Python内置模块ConfigParser实现配置读写功能的方法

yipeiwu_com6年前Python基础

本文实例讲述了Python内置模块ConfigParser实现配置读写功能的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

用于对特定的配置进行操作,当前模块的名称在 python 3.x 版本中变更为 configparser。

#配置文件test.cfg
[section1]
k1 = v1
k2 :v2
k3 = 1
[section2]
k1 = v1

#coding:utf-8
import ConfigParser
config = ConfigParser.ConfigParser()
config.read('test.cfg')
# ########## 读 ##########
#获取所有sections.
secs = config.sections()
print secs #['section1', 'section2']
#获取制定section的键key
options = config.options('section1')
print options  #['k1', 'k2', 'k3']
#获取指定section的键值对key-value
item_list = config.items('section1')
print item_list #[('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', '1')]
#获取指定key的value
# 获取字符串类型的value
val1 = config.get('section1','k1')
# 获取整型的value
val2 = config.getint('section1','k3')
# ########## 增改删 ##########
# 增加section
if not config.has_section('section3'):
  config.add_section('section3')
  config.write(open('test.cfg', "w"))
#设置option
if not config.has_section('section3'):
  config.set('section3','k1',11111)
  config.write(open('test.cfg', "w"))
# 移除option
ret = config.remove_option('section3','k1')
print ret  #True or False
config.write(open('test.cfg', "w"))
# 移除section
ret = config.remove_section('section3')
print ret  #True or False
config.write(open('test.cfg', "w"))

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

相关文章

python实现维吉尼亚算法

python实现维吉尼亚算法

本文实例为大家分享了python实现维吉尼亚算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1 Virginia加密算法、解密算法 Vigenenre密码是最著名的多表代换密码,是法国著名密码...

Python 实现在文件中的每一行添加一个逗号

步骤1:读取每行(每行的类型是str) 步骤2:对每行列表化 步骤3:弹出每行的/n两个字符 步骤4:追加,/n三个字符 代码实现如下: #import os From_file=o...

python 执行shell命令并将结果保存的实例

方法1: 将shell执行的结果保存到字符串 def run_cmd(cmd): result_str='' process = subprocess.Popen(cmd, sh...

python查询文件夹下excel的sheet名代码实例

本文实例为大家分享了python查询文件夹下excel的sheet的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import os,sys,stat,xlrd path=r"F:\360D...

pandas DataFrame 警告(SettingWithCopyWarning)的解决

刚接触python不久,编程也是三脚猫,所以对常用的这几个工具还没有一个好的使用习惯,毕竟程序语言是头顺毛驴。所以最近在工作中使用的时候在使用pandas的DataFrame时遇到了以下...