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  • os模块 sys模块 json/pickle 模块 logging模块

    模块

    1. os模块

    • os模块有什么用

      与操作系统交互,控制文件/文件夹

    • # 对文件操作
      import os
      ## 判断是否为文件
      res = os.path.isfile(r'D:上海python12期视频python12期视频day 160 上节课回顾.md')
      print(res)
      
      ## 删除文件
      # os.remove(r'')
      
      ## 重名名文件
      # os.rename(r'', r'')
      
      # 对文件夹操作
      
      ## 判断是否为文件夹
      # os.path.isdir()
      
      ## 创建文件夹
      if not os.path.exists(r'D:上海python12期视频python12期视频	est'):
          os.mkdir(r'D:上海python12期视频python12期视频	est')
      
      ## 删除文件夹
      os.rmdir(r'D:上海python12期视频python12期视频	est')
      
      ## 列出文件夹内所有的文件(*****)
      res = os.listdir(r'D:上海python12期视频python12期视频day 16')
      print(res)
      
      # 辅助性的
      
      ## 当前文件的所在文件夹
      res = os.getcwd()
      print(res)
      
      ## 当前文件所在的具体路径
      ## __file__ pycharm独有
      print('__file__:', __file__)
      res = os.path.abspath(__file__)  # 根据不同的操作系统,更换不同的或/
      print(res)
      
      ## 文件的文件夹
      
      res = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
      print(res)
      
      ## 拼接文件路径
      res = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'img', 'test.jpg')
      print(res)
      
      ## 判断路径是否存在(文件or文件夹都适用)
      res = os.path.exists(r'D:上海python12期视频python12期视频day 161 os模块.py')
      print(res)
      
      # 尽量不要写路径
      
      
      
      ## 代码统计(只是想告诉你os模块的应用场景)
      def count_code(file_path):
          """通过文件路径计算文件代码量"""
          count = 0
          # tag = False
          # tag2 = False
          with open(file_path, 'r', encoding='utf8') as fr:
              for i in fr:
                  if i.startswith('#'):
                      continue
                  if i.startswith('
      '):
                  count += 1
          # 计算代码量
          return count
      
      
      def count_all_file_code(top):
          if os.path.isfile(top):
              count = count_code(top)
              return count
      
          # 针对文件夹做处理
          res = os.walk(top)  # 只针对文件夹
          count_sum = 0
          for dir, _, files in res:
              # print(i) # 所有文件夹名
              # print(l) # i文件夹下对应的所有文件名
              for file in files:
                  file_path = os.path.join(dir, file)
                  if file_path.endswith('py'):  # 判断是否为py文件
                      count = count_code(file_path)
                      count_sum += count
          return count_sum
      
      
      top = r'D:上海python12期视频python12期视频项目-atm'
      count_sum = count_all_file_code(top)
      print(f' {top} 代码量统计: {count_sum}')
      

    2. sys模块

    • sys模块的作用

      与python解释器交互

    import sys
    
    ## 最常用,当使用命令行式运行文件,接收多余的参数
    res = sys.argv
    print(res)
    # print(1)
    # print(res[1])
    
    
    #
    import requests
    
    
    # 拿到当前导入的模块
    print(sys.modules.keys())
    
    
    
    # requests = __import__('requests')
    
    
    # 了解
    print(sys.api_version)
    
    print(sys.copyright)
    
    print(sys.version)
    
    print(sys.hexversion)
    
    

    3. json和pickle模块

    • json的作用

      跨平台数据交互,json串,但python中的集合在json中没有对应的转化

    • pickle模块

      不跨平台,针对python所有数据类型(如集合)使用

    序列化: 按照特定的规则排列(json串-->跨平台交互,传输数据)
    反序列化: 按照特定的规则把json串转换成python/java/c/php需要的数据类型
    
    # json 实例
    import json
    
    dic = [1, (1, 2)]
    
    res = json.dumps(dic)  # json串中没有单引号,
    print(type(res), res)  # 跨平台数据交互
    
    res = json.loads(res)
    print(type(res), res)
    
    # (********)
    # dic = {'a': True, 'b': None}
    
    # # # 序列化字典为json串,并保存文件
    # import json
    # def dic():
    #     print('func')
    # with open('test.json', 'w', encoding='utf8') as fw:
    #     json.dump(dic, fw)
    #
    # # 反序列化
    # with open('test.json', 'r', encoding='utf8') as fr:
    #     data = json.load(fr)
    #     print(type(data), data)
    
    # goods = {
    #     1: 'wawa',
    # }
    #
    # with open('nick.json', 'r', encoding='utf8') as fr:
    #     data = json.load(fr)
    #     data['wawa'] = 1
    #     data['extra'] -= 10
    #     data['locked'] = 1
    # with open('nick.json', 'w', encoding='utf8') as fw:
    #     json.dump(data, fw)
    
    # pickle 实例
    import pickle  # -->未来存对象(存对象名,)
    
    
    # def func():  # 针对地址而言,只存了一个函数名
    #     print('func')
    
    # with open('test.pkl','wb') as fw:
    #     pickle.dump(func,fw)
    
    
    def func():
        print('lksjdfkljskldfjlksjdlk')
    
    
    with open('test.pkl', 'rb') as fr:
        data = pickle.load(fr)
        print(type(data), data)
        data()  # func()
    

    4. logging模块

    • logging 模块的作用

      就是记录日志

    (1)日志配置

    import logging
    
    # 日志级别(如果不设置,默认显示30以上)
    # v1
    # logging.info('info')  # 10
    # logging.debug('debug')  # 20
    # logging.warning('wraning')  # 30
    # logging.error('error')  # 40
    # logging.critical('critical')  # 50
    
    
    # v2 --> 添加设置
    
    # logging.basicConfig(filename='20190927.log',
    #                     format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
    #                     datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
    #                     level=10)
    #
    # username = 'nick'
    # goods = 'bianxingjingang'
    # logging.info(f'{username}购物{goods}成功')  # 10
    
    
    # v3: 自定义配置
    
    
    # 1. 配置logger对象
    nick_logger = logging.Logger('nick')
    json_logger = logging.Logger('jason')
    
    # 2. 配置格式
    formmater1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s -%(thread)d - %(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', )
    
    # 3. 配置handler --> 往文件打印or往终端打印
    h1 = logging.FileHandler('nick.log')
    h2 = logging.FileHandler('json.log')
    sm = logging.StreamHandler()
    
    # 4. 给handler配置格式
    h1.setFormatter(formmater1)
    h2.setFormatter(formmater2)
    sm.setFormatter(formmater3)
    
    # 5. 把handler绑定给logger对象
    nick_logger.addHandler(h1)
    nick_logger.addHandler(sm)
    json_logger.addHandler(h2)
    
    # 6. 直接使用
    nick_logger.info(f'nick 购买 变形金刚 4个')
    # json_logger.info(f'json 购买 变形金刚 10个')
    
    

    (2)实际开发中日志的使用

    
    
    # 记住以上可以全部忘记,在实际开发中只要会下面的cv大法,只需要根据注释内容,按自己的需求自定义日志保存路径等内容即可
    
    # settings文件中复制粘贴下面的内容:
    *******************************************************************
    # 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;lineno为调用日志输出函数的语句所在的代码行
    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 = base_path  # log文件的目录,需要自定义文件路径 # atm
    logfile_dir = os.path.join(logfile_dir, 'log')  # C:UsersoldboyDesktopatmlog
    
    logfile_name = 'atmlog.log'  # log文件名,需要自定义路径名
    
    # 如果不存在定义的日志目录就创建一个
    if not os.path.isdir(logfile_dir):  # C:UsersoldboyDesktopatmlog
        os.mkdir(logfile_dir)
    
    # log文件的全路径
    logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)  # C:UsersoldboyDesktopatmloglog.log
    # 定义日志路径 结束
    
    # log配置字典
    LOGGING_DIC = {
        'version': 1,
        'disable_existing_loggers': False,
        'formatters': {
            'standard': {
                'format': standard_format
            },
            'simple': {
                'format': simple_format
            },
        },
        'filters': {},  # filter可以不定义
        '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': 'INFO',
                '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。如果''设置为固定值logger1,则下次导入必须设置成logging.getLogger('logger1')
            '': {
                # 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
                'handlers': ['default', 'console'],
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': False,  # 向上(更高level的logger)传递
            },
        },
    }
    ************************************************************
    # 在后端的公用方法中书写下面的内容即可。
    import logging.config
    def get_log(name):
        logging.config.dictConfig(setting.LOGGING_DIC)
        logger = logging.getLogger(name)
        return logger
    
    # 在程序需要记录日志等的地方使用即可
    
    logger = common.get_log('要记录内容')
    
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Mcoming/p/11599601.html
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