Python常用模块

1. time：时间

时间戳(timestamp)：            time.time()
延迟线程的运行：                time.sleep(secs)
(指定时间戳下的)当前时区时间：    time.localtime([secs])
(指定时间戳下的)格林威治时间：    time.gmtime([secs])
(指定时间元组下的)格式化时间：    time.strftime(fmt[,tupletime])

%y 两位数的年份表示（00-99）
%Y 四位数的年份表示（000-9999）
%m 月份（01-12）
%d 月内中的一天（0-31）
%H 24小时制小时数（0-23）
%I 12小时制小时数（01-12）
%M 分钟数（00=59）
%S 秒（00-59）
%a 本地简化星期名称
%A 本地完整星期名称
%b 本地简化的月份名称
%B 本地完整的月份名称
%c 本地相应的日期表示和时间表示
%j 年内的一天（001-366）
%p 本地A.M.或P.M.的等价符
%U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
%w 星期（0-6），星期天为星期的开始
%W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
%x 本地相应的日期表示
%X 本地相应的时间表示
%Z 当前时区的名称
%% %号本身

2. calendar：日历

判断闰年：                       calendar.isleap(year)
查看某年某月日历：                calendar.month(year, mouth)
查看某年某月起始星期与当月天数：    calendar.monthrange(year, month)
查看某年某月某日是星期几：         calendar.weekday(year, month, day)

3. datetime：可以运算的时间

当前时间：    datetime.datetime.now()
昨天：        datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=-1)
修改时间：    datatime_obj.replace([...])
格式化时间戳：datetime.date.fromtimestamp(timestamp)

4. sys：系统

命令行参数List，第一个元素是程序本身路径：sys.argv
退出程序，正常退出时exit(0)：            sys.exit(n) 
获取Python解释程序的版本信息：            sys.version
最大int值：                            sys.maxsize | sys.maxint
环境变量：                             sys.path
操作系统平台名称：                      sys.platform

5. os：操作系统

os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd
os.curdir  返回当前目录: ('.')
os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名：('..')
os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname1')    若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推
os.mkdir('dirname')    生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname')    删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname')    列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印
os.remove()  删除一个文件
os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录
os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息
os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep    输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"
os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
os.system("bash command")  运行shell命令，直接显示
os.environ  获取系统环境变量
os.path.abspath(path)  返回path规范化的绝对路径
os.path.split(path)  将path分割成目录和文件名二元组返回
os.path.dirname(path)  返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
os.path.basename(path)  返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
os.path.exists(path)  如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path)  如果path是绝对路径，返回True
os.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]])  将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略
os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
os.path.getsize(path) 返回path的大小

# normcase函数
# 在Linux和Mac平台上，该函数会原样返回path，在windows平台上会将路径中所有字符转换为小写，并将所有斜杠转换为反斜杠。>>> os.path.normcase('c:/windows\\system32\\')   
'c:\\windows\\system32\\'  
# normpath函数
# 规范化路径，如..和/>>> os.path.normpath('c://windows\\System32\\../Temp/')   
'c:\\windows\\Temp'  >>> a='/Users/jieli/test1/\\\a1/\\\\aa.py/../..'
>>> print(os.path.normpath(a))
/Users/jieli/test1

#os路径处理
#方式一：推荐使用
import os
#具体应用
import os,sys
possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join(os.path.abspath(__file__),os.pardir, #上一级os.pardir,os.pardir
))
sys.path.insert(0,possible_topdir)#方式二：不推荐使用
os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

6. random：随机数

import randomprint(random.random())#(0,1)----float    大于0且小于1之间的小数print(random.randint(1,3))  #[1,3]    大于等于1且小于等于3之间的整数
print(random.randrange(1,3)) #[1,3)    大于等于1且小于3之间的整数print(random.choice([1,'23',[4,5]]))#1或者23或者[4,5]print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))#列表元素任意2个组合print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数，如1.927109612082716 item=[1,3,5,7,9]
random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌"
print(item)import random
def make_code(n):res=''for i in range(n):s1=chr(random.randint(65,90))s2=str(random.randint(0,9))res+=random.choice([s1,s2])return resprint(make_code(9))

7. json：序列化

# json: {} 与 [] 嵌套的数据
# 注：json中的字符串必须全部用""来标识
'''
序列化：对象 => 字符串
序列化成字符串：json.dumps(json_obj)
序列化字符串到文件中：json.dump(json_obj, write_file)# 注：字符形式操作
反序列化成对象：json.loads(json_str)
从文件读流中反序列化成对象：json.load(read_file)

8. pickle：序列化

序列化：对象 => 字符串
序列化成字符串：pickle.dumps(obj)
序列化字符串到文件中：pickle.dump(obj, write_bytes_file)# 注：字节形式操作
反序列化成对象：pickle.loads(bytes_str)
从文件读流中反序列化成对象：pickle.load(read_bytes_file)　　

9. logging 模块

9.1 什么是logging模块

logging模块是python提供的用于记录日志的模块

9.2 为什么需要logging

我们完全可以自己打开文件然后,日志写进去,但是这些操作重复且没有任何技术含量,所以python帮我们进行了封装,有了logging后我们在记录日志时 只需要简单的调用接口即可,非常方便!

9.3 日志级别

在开始记录日志前还需要明确,日志的级别

随着时间的推移,日志记录会非常多,成千上万行,如何快速找到需要的日志记录这就成了问题

解决的方案就是 给日志划分级别

1. logging模块将日志分为了五个级别,从高到低分别是:
2. info 常规信息
3. debug 调试信息
4. warning 警告信息
5. error 错误信息
6. cretical 严重错误

本质上他们使用数字来表示级别的,从高到低分别是10,20,30,40,50

9.4 logging模块的使用

#1.导入模块
import logging#2.输出日志
logging.info("info")
logging.debug("debug")
logging.warning("warning")
logging.error("error")
logging.critical("critical")#输出 WARNING:root:warning
#输出 ERROR:root:error
#输出 CRITICAL:root:critical

我们发现info 和 debug都没有输出,这是因为它们的级别不够。

在默认情况下，logging的最低显示级别为warning,对应的数值为30。

日志被打印到了控制台。

日志输出格式为:级别 日志生成器名称 日志消息。

如何修改这写默认的行为呢?,这就需要我们自己来进行配置。

9.5 自定义配置

import logging
logging.basicConfig()"""可用参数
filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
format：指定handler使用的日志显示格式。 
datefmt：指定日期时间格式。 
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别 
"""
#案例:
logging.basicConfig(filename="aaa.log",filemode="at",datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S %p",format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(module)s: %(message)s",level=10
)

9.6 格式化全部可用名称

%(name)s：Logger的名字，并非用户名，详细查看
%(levelno)s：数字形式的日志级别
%(levelname)s：文本形式的日志级别
%(pathname)s：调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s：调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s：调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s：调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d：调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f：当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d：输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s：字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d：线程ID。可能没有
%(threadName)s：线程名。可能没有
%(process)d：进程ID。可能没有
%(message)s：用户输出的消息

至此我们已经可以自己来配置一 写基础信息了,但是当我们想要将同一个日志输出到不同位置时,这些基础配置就无法实现了, 例如 有一个登录注册的功能 需要记录日志,同时生成两份 一份给程序员看,一份给老板看,作为程序员应该查看较为详细的日志,二老板则应该简单一些,因为他不需要关心程序的细节。要实现这样的需要我们需要系统的了解loggin模块。

logging模块的四个核心角色

1. Logger 日志生成器 产生日志
2. Filter 日志过滤器 过滤日志
3. Handler 日志处理器 对日志进行格式化,并输出到指定位置(控制台或文件)
4. Formater 处理日志的格式

9.7 一条日志完整的生命周期：

1.由logger 产生日志 -> 2.交给过滤器判断是否被过滤 -> 3.将日志消息分发给绑定的所有处理器 -> 4处理器按照绑定的格式化对象输出日志

其中 第一步 会先检查日志级别 如果低于设置的级别则不执行

第二步 使用场景不多 需要使用面向对象的技术点 后续用到再讲

第三步 也会检查日志级别,如果得到的日志低于自身的日志级别则不输出

生成器的级别应低于句柄否则给句柄设置级别是没有意义的。例如 handler设置为20 生成器设置为30。30以下的日志压根不会产生。第四步 如果不指定格式则按照默认格式。logging各角色的使用(了解)。

# 生成器
logger1 = logging.getLogger("日志对象1")# 文件句柄
handler1 = logging.FileHandler("log1.log",encoding="utf-8")
handler2 = logging.FileHandler("log2.log",encoding="utf-8")# 控制台句柄
handler3 = logging.StreamHandler()# 格式化对象
fmt1 = logging.Formatter(fmt="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s:  %(message)s",datefmt="%m-%d %H:%M:%S %p")
fmt2 = logging.Formatter(fmt="%(asctime)s - %(levelname)s :  %(message)s",datefmt="%Y/%m/%d %H:%M:%S")# 绑定格式化对象与文件句柄
handler1.setFormatter(fmt1)
handler2.setFormatter(fmt2)
handler3.setFormatter(fmt1)# 绑定生成器与文件句柄
logger1.addHandler(handler1)
logger1.addHandler(handler2)
logger1.addHandler(handler3)# 设置日志级别
logger1.setLevel(10)    #生成器日志级别
handler1.setLevel(20)   #句柄日志级别# 测试
logger1.debug("debug msessage")
logger1.info("info msessage")
logger1.warning("warning msessage")
logger1.critical("critical msessage")

到此我们已经可以实现上述的需求了,但是这并不是我们最终的实现方式,因为每次都要编写这样的代码是非常痛苦的

9.8 logging的继承(了解)

可以将一个日志指定为另一个日志的子日志 或子孙日志

当存在继承关系时 子孙级日志收到日志时会将该日志向上传递

指定继承关系:

import  logginglog1 = logging.getLogger("mother")
log2 = logging.getLogger("mother.son")
log3 = logging.getLogger("mother.son.grandson")# handler
fh = logging.FileHandler(filename="cc.log",encoding="utf-8")
# formatter
fm = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s -%(filename)s - %(message)s")# 绑定
log1.addHandler(fh)
log2.addHandler(fh)
log3.addHandler(fh)
# 绑定格式
fh.setFormatter(fm)
# 测试
# log1.error("测试")
# log2.error("测试")
log3.error("测试")
# 取消传递
log3.propagate = False
# 再次测试
log3.error("测试")

9.9 通过字典配置日志模块(重点)

每次都要编写代码来配置非常麻烦 ,我们可以写一个完整的配置保存起来,以便后续直接使用

LOGGING_DIC模板

import logging.config
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)
logging.getLogger("aa").debug("测试")standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \'[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
logfile_path = "配置文件路径"LOGGING_DIC = {'version': 1,'disable_existing_loggers': False,'formatters': {'standard': {'format': standard_format},'simple': {'format': simple_format},},'filters': {},'handlers': {#打印到终端的日志'console': {'level': 'DEBUG','class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕'formatter': 'simple'},#打印到文件的日志,收集info及以上的日志'default': {'level': 'DEBUG','class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件'formatter': 'standard','filename': logfile_path,  # 日志文件'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M'backupCount': 5, #日志文件最大个数'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码},},'loggers': {#logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置'aa': {'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕'level': 'DEBUG','propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递},},
}

补充:getLogger参数就是对应字典中loggers的key , 如果没有匹配的key 则返回系统默认的生成器,我们可以在字典中通过空的key来将一个生成器设置为默认的。

'loggers': {# 把key设置为空'': {'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕'level': 'DEBUG','propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递},},

往后在使用时可以这调用模块提供的函数,来输出日志。

logging.info("测试信息!")

另外我们在第一次使用日志时并没有指定生成器,但也可以使用,这是因为系统有默认的生成器名称就叫root。

最后来完成之前的需求:

有一个登录注册的功能 需要记录日志,同时生成两份 一份给程序员看,一份给老板看,作为程序员应该查看较为详细的日志,二老板则应该简单一些,因为他不需要关心程序的细节

# 程序员看的格式
standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \'[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字
logfile_path1 = "coder.log"# 老板看的格式
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s]%(message)s'
logfile_path2 = "boss.log"LOGGING_DIC = {'version': 1,'disable_existing_loggers': False,'formatters': {'standard': {'format': standard_format},'simple': {'format': simple_format},},'filters': {},'handlers': {#打印到终端的日志'console': {'level': 'DEBUG','class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕'formatter': 'simple'},#打印到文件的日志,收集info及以上的日志'std': {'level': 'DEBUG','class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件'formatter': 'standard','filename': logfile_path1,  # 日志文件'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M'backupCount': 5, #日志文件最大个数'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码},'boss': {'level': 'DEBUG','class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件'formatter': 'simple','filename': logfile_path2,  # 日志文件'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M'backupCount': 5,  # 日志文件最大个数'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码}},'loggers': {#logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置'aa': {'handlers': ['std', 'console',"boss"],  # 这里把上面定义的handler都加上，即log数据会同时输出到三个位置'level': 'INFO','propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递},},
}

10. random：随机数

(0, 1) 小数：random.random()
[1, 10] 整数：random.randint(1, 10)
[1, 10) 整数：random.randrange(1, 10)
(1, 10) 小数：random.uniform(1, 10)
单例集合随机选择1个：random.choice(item)
单例集合随机选择n个：random.sample(item, n)
洗牌单列集合：random.shuffle(item)

# 产生指定位数的验证码
import random
def random_code(count):code = ''for i in range(count):num = random.randint(1, 3)if num == 1:tag = str(random.randint(0, 9))elif num == 2:tag = chr(random.randint(65, 90))else:tag = chr(random.randint(97, 122))code += tagreturn code
print(random_code(6))　

11. shutil：可以操作权限的处理文件模块

# 基于路径的文件复制：
shutil.copyfile('source_file', 'target_file')# 基于流的文件复制：
with open('source_file', 'rb') as r, open('target_file', 'wb') as w:shutil.copyfileobj(r, w)# 递归删除目标目录
shutil.rmtree('target_folder')# 文件移动
shutil.remove('old_file', 'new_file')# 文件夹压缩
shutil.make_archive('file_name', 'format', 'archive_path')# 文件夹解压
shutil.unpack_archive('unpack_file', 'unpack_name', 'format')

12. shevle：可以用字典存取数据到文件的序列化模块

# 将序列化文件操作dump与load进行封装
s_dic = shelve.open("target_file", writeback=True)  # 注：writeback允许序列化的可变类型，可以直接修改值
# 序列化:：存
s_dic['key1'] = 'value1'
s_dic['key2'] = 'value2'
# 反序列化：取
print(s_dic['key1'])
# 文件这样的释放
s_dic.close()

12.1 三流：标准输入输出错误流

import sys
sys.stdout.write('msg')
sys.stderr.write('msg')
msg = sys.stdin.readline()# print默认是对sys.stdout.write('msg') + sys.stdout.write('\n')的封装
# 格式化结束符print：print('msg', end='')

13. hashlib模块：加密

import hashlib
# 基本使用
cipher = hashlib.md5('需要加密的数据的二进制形式'.encode('utf-8'))
print(cipher.hexdigest())  # 加密结果码# 加盐
cipher = hashlib.md5()
cipher.update('前盐'.encode('utf-8'))
cipher.update('需要加密的数据'.encode('utf-8'))
cipher.update('后盐'.encode('utf-8'))
print(cipher.hexdigest())  # 加密结果码# 其他算法
cipher = hashlib.sha3_256(b'')
print(cipher.hexdigest())
cipher = hashlib.sha3_512(b'')
print(cipher.hexdigest())

14. hmac模块：加密

# 必须加盐
cipher = hmac.new('盐'.encode('utf-8'))
cipher.update('数据'.encode('utf-8'))
print(cipher.hexdigest())

15. configparser模块：操作配置文件

# my.ini
[section1]
option1_1 = value1_1
option1_2 = value1_2[section2]
option2_1 = value2_1
option2_2 = value2_2
import configparser
parser = configparser.ConfigParser()
# 读
parser.read('my.ini', encoding='utf-8')
# 所有section
print(parser.sections())  
# 某section下所有option
print(parser.options('section_name'))  
# 某section下某option对应的值
print(parser.get('section_name', 'option_name')) # 写
parser.set('section_name', 'option_name', 'value')
parser.write(open('my.ini', 'w'))

16. subprocess模块：操作shell命令

import subprocess
order = subprocess.Popen('终端命令', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
suc_res = order.stdout.read().decode('系统默认编码')
err_res = order.stderr.read().decode('系统默认编码')order = subprocess.run('终端命令', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
suc_res = order.stdout.decode('系统默认编码')
err_res = order.stderr.decode('系统默认编码')

17. xlrd模块：excel读

年终报表 
教学部 市场部 咨询部 总计
Jan-19 10 15 5 30
Feb-19 10 15 5 30
Mar-19 10 15 5 30
Apr-19 10 15 5 30
May-19 10 15 5 30
Jun-19 10 15 5 30
Jul-19 10 15 5 30
Aug-19 10 15 5 30
Sep-19 10 15 5 30
Oct-19 10 15 5 30
Nov-19 10 15 5 30
Dec-19 10 15 5 30
import xlrd
# 读取文件
work_book = xlrd.open_workbook("机密数据.xlsx")
# 获取所有所有表格名称
print(work_book.sheet_names())
# 选取一个表
sheet = work_book.sheet_by_index(1)
# 表格名称
print(sheet.name)
# 行数
print(sheet.nrows)
# 列数
print(sheet.ncols)
# 某行全部
print(sheet.row(6))
# 某列全部
print(sheet.col(6))
# 某行列区间
print(sheet.row_slice(6, start_colx=0, end_colx=4))
# 某列行区间
print(sheet.col_slice(3, start_colx=3, end_colx=6))
# 某行类型 | 值
print(sheet.row_types(6), sheet.row_values(6))
# 单元格
print(sheet.cell(6,0).value) # 取值
print(sheet.cell(6,0).ctype) # 取类型
print(sheet.cell_value(6,0)) # 直接取值
print(sheet.row(6)[0])
# 时间格式转换
print(xlrd.xldate_as_datetime(sheet.cell(6, 0).value, 0))

18. xlwt模块：excel写

import xlwt
# 创建工作簿
work = xlwt.Workbook()
# 创建一个表
sheet = work.add_sheet("员工信息数据")
# 创建一个字体对象
font = xlwt.Font()
font.name = "Times New Roman"  # 字体名称
font.bold = True  # 加粗
font.italic = True  # 斜体
font.underline = True  # 下划线
# 创建一个样式对象
style = xlwt.XFStyle()
style.font = font
keys = ['Owen', 'Zero', 'Egon', 'Liuxx', 'Yhh']
# 写入标题
for k in keys:sheet.write(0, keys.index(k), k, style)
# 写入数据
sheet.write(1, 0, 'cool', style)
# 保存至文件
work.save("test.xls")

19. xml模块

<?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>
import xml.etree.ElementTree as ET
# 读文件
tree = ET.parse("xmltest.xml")
# 根节点
root_ele = tree.getroot()
# 遍历下一级
for ele in root_ele:print(ele)# 全文搜索指定名的子标签
ele.iter("标签名")
# 非全文查找满足条件的第一个子标签
ele.find("标签名")
# 非全文查找满足条件的所有子标签
ele.findall("标签名")# 标签名
ele.tag
# 标签内容
ele.text
# 标签属性
ele.attrib# 修改
ele.tag = "新标签名"
ele.text = "新文本"
ele.set("属性名", "新属性值")# 删除
sup_ele.remove(sub_ele)# 添加
my_ele=ET.Element('myEle')
my_ele.text = 'new_ele'
my_ele.attrib = {'name': 'my_ele'}
root.append(my_ele)# 重新写入硬盘
tree.write("xmltest.xml")