python3常用模块_Python3 常用模块

一、time与datetime模块

在Python中，通常有这几种方式来表示时间：

时间戳(timestamp)：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。

格式化的时间字符串(Format String)

结构化的时间(struct_time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)

1import time2 #--------------------------我们先以当前时间为准,让大家快速认识三种形式的时间3 print(time.time()) # 时间戳:1487130156.419527

4 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #格式化的时间字符串:'2017-02-15 11:40:53'

6print(time.localtime()) #本地时区的struct_time7 print(time.gmtime()) #UTC时区的struct_time

%a Locale’s abbreviated weekday name.%A Locale’s full weekday name.%b Locale’s abbreviated month name.%B Locale’s full month name.%c Locale’s appropriate date and time representation.%d Day of the month as a decimal number [01,31].%H Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23].%I Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12].%j Day of the year as a decimal number [001,366].%m Month as a decimal number [01,12].%M Minute as a decimal number [00,59].%p Locale’s equivalent of either AM or PM. (1)%S Second as a decimal number [00,61]. (2)%U Week number of the year (Sunday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Sunday are considered to be in week 0. (3)%w Weekday as a decimal number [0(Sunday),6].%W Week number of the year (Monday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Monday are considered to be in week 0. (3)%x Locale’s appropriate date representation.%X Locale’s appropriate time representation.%y Year without century as a decimal number [00,99].%Y Year with century as a decimalnumber.%z Time zone offset indicating a positive or negative time difference from UTC/GMT of the form +HHMM or -HHMM, where H represents decimal hour digits and M represents decimal minute digits [-23:59, +23:59].%Z Time zone name (no characters ifno time zone exists).%% A literal '%' character.

格式化字符串的时间格式

其中计算机认识的时间只能是'时间戳'格式，而程序员可处理的或者说人类能看懂的时间有: '格式化的时间字符串'，'结构化的时间' ，于是有了下图的转换关系

#--------------------------按图1转换时间

# localtime([secs])

# 将一个时间戳转换为当前时区的struct_time。secs参数未提供，则以当前时间为准。

time.localtime()

time.localtime(1473525444.037215)

# gmtime([secs]) 和localtime()方法类似，gmtime()方法是将一个时间戳转换为UTC时区（0时区）的struct_time。

# mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。

print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0# strftime(format[, t]) : 把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和

# time.gmtime()返回）转化为格式化的时间字符串。如果t未指定，将传入time.localtime()。如果元组中任何一个

# 元素越界，ValueError的错误将会被抛出。

print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56# time.strptime(string[, format])

# 把一个格式化时间字符串转化为struct_time。实际上它和strftime()是逆操作。

print(time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X'))

#time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6,

# tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1)

#在这个函数中，format默认为："%a %b %d %H:%M:%S %Y"。

1 #--------------------------按图2转换时间2 # asctime([t]) : 把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式：'Sun Jun 20 23:21:05 1993'。3# 如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。4 print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 2016

6# ctime([secs]) : 把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化为time.asctime()的形式。如果参数未给或者为7# None的时候，将会默认time.time()为参数。它的作用相当于time.asctime(time.localtime(secs))。8 print(time.ctime()) # Sun Sep 11 00:46:38 2016

9 print(time.ctime(time.time())) # Sun Sep 11 00:46:38 2016

1 #--------------------------其他用法2# sleep(secs)3 # 线程推迟指定的时间运行，单位为秒。

datetime模块

#时间加减

import datetime

# print(datetime.datetime.now()) #返回2016-08-19 12:47:03.941925#print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) ) # 时间戳直接转成日期格式2016-08-19# print(datetime.datetime.now() )

# print(datetime.datetime.now()+ datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天

# print(datetime.datetime.now()+ datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天

# print(datetime.datetime.now()+ datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时

# print(datetime.datetime.now()+ datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分

# c_time=datetime.datetime.now()

# print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换

二、random模块

import random

print(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1.927109612082716item=[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 inrange(n):

s1=chr(random.randint(65,90))

s2=str(random.randint(0,9))

res+=random.choice([s1,s2])returnres

print(make_code(9))

生成随机验证码

三、os模块

os模块是与操作系统交互的一个接口

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

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饭斜杠。>>> os.path.normcase('c:/windows\\system32\\')'c:\\windows\\system32\\'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__))))

四、sys模块

sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径

sys.exit(n) 退出程序，正常退出时exit(0)

sys.version 获取Python解释程序的版本信息

sys.maxint 最大的Int值

sys.path 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值

sys.platform 返回操作系统平台名称

打印进度条

#=========知识储备==========#进度条的效果

[# ]

[## ]

[### ]

[#### ]

#指定宽度

print('[%-15s]' %'#')

print('[%-15s]' %'##')

print('[%-15s]' %'###')

print('[%-15s]' %'####')

#打印%print('%s%%' %(100)) #第二个%号代表取消第一个%的特殊意义

#可传参来控制宽度

print('[%%-%ds]' %50) #[%-50s]

print(('[%%-%ds]' %50) %'#')

print(('[%%-%ds]' %50) %'##')

print(('[%%-%ds]' %50) %'###')

#=========实现打印进度条函数==========import sys

import time

def progress(percent,width=50):if percent >= 1:

percent=1show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(width*percent)*'#')

print('\r%s %d%%' %(show_str,int(100*percent)),file=sys.stdout,flush=True,end='')

#=========应用==========data_size=1025recv_size=0

while recv_size

time.sleep(0.1) #模拟数据的传输延迟

recv_size+=1024#每次收1024

percent=recv_size/data_size #接收的比例

progress(percent,width=70) #进度条的宽度70

优化版本：

def progress(percent,width=50):

if percent > 1:

percent=1

show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(width*percent) * '#')

print('\r%s %d%%' %(show_str,int(100*percent)),end='')

import time

recv_size=0

total_size=100

while recv_size < total_size:

time.sleep(0.1)

recv_size+=1

percent=recv_size / total_size

progress(percent)

五、shutil模块

高级的文件、文件夹、压缩包处理模块

shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length])

将文件内容拷贝到另一个文件中

import shutil

shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))

shutil.copyfile(src, dst)

拷贝文件

shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log') #目标文件无需存在

shutil.copymode(src, dst)

仅拷贝权限。内容、组、用户均不变

shutil.copymode('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在

shutil.copystat(src, dst)

仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags

shutil.copystat('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在

shutil.copy(src, dst)

拷贝文件和权限

import shutil

shutil.copy('f1.log', 'f2.log')

shutil.copy2(src, dst)

拷贝文件和状态信息

import shutil

shutil.copy2('f1.log', 'f2.log')

shutil.ignore_patterns(*patterns)

shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)

递归的去拷贝文件夹

import shutil

shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*')) #目标目录不能存在，注意对folder2目录父级目录要有可写权限，ignore的意思是排除

import shutil

shutil.copytree('f1', 'f2', symlinks=True, ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))'''通常的拷贝都把软连接拷贝成硬链接，即对待软连接来说，创建新的文件'''

拷贝软链接

shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])

递归的去删除文件

import shutil

shutil.rmtree('folder1')

shutil.move(src, dst)

递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。

import shutil

shutil.move('folder1', 'folder3')

shutil.make_archive(base_name, format,...)

创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar

base_name：压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，

如 data_bak =>保存至当前路径

如：/tmp/data_bak =>保存至/tmp/

format：压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”

root_dir：要压缩的文件夹路径（默认当前目录）

owner：用户，默认当前用户

group：组，默认当前组

logger：用于记录日志，通常是logging.Logger对象

#将 /data 下的文件打包放置当前程序目录

import shutil

ret= shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data')

#将/data下的文件打包放置 /tmp/目录

import shutil

ret= shutil.make_archive("/tmp/data_bak", 'gztar', root_dir='/data')

shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，详细：

import zipfile

# 压缩

z= zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'w')

z.write('a.log')

z.write('data.data')

z.close()

# 解压

z= zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r')

z.extractall(path='.')

z.close()

zipfile压缩解压缩

import tarfile

# 压缩>>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','w')>>> t.add('/test1/a.py',arcname='a.bak')>>> t.add('/test1/b.py',arcname='b.bak')>>>t.close()

# 解压>>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','r')>>> t.extractall('/egon')>>> t.close()

tarfile压缩解压缩

六、json&pickle模块

之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

import json

x="[null,true,false,1]"print(eval(x)) #报错，无法解析null类型，而json就可以

print(json.loads(x))

什么是序列化？

我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。

为什么要序列化？

1：持久保存状态

需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，'状态'会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。

内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。

在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。

具体的来说，你玩使命召唤闯到了第13关，你保存游戏状态，关机走人，下次再玩，还能从上次的位置开始继续闯关。或如，虚拟机状态的挂起等。

2：跨平台数据交互

序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。

反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

如何序列化之json和pickle:

json

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

import json

dic= {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}

str_dic=json.dumps(dic) #序列化：将一个字典转换成一个字符串

print(type(str_dic),str_dic) # {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}

#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的

dic2=json.loads(str_dic) #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典

#注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示

print(type(dic2),dic2) # {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}

list_dic= [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]

str_dic=json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型

print(type(str_dic),str_dic) # [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]

list_dic2=json.loads(str_dic)

print(type(list_dic2),list_dic2) # [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]

loads和dumps

import json

f= open('json_file','w')

dic= {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}

json.dump(dic,f) #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件

f.close()

f= open('json_file')

dic2=json.load(f) #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回

f.close()

print(type(dic2),dic2)

load和dump

import json

#dct="{'1':111}"#json 不认单引号

#dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{'one': 1}

dct='{"1":"111"}'print(json.loads(dct))

#conclusion:

# 无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads

注意点

pickle

import pickle

dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}

print(type(dic))#j=pickle.dumps(dic)

print(type(j))#f=open('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'f.write(j) #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)

f.close()

#-------------------------反序列化

import pickle

f=open('序列化对象_pickle','rb')

data=pickle.loads(f.read())# 等价于data=pickle.load(f)

print(data['age'])

Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。

七、logging模块

日志级别

CRITICAL = 50 #FATAL =CRITICAL

ERROR= 40WARNING= 30 #WARN =WARNING

INFO= 20DEBUG= 10NOTSET= 0 #不设置

默认级别为warning,默认打印到终端

import logging

logging.debug('调试debug')

logging.info('消息info')

logging.warning('警告warn')

logging.error('错误error')

logging.critical('严重critical')'''WARNING:root:警告warn

ERROR:root:错误error

CRITICAL:root:严重critical'''

为logging模块指定全局配置，针对所有logger有效，控制打印到文件中

可在logging.basicConfig()函数中通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有

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

stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。

#格式%(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

format参数中可能用到的格式化串：

%(name)s Logger的名字

%(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

#========使用

import logging

logging.basicConfig(filename='access.log',

format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',

datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',

level=10)

logging.debug('调试debug')

logging.info('消息info')

logging.warning('警告warn')

logging.error('错误error')

logging.critical('严重critical')

#========结果

access.log内容:

2017-07-28 20:32:17 PM - root - DEBUG -test: 调试debug

2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test: 消息info

2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test: 警告warn

2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test: 错误error

2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test: 严重critical

part2: 可以为logging模块指定模块级的配置,即所有logger的配置

logging模块的Formatter,Handler，Logger，Filter对象

原理图：

logger：产生日志的对象

Filter:过滤日志的对象

Handler:接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端

Formatter对象：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式'''critical=50error=40warning=30info= 20debug=10

'''import logging

#1、logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出

logger=logging.getLogger(__file__)

#2、Filter对象：不常用，略

#3、Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出

h1=logging.FileHandler('t1.log') #打印到文件

h2=logging.FileHandler('t2.log') #打印到文件

h3=logging.StreamHandler() #打印到终端

#4、Formatter对象：日志格式

formmater1=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',

datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

formmater2=logging.Formatter('%(asctime)s : %(message)s',

datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

formmater3=logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)

#5、为Handler对象绑定格式

h1.setFormatter(formmater1)

h2.setFormatter(formmater2)

h3.setFormatter(formmater3)

#6、将Handler添加给logger并设置日志级别

logger.addHandler(h1)

logger.addHandler(h2)

logger.addHandler(h3)

logger.setLevel(10)

#7、测试

logger.debug('debug')

logger.info('info')

logger.warning('warning')

logger.error('error')

logger.critical('critical')

Logger与Handler的级别

logger是第一级过滤，然后才能到handler，我们可以给logger和handler同时设置level，但是需要注意的是

Logger is also the first to filter the message based on a level — if you set the logger to INFO, and all handlers to DEBUG, you still won't receive DEBUG messages on handlers — they'll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG, but all handlers to INFO, you won't receive any DEBUG messages either — because while the logger says "ok, process this", the handlers reject it (DEBUG < INFO).

#验证

import logging

form=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',

datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

ch=logging.StreamHandler()

ch.setFormatter(form)

# ch.setLevel(10)

ch.setLevel(20)

l1=logging.getLogger('root')

# l1.setLevel(20)

l1.setLevel(10)

l1.addHandler(ch)

l1.debug('l1 debug')

重要，重要，重要！！！

Logger的继承(了解)

import logging

formatter=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',

datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)

ch=logging.StreamHandler()

ch.setFormatter(formatter)

logger1=logging.getLogger('root')

logger2=logging.getLogger('root.child1')

logger3=logging.getLogger('root.child1.child2')

logger1.addHandler(ch)

logger2.addHandler(ch)

logger3.addHandler(ch)

logger1.setLevel(10)

logger2.setLevel(10)

logger3.setLevel(10)

logger1.debug('log1 debug')

logger2.debug('log2 debug')

logger3.debug('log3 debug')'''2017-07-28 22:22:05 PM - root - DEBUG -test: log1 debug2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug'''

了解即可

logging应用

"""logging配置"""import os

import logging.config

# 定义三种日志输出格式开始

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'# 定义日志输出格式结束

logfile_dir=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # log文件的目录

logfile_name= 'all2.log'# log文件名

# 如果不存在定义的日志目录就创建一个ifnot os.path.isdir(logfile_dir):

os.mkdir(logfile_dir)

# log文件的全路径

logfile_path=os.path.join(logfile_dir, logfile_name)

# log配置字典

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,'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了

},'loggers': {

#logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置'': {'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

}

def load_my_logging_cfg():

logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置

logger=logging.getLogger(__name__) # 生成一个log实例

logger.info('It works!') # 记录该文件的运行状态if __name__ == '__main__':

load_my_logging_cfg()

logging配置文件

"""MyLogging Test"""import time

import logging

import my_logging # 导入自定义的logging配置

logger=logging.getLogger(__name__) # 生成logger实例

def demo():

logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))

logger.info("中文测试开始。。。")for i in range(10):

logger.debug("i:{}".format(i))

time.sleep(0.2)else:

logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))

logger.info("中文测试结束。。。")if __name__ == "__main__":

my_logging.load_my_logging_cfg() # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置

demo()

应用

注意注意注意：

#1、有了上述方式我们的好处是：所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了，更加清晰，方便管理

#2、我们需要解决的问题是：1、从字典加载配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)2、拿到logger对象来产生日志

logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的

按照我们对logging模块的理解，要想获取某个东西都是通过名字，也就是key来获取的

于是我们要获取不同的logger对象就是

logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名')

但问题是：如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置，那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key'loggers': {'l1': {'handlers': ['default', 'console'], #'level': 'DEBUG','propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递

},'l2: {

'handlers': ['default', 'console'],'level': 'DEBUG','propagate': False, # 向上（更高level的logger）传递

},'l3': {'handlers': ['default', 'console'], #'level': 'DEBUG','propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递

}

#我们的解决方式是，定义一个空的key'loggers': {'': {'handlers': ['default', 'console'],'level': 'DEBUG','propagate': True,

}

这样我们再取logger对象时

logging.getLogger(__name__)，不同的文件__name__不同，这保证了打印日志时标识信息不同，但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到，于是默认使用key=''的配置

!!!关于如何拿到logger对象的详细解释！！！

另外一个django的配置，瞄一眼就可以，跟上面的一样

#logging_config.py

LOGGING={'version': 1,'disable_existing_loggers': False,'formatters': {'standard': {'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'

'[%(levelname)s][%(message)s]'},'simple': {'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'},'collect': {'format': '%(message)s'}

},'filters': {'require_debug_true': {'()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',

},'handlers': {

#打印到终端的日志'console': {'level': 'DEBUG','filters': ['require_debug_true'],'class': 'logging.StreamHandler','formatter': 'simple'},

#打印到文件的日志,收集info及以上的日志'default': {'level': 'INFO','class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日志文件'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M'backupCount': 3,'formatter': 'standard','encoding': 'utf-8',

#打印到文件的日志:收集错误及以上的日志'error': {'level': 'ERROR','class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"), # 日志文件'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M'backupCount': 5,'formatter': 'standard','encoding': 'utf-8',

#打印到文件的日志'collect': {'level': 'INFO','class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"),'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M'backupCount': 5,'formatter': 'collect','encoding': "utf-8"}

},'loggers': {

#logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置'': {'handlers': ['default', 'console', 'error'],'level': 'DEBUG','propagate': True,

#logging.getLogger('collect')拿到的logger配置'collect': {'handlers': ['console', 'collect'],'level': 'INFO',

}

#-----------# 用法:拿到俩个logger

logger=logging.getLogger(__name__) #线上正常的日志

collect_logger= logging.getLogger("collect") #领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志

View Code

python3常用模块_Python3 常用模块相关推荐

python3常用模块_Python3 常用模块1
os模块通过os模块我们可以与操作系统交互, 控制文件和文件夹对文件夹操作 # 判断是否为文件夹 os.path.isdir() # 创建文件夹 os.mkdir() # 删除文件夹 os.rmd ...
python hashlib模块_python3 hashlib模块
Python3 hashlib模块和hmac 模块(加密) hashlib 是一个提供了一些流行的hash算法的 Python 标准库．其中所包括的算法有 md5, sha1, sha224, sha ...
python shelve模块_python3 shelve模块的详解
python3 shelve模块的详解一.简介在python3中我们使用json或者pickle持久化数据,能dump多次,但只能load一次,因为先前的数据已经被后面dump的数据覆盖掉了.如果 ...
python shelve模块_python3 shelve模块的实例用法讲解
python3 shelve模块的详解 python3 shelve模块的详解一.简介在python3中我们使用json或者pickle持久化数据,能dump多次,但只能load一次,因为先前的数 ...
python3 安装模块_python3 Crypto模块的安装与使用
前言安装Cryto模块用pip3 install pycrypto老是会报错.搞了半天,最终决定在linux下面去做. 以下流程限于linux系统: Crypto不是自带的模块,需要下载. 我下载了 ...
python3 os模块_python3 os模块
os模块就是对操作系统进行操作, 这个模块提供了一种使用操作系统相关功能的可移植方式. 1.系统信息 posix.uname_result(sysname='Linux', nodename='lia ...
python3 time模块_python3 time模块
importtime#strftime获取当前系统格式化时间,%X和%H:%M:%S相等 print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))prin ...
python常用正则表达式_Python3常用正则表达式
正则表达式速查表字符描述 \ 将下一个字符标记为一个特殊字符.或一个原义字符.或一个向后引用.或一个八进制转义符.例如,"n"匹配字符"n"."\ ...
python常用操作符_Python--3常用操作符
算数操作符+ - * / % ** // >>>a = 5 > >>a += 3 >>>b = 3 >>>b -= 1 &g ...

python3常用模块_Python3 常用模块

python3常用模块_Python3 常用模块相关推荐

最新文章

热门文章