python解析模块(ConfigParser)使用方法

yipeiwu_com6年前Python基础

测试配置文件test.conf内容如下:

复制代码 代码如下:

[first]
w = 2
v: 3
c =11-3

[second]

sw=4
test: hello

测试配置文件中有两个区域,first和second,另外故意添加一些空格、换行。

下面解析:

复制代码 代码如下:

>>> import ConfigParser
>>> conf=ConfigParser.ConfigParser()
>>> conf.read('test.conf')
['test.conf']
>>> conf.sections()   #获得所有区域
['first', 'second']
>>> for sn in conf.sections():
...     print conf.options(sn)       #打印出每个区域的所有属性
...
['w', 'v', 'c']
['sw', 'test']

获得每个区域的属性值:

复制代码 代码如下:

for sn in conf.sections():
    print sn,'-->'
    for attr in conf.options(sn):
        print attr,'=',conf.get(sn,attr)

输出:

复制代码 代码如下:

first -->
w = 2
v = 3
c = 11-3
second -->
sw = 4
test = hello

好了,以上就是基本的使用过程,下面是动态的写入配置,

复制代码 代码如下:

cfd=open('test2.ini','w')
conf=ConfigParser.ConfigParser()
conf.add_section('test')         #add a section
conf.set('test','run','false')  
conf.set('test','set',1)
conf.write(cfd)
cfd.close()

上面是向test2.ini写入配置信息。

相关文章

python文字转语音的实例代码分析

使用百度接口 接口地址 https://ai.baidu.com/docs#/TTS-Online-Python-SDK/top 安装接口 pip install baidu-aip...

TensorFlow基于MNIST数据集实现车牌识别(初步演示版)

TensorFlow基于MNIST数据集实现车牌识别(初步演示版)

在前几天写的一篇博文《如何从TensorFlow的mnist数据集导出手写体数字图片》中,我们介绍了如何通过TensorFlow将mnist手写体数字集导出到本地保存为bmp文件。 车牌...

Python3.5以上版本lxml导入etree报错的解决方案

Python3.5以上版本lxml导入etree报错的解决方案

在python中安装了lxml-4.2.1,在使用时发现导入etree时IDE中报错Unresolved reference 其实发现,不影响使用,可以正常运行,对于我这种要刨根问底的...

PyTorch中Tensor的拼接与拆分的实现

拼接张量:torch.cat() 、torch.stack() torch.cat(inputs, dimension=0) → Tensor 在给定维度上对输入的张量序列 s...

python简单鼠标自动点击某区域的实例

功能:间隔5毫秒,快速点击屏幕某区域,循环45000000次 from ctypes import * import time time.sleep(5) for i in rang...