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  • Python之freshman05

    一:内建模块

    1. time和datetime(http://www.jb51.net/article/49326.htm)

    在Python中,通常有这几种方式来表示时间:1)时间戳 2)格式化的时间字符串 3)元组(struct_time)共九个元素。由于Python的time模块实现主要调用C库,所以各个平台可能有所不同。

    UTC(Coordinated Universal Time,世界协调时)亦即格林威治天文时间,世界标准时间。在中国为UTC+8。DST(Daylight Saving Time)即夏令时。

    时间戳(timestamp)的方式: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。返回时间戳方式的函数主要有time(),clock()等。

    元组(struct_time)方式:struct_time元组共有9个元素,返回struct_time的函数主要有gmtime(),localtime(),strptime()。下面列出这种方式元组中的几个元素:

     1 #_*_coding:utf-8_*_
     2 import time
     3  
     4  
     5 # print(time.clock()) #返回处理器时间,3.3开始已废弃 , 改成了time.process_time()测量处理器运算时间,不包括sleep时间,不稳定,mac上测不出来
     6 # print(time.altzone)  #返回与utc时间的时间差,以秒计算
     7 # print(time.asctime()) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",
     8 # print(time.localtime()) #返回本地时间 的struct time对象格式
     9 # print(time.gmtime(time.time()-800000)) #返回utc时间的struc时间对象格式
    10  
    11 # print(time.asctime(time.localtime())) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",
    12 #print(time.ctime()) #返回Fri Aug 19 12:38:29 2016 格式, 同上
    13  
    14  
    15  
    16 # 日期字符串 转成  时间戳
    17 # string_2_struct = time.strptime("2016/05/22","%Y/%m/%d") #将 日期字符串 转成 struct时间对象格式
    18 # print(string_2_struct)
    19 # #
    20 # struct_2_stamp = time.mktime(string_2_struct) #将struct时间对象转成时间戳
    21 # print(struct_2_stamp)
    22  
    23  
    24  
    25 #将时间戳转为字符串格式
    26 # print(time.gmtime(time.time()-86640)) #将utc时间戳转换成struct_time格式
    27 # print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.gmtime()) ) #将utc struct_time格式转成指定的字符串格式
    28  
    29 #时间加减
    30 import datetime
    31  
    32 # print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925
    33 #print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) )  # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19
    34 # print(datetime.datetime.now() )
    35 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天
    36 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天
    37 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时
    38 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分
    39  
    40  
    41 #
    42 # c_time  = datetime.datetime.now()
    43 # print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换
    格式参照:
    1
    %a 本地(locale)简化星期名称 2 %A 本地完整星期名称 3 %b 本地简化月份名称 4 %B 本地完整月份名称 5 %c 本地相应的日期和时间表示 6 %d 一个月中的第几天(01 - 31 7 %H 一天中的第几个小时(24小时制,00 - 23 8 %I 第几个小时(12小时制,01 - 12 9 %j 一年中的第几天(001 - 36610 %m 月份(01 - 1211 %M 分钟数(00 - 5912 %p 本地am或者pm的相应符 一 13 %S 秒(01 - 61) 二 14 %U 一年中的星期数。(00 - 53星期天是一个星期的开始。)第一个星期天之前的所有天数都放在第0周。 三 15 %w 一个星期中的第几天(0 - 6,0是星期天) 三 16 %W 和%U基本相同,不同的是%W以星期一为一个星期的开始。 17 %x 本地相应日期 18 %X 本地相应时间 19 %y 去掉世纪的年份(00 - 9920 %Y 完整的年份 21 %Z 时区的名字(如果不存在为空字符) 22 %% ‘%’字符

    2.random模块

     1 #!/usr/bin/env python
     2 #_*_encoding: utf-8_*_
     3 import random
     4 print (random.random())  #0.6445010863311293  
     5 #random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0
     6 print (random.randint(1,7)) #4
     7 #random.randint()的函数原型为:random.randint(a, b),用于生成一个指定范围内的整数。
     8 # 其中参数a是下限,参数b是上限,生成的随机数n: a <= n <= b
     9 print (random.randrange(1,10)) #5
    10 #random.randrange的函数原型为:random.randrange([start], stop[, step]),
    11 # 从指定范围内,按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。如:random.randrange(10, 100, 2),
    12 # 结果相当于从[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中获取一个随机数。
    13 # random.randrange(10, 100, 2)在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。
    14 print(random.choice('liukuni')) #i
    15 #random.choice从序列中获取一个随机元素。
    16 # 其函数原型为:random.choice(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。
    17 # 这里要说明一下:sequence在python不是一种特定的类型,而是泛指一系列的类型。
    18 # list, tuple, 字符串都属于sequence。有关sequence可以查看python手册数据模型这一章。
    19 # 下面是使用choice的一些例子:
    20 print(random.choice("学习Python"))#
    21 print(random.choice(["JGood","is","a","handsome","boy"]))  #List
    22 print(random.choice(("Tuple","List","Dict")))   #List
    23 print(random.sample([1,2,3,4,5],3))    #[1, 2, 5]
    24 #random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列

    实际应用:

     1 #!/usr/bin/env python
     2 # encoding: utf-8
     3 import random
     4 import string
     5 #随机整数:
     6 print( random.randint(0,99))  #70
     7  
     8 #随机选取0到100间的偶数:
     9 print(random.randrange(0, 101, 2)) #4
    10  
    11 #随机浮点数:
    12 print( random.random()) #0.2746445568079129
    13 print(random.uniform(1, 10)) #9.887001463194844
    14  
    15 #随机字符:
    16 print(random.choice('abcdefg&#%^*f')) #f
    17  
    18 #多个字符中选取特定数量的字符:
    19 print(random.sample('abcdefghij',3)) #['f', 'h', 'd']
    20  
    21 #随机选取字符串:
    22 print( random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] )) #apple
    23 #洗牌#
    24 items = [1,2,3,4,5,6,7]
    25 print(items) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
    26 random.shuffle(items)
    27 print(items) #[1, 4, 7, 2, 5, 3, 6]
     1 import random
     2 checkcode = ''
     3 for i in range(4):
     4     current = random.randrange(0,4)
     5     if current != i:
     6         temp = chr(random.randint(65,90))
     7     else:
     8         temp = random.randint(0,9)
     9     checkcode += str(temp)
    10 print (checkcode)

    3.os模块

    提供对操作系统进行调用的接口

     1 os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径
     2 os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd
     3 os.curdir  返回当前目录: ('.')
     4 os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名:('..')
     5 os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录
     6 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
     7 os.mkdir('dirname')    生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname
     8 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
     9 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
    10 os.remove()  删除一个文件
    11 os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录
    12 os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息
    13 os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符,win下为"\",Linux下为"/"
    14 os.linesep    输出当前平台使用的行终止符,win下为"	
    ",Linux下为"
    "
    15 os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串
    16 os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
    17 os.system("bash command")  运行shell命令,直接显示
    18 os.environ  获取系统环境变量
    19 os.path.abspath(path)  返回path规范化的绝对路径
    20 os.path.split(path)  将path分割成目录和文件名二元组返回
    21 os.path.dirname(path)  返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
    22 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
    23 os.path.exists(path)  如果path存在,返回True;如果path不存在,返回False
    24 os.path.isabs(path)  如果path是绝对路径,返回True
    25 os.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回False
    26 os.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回False
    27 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
    28 os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
    29 os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时

    4.sys模块

    1 sys.argv           命令行参数List,第一个元素是程序本身路径
    2  sys.exit(n)        退出程序,正常退出时exit(0)
    3  sys.version        获取Python解释程序的版本信息
    4  sys.maxint         最大的Int值
    5  sys.path           返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
    6  sys.platform       返回操作系统平台名称
    7  sys.stdout.write('please:')
    8  val = sys.stdin.readline()[:-1]

    5.shutil模块

    参考http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4963027.html 

    6.json和pickle模块

    用于序列化的两个模块

    • json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换

    • pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换

    Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

    pickle模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

    7. shelve模块

    shelve模块是一个简单的k,v将内存数据通过文件持久化的模块,可以持久化任何pickle可支持的python数据格式

     1 import shelve
     2   
     3 d = shelve.open('shelve_test') #打开一个文件 
     4   
     5 class Test(object):
     6     def __init__(self,n):
     7         self.n = n
     8   
     9   
    10 t = Test(123)  
    11 t2 = Test(123334)
    12   
    13 name = ["alex","rain","test"] 
    14 d["test"] = name #持久化列表
    15 d["t1"] = t      #持久化类
    16 d["t2"] = t2
    17   
    18 d.close()

    8.xml处理模块

    xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议,跟json差不多,但json使用起来更简单,不过,古时候,在json还没诞生的黑暗年代,大家只能选择用xml呀,至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。

    xml的格式如下,就是通过<>节点来区别数据结构的:

     1 <?xml version="1.0"?>
     2 <data>
     3     <country name="Liechtenstein">
     4         <rank updated="yes">2</rank>
     5         <year>2008</year>
     6         <gdppc>141100</gdppc>
     7         <neighbor name="Austria" direction="E"/>
     8         <neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
     9     </country>
    10     <country name="Singapore">
    11         <rank updated="yes">5</rank>
    12         <year>2011</year>
    13         <gdppc>59900</gdppc>
    14         <neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
    15     </country>
    16     <country name="Panama">
    17         <rank updated="yes">69</rank>
    18         <year>2011</year>
    19         <gdppc>13600</gdppc>
    20         <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
    21         <neighbor name="Colombia" direction="E"/>
    22     </country>
    23 </data>

    xml协议在各个语言里的都 是支持的,在python中可以用以下模块操作xml

     1 import xml.etree.ElementTree as ET
     2  
     3 tree = ET.parse("xmltest.xml")
     4 root = tree.getroot()
     5 print(root.tag)
     6  
     7 #遍历xml文档
     8 for child in root:
     9     print(child.tag, child.attrib)
    10     for i in child:
    11         print(i.tag,i.text)
    12  
    13 #只遍历year 节点
    14 for node in root.iter('year'):
    15     print(node.tag,node.text)

    修改和删除xml文档内容

     1 import xml.etree.ElementTree as ET
     2  
     3 tree = ET.parse("xmltest.xml")
     4 root = tree.getroot()
     5  
     6 #修改
     7 for node in root.iter('year'):
     8     new_year = int(node.text) + 1
     9     node.text = str(new_year)
    10     node.set("updated","yes")
    11  
    12 tree.write("xmltest.xml")
    13  
    14  
    15 #删除node
    16 for country in root.findall('country'):
    17    rank = int(country.find('rank').text)
    18    if rank > 50:
    19      root.remove(country)
    20  
    21 tree.write('output.xml')

    自己创建xml文档

     1 import xml.etree.ElementTree as ET
     2  
     3  
     4 new_xml = ET.Element("namelist")
     5 name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
     6 age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"})
     7 sex = ET.SubElement(name,"sex")
     8 sex.text = '33'
     9 name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
    10 age = ET.SubElement(name2,"age")
    11 age.text = '19'
    12  
    13 et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象
    14 et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True)
    15  
    16 ET.dump(new_xml) #打印生成的格式

    9.PyYAML模块

    Python也可以很容易的处理ymal文档格式,只不过需要安装一个模块,参考文档:http://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation 

    10.ConfigParser模块

    用于生成和修改常见配置文档,当前模块的名称在 python 3.x 版本中变更为 configparser。

    来看一个好多软件的常见文档格式如下

     1 [DEFAULT]
     2 ServerAliveInterval = 45
     3 Compression = yes
     4 CompressionLevel = 9
     5 ForwardX11 = yes
     6  
     7 [bitbucket.org]
     8 User = hg
     9  
    10 [topsecret.server.com]
    11 Port = 50022
    12 ForwardX11 = no

    如果想用python生成一个这样的文档怎么做呢?

     1 import configparser
     2  
     3 config = configparser.ConfigParser()
     4 config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45',
     5                       'Compression': 'yes',
     6                      'CompressionLevel': '9'}
     7  
     8 config['bitbucket.org'] = {}
     9 config['bitbucket.org']['User'] = 'hg'
    10 config['topsecret.server.com'] = {}
    11 topsecret = config['topsecret.server.com']
    12 topsecret['Host Port'] = '50022'     # mutates the parser
    13 topsecret['ForwardX11'] = 'no'  # same here
    14 config['DEFAULT']['ForwardX11'] = 'yes'
    15 with open('example.ini', 'w') as configfile:
    16    config.write(configfile)

    写完了还可以再读出来哈。

     1 >>> import configparser
     2 >>> config = configparser.ConfigParser()
     3 >>> config.sections()
     4 []
     5 >>> config.read('example.ini')
     6 ['example.ini']
     7 >>> config.sections()
     8 ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']
     9 >>> 'bitbucket.org' in config
    10 True
    11 >>> 'bytebong.com' in config
    12 False
    13 >>> config['bitbucket.org']['User']
    14 'hg'
    15 >>> config['DEFAULT']['Compression']
    16 'yes'
    17 >>> topsecret = config['topsecret.server.com']
    18 >>> topsecret['ForwardX11']
    19 'no'
    20 >>> topsecret['Port']
    21 '50022'
    22 >>> for key in config['bitbucket.org']: print(key)
    23 ...
    24 user
    25 compressionlevel
    26 serveraliveinterval
    27 compression
    28 forwardx11
    29 >>> config['bitbucket.org']['ForwardX11']
    30 'yes'

    configparser增删改查语法

     1 [section1]
     2 k1 = v1
     3 k2:v2
     4   
     5 [section2]
     6 k1 = v1
     7  
     8 import ConfigParser
     9   
    10 config = ConfigParser.ConfigParser()
    11 config.read('i.cfg')
    12   
    13 # ########## 读 ##########
    14 #secs = config.sections()
    15 #print secs
    16 #options = config.options('group2')
    17 #print options
    18   
    19 #item_list = config.items('group2')
    20 #print item_list
    21   
    22 #val = config.get('group1','key')
    23 #val = config.getint('group1','key')
    24   
    25 # ########## 改写 ##########
    26 #sec = config.remove_section('group1')
    27 #config.write(open('i.cfg', "w"))
    28   
    29 #sec = config.has_section('wupeiqi')
    30 #sec = config.add_section('wupeiqi')
    31 #config.write(open('i.cfg', "w"))
    32   
    33   
    34 #config.set('group2','k1',11111)
    35 #config.write(open('i.cfg', "w"))
    36   
    37 #config.remove_option('group2','age')
    38 #config.write(open('i.cfg', "w"))

    re模块   

    常用正则表达式符号

     1 '.'     默认匹配除
    之外的任意一个字符,若指定flag DOTALL,则匹配任意字符,包括换行
     2 '^'     匹配字符开头,若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a","
    abc
    eee",flags=re.MULTILINE)
     3 '$'     匹配字符结尾,或e.search("foo$","bfoo
    sdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以
     4 '*'     匹配*号前的字符0次或多次,re.findall("ab*","cabb3abcbbac")  结果为['abb', 'ab', 'a']
     5 '+'     匹配前一个字符1次或多次,re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果['ab', 'abb']
     6 '?'     匹配前一个字符1次或0次
     7 '{m}'   匹配前一个字符m次
     8 '{n,m}' 匹配前一个字符n到m次,re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果'abb', 'ab', 'abb']
     9 '|'     匹配|左或|右的字符,re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果'ABC'
    10 '(...)' 分组匹配,re.search("(abc){2}a(123|456)c", "abcabca456c").group() 结果 abcabca456c
    11  
    12  
    13 'A'    只从字符开头匹配,re.search("Aabc","alexabc") 是匹配不到的
    14 ''    匹配字符结尾,同$
    15 'd'    匹配数字0-9
    16 'D'    匹配非数字
    17 'w'    匹配[A-Za-z0-9]
    18 'W'    匹配非[A-Za-z0-9]
    19 's'     匹配空白字符、	、
    、
     , re.search("s+","ab	c1
    3").group() 结果 '	'
    20  
    21 '(?P<name>...)' 分组匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city") 结果{'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'}

    最常用的匹配语法

     1 re.match 从头开始匹配

    2 re.search 匹配包含

    3 re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回

    4 re.splitall 以匹配到的字符当做列表分隔符

    5 re.sub 匹配字符并替换 

    反斜杠的困扰
    与大多数编程语言相同,正则表达式里使用""作为转义字符,这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符"",那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\":前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠,转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题,这个例子中的正则表达式可以使用r"\"表示。同样,匹配一个数字的"\d"可以写成r"d"。有了原生字符串,你再也不用担心是不是漏写了反斜杠,写出来的表达式也更直观。

    仅需轻轻知道的几个匹配模式

      re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写(括号内是完整写法,下同)

      M(MULTILINE): 多行模式,改变'^''$'的行为(参见上图)

      S(DOTALL): 点任意匹配模式,改变'.'的行为

    logging模块  

    很多程序都有记录日志的需求,并且日志中包含的信息即有正常的程序访问日志,还可能有错误、警告等信息输出,python的logging模块提供了标准的日志接口,你可以通过它存储各种格式的日志,logging的日志可以分为 debug()info()warning()error() and critical() 5个级别,下面我们看一下怎么用。

    最简单用法

      import logging

      logging.warning("user [alex] attempted wrong password more than 3 times")
      logging.critical("server is down")
     
      #输出
      WARNING:root:user [alex] attempted wrong password more than 3 times
      CRITICAL:root:server is down

    看一下这几个日志级别分别代表什么意思

    LevelWhen it’s used
    DEBUG Detailed information, typically of interest only when diagnosing problems.
    INFO Confirmation that things are working as expected.
    WARNING An indication that something unexpected happened, or indicative of some problem in the near future (e.g. ‘disk space low’). The software is still working as expected.
    ERROR Due to a more serious problem, the software has not been able to perform some function.
    CRITICAL A serious error, indicating that the program itself may be unable to continue running.

    日志格式

    %(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

    如果想同时把log打印在屏幕和文件日志里,就需要了解一点复杂的知识 了


    Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类,使用官方文档中的概括最为合适:

    logger提供了应用程序可以直接使用的接口;

    handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出;

    filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录;

    formatter决定日志记录的最终输出格式。

    logger
    每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名,比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger:
    LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
    而核心模块可以这样:
    LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)

    Logger.setLevel(lel):指定最低的日志级别,低于lel的级别将被忽略。debug是最低的内置级别,critical为最高
    Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter
    Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr):增加或删除指定的handler
    Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical():可以设置的日志级别

    handler

    handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台,有些Logger可以把信息输出到文件,还有些 Handler可以把信息发送到网络上。如果觉得不够用,还可以编写自己的Handler。可以通过addHandler()方法添加多个多handler
    Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别,低于lel级别的信息将被忽略
    Handler.setFormatter():给这个handler选择一个格式
    Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt):新增或删除一个filter对象


    每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler:
    1) logging.StreamHandler
    使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。它的构造函数是:
    StreamHandler([strm])
    其中strm参数是一个文件对象。默认是sys.stderr


    2) logging.FileHandler
    和StreamHandler类似,用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件。它的构造函数是:
    FileHandler(filename[,mode])
    filename是文件名,必须指定一个文件名。
    mode是文件的打开方式。参见Python内置函数open()的用法。默认是’a',即添加到文件末尾。

    3) logging.handlers.RotatingFileHandler
    这个Handler类似于上面的FileHandler,但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后,它会自动将当前日志文件改名,然后创建 一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后,RotatingFileHandler自动把 文件改名为chat.log.1。不过,如果chat.log.1已经存在,会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建 chat.log,继续输出日志信息。它的构造函数是:
    RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])
    其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。
    maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0,意味着日志文件可以无限大,这时上面描述的重命名过程就不会发生。
    backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如,如果指定为2,当上面描述的重命名过程发生时,原有的chat.log.2并不会被更名,而是被删除。


    4) logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
    这个Handler和RotatingFileHandler类似,不过,它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件,而是间隔一定时间就 自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似,不过新的文件不是附加数字,而是当前时间。它的构造函数是:
    TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])
    其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。
    interval是时间间隔。
    when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位,不区分大小写。它有以下取值:
    S 秒
    M 分
    H 小时
    D 天
    W 每星期(interval==0时代表星期一)
    midnight 每天凌晨

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