lxml的解析规则：

3.lxml案例

为了偷懒，我决定还是采用lib那篇文章的代码，哈哈哈，机智如我。

python的web框架哪个好

关系：父、子、兄弟、先辈、后辈。

个：Django

Django是一个开源的Web应用框架，由Python写成，支持许多数据库引擎，可以让Web开发变得迅速和可扩展，并会不断的版本更新以匹配Python版本，如果是新手程序员，可以从这个框架入手。

第二个：Flask

Flask是一个轻量级的Web应用框架，使用Python编写。基于WerkzeugWSGI工具箱和JinJa2模板引擎，使用BSD授权。

Flask也被称为microframework，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。然而Flask保留了扩增的弹性，可以用Flask-extension加入这些功能：ORM、窗体验证工具、文件上传、各种开放式身份验证技术。

第三个：Web2py

Web2py是一个用Python语言编写的免费的开源Web框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、可扩展、安全以及可移植的数据库驱动的应用，遵循LGPLv3开源协议。

Web2py提供一站式的解决方案，整个开发过程都可以在浏览器上进行，提供了Web版的在线开发，HTML模板编写，静态文件的上传，数据库的编写的功能。其他的还有日志功能，以及一个自动化的admin接口。

第四个：Tornado

Tornado即是一个Web

server，同时又是一个类web.py的micro-framework，作为框架的Tornado的思想主要来源于web.PY，大家在web.PY的网站首页也可以看到Tornado的大佬Bret

Taylor的这么一段话：“[web.py inspired the] Web framework we use at FriendFeed [and] the

webapp framework that ships with App Engine…”，因为这层关系，后面不再单独讨论Tornado。

第五个：CherryPy

CherryPy是一个用于Python的、简单而非常有用的Web框架，其主要作用是以尽可能少的作将Web与Python代码连接，其功能包好了，xpath的内容就这么多了。接下来我们要介绍一个神器lxml，他的速度很快，曾经一直是我使用beautifulsoup时最钟爱的解析器，没有之一，因为他的速度的确比其他的html.parser 和html5lib快了许多。括内置的分析功能、灵活的插件系统以及一次运行多个HTTP的功能，可运行在版本的Python、Jython、android上。

lib.parse在python2.7中怎么用

版的python3.3.0已经发布了。相较于python3.0，3.2的改动并不大。但网上的大量的教程等大都以2.x版本为基础。这为想要从python3.0学起的菜鸟带来了不少的困难。作为一只菜鸟，最近想学习一下python中lib模块的使用方法。从网上找的最简单的实例：把google 首页的html抓取下来并显示在控制台上代码：

[python] view plain copy

import lib

print 7、character ：字符 lib.open('').read()

首先，使用过python3.0的朋友都知道，print已经变成含树了，需要括号。但这不是主要问题。问题是控制台显示错误，说lib模块中没有open方法。奇怪了,网上的教程能错了？又尝试(lib)，发现什么方法都没有,只提供了package contents，里面有5个名字。 [python] view plain copy

import lib

(lib) 3.0版本中已经将lib2、parse、和robotparser并入了lib中，并且修改lib模块，其中包含5个子模块，即是()中看到的那五个名字。

为了今后使用方便，在此将每个包中包含的方法列举如下：

lib.error: ContentTooShortError; HTTPError; URLError

lib.parse: parsauthor='twocu',eqs; parseqsl; quote; quotefrombytes; quote_plus; unquote unquoteplus; unquoteto_bytes; defrag; encode; join; parse; split; unparse; unsplit

lib.request: AbstractBasicAuthHandler; AbstractDigestAuthHandler; BaseHandler; CatheFTPHandler; FTPHandler; FancyURLopener; FileHandler; HTTPBasicAuthHandler; HTTPCookieProcessor; HTTPDefaultErrorHandler; HTTPDigestAuthHandler; HTTPErrorProcessorl; HTTPHandler; HTTPPasswordMgr; HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm; HTTPRedirectHandler; HTTPSHandler;OpenerDirector;ProxyBasicAuthHandler ProxyDigestAuthHandler; ProxyHandler; Request; URLopener; UnknowHandler; buildopener; getproxies; installopener; pathname2; 2pathname; cleanup;open; retri;

lib.robotparser: RobotFileParser

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

在2.X版本下，打开HTML文档的实例：

[python] view plain copy

import lib webURL = ""

localURL = "index.html"

#通过URL打开远程页面

u = lib.open(webURL)

buffer = u.read()

print u.()

print "从%s读取了%d 字节数据. " % (u.get(),len(buffer) )

#通过URL打开本地页面

u = lib.open(localURL)

buffer = u.read()

print u.()

print "从%s读取了%d 字节数据. " % (u.get(),len(buffer) )

运行结果如下：

[html] view plain copy

Date: Fri, 26 Jun 2009 10:22:11 GMT : Apache/2.2.9 (Debian) DAV/2 SVN/1.5.1 mod_ssl/2.2.9 OpenSSL/0.9.8g mod_wsgi/2.3 Python/2.5.2

Last-Modified: Thu, 25 Jun 2009 09:44:54 GMT

ETag: "105800d-46e7-46d236f7180"

Content-Length: 18151

Connection: close

Content-Type: text/html

从:// 字节数据.

Content-Type: text/html

Content-Length: 865

从index.html读取了865 字节数据.

若要通过lib模块中的open( [,data])函数打开一个HTML文档，必须提供该文档的URL地址，包括文件名。函数open不仅可以打开位于远程web上的文件，而且可以打开一个本地文件，并返回一个类似文件的对象，我们可以通过该对象从HTML文档中读出数据。

一旦打开了HTML文档，我们就可以像使用常规文件一样使用read([nbytes])、readline()和readlines()函数来对文件进行读作。若要读取整个HTML文档的内容的话，您可以使用read()函数，该函数将文件内容作为字符串返回。

打开一个地址之后，您可以使用get()函数取得被获取网页的真正的URL。这是很有用的，因为open(或使用的opener对象)也许会伴随一个重定向。获取的网页URL也许和要求的网页URL不一样。

另一个常用的函数是位于从open返回的类文件对象中的()函数，这个函数可以返回URL位置有关的元数据，比如内容长度、内容类型，等等。下面通过一个较为详细的例子来对这些函数进行说明。

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在2.X版本下，parse使用实例：

[python] view plain copy

import parse URLscheme = ""

URLlocation = ""

URLpath = "lib/module-parse.html"

modList = ("lib", "lib2",

"lib", "cgilib")

#将地址解析成组件

print "用Google搜索python时地址栏中URL的解析结果"

parsedTuple = parse.parse(

hl=en&q=python&btnG=Google+Search")

print parsedTuple

#将组件反解析成URL

print "反解析python文档页面的URL"

unparsedURL = parse.unparse(

(URLscheme, URLlocation, URLpath, '', '', ''))

print "t" + unparsedURL

#将路径和新文件组成一个新的URL

print " 利用拼接方式添加更多python文档页面的URL"

for mod in modList:

newURL = parse.join(unparsedURL,

"module-%s.html" % (mod))

print "t" + newURL

#通过为路径添加一个子路径来组成一个新的URL

print " 通过拼接子路径来生成Python文档页面的URL"

newURL = parse.join(unparsedURL,

"module-lib2/request-objects.html")

print "t" + newURL

运行结果如下：

[python] view plain copy

用Google搜索python时地址栏中URL的解析结果 ('', '', '/search', '',

'hl=en&q=python&btnG=Google+Search', '')

反解析python文档页面的URL

利用拼接方式添加更多python文档页面的URL

parser = optparse.OptionParser('usage %prog –H -p ')

│ ├── __init__.py

%prog是optparse定义的格式化字符串符号，表示本程序的文件名。比如你的文件为demo.py。

sys.argv.append('--')

usage = "usage: %prog [options] arg1 arg2"

parser = OptionParser(usage=usage)

那么你运行demo.py打印出来的帮助信息就是

usage: demo.py [options] arg1 arg2

python中argument3是什么意思

├── docs

01.交互式环境与print输出

version=VERSION,

1、print：打印/输出

2、coding：编码

3、syntax：语法

4、error：错误

5、invalid：无效

6、identifier：名称/标识符

02.字符串的作

1、user：用户

2、name：姓名/名称

3、attribute：字段/属性

4、value：值

5、key：键

03.重复/转换/替换/原始字符串

1、upper：上面

2、lower：下面

3、capitalize：用大写字母写或印刷

4、title：标题

5、replace：替换

6、old：旧的

7、new：新的

8、count：计数

9、swap：互换

10、case：情形

11、path：路径

12、new：新的新建

13、project：项目

14、test：测试

15、file：文件

16、data：数据

如何发布一个Python命令行工具

本文的目的也是非常简单:

写一个Python命令行工具,并且发布到PIP上面.并且在这个过程中给出我自己的一些思考.

如何分解这个发布任务?

只需要进行如下的两个步骤便可以:

1.写好一个Python命令行工具.

2.发布它.

当然,这样不够细致.再细分一下.

1.写好一个Python命令行工具

1.1.命令行的特点,以及Python的如何编写命令行

1.2.如何组织代码结构.

2.发布

2.1.注册pypi账户

2.2.注册在账户下面注册Python包

2.3.上传打包好的Python命令行工具.

3.完善代码

1.写好一个Python命令行工具

写好一个命令行工具首先要知道命令行工具是什么?

在我看来,命令行工具就是一种完成某种类型的任务的终端程序.

也就是基本上没有什么用户界面的程序.

由于基本上没有什么用户界面,所以导致单个命令行的交互能力及其低下.但这种低下的交互性对于一些固定工作而言,简直就是最灵活的工具.只需要输入一些命令便可以完成某种类型的工作.实在是方便的很.

所以,某种程度上,终端程序低交互的缺点反而成了优点.

1.1.Python的如何编写一个简单的命令行

对于Python和命令行交互,我们很容易想出一个比较方便的方案.

sys.argv就是这样的嘛!

我们很容易这样写代码.

1python testargv.py thisisaargv1

甚至我们也可以这样写命令行,

1python testargv.py thisisaargv1 -d -f 0

那么,这样写的后果就是,不方便解析出(不是不能,是不方便) -d -f 0 以及 thisisaargv1.

不信的话,你解析一个下面场景的命令行试试,

# 用户可能这样输入

danmu.fm -q 1 -v 2

# 当然,肯定还有漏写啦,等等,你得需要转类型,增加各种blablabla的描述吧,添加默认的参数值吧.

于是Python就提供了一个非常好用的模块可以使用.叫做argparse.

上面的描述就变成了这个样子

Python

import argparse

APP_DESC="""

这就是描述

"""

print(APP_DESC)

if len(sys.argv) == 1:

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('-q','--quality',type=int,default=0,="download video quality : 1 for the standard-definition; 3 for the super-definition")

parser.add_argument('-v','--verbose', default=0,="print more debuging rmation")

parser.add_argument('-s','--store',="保存流媒体文件到指定位置")

parser.add_argument('-c','--config',default=0,="读取~/.danmu.fm配置,请~/.danmu.fm指定数据库")

parser.add_argument('',metar='URL',nargs='+', ="zhubo page URL (/)")

args = parser.parse_args()

# 获取对应参数只需要args.quality,args.之类.

= (args.)[0]

print()

#其他执行逻辑

这样就可以执行命令

1python danmu.py -q 1 -v 2

通过args就可以获取参数,然后进行终端程序的参数初始化.

可是这和我们的要求还是不同嘛,我们不想多写Python XXX,我们想直接XXX.就像这样.

1danmu.fm -q 1 -v 2

不急,下面就是了.

1.2.如何组织代码结构.

于是,现在就要开始组织代码结构了.

我们在最终的代码目录大概是这样的.

danmu.fm

├── README.md

├── danmufm

│ │ ├── __init__.py

│ │ ├── __init__.pyc

│ │ ├── douyu_client.py

│ │ └── douyu_danmu_client.py

│ ├── danmu.py

│ ├── misc

│ │ ├── __init__.py

│ │ ├── color_printer.py

│ │ ├── downloaders.py

│ │ └── player.py

│ └── model

│ ├── __init__.py

│ └── douyu_msg.py

├── setup.cfg

├── setup.py

├── sh.py

└── tests

这就是我上次写的danmu.fm的代码目录.

聪明的你这时候你注意到了:

主要的程序不是放在根目录下面,而是放在第二目录danmufm下面.

2.setup.cfg 是什么东西

3.setup.py 是什么东西

对于上面几点,我们分别进行解释

1.2.1 为什么主要程序在第二目录下

为了把主要的程序分离出来,放在第二目录下面,这样的待会打包以后多出很多文件夹就不会对源码造成干扰.

当然,由于把程序放在了第二目录下面,所以,脚本里面的from import语句应该使用相对路径导入.

相对路径导入的的时候需要注意运行的时候使用如下命令

1python3 -m danmufm.danmu [xxxx]

1.2.2 setup.cfg

填写如下内容即可.

[metadata]

然后去写Markdown的Readme就好了.

1.2.3 setup.py

这个是重头戏了.

setup这个py文件就是打包配置文件.对这个程序是谁的,有什么依赖,入口是什么,等等等等的配置.

#-- encoding: UTF-8 --

from setuptools import setup, find_packages

"""

打包的用的setup必须引入，

"""

VERSION = '0.1.1'

setup(name='danmu.fm',

description="acopy c:. d:. tiny and art cli player of douyutv,ximalayad,anmu based on Python",

long_description='just enjoy',

classifiers=[], # Get strings from ?%3Aaction=list_classifiers

keywords='python douyu danmu danmu.fm terminal',

author_email='twocu@gmail',

='',

lnse='MIT',

packages=find_packages(),

include_package_data=True,

zip_safe=True,

install_requires=[

'requests',

entry_points={

'danmu.fm = danmufm.danmu:main'

]},

)有distutils这个包管理器工具,设置也非常的简单,只是,它不支持entry_points属性,由于无法使用entry_point,也就无法通过命令来跳转到指定模块运行程序,这也就意味着,工具不方便写成命令行.还是setuptools好.

上面需要注意的就是install_requires可以添加依赖.其他的你猜都可以猜出来是做什么的.自己去看代码,我就不多说了.

2.发布

所谓的发布,就是将打包好的程序的某个版本发布到某个仓库中.

2.1.注册pypi账户

到这个上面注册账号:

2.2.注册在账户下面注册Python包

进入对应项目根文件,然后执行

1python3 setup.py register

这一步程序会让你输入刚刚注册的账号和密码,然后注册该包.注册该包以后,你就有了一个小仓库.可以存放不同版本的danmu.fm.

注册的仓库是可以在这个地址看到的,

2.3.上传打包好的Python命令行工具.

这里需要借助一个小工具,twine.twine是一个更加安全方便上传打包好的代码的工具.

1pip3 install twine

接着开始打包,打包成两个版本,一个是不需要build的版本,另一个是需要build的版本(顺带吐槽下,这两个诡异的命名).

1python setup.py sdist bdist_wheel

于是剩下来的就显而易见了,上传build完毕的程序到仓库中.

1twine upload dist/danmu.fm-0.1.2

于是,安装一下,测试是否成功

1pip3 install danmu.fm --upgrade

命令行的工具是这样使用的.

1danmu.fm -q 2 -v 1

3.完善

不断的完善代码,然后打包终端程序发布到仓库给别人用,这就是整个的PIP打包发布流程.

这个时候,你可能需要使用版本控制软件.

你可能需要增多的代码的测试.

用pythonform表单的问题？

下面是一个简单的例子：通过 parser.server 获取 --host 选项的值，通过 parse.boolean_switch 获取 -t 选项的值。

首先，你需要使用Python的requests库来实现这个功能，它可以帮助你发送POST请求。

通过拼接子路径来生成Python文档页面的URL

可以使用Python的requests库来实现对form表单信息的。首先，使用requests.t()方法发起一次HTTP POST请求，将要提交的数据作为参数传入：

如果你想使用 Python 一个 HTML 网页中的 form 表单，可以使用第三方库 BeautifulSoup 来解析 HTML 代码，然后使用 find() 或 find_all() 方法查找 form 标签，并获取其中的表单元素。

首先需要安eautifulsoup4库

pip install beautifulsoup4

示例代码如下：

from bs4 import BeautifulSoup

# 定义 HTML 代码

html = '

# 使用 BeautifulSoup 解析 HTML 代码

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 查找 form 标签

form = soup.find('form')

# 获取 form 中的表单元素

inputs = form.find_all('input')

# 打印表单

建议您可以使用Python的requests库来实现，首先捕获家网店提交录入商品信息时发送的form表单请求，接着，使用requests库发起一个请求，将其中的数据过去，完成在第二家店的商品信息的上传。

您可以使用Python中的requests库来实现这个功能。首先，您需要在家网店中手动录入商品信息并提交表单，然后使用Python的requests库捕获这个POST请求的数据。

如何用Python抓取动态页面信息

很早之前，学习Python web编程的时候，就涉及一个Python的lib。可以用lib.open("").read()可以轻松读取页面上面的静态信息。但是，随着时代的发展，也来越多的网页中更多的使用jascript、jQuery、PHP等语言动态生那么我们怎么获取这些标签和标签对应的属性值了，很简单，首先获取标签只需你这样做：成页面信息。

请问各位大神，我在pycharm中打断点调试代码时为什么会弹出另外一个parse.py窗口呢，这到底是为什么呢

因为你调用了parse模块，python所有的模块都可以查看源码，Accept-Ranges: bytes当你的调用模块的方法有误，而打印版本信息：模块本身又没有完善的错误处理机制时，它就会打开模块源码文件并跳到报错的位置。当然，这种情况你不要去修改模块的源码，而是要去你自己的代码里排查错误。

PYTHON提取主谓语

'console_scripts':[

#!/usr/bin/env python

1.lxml安装

# coding: utf-8

## filename: baidu_qa.py

import BeautifulSoup as beautifulsoup

context = """

"""

parser = beautifulsoup.BeautifulSoup(context)

for block in parser.findAll("para"):

remind = {}

for in block.findAll("word"):

remind[["parent"]] = dict(

cont=["cont"],

relate=["relate"],

)if remind["7"]["relate"] == "SBV":

print remind["4"]["cont"], remind["7"]["relate"]

print "____"

最后修改时间： 2025-05-01 10:24