程序运行的时候，数据都是在内存中的。当程序终止的时候，通常都需要将数据保存到磁盘上，无论是保存到本地磁盘，还是通过网络保存到服务器上，最终都会将数据写入磁盘文件。

而如何定义数据的存储格式就是一个大问题。如果我们自己来定义存储格式，比如保存一个班级所有学生的成绩单：

我们可以用一个文本文件保存，一行保存一个学生，用,隔开：

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Michael,99
Bob,85
Bart,59
Lisa,87

还可以用JSON格式保存，也是文本文件：

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[
    {"name":"Michael","score":99},
    {"name":"Bob","score":85},
    {"name":"Bart","score":59},
    {"name":"Lisa","score":87}
]

还可以定义各种保存格式，但是问题来了：

存储和读取需要自己实现，JSON还是标准，自己定义的格式就各式各样了；

不能做快速查询，只有把数据全部读到内存中才能自己遍历，但有时候数据的大小远远超过了内存，根本无法全部读入内存。

为了便于程序保存和读取数据，而且，能直接通过条件快速查询到指定的数据，就出现了数据库（Database）这种专门用于集中存储和查询的软件。

数据库软件诞生的历史非常久远，早在1950年数据库就诞生了。经历了网状数据库，层次数据库，我们现在广泛使用的关系数据库是20世纪70年代基于关系模型的基础上诞生的。

关系模型有一套复杂的数学理论，但是从概念上是十分容易理解的。举个学校的例子：

假设某个XX省YY市ZZ县第一实验小学有3个年级，要表示出这3个年级，可以在Excel中用一个表格画出来：

每个年级又有若干个班级，要把所有班级表示出来，可以在Excel中再画一个表格：

这两个表格有个映射关系，就是根据Grade_ID可以在班级表中查找到对应的所有班级：

也就是Grade表的每一行对应Class表的多行，在关系数据库中，这种基于表（Table）的一对多的关系就是关系数据库的基础。

根据某个年级的ID就可以查找所有班级的行，这种查询语句在关系数据库中称为SQL语句，可以写成：

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SELECT * FROM classes WHERE grade_id = '1';

结果也是一个表：

类似的，Class表的一行记录又可以关联到Student表的多行记录：

由于本教程不涉及到关系数据库的详细内容，如果你想从零学习关系数据库和基本的SQL语句，请参考SQL教程。

NoSQL

你也许还听说过NoSQL数据库，很多NoSQL宣传其速度和规模远远超过关系数据库，所以很多同学觉得有了NoSQL是否就不需要SQL了呢？千万不要被他们忽悠了，连SQL都不明白怎么可能搞明白NoSQL呢？

数据库类别

既然我们要使用关系数据库，就必须选择一个关系数据库。目前广泛使用的关系数据库也就这么几种：

付费的商用数据库：

• Oracle，典型的高富帅；
• SQL Server，微软自家产品，Windows定制专款；
• DB2，IBM的产品，听起来挺高端；
• Sybase，曾经跟微软是好基友，后来关系破裂，现在家境惨淡。

这些数据库都是不开源而且付费的，最大的好处是花了钱出了问题可以找厂家解决，不过在Web的世界里，常常需要部署成千上万的数据库服务器，当然不能把大把大把的银子扔给厂家，所以，无论是Google、Facebook，还是国内的BAT，无一例外都选择了免费的开源数据库：

• MySQL，大家都在用，一般错不了；
• PostgreSQL，学术气息有点重，其实挺不错，但知名度没有MySQL高；
• SQLite，嵌入式数据库，适合桌面和移动应用。

作为一个Python工程师，选择哪个免费数据库呢？这里我们会介绍SQLite和MySQL，SQLite适合作为嵌入式数据库，优点是不用安装任何软件，直接能用。生产环境下，应当选择MySQL或者PostgreSQL。

SQLite是一种嵌入式数据库，它的数据库就是一个文件。由于SQLite本身是C写的，而且体积很小，所以，经常被集成到各种应用程序中，甚至在iOS和Android的App中都可以集成。

Python就内置了SQLite3，所以，在Python中使用SQLite，不需要安装任何东西，直接使用。

在使用SQLite前，我们先要搞清楚几个概念：

表是数据库中存放关系数据的集合，一个数据库里面通常都包含多个表，比如学生的表，班级的表，学校的表，等等。表和表之间通过外键关联。

要操作关系数据库，首先需要连接到数据库，一个数据库连接称为Connection；

连接到数据库后，需要打开游标，称之为Cursor，通过Cursor执行SQL语句，然后，获得执行结果。

Python定义了一套操作数据库的API接口，任何数据库要连接到Python，只需要提供符合Python标准的数据库驱动即可。

由于SQLite的驱动内置在Python标准库中，所以我们可以直接来操作SQLite数据库。

我们在Python交互式命令行实践一下：

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# 导入SQLite驱动:
>>> import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
# 数据库文件是test.db
# 如果文件不存在，会自动在当前目录创建:
>>> conn = sqlite3.connect('test.db')
# 创建一个Cursor:
>>> cursor = conn.cursor()
# 执行一条SQL语句，创建user表:
>>> cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')
<sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa260>
# 继续执行一条SQL语句，插入一条记录:
>>> cursor.execute('insert into user (id, name) values (\'1\', \'Michael\')')
<sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa260>
# 通过rowcount获得插入的行数:
>>> cursor.rowcount
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# 提交事务:
>>> conn.commit()
# 关闭Cursor:
>>> cursor.close()
# 关闭Connection:
>>> conn.close()

我们再试试查询记录：

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>>> conn = sqlite3.connect('test.db')
>>> cursor = conn.cursor()
# 执行查询语句:
>>> cursor.execute('select * from user where id=?', ('1',))
<sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa340>
# 获得查询结果集:
>>> values = cursor.fetchall()
>>> values
[('1', 'Michael')]
>>> cursor.close()
>>> conn.close()

使用Python的DB-API时，只要搞清楚Connection和Cursor对象，打开后一定记得关闭，就可以放心地使用。

使用Cursor对象执行insert，update，delete语句时，执行结果由rowcount返回影响的行数，就可以拿到执行结果。

使用Cursor对象执行select语句时，通过fetchall()可以拿到结果集。结果集是一个list，每个元素都是一个tuple，对应一行记录。

如果SQL语句带有参数，那么需要把参数按照位置传递给execute()方法，有几个?占位符就必须对应几个参数，例如：

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cursor.execute('select * from user where name=? and pwd=?', ('abc', 'password'))

SQLite支持常见的标准SQL语句以及几种常见的数据类型。具体文档请参阅SQLite官方网站。

小结

在Python中操作数据库时，要先导入数据库对应的驱动，然后，通过Connection对象和Cursor对象操作数据。

要确保打开的Connection对象和Cursor对象都正确地被关闭，否则，资源就会泄露。

如何才能确保出错的情况下也关闭掉Connection对象和Cursor对象呢？请回忆try:...except:...finally:...的用法。

练习

请编写函数，在Sqlite中根据分数段查找指定的名字：

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import os, sqlite3

db_file = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'test.db')
if os.path.isfile(db_file):
    os.remove(db_file)

# 初始数据:
conn = sqlite3.connect(db_file)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('create table user(id varchar(20) primary key, name varchar(20), score int)')
cursor.execute(r"insert into user values ('A-001', 'Adam', 95)")
cursor.execute(r"insert into user values ('A-002', 'Bart', 62)")
cursor.execute(r"insert into user values ('A-003', 'Lisa', 78)")
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

def get_score_in(low, high):
    ' 返回指定分数区间的名字，按分数从低到高排序 '
    pass

# 测试:
assert get_score_in(80, 95) == ['Adam'], get_score_in(80, 95)
assert get_score_in(60, 80) == ['Bart', 'Lisa'], get_score_in(60, 80)
assert get_score_in(60, 100) == ['Bart', 'Lisa', 'Adam'], get_score_in(60, 100)

print('Pass')

参考源码

do_sqlite.py

MySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。SQLite的特点是轻量级、可嵌入，但不能承受高并发访问，适合桌面和移动应用。而MySQL是为服务器端设计的数据库，能承受高并发访问，同时占用的内存也远远大于SQLite。

此外，MySQL内部有多种数据库引擎，最常用的引擎是支持数据库事务的InnoDB。

安装MySQL

可以直接从MySQL官方网站下载最新的Community Server 8.x版本。MySQL是跨平台的，选择对应的平台下载安装文件，安装即可。

安装时，MySQL会提示输入root用户的口令，请务必记清楚。如果怕记不住，就把口令设置为password。

在Windows上，安装时请选择UTF-8编码，以便正确地处理中文。

在Mac或Linux上，需要编辑MySQL的配置文件，把数据库默认的编码全部改为UTF-8。MySQL的配置文件默认存放在/etc/my.cnf或者/etc/mysql/my.cnf：

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[client]
default-character-set = utf8mb4

[mysqld]
default-storage-engine = INNODB
character-set-server = utf8mb4
collation-server = utf8_general_ci

重启MySQL后，可以通过MySQL的客户端命令行检查编码：

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$ mysql -u root -p
Enter password: 
Welcome to the MySQL monitor...
...

mysql> show variables like '%char%';
+--------------------------+--------------------------------------+
| Variable_name            | Value                                |
+--------------------------+--------------------------------------+
| character_set_client     | utf8mb4                              |
| character_set_connection | utf8mb4                              |
| character_set_database   | utf8mb4                              |
| character_set_filesystem | binary                               |
| character_set_results    | utf8mb4                              |
| character_set_server     | utf8mb4                              |
| character_set_system     | utf8mb3                              |
| character_sets_dir       | /usr/local/mysql-8.x/share/charsets/ |
+--------------------------+--------------------------------------+
8 rows in set (0.00 sec)

看到utf8mb4字样就表示编码设置正确。

注意

如果MySQL的版本<5.5.3，则只能把编码设置为utf8，utf8mb4支持最新的Unicode标准，可以显示emoji字符，但utf8无法显示emoji字符。

用Docker启动MySQL

如果不想安装MySQL，还可以以Docker的方式快速启动MySQL。

首先安装Docker Desktop，然后在命令行输入：

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$ docker run -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=password -p 3306:3306 --name mysql-8.4 -v ./mysql-data:/var/lib/mysql mysql:8.4 --mysql-native-password=ON --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci

上述命令详细参数如下：

• -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=password：传入root用户口令的环境变量，密码是password；
• -p 3306:3306：在本机3306端口监听；
• --name mysql-8.4：启动后容器的名称为mysql-8.4，可任意设置；
• -v ./mysql-data:/var/lib/mysql：把当前目录./mysql-data映射到容器目录/var/lib/mysql，此目录存放MySQL数据库文件，避免容器停止后数据丢失；
• mysql:8.4：启动镜像名称为mysql:8.4；
• --mysql-native-password=ON：表示启用明文口令；
• --character-set-server=utf8mb4：表示启用utf8mb4作为字符集；
• --collation-server=utf8mb4_unicode_ci：表示启用utf8mb4作为排序规则。

运行命令后可看到如下输出：

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2024-07-11 02:44:05+00:00 [Note] [Entrypoint]: Entrypoint script for MySQL Server 8.4.1-1.el9 started.
...
2024-07-11T02:44:16.874162Z 0 [System] [MY-015015] [Server] MySQL Server - start.
...
2024-07-11T02:44:17.120017Z 1 [System] [MY-013576] [InnoDB] InnoDB initialization has started.
2024-07-11T02:44:17.561242Z 1 [System] [MY-013577] [InnoDB] InnoDB initialization has ended.
...
2024-07-11T02:44:17.868691Z 0 [System] [MY-010931] [Server] /usr/sbin/mysqld: ready for connections. Version: '8.4.1'  socket: '/var/run/mysqld/mysqld.sock'  port: 3306  MySQL Community Server - GPL.

看到最后一行ready for connections表示启动成功。

安装MySQL驱动

由于MySQL服务器以独立的进程运行，并通过网络对外服务，所以，需要支持Python的MySQL驱动来连接到MySQL服务器。MySQL官方提供了mysql-connector-python驱动：

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$ pip install mysql-connector-python 

我们演示如何连接到MySQL服务器的test数据库：

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# 导入MySQL驱动:
>>> import mysql.connector
# 注意把password设为你的root口令:
>>> conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', database='test')
>>> cursor = conn.cursor()
# 创建user表:
>>> cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')
# 插入一行记录，注意MySQL的占位符是%s:
>>> cursor.execute('insert into user (id, name) values (%s, %s)', ['1', 'Michael'])
>>> cursor.rowcount
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# 提交事务:
>>> conn.commit()
>>> cursor.close()
# 运行查询:
>>> cursor = conn.cursor()
>>> cursor.execute('select * from user where id = %s', ('1',))
>>> values = cursor.fetchall()
>>> values
[('1', 'Michael')]
# 关闭Cursor和Connection:
>>> cursor.close()
True
>>> conn.close()

由于Python的DB-API定义都是通用的，所以，操作MySQL的数据库代码和SQLite类似。

小结

• 执行INSERT等操作后要调用commit()提交事务；
• MySQL的SQL占位符是%s。

参考源码

do_mysql.py

数据库表是一个二维表，包含多行多列。把一个表的内容用Python的数据结构表示出来的话，可以用一个list表示多行，list的每一个元素是tuple，表示一行记录，比如，包含id和name的user表：

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[
    ('1', 'Michael'),
    ('2', 'Bob'),
    ('3', 'Adam')
]

Python的DB-API返回的数据结构就是像上面这样表示的。

但是用tuple表示一行很难看出表的结构。如果把一个tuple用class实例来表示，就可以更容易地看出表的结构来：

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class User(object):
    def __init__(self, id, name):
        self.id = id
        self.name = name

[
    User('1', 'Michael'),
    User('2', 'Bob'),
    User('3', 'Adam')
]

这就是传说中的ORM技术：Object-Relational Mapping，把关系数据库的表结构映射到对象上。是不是很简单？

但是由谁来做这个转换呢？所以ORM框架应运而生。

在Python中，最有名的ORM框架是SQLAlchemy。我们来看看SQLAlchemy的用法。

首先通过pip安装SQLAlchemy：

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$ pip install sqlalchemy

然后，利用上次我们在MySQL的test数据库中创建的user表，用SQLAlchemy来试试：

第一步，导入SQLAlchemy，并初始化DBSession：

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# 导入:
from sqlalchemy import Column, String, create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.orm import declarative_base

# 创建对象的基类:
Base = declarative_base()

# 定义User对象:
class User(Base):
    # 表的名字:
    __tablename__ = 'user'

    # 表的结构:
    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))

# 初始化数据库连接:
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:password@localhost:3306/test')
# 创建DBSession类型:
DBSession = sessionmaker(bind=engine)

以上代码完成SQLAlchemy的初始化和具体每个表的class定义。如果有多个表，就继续定义其他class，例如School：

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class School(Base):
    __tablename__ = 'school'
    id = ...
    name = ...

create_engine()用来初始化数据库连接。SQLAlchemy用一个字符串表示连接信息：

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'数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名'

你只需要根据需要替换掉用户名、口令等信息即可。

下面，我们看看如何向数据库表中添加一行记录。

由于有了ORM，我们向数据库表中添加一行记录，可以视为添加一个User对象：

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# 创建session对象:
session = DBSession()
# 创建新User对象:
new_user = User(id='5', name='Bob')
# 添加到session:
session.add(new_user)
# 提交即保存到数据库:
session.commit()
# 关闭session:
session.close()

可见，关键是获取session，然后把对象添加到session，最后提交并关闭。DBSession对象可视为当前数据库连接。

如何从数据库表中查询数据呢？有了ORM，查询出来的可以不再是tuple，而是User对象。SQLAlchemy提供的查询接口如下：

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# 创建Session:
session = DBSession()
# 创建Query查询，filter是where条件，最后调用one()返回唯一行，如果调用all()则返回所有行:
user = session.query(User).filter(User.id=='5').one()
# 打印类型和对象的name属性:
print('type:', type(user))
print('name:', user.name)
# 关闭Session:
session.close()

运行结果如下：

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type: <class '__main__.User'>
name: Bob

可见，ORM就是把数据库表的行与相应的对象建立关联，互相转换。

由于关系数据库的多个表还可以用外键实现一对多、多对多等关联，相应地，ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多、多对多等功能。

例如，如果一个User拥有多个Book，就可以定义一对多关系如下：

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class User(Base):
    __tablename__ = 'user'

    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    # 一对多:
    books = relationship('Book')

class Book(Base):
    __tablename__ = 'book'

    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    # “多”的一方的book表是通过外键关联到user表的:
    user_id = Column(String(20), ForeignKey('user.id'))

当我们查询一个User对象时，该对象的books属性将返回一个包含若干个Book对象的list。

小结

ORM框架的作用就是把数据库表的一行记录与一个对象互相做自动转换。

正确使用ORM的前提是了解关系数据库的原理。

参考源码

do_sqlalchemy.py

留言與分享

Email的历史比Web还要久远，直到现在，Email也是互联网上应用非常广泛的服务。

几乎所有的编程语言都支持发送和接收电子邮件，但是，先等等，在我们开始编写代码之前，有必要搞清楚电子邮件是如何在互联网上运作的。

我们来看看传统邮件是如何运作的。假设你现在在北京，要给一个香港的朋友发一封信，怎么做呢？

首先你得写好信，装进信封，写上地址，贴上邮票，然后就近找个邮局，把信仍进去。

信件会从就近的小邮局转运到大邮局，再从大邮局往别的城市发，比如先发到天津，再走海运到达香港，也可能走京九线到香港，但是你不用关心具体路线，你只需要知道一件事，就是信件走得很慢，至少要几天时间。

信件到达香港的某个邮局，也不会直接送到朋友的家里，因为邮局的叔叔是很聪明的，他怕你的朋友不在家，一趟一趟地白跑，所以，信件会投递到你的朋友的邮箱里，邮箱可能在公寓的一层，或者家门口，直到你的朋友回家的时候检查邮箱，发现信件后，就可以取到邮件了。

电子邮件的流程基本上也是按上面的方式运作的，只不过速度不是按天算，而是按秒算。

现在我们回到电子邮件，假设我们自己的电子邮件地址是me@163.com，对方的电子邮件地址是friend@sina.com（注意地址都是虚构的哈），现在我们用Outlook或者Foxmail之类的软件写好邮件，填上对方的Email地址，点“发送”，电子邮件就发出去了。这些电子邮件软件被称为MUA：Mail User Agent——邮件用户代理。

Email从MUA发出去，不是直接到达对方电脑，而是发到MTA：Mail Transfer Agent——邮件传输代理，就是那些Email服务提供商，比如网易、新浪等等。由于我们自己的电子邮件是163.com，所以，Email首先被投递到网易提供的MTA，再由网易的MTA发到对方服务商，也就是新浪的MTA。这个过程中间可能还会经过别的MTA，但是我们不关心具体路线，我们只关心速度。

Email到达新浪的MTA后，由于对方使用的是@sina.com的邮箱，因此，新浪的MTA会把Email投递到邮件的最终目的地MDA：Mail Delivery Agent——邮件投递代理。Email到达MDA后，就静静地躺在新浪的某个服务器上，存放在某个文件或特殊的数据库里，我们将这个长期保存邮件的地方称之为电子邮箱。

同普通邮件类似，Email不会直接到达对方的电脑，因为对方电脑不一定开机，开机也不一定联网。对方要取到邮件，必须通过MUA从MDA上把邮件取到自己的电脑上。

所以，一封电子邮件的旅程就是：

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发件人 -> MUA -> MTA -> MTA -> 若干个MTA -> MDA <- MUA <- 收件人

有了上述基本概念，要编写程序来发送和接收邮件，本质上就是：

1. 编写MUA把邮件发到MTA；
2. 编写MUA从MDA上收邮件。

发邮件时，MUA和MTA使用的协议就是SMTP：Simple Mail Transfer Protocol，后面的MTA到另一个MTA也是用SMTP协议。

收邮件时，MUA和MDA使用的协议有两种：POP：Post Office Protocol，目前版本是3，俗称POP3；IMAP：Internet Message Access Protocol，目前版本是4，优点是不但能取邮件，还可以直接操作MDA上存储的邮件，比如从收件箱移到垃圾箱，等等。

邮件客户端软件在发邮件时，会让你先配置SMTP服务器，也就是你要发到哪个MTA上。假设你正在使用163的邮箱，你就不能直接发到新浪的MTA上，因为它只服务新浪的用户，所以，你得填163提供的SMTP服务器地址：smtp.163.com，为了证明你是163的用户，SMTP服务器还要求你填写邮箱地址和邮箱口令，这样，MUA才能正常地把Email通过SMTP协议发送到MTA。

类似的，从MDA收邮件时，MDA服务器也要求验证你的邮箱口令，确保不会有人冒充你收取你的邮件，所以，Outlook之类的邮件客户端会要求你填写POP3或IMAP服务器地址、邮箱地址和口令，这样，MUA才能顺利地通过POP或IMAP协议从MDA取到邮件。

在使用Python收发邮件前，请先准备好至少两个电子邮件，如xxx@163.com，xxx@sina.com，xxx@qq.com等，注意两个邮箱不要用同一家邮件服务商。

最后特别注意，目前大多数邮件服务商都需要手动打开SMTP发信和POP收信的功能，否则只允许在网页登录：

SMTP是发送邮件的协议，Python内置对SMTP的支持，可以发送纯文本邮件、HTML邮件以及带附件的邮件。

Python对SMTP支持有smtplib和email两个模块，email负责构造邮件，smtplib负责发送邮件。

首先，我们来构造一个最简单的纯文本邮件：

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from email.mime.text import MIMEText
msg = MIMEText('hello, send by Python...', 'plain', 'utf-8')

注意到构造MIMEText对象时，第一个参数就是邮件正文，第二个参数是MIME的subtype，传入'plain'表示纯文本，最终的MIME就是'text/plain'，最后一定要用utf-8编码保证多语言兼容性。

然后，通过SMTP发出去：

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# 输入Email地址和口令:
from_addr = input('From: ')
password = input('Password: ')
# 输入收件人地址:
to_addr = input('To: ')
# 输入SMTP服务器地址:
smtp_server = input('SMTP server: ')

import smtplib
server = smtplib.SMTP(smtp_server, 25) # SMTP协议默认端口是25
server.set_debuglevel(1)
server.login(from_addr, password)
server.sendmail(from_addr, [to_addr], msg.as_string())
server.quit()

我们用set_debuglevel(1)就可以打印出和SMTP服务器交互的所有信息。SMTP协议就是简单的文本命令和响应。login()方法用来登录SMTP服务器，sendmail()方法就是发邮件，由于可以一次发给多个人，所以传入一个list，邮件正文是一个str，as_string()把MIMEText对象变成str。

如果一切顺利，就可以在收件人信箱中收到我们刚发送的Email：

仔细观察，发现如下问题：

1. 邮件没有主题；
2. 收件人的名字没有显示为友好的名字，比如Mr Green <green@example.com>；
3. 明明收到了邮件，却提示不在收件人中。

这是因为邮件主题、如何显示发件人、收件人等信息并不是通过SMTP协议发给MTA，而是包含在发给MTA的文本中的，所以，我们必须把From、To和Subject添加到MIMEText中，才是一封完整的邮件：

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from email import encoders
from email.header import Header
from email.mime.text import MIMEText
from email.utils import parseaddr, formataddr

import smtplib
    
def _format_addr(s):
    name, addr = parseaddr(s)
    return formataddr((Header(name, 'utf-8').encode(), addr))

from_addr = input('From: ')
password = input('Password: ')
to_addr = input('To: ')
smtp_server = input('SMTP server: ')

msg = MIMEText('hello, send by Python...', 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = _format_addr('Python爱好者 <%s>' % from_addr)
msg['To'] = _format_addr('管理员 <%s>' % to_addr)
msg['Subject'] = Header('来自SMTP的问候……', 'utf-8').encode()
    
server = smtplib.SMTP(smtp_server, 25)
server.set_debuglevel(1)
server.login(from_addr, password)
server.sendmail(from_addr, [to_addr], msg.as_string())
server.quit()

我们编写了一个函数_format_addr()来格式化一个邮件地址。注意不能简单地传入name <addr@example.com>，因为如果包含中文，需要通过Header对象进行编码。

msg['To']接收的是字符串而不是list，如果有多个邮件地址，用,分隔即可。

再发送一遍邮件，就可以在收件人邮箱中看到正确的标题、发件人和收件人：

你看到的收件人的名字很可能不是我们传入的管理员，因为很多邮件服务商在显示邮件时，会把收件人名字自动替换为用户注册的名字，但是其他收件人名字的显示不受影响。

如果我们查看Email的原始内容，可以看到如下经过编码的邮件头：

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From: =?utf-8?b?UHl0aG9u54ix5aW96ICF?= <xxxxxx@163.com>
To: =?utf-8?b?566h55CG5ZGY?= <xxxxxx@qq.com>
Subject: =?utf-8?b?5p2l6IeqU01UUOeahOmXruWAmeKApuKApg==?=

这就是经过Header对象编码的文本，包含utf-8编码信息和Base64编码的文本。如果我们自己来手动构造这样的编码文本，显然比较复杂。

发送HTML邮件

如果我们要发送HTML邮件，而不是普通的纯文本文件怎么办？方法很简单，在构造MIMEText对象时，把HTML字符串传进去，再把第二个参数由plain变为html就可以了：

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msg = MIMEText('<html><body><h1>Hello</h1>' +
    '<p>send by <a href="http://www.python.org">Python</a>...</p>' +
    '</body></html>', 'html', 'utf-8')

再发送一遍邮件，你将看到以HTML显示的邮件：

发送附件

如果Email中要加上附件怎么办？带附件的邮件可以看做包含若干部分的邮件：文本和各个附件本身，所以，可以构造一个MIMEMultipart对象代表邮件本身，然后往里面加上一个MIMEText作为邮件正文，再继续往里面加上表示附件的MIMEBase对象即可：

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# 邮件对象:
msg = MIMEMultipart()
msg['From'] = _format_addr('Python爱好者 <%s>' % from_addr)
msg['To'] = _format_addr('管理员 <%s>' % to_addr)
msg['Subject'] = Header('来自SMTP的问候……', 'utf-8').encode()

# 邮件正文是MIMEText:
msg.attach(MIMEText('send with file...', 'plain', 'utf-8'))

# 添加附件就是加上一个MIMEBase，从本地读取一个图片:
with open('/Users/michael/Downloads/test.png', 'rb') as f:
    # 设置附件的MIME和文件名，这里是png类型:
    mime = MIMEBase('image', 'png', filename='test.png')
    # 加上必要的头信息:
    mime.add_header('Content-Disposition', 'attachment', filename='test.png')
    mime.add_header('Content-ID', '<0>')
    mime.add_header('X-Attachment-Id', '0')
    # 把附件的内容读进来:
    mime.set_payload(f.read())
    # 用Base64编码:
    encoders.encode_base64(mime)
    # 添加到MIMEMultipart:
    msg.attach(mime)

然后，按正常发送流程把msg（注意类型已变为MIMEMultipart）发送出去，就可以收到如下带附件的邮件：

发送图片

如果要把一个图片嵌入到邮件正文中怎么做？直接在HTML邮件中链接图片地址行不行？答案是，大部分邮件服务商都会自动屏蔽带有外链的图片，因为不知道这些链接是否指向恶意网站。

要把图片嵌入到邮件正文中，我们只需按照发送附件的方式，先把邮件作为附件添加进去，然后，在HTML中通过引用src="cid:0"就可以把附件作为图片嵌入了。如果有多个图片，给它们依次编号，然后引用不同的cid:x即可。

把上面代码加入MIMEMultipart的MIMEText从plain改为html，然后在适当的位置引用图片：

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msg.attach(MIMEText('<html><body><h1>Hello</h1>' +
    '<p><img src="cid:0"></p>' +
    '</body></html>', 'html', 'utf-8'))

再次发送，就可以看到图片直接嵌入到邮件正文的效果：

同时支持HTML和Plain格式

如果我们发送HTML邮件，收件人通过浏览器或者Outlook之类的软件是可以正常浏览邮件内容的，但是，如果收件人使用的设备太古老，查看不了HTML邮件怎么办？

办法是在发送HTML的同时再附加一个纯文本，如果收件人无法查看HTML格式的邮件，就可以自动降级查看纯文本邮件。

利用MIMEMultipart就可以组合一个HTML和Plain，要注意指定subtype是alternative：

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msg = MIMEMultipart('alternative')
msg['From'] = ...
msg['To'] = ...
msg['Subject'] = ...

msg.attach(MIMEText('hello', 'plain', 'utf-8'))
msg.attach(MIMEText('<html><body><h1>Hello</h1></body></html>', 'html', 'utf-8'))
# 正常发送msg对象...

加密SMTP

使用标准的25端口连接SMTP服务器时，使用的是明文传输，发送邮件的整个过程可能会被窃听。要更安全地发送邮件，可以加密SMTP会话，实际上就是先创建SSL安全连接，然后再使用SMTP协议发送邮件。

某些邮件服务商，例如Gmail，提供的SMTP服务必须要加密传输。我们来看看如何通过Gmail提供的安全SMTP发送邮件。

必须知道，Gmail的SMTP端口是587，因此，修改代码如下：

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smtp_server = 'smtp.gmail.com'
smtp_port = 587
server = smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port)
server.starttls()
# 剩下的代码和前面的一模一样:
server.set_debuglevel(1)
...

只需要在创建SMTP对象后，立刻调用starttls()方法，就创建了安全连接。后面的代码和前面的发送邮件代码完全一样。

如果因为网络问题无法连接Gmail的SMTP服务器，请相信我们的代码是没有问题的，你需要对你的网络设置做必要的调整。

小结

使用Python的smtplib发送邮件十分简单，只要掌握了各种邮件类型的构造方法，正确设置好邮件头，就可以顺利发出。

构造一个邮件对象就是一个Messag对象，如果构造一个MIMEText对象，就表示一个文本邮件对象，如果构造一个MIMEImage对象，就表示一个作为附件的图片，要把多个对象组合起来，就用MIMEMultipart对象，而MIMEBase可以表示任何对象。它们的继承关系如下：

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Message
+- MIMEBase
   +- MIMEMultipart
   +- MIMENonMultipart
      +- MIMEMessage
      +- MIMEText
      +- MIMEImage

这种嵌套关系就可以构造出任意复杂的邮件。你可以通过email.mime文档查看它们所在的包以及详细的用法。

参考源码

send_mail.py

SMTP用于发送邮件，如果要收取邮件呢？

收取邮件就是编写一个MUA作为客户端，从MDA把邮件获取到用户的电脑或者手机上。收取邮件最常用的协议是POP协议，目前版本号是3，俗称POP3。

Python内置一个poplib模块，实现了POP3协议，可以直接用来收邮件。

注意到POP3协议收取的不是一个已经可以阅读的邮件本身，而是邮件的原始文本，这和SMTP协议很像，SMTP发送的也是经过编码后的一大段文本。

要把POP3收取的文本变成可以阅读的邮件，还需要用email模块提供的各种类来解析原始文本，变成可阅读的邮件对象。

所以，收取邮件分两步：

1. 用poplib把邮件的原始文本下载到本地；
2. 用email解析原始文本，还原为邮件对象。

通过POP3下载邮件

POP3协议本身很简单，以下面的代码为例，我们来获取最新的一封邮件内容：

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import poplib

# 输入邮件地址, 口令和POP3服务器地址:
email = input('Email: ')
password = input('Password: ')
pop3_server = input('POP3 server: ')

# 连接到POP3服务器:
server = poplib.POP3(pop3_server)
# 可以打开或关闭调试信息:
server.set_debuglevel(1)
# 可选:打印POP3服务器的欢迎文字:
print(server.getwelcome().decode('utf-8'))

# 身份认证:
server.user(email)
server.pass_(password)

# stat()返回邮件数量和占用空间:
print('Messages: %s. Size: %s' % server.stat())
# list()返回所有邮件的编号:
resp, mails, octets = server.list()
# 可以查看返回的列表类似[b'1 82923', b'2 2184', ...]
print(mails)

# 获取最新一封邮件, 注意索引号从1开始:
index = len(mails)
resp, lines, octets = server.retr(index)

# lines存储了邮件的原始文本的每一行,
# 可以获得整个邮件的原始文本:
msg_content = b'\r\n'.join(lines).decode('utf-8')
# 稍后解析出邮件:
msg = Parser().parsestr(msg_content)

# 可以根据邮件索引号直接从服务器删除邮件:
# server.dele(index)
# 关闭连接:
server.quit()

用POP3获取邮件其实很简单，要获取所有邮件，只需要循环使用retr()把每一封邮件内容拿到即可。真正麻烦的是把邮件的原始内容解析为可以阅读的邮件对象。

解析邮件

解析邮件的过程和上一节构造邮件正好相反，因此，先导入必要的模块：

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from email.parser import Parser
from email.header import decode_header
from email.utils import parseaddr

import poplib

只需要一行代码就可以把邮件内容解析为Message对象：

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msg = Parser().parsestr(msg_content)

但是这个Message对象本身可能是一个MIMEMultipart对象，即包含嵌套的其他MIMEBase对象，嵌套可能还不止一层。

所以我们要递归地打印出Message对象的层次结构：

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# indent用于缩进显示:
def print_info(msg, indent=0):
    if indent == 0:
        for header in ['From', 'To', 'Subject']:
            value = msg.get(header, '')
            if value:
                if header=='Subject':
                    value = decode_str(value)
                else:
                    hdr, addr = parseaddr(value)
                    name = decode_str(hdr)
                    value = u'%s <%s>' % (name, addr)
            print('%s%s: %s' % ('  ' * indent, header, value))
    if (msg.is_multipart()):
        parts = msg.get_payload()
        for n, part in enumerate(parts):
            print('%spart %s' % ('  ' * indent, n))
            print('%s--------------------' % ('  ' * indent))
            print_info(part, indent + 1)
    else:
        content_type = msg.get_content_type()
        if content_type=='text/plain' or content_type=='text/html':
            content = msg.get_payload(decode=True)
            charset = guess_charset(msg)
            if charset:
                content = content.decode(charset)
            print('%sText: %s' % ('  ' * indent, content + '...'))
        else:
            print('%sAttachment: %s' % ('  ' * indent, content_type))

邮件的Subject或者Email中包含的名字都是经过编码后的str，要正常显示，就必须decode：

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def decode_str(s):
    value, charset = decode_header(s)[0]
    if charset:
        value = value.decode(charset)
    return value

decode_header()返回一个list，因为像Cc、Bcc这样的字段可能包含多个邮件地址，所以解析出来的会有多个元素。上面的代码我们偷了个懒，只取了第一个元素。

文本邮件的内容也是str，还需要检测编码，否则，非UTF-8编码的邮件都无法正常显示：

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def guess_charset(msg):
    charset = msg.get_charset()
    if charset is None:
        content_type = msg.get('Content-Type', '').lower()
        pos = content_type.find('charset=')
        if pos >= 0:
            charset = content_type[pos + 8:].strip()
    return charset

把上面的代码整理好，我们就可以来试试收取一封邮件。先往自己的邮箱发一封邮件，然后用浏览器登录邮箱，看看邮件收到没，如果收到了，我们就来用Python程序把它收到本地：

运行程序，结果如下：

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+OK Welcome to coremail Mail Pop3 Server (163coms[...])
Messages: 126. Size: 27228317

From: Test <xxxxxx@qq.com>
To: Python爱好者 <xxxxxx@163.com>
Subject: 用POP3收取邮件
part 0
--------------------
  part 0
  --------------------
    Text: Python可以使用POP3收取邮件……...
  part 1
  --------------------
    Text: Python可以<a href="...">使用POP3</a>收取邮件……...
part 1
--------------------
  Attachment: application/octet-stream

我们从打印的结构可以看出，这封邮件是一个MIMEMultipart，它包含两部分：第一部分又是一个MIMEMultipart，第二部分是一个附件。而内嵌的MIMEMultipart是一个alternative类型，它包含一个纯文本格式的MIMEText和一个HTML格式的MIMEText。

小结

用Python的poplib模块收取邮件分两步：第一步是用POP3协议把邮件获取到本地，第二步是用email模块把原始邮件解析为Message对象，然后，用适当的形式把邮件内容展示给用户即可。

参考源码

fetch_mail.py

留言與分享

自从互联网诞生以来，现在基本上所有的程序都是网络程序，很少有单机版的程序了。

计算机网络就是把各个计算机连接到一起，让网络中的计算机可以互相通信。网络编程就是如何在程序中实现两台计算机的通信。

举个例子，当你使用浏览器访问新浪网时，你的计算机就和新浪的某台服务器通过互联网连接起来了，然后，新浪的服务器把网页内容作为数据通过互联网传输到你的电脑上。

由于你的电脑上可能不止浏览器，还有QQ、Skype、Dropbox、邮件客户端等，不同的程序连接的别的计算机也会不同，所以，更确切地说，网络通信是两台计算机上的两个进程之间的通信。比如，浏览器进程和新浪服务器上的某个Web服务进程在通信，而QQ进程是和腾讯的某个服务器上的某个进程在通信。

网络编程对所有开发语言都是一样的，Python也不例外。用Python进行网络编程，就是在Python程序本身这个进程内，连接别的服务器进程的通信端口进行通信。

本章我们将详细介绍Python网络编程的概念和最主要的两种网络类型的编程。

虽然大家现在对互联网很熟悉，但是计算机网络的出现比互联网要早很多。

计算机为了联网，就必须规定通信协议，早期的计算机网络，都是由各厂商自己规定一套协议，IBM、Apple和Microsoft都有各自的网络协议，互不兼容，这就好比一群人有的说英语，有的说中文，有的说德语，说同一种语言的人可以交流，不同的语言之间就不行了。

为了把全世界的所有不同类型的计算机都连接起来，就必须规定一套全球通用的协议，为了实现互联网这个目标，互联网协议簇（Internet Protocol Suite）就是通用协议标准。Internet是由inter和net两个单词组合起来的，原意就是连接“网络”的网络，有了Internet，任何私有网络，只要支持这个协议，就可以联入互联网。

因为互联网协议包含了上百种协议标准，但是最重要的两个协议是TCP和IP协议，所以，大家把互联网的协议简称TCP/IP协议。

通信的时候，双方必须知道对方的标识，好比发邮件必须知道对方的邮件地址。互联网上每个计算机的唯一标识就是IP地址，类似123.123.123.123。如果一台计算机同时接入到两个或更多的网络，比如路由器，它就会有两个或多个IP地址，所以，IP地址对应的实际上是计算机的网络接口，通常是网卡。

IP协议负责把数据从一台计算机通过网络发送到另一台计算机。数据被分割成一小块一小块，然后通过IP包发送出去。由于互联网链路复杂，两台计算机之间经常有多条线路，因此，路由器就负责决定如何把一个IP包转发出去。IP包的特点是按块发送，途径多个路由，但不保证能到达，也不保证顺序到达。

IP地址实际上是一个32位整数（称为IPv4），以字符串表示的IP地址如192.168.0.1实际上是把32位整数按8位分组后的数字表示，目的是便于阅读。

IPv6地址实际上是一个128位整数，它是目前使用的IPv4的升级版，以字符串表示类似于2001:0db8:85a3:0042:1000:8a2e:0370:7334。

TCP协议则是建立在IP协议之上的。TCP协议负责在两台计算机之间建立可靠连接，保证数据包按顺序到达。TCP协议会通过握手建立连接，然后，对每个IP包编号，确保对方按顺序收到，如果包丢掉了，就自动重发。

许多常用的更高级的协议都是建立在TCP协议基础上的，比如用于浏览器的HTTP协议、发送邮件的SMTP协议等。

一个TCP报文除了包含要传输的数据外，还包含源IP地址和目标IP地址，源端口和目标端口。

端口有什么作用？在两台计算机通信时，只发IP地址是不够的，因为同一台计算机上跑着多个网络程序。一个TCP报文来了之后，到底是交给浏览器还是QQ，就需要端口号来区分。每个网络程序都向操作系统申请唯一的端口号，这样，两个进程在两台计算机之间建立网络连接就需要各自的IP地址和各自的端口号。

一个进程也可能同时与多个计算机建立链接，因此它会申请很多端口。

了解了TCP/IP协议的基本概念，IP地址和端口的概念，我们就可以开始进行网络编程了。

Socket是网络编程的一个抽象概念。通常我们用一个Socket表示“打开了一个网络链接”，而打开一个Socket需要知道目标计算机的IP地址和端口号，再指定协议类型即可。

客户端

大多数连接都是可靠的TCP连接。创建TCP连接时，主动发起连接的叫客户端，被动响应连接的叫服务器。

举个例子，当我们在浏览器中访问新浪时，我们自己的计算机就是客户端，浏览器会主动向新浪的服务器发起连接。如果一切顺利，新浪的服务器接受了我们的连接，一个TCP连接就建立起来的，后面的通信就是发送网页内容了。

所以，我们要创建一个基于TCP连接的Socket，可以这样做：

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# 导入socket库:
import socket

# 创建一个socket:
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
# 建立连接:
s.connect(('www.sina.com.cn', 80))

创建Socket时，AF_INET指定使用IPv4协议，如果要用更先进的IPv6，就指定为AF_INET6。SOCK_STREAM指定使用面向流的TCP协议，这样，一个Socket对象就创建成功，但是还没有建立连接。

客户端要主动发起TCP连接，必须知道服务器的IP地址和端口号。新浪网站的IP地址可以用域名www.sina.com.cn自动转换到IP地址，但是怎么知道新浪服务器的端口号呢？

答案是作为服务器，提供什么样的服务，端口号就必须固定下来。由于我们想要访问网页，因此新浪提供网页服务的服务器必须把端口号固定在80端口，因为80端口是Web服务的标准端口。其他服务都有对应的标准端口号，例如SMTP服务是25端口，FTP服务是21端口，等等。端口号小于1024的是Internet标准服务的端口，端口号大于1024的，可以任意使用。

因此，我们连接新浪服务器的代码如下：

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s.connect(('www.sina.com.cn', 80))

注意参数是一个tuple，包含地址和端口号。

建立TCP连接后，我们就可以向新浪服务器发送请求，要求返回首页的内容：

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# 发送数据:
s.send(b'GET / HTTP/1.1\r\nHost: www.sina.com.cn\r\nConnection: close\r\n\r\n')

TCP连接创建的是双向通道，双方都可以同时给对方发数据。但是谁先发谁后发，怎么协调，要根据具体的协议来决定。例如，HTTP协议规定客户端必须先发请求给服务器，服务器收到后才发数据给客户端。

发送的文本格式必须符合HTTP标准，如果格式没问题，接下来就可以接收新浪服务器返回的数据了：

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# 接收数据:
buffer = []
while True:
    # 每次最多接收1k字节:
    d = s.recv(1024)
    if d:
        buffer.append(d)
    else:
        break
data = b''.join(buffer)

接收数据时，调用recv(max)方法，一次最多接收指定的字节数，因此，在一个while循环中反复接收，直到recv()返回空数据，表示接收完毕，退出循环。

当我们接收完数据后，调用close()方法关闭Socket，这样，一次完整的网络通信就结束了：

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# 关闭连接:
s.close()

接收到的数据包括HTTP头和网页本身，我们只需要把HTTP头和网页分离一下，把HTTP头打印出来，网页内容保存到文件：

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header, html = data.split(b'\r\n\r\n', 1)
print(header.decode('utf-8'))
# 把接收的数据写入文件:
with open('sina.html', 'wb') as f:
    f.write(html)

现在，只需要在浏览器中打开这个sina.html文件，就可以看到新浪的首页了。

服务器

和客户端编程相比，服务器编程就要复杂一些。

服务器进程首先要绑定一个端口并监听来自其他客户端的连接。如果某个客户端连接过来了，服务器就与该客户端建立Socket连接，随后的通信就靠这个Socket连接了。

所以，服务器会打开固定端口（比如80）监听，每来一个客户端连接，就创建该Socket连接。由于服务器会有大量来自客户端的连接，所以，服务器要能够区分一个Socket连接是和哪个客户端绑定的。一个Socket依赖4项：服务器地址、服务器端口、客户端地址、客户端端口来唯一确定一个Socket。

但是服务器还需要同时响应多个客户端的请求，所以，每个连接都需要一个新的进程或者新的线程来处理，否则，服务器一次就只能服务一个客户端了。

我们来编写一个简单的服务器程序，它接收客户端连接，把客户端发过来的字符串加上Hello再发回去。

首先，创建一个基于IPv4和TCP协议的Socket：

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s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

然后，我们要绑定监听的地址和端口。服务器可能有多块网卡，可以绑定到某一块网卡的IP地址上，也可以用0.0.0.0绑定到所有的网络地址，还可以用127.0.0.1绑定到本机地址。127.0.0.1是一个特殊的IP地址，表示本机地址，如果绑定到这个地址，客户端必须同时在本机运行才能连接，也就是说，外部的计算机无法连接进来。

端口号需要预先指定。因为我们写的这个服务不是标准服务，所以用9999这个端口号。请注意，小于1024的端口号必须要有管理员权限才能绑定：

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# 监听端口:
s.bind(('127.0.0.1', 9999))

紧接着，调用listen()方法开始监听端口，传入的参数指定等待连接的最大数量：

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s.listen(5)
print('Waiting for connection...')

接下来，服务器程序通过一个永久循环来接受来自客户端的连接，accept()会等待并返回一个客户端的连接:

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while True:
    # 接受一个新连接:
    sock, addr = s.accept()
    # 创建新线程来处理TCP连接:
    t = threading.Thread(target=tcplink, args=(sock, addr))
    t.start()

每个连接都必须创建新线程（或进程）来处理，否则，单线程在处理连接的过程中，无法接受其他客户端的连接：

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def tcplink(sock, addr):
    print('Accept new connection from %s:%s...' % addr)
    sock.send(b'Welcome!')
    while True:
        data = sock.recv(1024)
        time.sleep(1)
        if not data or data.decode('utf-8') == 'exit':
            break
        sock.send(('Hello, %s!' % data.decode('utf-8')).encode('utf-8'))
    sock.close()
    print('Connection from %s:%s closed.' % addr)

连接建立后，服务器首先发一条欢迎消息，然后等待客户端数据，并加上Hello再发送给客户端。如果客户端发送了exit字符串，就直接关闭连接。

要测试这个服务器程序，我们还需要编写一个客户端程序：

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s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
# 建立连接:
s.connect(('127.0.0.1', 9999))
# 接收欢迎消息:
print(s.recv(1024).decode('utf-8'))
for data in [b'Michael', b'Tracy', b'Sarah']:
    # 发送数据:
    s.send(data)
    print(s.recv(1024).decode('utf-8'))
s.send(b'exit')
s.close()

我们需要打开两个命令行窗口，一个运行服务器程序，另一个运行客户端程序，就可以看到效果了：

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┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│Windows PowerShell                                - □ x │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│PS C:\Users\liaoxuefeng> python echo_server.py          │
│Waiting for connection...                               │
│Accept new connection from 127.0.0.1:64398...           │
│Connection from 127.0.0.1:64398 closed.                 │
│                                                        │
│       ┌────────────────────────────────────────────────┴───────┐
│       │Windows PowerShell                                - □ x │
│       ├────────────────────────────────────────────────────────┤
└───────┤PS C:\Users\liaoxuefeng> python echo_client.py          │
        │Welcome!                                                │
        │Hello, Michael!                                         │
        │Hello, Tracy!                                           │
        │Hello, Sarah!                                           │
        │PS C:\Users\liaoxuefeng>                                │
        │                                                        │
        │                                                        │
        └────────────────────────────────────────────────────────┘

需要注意的是，客户端程序运行完毕就退出了，而服务器程序会永远运行下去，必须按Ctrl+C退出程序。

小结

用TCP协议进行Socket编程在Python中十分简单，对于客户端，要主动连接服务器的IP和指定端口，对于服务器，要首先监听指定端口，然后，对每一个新的连接，创建一个线程或进程来处理。通常，服务器程序会无限运行下去。

同一个端口，被一个Socket绑定了以后，就不能被别的Socket绑定了。

参考源码

do_tcp.py

UDP编程

TCP是建立可靠连接，并且通信双方都可以以流的形式发送数据。相对TCP，UDP则是面向无连接的协议。

使用UDP协议时，不需要建立连接，只需要知道对方的IP地址和端口号，就可以直接发数据包。但是，能不能到达就不知道了。

虽然用UDP传输数据不可靠，但它的优点是和TCP比，速度快，对于不要求可靠到达的数据，就可以使用UDP协议。

我们来看看如何通过UDP协议传输数据。和TCP类似，使用UDP的通信双方也分为客户端和服务器。服务器首先需要绑定端口：

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s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
# 绑定端口:
s.bind(('127.0.0.1', 9999))

创建Socket时，SOCK_DGRAM指定了这个Socket的类型是UDP。绑定端口和TCP一样，但是不需要调用listen()方法，而是直接接收来自任何客户端的数据：

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print('Bind UDP on 9999...')
while True:
    # 接收数据:
    data, addr = s.recvfrom(1024)
    print('Received from %s:%s.' % addr)
    s.sendto(b'Hello, %s!' % data, addr)

recvfrom()方法返回数据和客户端的地址与端口，这样，服务器收到数据后，直接调用sendto()就可以把数据用UDP发给客户端。

注意这里省掉了多线程，因为这个例子很简单。

客户端使用UDP时，首先仍然创建基于UDP的Socket，然后，不需要调用connect()，直接通过sendto()给服务器发数据：

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s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
for data in [b'Michael', b'Tracy', b'Sarah']:
    # 发送数据:
    s.sendto(data, ('127.0.0.1', 9999))
    # 接收数据:
    print(s.recv(1024).decode('utf-8'))
s.close()

从服务器接收数据仍然调用recv()方法。

仍然用两个命令行分别启动服务器和客户端测试，结果如下：

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│Windows PowerShell                                - □ x │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│PS C:\Users\liaoxuefeng> python udp_server.py           │
│Bind UDP on 9999...                                     │
│Received from 127.0.0.1:63823...                        │
│Received from 127.0.0.1:63823...                        │
│Received from 127.0.0.1:63823...                        │
│       ┌────────────────────────────────────────────────┴───────┐
│       │Windows PowerShell                                - □ x │
│       ├────────────────────────────────────────────────────────┤
│       │PS C:\Users\liaoxuefeng> python udp_client.py           │
└───────┤Welcome!                                                │
        │Hello, Michael!                                         │
        │Hello, Tracy!                                           │
        │Hello, Sarah!                                           │
        │PS C:\Users\liaoxuefeng>                                │
        │                                                        │
        │                                                        │
        └────────────────────────────────────────────────────────┘

小结

UDP的使用与TCP类似，但是不需要建立连接。此外，服务器绑定UDP端口和TCP端口互不冲突，也就是说，UDP的9999端口与TCP的9999端口可以各自绑定。

参考源码

udp_server.py

udp_client.py

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Python支持多种图形界面的第三方库，包括：

• Tk
• wxWidgets
• Qt
• GTK

等等。

但是Python自带的库是支持Tk的Tkinter，使用Tkinter，无需安装任何包，就可以直接使用。本章简单介绍如何使用Tkinter进行GUI编程。

Tkinter

我们来梳理一下概念：

我们编写的Python代码会调用内置的Tkinter，Tkinter封装了访问Tk的接口；

Tk是一个图形库，支持多个操作系统，使用Tcl语言开发；

Tk会调用操作系统提供的本地GUI接口，完成最终的GUI。

所以，我们的代码只需要调用Tkinter提供的接口就可以了。

第一个GUI程序

使用Tkinter十分简单，我们来编写一个GUI版本的“Hello, world!”。

第一步是导入Tkinter包的所有内容：

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from tkinter import *

第二步是从Frame派生一个Application类，这是所有Widget的父容器：

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class Application(Frame):
    def __init__(self, master=None):
        Frame.__init__(self, master)
        self.pack()
        self.createWidgets()

    def createWidgets(self):
        self.helloLabel = Label(self, text='Hello, world!')
        self.helloLabel.pack()
        self.quitButton = Button(self, text='Quit', command=self.quit)
        self.quitButton.pack()

在GUI中，每个Button、Label、输入框等，都是一个Widget。Frame则是可以容纳其他Widget的Widget，所有的Widget组合起来就是一棵树。

pack()方法把Widget加入到父容器中，并实现布局。pack()是最简单的布局，grid()可以实现更复杂的布局。

在createWidgets()方法中，我们创建一个Label和一个Button，当Button被点击时，触发self.quit()使程序退出。

第三步，实例化Application，并启动消息循环：

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app = Application()
# 设置窗口标题:
app.master.title('Hello World')
# 主消息循环:
app.mainloop()

GUI程序的主线程负责监听来自操作系统的消息，并依次处理每一条消息。因此，如果消息处理非常耗时，就需要在新线程中处理。

运行这个GUI程序，可以看到下面的窗口：

点击“Quit”按钮或者窗口的“x”结束程序。

输入文本

我们再对这个GUI程序改进一下，加入一个文本框，让用户可以输入文本，然后点按钮后，弹出消息对话框。

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from tkinter import *
import tkinter.messagebox as messagebox

class Application(Frame):
    def __init__(self, master=None):
        Frame.__init__(self, master)
        self.pack()
        self.createWidgets()

    def createWidgets(self):
        self.nameInput = Entry(self)
        self.nameInput.pack()
        self.alertButton = Button(self, text='Hello', command=self.hello)
        self.alertButton.pack()

    def hello(self):
        name = self.nameInput.get() or 'world'
        messagebox.showinfo('Message', 'Hello, %s' % name)

app = Application()
# 设置窗口标题:
app.master.title('Hello World')
# 主消息循环:
app.mainloop()

当用户点击按钮时，触发hello()，通过self.nameInput.get()获得用户输入的文本后，使用tkMessageBox.showinfo()可以弹出消息对话框。

程序运行结果如下：

小结

Python内置的Tkinter可以满足基本的GUI程序的要求，如果是非常复杂的GUI程序，建议用操作系统原生支持的语言和库来编写。

参考源码

hello_gui.py

海龟绘图

在1966年，Seymour Papert和Wally Feurzig发明了一种专门给儿童学习编程的语言——LOGO语言，它的特色就是通过编程指挥一个小海龟（turtle）在屏幕上绘图。

海龟绘图（Turtle Graphics）后来被移植到各种高级语言中，Python内置了turtle库，基本上100%复制了原始的Turtle Graphics的所有功能。

我们来看一个指挥小海龟绘制一个长方形的简单代码：

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# 导入turtle包的所有内容:
from turtle import *

# 设置笔刷宽度:
width(4)

# 前进:
forward(200)
# 右转90度:
right(90)

# 笔刷颜色:
pencolor('red')
forward(100)
right(90)

pencolor('green')
forward(200)
right(90)

pencolor('blue')
forward(100)
right(90)

# 调用done()使得窗口等待被关闭，否则将立刻关闭窗口:
done()

在命令行运行上述代码，会自动弹出一个绘图窗口，然后绘制出一个长方形：

从程序代码可以看出，海龟绘图就是指挥海龟前进、转向，海龟移动的轨迹就是绘制的线条。要绘制一个长方形，只需要让海龟前进、右转90度，反复4次。

调用width()函数可以设置笔刷宽度，调用pencolor()函数可以设置颜色。更多操作请参考turtle库的说明。

绘图完成后，记得调用done()函数，让窗口进入消息循环，等待被关闭。否则，由于Python进程会立刻结束，将导致窗口被立刻关闭。

turtle包本身只是一个绘图库，但是配合Python代码，就可以绘制各种复杂的图形。例如，通过循环绘制5个五角星：

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from turtle import *

def drawStar(x, y):
    pu()
    goto(x, y)
    pd()
    # set heading: 0
    seth(0)
    for i in range(5):
        fd(40)
        rt(144)

for x in range(0, 250, 50):
    drawStar(x, 0)

done()

程序执行效果如下：

使用递归，可以绘制出非常复杂的图形。例如，下面的代码可以绘制一棵分型树：

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from turtle import *

# 设置色彩模式是RGB:
colormode(255)

lt(90)

lv = 14
l = 120
s = 45

width(lv)

# 初始化RGB颜色:
r = 0
g = 0
b = 0
pencolor(r, g, b)

penup()
bk(l)
pendown()
fd(l)

def draw_tree(l, level):
    global r, g, b
    # save the current pen width
    w = width()

    # narrow the pen width
    width(w * 3.0 / 4.0)
    # set color:
    r = r + 1
    g = g + 2
    b = b + 3
    pencolor(r % 200, g % 200, b % 200)

    l = 3.0 / 4.0 * l

    lt(s)
    fd(l)

    if level < lv:
        draw_tree(l, level + 1)
    bk(l)
    rt(2 * s)
    fd(l)

    if level < lv:
        draw_tree(l, level + 1)
    bk(l)
    lt(s)

    # restore the previous pen width
    width(w)

speed("fastest")

draw_tree(l, 4)

done()

执行上述程序需要花费一定的时间，最后的效果如下：

参考源码

rect.py

starts.py

tree.py

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除了内建的模块外，Python还有大量的第三方模块。

基本上，所有的第三方模块都会在PyPI - the Python Package Index上注册，只要找到对应的模块名字，即可用pip安装。

此外，在安装第三方模块一节中，我们强烈推荐安装Anaconda，安装后，数十个常用的第三方模块就已经就绪，不用pip手动安装。

本章介绍常用的第三方模块。

PIL：Python Imaging Library，已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。

由于PIL仅支持到Python 2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性，因此，我们可以直接安装使用Pillow。

安装Pillow

如果安装了Anaconda，Pillow就已经可用了。否则，需要在命令行下通过pip安装：

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$ pip install pillow

如果遇到Permission denied安装失败，请加上sudo重试。

操作图像

来看看最常见的图像缩放操作，只需三四行代码：

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from PIL import Image

# 打开一个jpg图像文件，注意是当前路径:
im = Image.open('test.jpg')
# 获得图像尺寸:
w, h = im.size
print('Original image size: %sx%s' % (w, h))
# 缩放到50%:
im.thumbnail((w//2, h//2))
print('Resize image to: %sx%s' % (w//2, h//2))
# 把缩放后的图像用jpeg格式保存:
im.save('thumbnail.jpg', 'jpeg')

其他功能如切片、旋转、滤镜、输出文字、调色板等一应俱全。

比如，模糊效果也只需几行代码：

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from PIL import Image, ImageFilter

# 打开一个jpg图像文件，注意是当前路径:
im = Image.open('test.jpg')
# 应用模糊滤镜:
im2 = im.filter(ImageFilter.BLUR)
im2.save('blur.jpg', 'jpeg')

效果如下：

PIL的ImageDraw提供了一系列绘图方法，让我们可以直接绘图。比如要生成字母验证码图片：

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from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter

import random

# 随机字母:
def rndChar():
    return chr(random.randint(65, 90))

# 随机颜色1:
def rndColor():
    return (random.randint(64, 255), random.randint(64, 255), random.randint(64, 255))

# 随机颜色2:
def rndColor2():
    return (random.randint(32, 127), random.randint(32, 127), random.randint(32, 127))

# 240 x 60:
width = 60 * 4
height = 60
image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))
# 创建Font对象:
font = ImageFont.truetype('Arial.ttf', 36)
# 创建Draw对象:
draw = ImageDraw.Draw(image)
# 填充每个像素:
for x in range(width):
    for y in range(height):
        draw.point((x, y), fill=rndColor())
# 输出文字:
for t in range(4):
    draw.text((60 * t + 10, 10), rndChar(), font=font, fill=rndColor2())
# 模糊:
image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
image.save('code.jpg', 'jpeg')

我们用随机颜色填充背景，再画上文字，最后对图像进行模糊，得到验证码图片如下：

如果运行的时候报错：

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IOError: cannot open resource

这是因为PIL无法定位到字体文件的位置，可以根据操作系统提供绝对路径，比如：

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'/Library/Fonts/Arial.ttf'

要详细了解PIL的强大功能，请请参考Pillow官方文档：

https://pillow.readthedocs.org/

小结

PIL提供了操作图像的强大功能，可以通过简单的代码完成复杂的图像处理。

参考源码

test.jpg

use_pil_resize.py

use_pil_blur.py

use_pil_draw.py

我们已经讲解了Python内置的urllib模块，用于访问网络资源。但是，它用起来比较麻烦，而且，缺少很多实用的高级功能。

更好的方案是使用requests。它是一个Python第三方库，处理URL资源特别方便。

安装requests

如果安装了Anaconda，requests就已经可用了。否则，需要在命令行下通过pip安装：

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$ pip install requests

如果遇到Permission denied安装失败，请加上sudo重试。

使用requests

要通过GET访问一个页面，只需要几行代码：

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>>> import requests
>>> r = requests.get('https://www.douban.com/') # 豆瓣首页
>>> r.status_code
200
>>> r.text
r.text
'<!DOCTYPE HTML>\n<html>\n<head>\n<meta name="description" content="提供图书、电影、音乐唱片的推荐、评论和...'

对于带参数的URL，传入一个dict作为params参数：

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>>> r = requests.get('https://www.douban.com/search', params={'q': 'python', 'cat': '1001'})
>>> r.url # 实际请求的URL
'https://www.douban.com/search?q=python&cat=1001'

requests自动检测编码，可以使用encoding属性查看：

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>>> r.encoding
'utf-8'

无论响应是文本还是二进制内容，我们都可以用content属性获得bytes对象：

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>>> r.content
b'<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">\n...'

requests的方便之处还在于，对于特定类型的响应，例如JSON，可以直接获取：

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>>> r = requests.get('https://query.yahooapis.com/v1/public/yql?q=select%20*%20from%20weather.forecast%20where%20woeid%20%3D%202151330&format=json')
>>> r.json()
{'query': {'count': 1, 'created': '2017-11-17T07:14:12Z', ...

需要传入HTTP Header时，我们传入一个dict作为headers参数：

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>>> r = requests.get('https://www.douban.com/', headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit'})
>>> r.text
'<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta charset="UTF-8">\n <title>豆瓣(手机版)</title>...'

要发送POST请求，只需要把get()方法变成post()，然后传入data参数作为POST请求的数据：

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>>> r = requests.post('https://accounts.douban.com/login', data={'form_email': 'abc@example.com', 'form_password': '123456'})

requests默认使用application/x-www-form-urlencoded对POST数据编码。如果要传递JSON数据，可以直接传入json参数：

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params = {'key': 'value'}
r = requests.post(url, json=params) # 内部自动序列化为JSON

类似的，上传文件需要更复杂的编码格式，但是requests把它简化成files参数：

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>>> upload_files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
>>> r = requests.post(url, files=upload_files)

在读取文件时，注意务必使用'rb'即二进制模式读取，这样获取的bytes长度才是文件的长度。

把post()方法替换为put()，delete()等，就可以以PUT或DELETE方式请求资源。

除了能轻松获取响应内容外，requests对获取HTTP响应的其他信息也非常简单。例如，获取响应头：

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>>> r.headers
{Content-Type': 'text/html; charset=utf-8', 'Transfer-Encoding': 'chunked', 'Content-Encoding': 'gzip', ...}
>>> r.headers['Content-Type']
'text/html; charset=utf-8'

requests对Cookie做了特殊处理，使得我们不必解析Cookie就可以轻松获取指定的Cookie：

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>>> r.cookies['ts']
'example_cookie_12345'

要在请求中传入Cookie，只需准备一个dict传入cookies参数：

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>>> cs = {'token': '12345', 'status': 'working'}
>>> r = requests.get(url, cookies=cs)

最后，要指定超时，传入以秒为单位的timeout参数：

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>>> r = requests.get(url, timeout=2.5) # 2.5秒后超时

小结

用requests获取URL资源，就是这么简单！

chardet

字符串编码一直是令人非常头疼的问题，尤其是我们在处理一些不规范的第三方网页的时候。虽然Python提供了Unicode表示的str和bytes两种数据类型，并且可以通过encode()和decode()方法转换，但是，在不知道编码的情况下，对bytes做decode()不好做。

对于未知编码的bytes，要把它转换成str，需要先“猜测”编码。猜测的方式是先收集各种编码的特征字符，根据特征字符判断，就能有很大概率“猜对”。

当然，我们肯定不能从头自己写这个检测编码的功能，这样做费时费力。chardet这个第三方库正好就派上了用场。用它来检测编码，简单易用。

安装chardet

如果安装了Anaconda，chardet就已经可用了。否则，需要在命令行下通过pip安装：

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$ pip install chardet

如果遇到Permission denied安装失败，请加上sudo重试。

使用chardet

当我们拿到一个bytes时，就可以对其检测编码。用chardet检测编码，只需要一行代码：

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>>> chardet.detect(b'Hello, world!')
{'encoding': 'ascii', 'confidence': 1.0, 'language': ''}

检测出的编码是ascii，注意到还有个confidence字段，表示检测的概率是1.0（即100%）。

我们来试试检测GBK编码的中文：

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>>> data = '离离原上草，一岁一枯荣'.encode('gbk')
>>> chardet.detect(data)
{'encoding': 'GB2312', 'confidence': 0.7407407407407407, 'language': 'Chinese'}

检测的编码是GB2312，注意到GBK是GB2312的超集，两者是同一种编码，检测正确的概率是74%，language字段指出的语言是'Chinese'。

对UTF-8编码进行检测：

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>>> data = '离离原上草，一岁一枯荣'.encode('utf-8')
>>> chardet.detect(data)
{'encoding': 'utf-8', 'confidence': 0.99, 'language': ''}

我们再试试对日文进行检测：

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>>> data = '最新の主要ニュース'.encode('euc-jp')
>>> chardet.detect(data)
{'encoding': 'EUC-JP', 'confidence': 0.99, 'language': 'Japanese'}

可见，用chardet检测编码，使用简单。获取到编码后，再转换为str，就可以方便后续处理。

chardet支持检测的编码列表请参考官方文档Supported encodings。

小结

使用chardet检测编码非常容易，chardet支持检测中文、日文、韩文等多种语言。

用Python来编写脚本简化日常的运维工作是Python的一个重要用途。在Linux下，有许多系统命令可以让我们时刻监控系统运行的状态，如ps，top，free等等。要获取这些系统信息，Python可以通过subprocess模块调用并获取结果。但这样做显得很麻烦，尤其是要写很多解析代码。

在Python中获取系统信息的另一个好办法是使用psutil这个第三方模块。顾名思义，psutil = process and system utilities，它不仅可以通过一两行代码实现系统监控，还可以跨平台使用，支持Linux／UNIX／OSX／Windows等，是系统管理员和运维小伙伴不可或缺的必备模块。

安装psutil

如果安装了Anaconda，psutil就已经可用了。否则，需要在命令行下通过pip安装：

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$ pip install psutil

如果遇到Permission denied安装失败，请加上sudo重试。

获取CPU信息

我们先来获取CPU的信息：

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>>> import psutil
>>> psutil.cpu_count() # CPU逻辑数量
4
>>> psutil.cpu_count(logical=False) # CPU物理核心
2
# 2说明是双核超线程, 4则是4核非超线程

统计CPU的用户／系统／空闲时间：

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>>> psutil.cpu_times()
scputimes(user=10963.31, nice=0.0, system=5138.67, idle=356102.45)

再实现类似top命令的CPU使用率，每秒刷新一次，累计10次：

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>>> for x in range(10):
...     print(psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True))
... 
[14.0, 4.0, 4.0, 4.0]
[12.0, 3.0, 4.0, 3.0]
[8.0, 4.0, 3.0, 4.0]
[12.0, 3.0, 3.0, 3.0]
[18.8, 5.1, 5.9, 5.0]
[10.9, 5.0, 4.0, 3.0]
[12.0, 5.0, 4.0, 5.0]
[15.0, 5.0, 4.0, 4.0]
[19.0, 5.0, 5.0, 4.0]
[9.0, 3.0, 2.0, 3.0]

获取内存信息

使用psutil获取物理内存和交换内存信息，分别使用：

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>>> psutil.virtual_memory()
svmem(total=8589934592, available=2866520064, percent=66.6, used=7201386496, free=216178688, active=3342192640, inactive=2650341376, wired=1208852480)
>>> psutil.swap_memory()
sswap(total=1073741824, used=150732800, free=923009024, percent=14.0, sin=10705981440, sout=40353792)

返回的是字节为单位的整数，可以看到，总内存大小是8589934592 = 8 GB，已用7201386496 = 6.7 GB，使用了66.6%。

而交换区大小是1073741824 = 1 GB。

获取磁盘信息

可以通过psutil获取磁盘分区、磁盘使用率和磁盘IO信息：

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>>> psutil.disk_partitions() # 磁盘分区信息
[sdiskpart(device='/dev/disk1', mountpoint='/', fstype='hfs', opts='rw,local,rootfs,dovolfs,journaled,multilabel')]
>>> psutil.disk_usage('/') # 磁盘使用情况
sdiskusage(total=998982549504, used=390880133120, free=607840272384, percent=39.1)
>>> psutil.disk_io_counters() # 磁盘IO
sdiskio(read_count=988513, write_count=274457, read_bytes=14856830464, write_bytes=17509420032, read_time=2228966, write_time=1618405)

可以看到，磁盘'/'的总容量是998982549504 = 930 GB，使用了39.1%。文件格式是HFS，opts中包含rw表示可读写，journaled表示支持日志。

获取网络信息

psutil可以获取网络接口和网络连接信息：

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>>> psutil.net_io_counters() # 获取网络读写字节／包的个数
snetio(bytes_sent=3885744870, bytes_recv=10357676702, packets_sent=10613069, packets_recv=10423357, errin=0, errout=0, dropin=0, dropout=0)
>>> psutil.net_if_addrs() # 获取网络接口信息
{
  'lo0': [snic(family=<AddressFamily.AF_INET: 2>, address='127.0.0.1', netmask='255.0.0.0'), ...],
  'en1': [snic(family=<AddressFamily.AF_INET: 2>, address='10.0.1.80', netmask='255.255.255.0'), ...],
  'en0': [...],
  'en2': [...],
  'bridge0': [...]
}
>>> psutil.net_if_stats() # 获取网络接口状态
{
  'lo0': snicstats(isup=True, duplex=<NicDuplex.NIC_DUPLEX_UNKNOWN: 0>, speed=0, mtu=16384),
  'en0': snicstats(isup=True, duplex=<NicDuplex.NIC_DUPLEX_UNKNOWN: 0>, speed=0, mtu=1500),
  'en1': snicstats(...),
  'en2': snicstats(...),
  'bridge0': snicstats(...)
}

要获取当前网络连接信息，使用net_connections()：

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>>> psutil.net_connections()
Traceback (most recent call last):
  ...
PermissionError: [Errno 1] Operation not permitted

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  ...
psutil.AccessDenied: psutil.AccessDenied (pid=3847)

你可能会得到一个AccessDenied错误，原因是psutil获取信息也是要走系统接口，而获取网络连接信息需要root权限，这种情况下，可以退出Python交互环境，用sudo重新启动：

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$ sudo python3
Password: ******
Python 3.8 ... on darwin
Type "help", ... for more information.
>>> import psutil
>>> psutil.net_connections()
[
    sconn(fd=83, family=<AddressFamily.AF_INET6: 30>, type=1, laddr=addr(ip='::127.0.0.1', port=62911), raddr=addr(ip='::127.0.0.1', port=3306), status='ESTABLISHED', pid=3725),
    sconn(fd=84, family=<AddressFamily.AF_INET6: 30>, type=1, laddr=addr(ip='::127.0.0.1', port=62905), raddr=addr(ip='::127.0.0.1', port=3306), status='ESTABLISHED', pid=3725),
    sconn(fd=93, family=<AddressFamily.AF_INET6: 30>, type=1, laddr=addr(ip='::', port=8080), raddr=(), status='LISTEN', pid=3725),
    sconn(fd=103, family=<AddressFamily.AF_INET6: 30>, type=1, laddr=addr(ip='::127.0.0.1', port=62918), raddr=addr(ip='::127.0.0.1', port=3306), status='ESTABLISHED', pid=3725),
    sconn(fd=105, family=<AddressFamily.AF_INET6: 30>, type=1, ..., pid=3725),
    sconn(fd=106, family=<AddressFamily.AF_INET6: 30>, type=1, ..., pid=3725),
    sconn(fd=107, family=<AddressFamily.AF_INET6: 30>, type=1, ..., pid=3725),
    ...
    sconn(fd=27, family=<AddressFamily.AF_INET: 2>, type=2, ..., pid=1)
]

获取进程信息

通过psutil可以获取到所有进程的详细信息：

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>>> psutil.pids() # 所有进程ID
[3865, 3864, 3863, 3856, 3855, 3853, 3776, ..., 45, 44, 1, 0]
>>> p = psutil.Process(3776) # 获取指定进程ID=3776，其实就是当前Python交互环境
>>> p.name() # 进程名称
'python3.6'
>>> p.exe() # 进程exe路径
'/Users/michael/anaconda3/bin/python3.6'
>>> p.cwd() # 进程工作目录
'/Users/michael'
>>> p.cmdline() # 进程启动的命令行
['python3']
>>> p.ppid() # 父进程ID
3765
>>> p.parent() # 父进程
<psutil.Process(pid=3765, name='bash') at 4503144040>
>>> p.children() # 子进程列表
[]
>>> p.status() # 进程状态
'running'
>>> p.username() # 进程用户名
'michael'
>>> p.create_time() # 进程创建时间
1511052731.120333
>>> p.terminal() # 进程终端
'/dev/ttys002'
>>> p.cpu_times() # 进程使用的CPU时间
pcputimes(user=0.081150144, system=0.053269812, children_user=0.0, children_system=0.0)
>>> p.memory_info() # 进程使用的内存
pmem(rss=8310784, vms=2481725440, pfaults=3207, pageins=18)
>>> p.open_files() # 进程打开的文件
[]
>>> p.connections() # 进程相关网络连接
[]
>>> p.num_threads() # 进程的线程数量
1
>>> p.threads() # 所有线程信息
[pthread(id=1, user_time=0.090318, system_time=0.062736)]
>>> p.environ() # 进程环境变量
{'SHELL': '/bin/bash', 'PATH': '/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:...', 'PWD': '/Users/michael', 'LANG': 'zh_CN.UTF-8', ...}
>>> p.terminate() # 结束进程
Terminated: 15 <-- 自己把自己结束了

和获取网络连接类似，获取一个root用户的进程需要root权限，启动Python交互环境或者.py文件时，需要sudo权限。

psutil还提供了一个test()函数，可以模拟出ps命令的效果：

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$ sudo python3
Password: ******
Python 3.6.3 ... on darwin
Type "help", ... for more information.
>>> import psutil
>>> psutil.test()
USER         PID %MEM     VSZ     RSS TTY           START    TIME  COMMAND
root           0 24.0 74270628 2016380 ?             Nov18   40:51  kernel_task
root           1  0.1 2494140    9484 ?             Nov18   01:39  launchd
root          44  0.4 2519872   36404 ?             Nov18   02:02  UserEventAgent
root          45    ? 2474032    1516 ?             Nov18   00:14  syslogd
root          47  0.1 2504768    8912 ?             Nov18   00:03  kextd
root          48  0.1 2505544    4720 ?             Nov18   00:19  fseventsd
_appleeven    52  0.1 2499748    5024 ?             Nov18   00:00  appleeventsd
root          53  0.1 2500592    6132 ?             Nov18   00:02  configd
...

小结

psutil使得Python程序获取系统信息变得易如反掌。

psutil还可以获取用户信息、Windows服务等很多有用的系统信息，具体请参考psutil的官网：https://github.com/giampaolo/psutil

留言與分享

Python之所以自称“batteries included”，就是因为内置了许多非常有用的模块，无需额外安装和配置，即可直接使用。

本章将介绍一些常用的内建模块。

datetime是Python处理日期和时间的标准库。

获取当前日期和时间

我们先看如何获取当前日期和时间：

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>>> from datetime import datetime
>>> now = datetime.now() # 获取当前datetime
>>> print(now)
2015-05-18 16:28:07.198690
>>> print(type(now))
<class 'datetime.datetime'>

注意到datetime是模块，datetime模块还包含一个datetime类，通过from datetime import datetime导入的才是datetime这个类。

如果仅导入import datetime，则必须引用全名datetime.datetime。

datetime.now()返回当前日期和时间，其类型是datetime。

获取指定日期和时间

要指定某个日期和时间，我们直接用参数构造一个datetime：

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>>> from datetime import datetime
>>> dt = datetime(2015, 4, 19, 12, 20) # 用指定日期时间创建datetime
>>> print(dt)
2015-04-19 12:20:00

datetime转换为timestamp

在计算机中，时间实际上是用数字表示的。我们把1970年1月1日 00:00:00 UTC+00:00时区的时刻称为epoch time，记为0（1970年以前的时间timestamp为负数），当前时间就是相对于epoch time的秒数，称为timestamp。

你可以认为：

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timestamp = 0 = 1970-1-1 00:00:00 UTC+0:00

对应的北京时间是：

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timestamp = 0 = 1970-1-1 08:00:00 UTC+8:00

可见timestamp的值与时区毫无关系，因为timestamp一旦确定，其UTC时间就确定了，转换到任意时区的时间也是完全确定的，这就是为什么计算机存储的当前时间是以timestamp表示的，因为全球各地的计算机在任意时刻的timestamp都是完全相同的（假定时间已校准）。

把一个datetime类型转换为timestamp只需要简单调用timestamp()方法：

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>>> from datetime import datetime
>>> dt = datetime(2015, 4, 19, 12, 20) # 用指定日期时间创建datetime
>>> dt.timestamp() # 把datetime转换为timestamp
1429417200.0

注意Python的timestamp是一个浮点数，整数位表示秒。

某些编程语言（如Java和JavaScript）的timestamp使用整数表示毫秒数，这种情况下只需要把timestamp除以1000就得到Python的浮点表示方法。

timestamp转换为datetime

要把timestamp转换为datetime，使用datetime提供的fromtimestamp()方法：

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>>> from datetime import datetime
>>> t = 1429417200.0
>>> print(datetime.fromtimestamp(t))
2015-04-19 12:20:00

注意到timestamp是一个浮点数，它没有时区的概念，而datetime是有时区的。上述转换是在timestamp和本地时间做转换。

本地时间是指当前操作系统设定的时区。例如北京时区是东8区，则本地时间：

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2015-04-19 12:20:00

实际上就是UTC+8:00时区的时间：

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2015-04-19 12:20:00 UTC+8:00

而此刻的格林威治标准时间与北京时间差了8小时，也就是UTC+0:00时区的时间应该是：

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2015-04-19 04:20:00 UTC+0:00

timestamp也可以直接被转换到UTC标准时区的时间：

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>>> from datetime import datetime
>>> t = 1429417200.0
>>> print(datetime.fromtimestamp(t)) # 本地时间
2015-04-19 12:20:00
>>> print(datetime.utcfromtimestamp(t)) # UTC时间
2015-04-19 04:20:00

str转换为datetime

很多时候，用户输入的日期和时间是字符串，要处理日期和时间，首先必须把str转换为datetime。转换方法是通过datetime.strptime()实现，需要一个日期和时间的格式化字符串：

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>>> from datetime import datetime
>>> cday = datetime.strptime('2015-6-1 18:19:59', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
>>> print(cday)
2015-06-01 18:19:59

字符串'%Y-%m-%d %H:%M:%S'规定了日期和时间部分的格式。详细的说明请参考Python文档。

注意转换后的datetime是没有时区信息的。

datetime转换为str

如果已经有了datetime对象，要把它格式化为字符串显示给用户，就需要转换为str，转换方法是通过strftime()实现的，同样需要一个日期和时间的格式化字符串：

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>>> from datetime import datetime
>>> now = datetime.now()
>>> print(now.strftime('%a, %b %d %H:%M'))
Mon, May 05 16:28

datetime加减

对日期和时间进行加减实际上就是把datetime往后或往前计算，得到新的datetime。加减可以直接用+和-运算符，不过需要导入timedelta这个类：

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>>> from datetime import datetime, timedelta
>>> now = datetime.now()
>>> now
datetime.datetime(2015, 5, 18, 16, 57, 3, 540997)
>>> now + timedelta(hours=10)
datetime.datetime(2015, 5, 19, 2, 57, 3, 540997)
>>> now - timedelta(days=1)
datetime.datetime(2015, 5, 17, 16, 57, 3, 540997)
>>> now + timedelta(days=2, hours=12)
datetime.datetime(2015, 5, 21, 4, 57, 3, 540997)

可见，使用timedelta你可以很容易地算出前几天和后几天的时刻。

本地时间转换为UTC时间

本地时间是指系统设定时区的时间，例如北京时间是UTC+8:00时区的时间，而UTC时间指UTC+0:00时区的时间。

一个datetime类型有一个时区属性tzinfo，但是默认为None，所以无法区分这个datetime到底是哪个时区，除非强行给datetime设置一个时区：

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>>> from datetime import datetime, timedelta, timezone
>>> tz_utc_8 = timezone(timedelta(hours=8)) # 创建时区UTC+8:00
>>> now = datetime.now()
>>> now
datetime.datetime(2015, 5, 18, 17, 2, 10, 871012)
>>> dt = now.replace(tzinfo=tz_utc_8) # 强制设置为UTC+8:00
>>> dt
datetime.datetime(2015, 5, 18, 17, 2, 10, 871012, tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(0, 28800)))

如果系统时区恰好是UTC+8:00，那么上述代码就是正确的，否则，不能强制设置为UTC+8:00时区。

时区转换

我们可以先通过utcnow()拿到当前的UTC时间，再转换为任意时区的时间：

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# 拿到UTC时间，并强制设置时区为UTC+0:00:
>>> utc_dt = datetime.utcnow().replace(tzinfo=timezone.utc)
>>> print(utc_dt)
2015-05-18 09:05:12.377316+00:00
# astimezone()将转换时区为北京时间:
>>> bj_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=8)))
>>> print(bj_dt)
2015-05-18 17:05:12.377316+08:00
# astimezone()将转换时区为东京时间:
>>> tokyo_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=9)))
>>> print(tokyo_dt)
2015-05-18 18:05:12.377316+09:00
# astimezone()将bj_dt转换时区为东京时间:
>>> tokyo_dt2 = bj_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=9)))
>>> print(tokyo_dt2)
2015-05-18 18:05:12.377316+09:00

时区转换的关键在于，拿到一个datetime时，要获知其正确的时区，然后强制设置时区，作为基准时间。

利用带时区的datetime，通过astimezone()方法，可以转换到任意时区。

注：不是必须从UTC+0:00时区转换到其他时区，任何带时区的datetime都可以正确转换，例如上述bj_dt到tokyo_dt的转换。

小结

datetime表示的时间需要时区信息才能确定一个特定的时间，否则只能视为本地时间。

如果要存储datetime，最佳方法是将其转换为timestamp再存储，因为timestamp的值与时区完全无关。

练习

假设你获取了用户输入的日期和时间如2015-1-21 9:01:30，以及一个时区信息如UTC+5:00，均是str，请编写一个函数将其转换为timestamp：

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# -*- coding:utf-8 -*-

import re
from datetime import datetime, timezone, timedelta

def to_timestamp(dt_str, tz_str):
    pass

# 测试:
t1 = to_timestamp('2015-6-1 08:10:30', 'UTC+7:00')
assert t1 == 1433121030.0, t1

t2 = to_timestamp('2015-5-31 16:10:30', 'UTC-09:00')
assert t2 == 1433121030.0, t2

print('ok')

参考源码

use_datetime.py

collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。

namedtuple

我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：

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>>> p = (1, 2)

但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。

定义一个class又小题大做了，这时，namedtuple就派上了用场：

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>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
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>>> p.y
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namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。

这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。

可以验证创建的Point对象是tuple的一种子类：

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>>> isinstance(p, Point)
True
>>> isinstance(p, tuple)
True

类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：

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# namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

deque

使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。

deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：

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>>> from collections import deque
>>> q = deque(['a', 'b', 'c'])
>>> q.append('x')
>>> q.appendleft('y')
>>> q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

defaultdict

使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：

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>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
>>> dd['key1'] = 'abc'
>>> dd['key1'] # key1存在
'abc'
>>> dd['key2'] # key2不存在，返回默认值
'N/A'

注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。

除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。

OrderedDict

使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：

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>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的Key是无序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：

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>>> od = OrderedDict()
>>> od['z'] = 1
>>> od['y'] = 2
>>> od['x'] = 3
>>> list(od.keys()) # 按照插入的Key的顺序返回
['z', 'y', 'x']

OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：

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from collections import OrderedDict

class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity):
        super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
        self._capacity = capacity

    def __setitem__(self, key, value):
        containsKey = 1 if key in self else 0
        if len(self) - containsKey >= self._capacity:
            last = self.popitem(last=False)
            print('remove:', last)
        if containsKey:
            del self[key]
            print('set:', (key, value))
        else:
            print('add:', (key, value))
        OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

ChainMap

ChainMap可以把一组dict串起来并组成一个逻辑上的dict。ChainMap本身也是一个dict，但是查找的时候，会按照顺序在内部的dict依次查找。

什么时候使用ChainMap最合适？举个例子：应用程序往往都需要传入参数，参数可以通过命令行传入，可以通过环境变量传入，还可以有默认参数。我们可以用ChainMap实现参数的优先级查找，即先查命令行参数，如果没有传入，再查环境变量，如果没有，就使用默认参数。

下面的代码演示了如何查找user和color这两个参数：

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from collections import ChainMap
import os, argparse

# 构造缺省参数:
defaults = {
    'color': 'red',
    'user': 'guest'
}

# 构造命令行参数:
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u', '--user')
parser.add_argument('-c', '--color')
namespace = parser.parse_args()
command_line_args = { k: v for k, v in vars(namespace).items() if v }

# 组合成ChainMap:
combined = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)

# 打印参数:
print('color=%s' % combined['color'])
print('user=%s' % combined['user'])

没有任何参数时，打印出默认参数：

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$ python3 use_chainmap.py 
color=red
user=guest

当传入命令行参数时，优先使用命令行参数：

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$ python3 use_chainmap.py -u bob
color=red
user=bob

同时传入命令行参数和环境变量，命令行参数的优先级较高：

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$ user=admin color=green python3 use_chainmap.py -u bob
color=green
user=bob

Counter

Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：

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>>> from collections import Counter
>>> c = Counter('programming')
>>> for ch in 'programming':
...     c[ch] = c[ch] + 1
...
>>> c
Counter({'g': 2, 'm': 2, 'r': 2, 'a': 1, 'i': 1, 'o': 1, 'n': 1, 'p': 1})
>>> c.update('hello') # 也可以一次性update
>>> c
Counter({'r': 2, 'o': 2, 'g': 2, 'm': 2, 'l': 2, 'p': 1, 'a': 1, 'i': 1, 'n': 1, 'h': 1, 'e': 1})

Counter实际上也是dict的一个子类，上面的结果可以看出每个字符出现的次数。

小结

collections模块提供了一些有用的集合类，可以根据需要选用。

参考源码

use_collections.py

在命令行程序中，经常需要获取命令行参数。Python内置的sys.argv保存了完整的参数列表，我们可以从中解析出需要的参数：

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# copy.py
import sys
print(sys.argv)
source = sys.argv[1]
target = sys.argv[2]
# TODO...

运行上述copy.py，并传入参数，打印如下：

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['copy.py', 'source.txt', 'copy.txt']

这种方式能应付简单的参数，但参数稍微复杂点，比如可以使用-d复制目录，使用--filename *.py过滤文件名等，解析起来就非常麻烦。

为了简化参数解析，我们可以使用内置的argparse库，定义好各个参数类型后，它能直接返回有效的参数。

假设我们想编写一个备份MySQL数据库的命令行程序，需要输入的参数如下：

• host参数：表示MySQL主机名或IP，不输入则默认为localhost；
• port参数：表示MySQL的端口号，int类型，不输入则默认为3306；
• user参数：表示登录MySQL的用户名，必须输入；
• password参数：表示登录MySQL的口令，必须输入；
• gz参数：表示是否压缩备份文件，不输入则默认为False；
• outfile参数：表示备份文件保存在哪，必须输入。

其中，outfile是位置参数，而其他则是类似--user root这样的“关键字”参数。

用argparse来解析参数，一个完整的示例如下：

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# backup.py

import argparse

def main():
    # 定义一个ArgumentParser实例:
    parser = argparse.ArgumentParser(
        prog='backup', # 程序名
        description='Backup MySQL database.', # 描述
        epilog='Copyright(r), 2023' # 说明信息
    )
    # 定义位置参数:
    parser.add_argument('outfile')
    # 定义关键字参数:
    parser.add_argument('--host', default='localhost')
    # 此参数必须为int类型:
    parser.add_argument('--port', default='3306', type=int)
    # 允许用户输入简写的-u:
    parser.add_argument('-u', '--user', required=True)
    parser.add_argument('-p', '--password', required=True)
    parser.add_argument('--database', required=True)
    # gz参数不跟参数值，因此指定action='store_true'，意思是出现-gz表示True:
    parser.add_argument('-gz', '--gzcompress', action='store_true', required=False, help='Compress backup files by gz.')


    # 解析参数:
    args = parser.parse_args()

    # 打印参数:
    print('parsed args:')
    print(f'outfile = {args.outfile}')
    print(f'host = {args.host}')
    print(f'port = {args.port}')
    print(f'user = {args.user}')
    print(f'password = {args.password}')
    print(f'database = {args.database}')
    print(f'gzcompress = {args.gzcompress}')

if __name__ == '__main__':
    main()

输入有效的参数，则程序能解析出所需的所有参数：

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$ ./backup.py -u root -p hello --database testdb backup.sql
parsed args:
outfile = backup.sql
host = localhost
port = 3306
user = root
password = hello
database = testdb
gzcompress = False

缺少必要的参数，或者参数不对，将报告详细的错误信息：

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$ ./backup.py --database testdb backup.sql
usage: backup [-h] [--host HOST] [--port PORT] -u USER -p PASSWORD --database DATABASE outfile
backup: error: the following arguments are required: -u/--user, -p/--password

更神奇的是，如果输入-h，则打印帮助信息：

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$ ./backup.py -h                          
usage: backup [-h] [--host HOST] [--port PORT] -u USER -p PASSWORD --database DATABASE outfile

Backup MySQL database.

positional arguments:
  outfile

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --host HOST
  --port PORT
  -u USER, --user USER
  -p PASSWORD, --password PASSWORD
  --database DATABASE
  -gz, --gzcompress     Compress backup files by gz.

Copyright(r), 2023

获取有效参数的代码实际上是这一行：

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args = parser.parse_args()

我们不必捕获异常，parse_args()非常方便的一点在于，如果参数有问题，则它打印出错误信息后，结束进程；如果参数是-h，则它打印帮助信息后，结束进程。只有当参数全部有效时，才会返回一个NameSpace对象，获取对应的参数就把参数名当作属性获取，非常方便。

可见，使用argparse后，解析参数的工作被大大简化了，我们可以专注于定义参数，然后直接获取到有效的参数输入。

小结

使用argparse解析参数，只需定义好参数类型，就可以获得有效的参数输入，能大大简化获取命令行参数的工作。

Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法。

用记事本打开exe、jpg、pdf这些文件时，我们都会看到一大堆乱码，因为二进制文件包含很多无法显示和打印的字符，所以，如果要让记事本这样的文本处理软件能处理二进制数据，就需要一个二进制到字符串的转换方法。Base64是一种最常见的二进制编码方法。

Base64的原理很简单，首先，准备一个包含64个字符的数组：

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['A', 'B', 'C', ... 'a', 'b', 'c', ... '0', '1', ... '+', '/']

然后，对二进制数据进行处理，每3个字节一组，一共是3x8=24bit，划为4组，每组正好6个bit：

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┌───────────────┬───────────────┬───────────────┐
│      b1       │      b2       │      b3       │
├─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┼─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┼─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┤
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
├─┴─┴─┴─┴─┴─┼─┴─┴─┴─┴─┴─┼─┴─┴─┴─┴─┴─┼─┴─┴─┴─┴─┴─┤
│    n1     │    n2     │    n3     │    n4     │
└───────────┴───────────┴───────────┴───────────┘

这样我们得到4个数字作为索引，然后查表，获得相应的4个字符，就是编码后的字符串。

所以，Base64编码会把3字节的二进制数据编码为4字节的文本数据，长度增加33%，好处是编码后的文本数据可以在邮件正文、网页等直接显示。

如果要编码的二进制数据不是3的倍数，最后会剩下1个或2个字节怎么办？Base64用\x00字节在末尾补足后，再在编码的末尾加上1个或2个=号，表示补了多少字节，解码的时候，会自动去掉。

Python内置的base64可以直接进行base64的编解码：

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>>> import base64
>>> base64.b64encode(b'binary\x00string')
b'YmluYXJ5AHN0cmluZw=='
>>> base64.b64decode(b'YmluYXJ5AHN0cmluZw==')
b'binary\x00string'

由于标准的Base64编码后可能出现字符+和/，在URL中就不能直接作为参数，所以又有一种"url safe"的base64编码，其实就是把字符+和/分别变成-和_：

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>>> base64.b64encode(b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff')
b'abcd++//'
>>> base64.urlsafe_b64encode(b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff')
b'abcd--__'
>>> base64.urlsafe_b64decode('abcd--__')
b'i\xb7\x1d\xfb\xef\xff'

还可以自己定义64个字符的排列顺序，这样就可以自定义Base64编码，不过，通常情况下完全没有必要。

Base64是一种通过查表的编码方法，不能用于加密，即使使用自定义的编码表也不行。

Base64适用于小段内容的编码，比如数字证书签名、Cookie的内容等。

由于=字符也可能出现在Base64编码中，但=用在URL、Cookie里面会造成歧义，所以，很多Base64编码后会把=去掉：

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# 标准Base64:
'abcd' -> 'YWJjZA=='
# 自动去掉=:
'abcd' -> 'YWJjZA'

去掉=后怎么解码呢？因为Base64是把3个字节变为4个字节，所以，Base64编码的长度永远是4的倍数，因此，需要加上=把Base64字符串的长度变为4的倍数，就可以正常解码了。

小结

Base64是一种任意二进制到文本字符串的编码方法，常用于在URL、Cookie、网页中传输少量二进制数据。

练习

请写一个能处理去掉=的base64解码函数：

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