原文：http://www.cnblogs.com/dahu-daqing/p/7040764.html
1 logging模块简介
logging模块是Python内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等；相比print，具备如下优点：
- 可以通过设置不同的日志等级，在release版本中只输出重要信息，而不必显示大量的调试信息；
- print将所有信息都输出到标准输出中，严重影响开发者从标准输出中查看其它数据；logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方，以及怎么输出；
2 logging模块使用
2.1 基本使用
配置logging基本的设置，然后在控制台输出日志，
import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")
运行时，控制台输出，
2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Start print log
2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Finishlogging中可以选择很多消息级别，如debug、info、warning、error以及critical。通过赋予logger或者handler不同的级别，开发者就可以只输出错误信息到特定的记录文件，或者在调试时只记录调试信息。
例如，我们将logger的级别改为DEBUG，再观察一下输出结果，
logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
控制台输出，可以发现，输出了debug的信息。
2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Start print log
2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - DEBUG - Do something
2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Finishlogging.basicConfig函数各参数：
filename：指定日志文件名；
filemode：和file函数意义相同，指定日志文件的打开模式，'w'或者'a'；
format：指定输出的格式和内容，format可以输出很多有用的信息，
参数：作用
%(levelno)s：打印日志级别的数值
%(levelname)s：打印日志级别的名称
%(pathname)s：打印当前执行程序的路径，其实就是sys.argv[0]
%(filename)s：打印当前执行程序名
%(funcName)s：打印日志的当前函数
%(lineno)d：打印日志的当前行号
%(asctime)s：打印日志的时间
%(thread)d：打印线程ID
%(threadName)s：打印线程名称
%(process)d：打印进程ID
%(message)s：打印日志信息datefmt：指定时间格式，同time.strftime()；
level：设置日志级别，默认为logging.WARNNING；
stream：指定将日志的输出流，可以指定输出到sys.stderr，sys.stdout或者文件，默认输出到sys.stderr，当stream和filename同时指定时，stream被忽略；
2.2 将日志写入到文件
2.2.1 将日志写入到文件
设置logging，创建一个FileHandler，并对输出消息的格式进行设置，将其添加到logger，然后将日志写入到指定的文件中，
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")
log.txt中日志数据为，
2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - INFO - Start print log
2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - INFO - Finish2.2.2 将日志同时输出到屏幕和日志文件
logger中添加StreamHandler，可以将日志输出到屏幕上，
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")
可以在log.txt文件和控制台中看到，
2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - INFO - Start print log
2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - INFO - Finish可以发现，logging有一个日志处理的主对象，其他处理方式都是通过addHandler添加进去，logging中包含的handler主要有如下几种，
handler名称：位置；作用
StreamHandler：logging.StreamHandler；日志输出到流，可以是sys.stderr，sys.stdout或者文件
FileHandler：logging.FileHandler；日志输出到文件
BaseRotatingHandler：logging.handlers.BaseRotatingHandler；基本的日志回滚方式
RotatingHandler：logging.handlers.RotatingHandler；日志回滚方式，支持日志文件最大数量和日志文件回滚
TimeRotatingHandler：logging.handlers.TimeRotatingHandler；日志回滚方式，在一定时间区域内回滚日志文件
SocketHandler：logging.handlers.SocketHandler；远程输出日志到TCP/IP sockets
DatagramHandler：logging.handlers.DatagramHandler；远程输出日志到UDP sockets
SMTPHandler：logging.handlers.SMTPHandler；远程输出日志到邮件地址
SysLogHandler：logging.handlers.SysLogHandler；日志输出到syslog
NTEventLogHandler：logging.handlers.NTEventLogHandler；远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志
MemoryHandler：logging.handlers.MemoryHandler；日志输出到内存中的指定buffer
HTTPHandler：logging.handlers.HTTPHandler；通过"GET"或者"POST"远程输出到HTTP服务器2.2.3 日志回滚
使用RotatingFileHandler，可以实现日志回滚，
import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
#定义一个RotatingFileHandler，最多备份3个日志文件，每个日志文件最大1K
rHandler = RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes = 1*1024,backupCount = 3)
rHandler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
rHandler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(rHandler)
logger.addHandler(console)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")
可以在工程目录中看到，备份的日志文件，
2016/10/09 19:36 732 log.txt
2016/10/09 19:36 967 log.txt.1
2016/10/09 19:36 985 log.txt.2
2016/10/09 19:36 976 log.txt.32.3 设置消息的等级
可以设置不同的日志等级，用于控制日志的输出，
日志等级：使用范围
FATAL：致命错误
CRITICAL：特别糟糕的事情，如内存耗尽、磁盘空间为空，一般很少使用
ERROR：发生错误时，如IO操作失败或者连接问题
WARNING：发生很重要的事件，但是并不是错误时，如用户登录密码错误
INFO：处理请求或者状态变化等日常事务
DEBUG：调试过程中使用DEBUG等级，如算法中每个循环的中间状态2.4 捕获traceback
Python中的traceback模块被用于跟踪异常返回信息，可以在logging中记录下traceback，
代码，
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
try:
open("sklearn.txt","rb")
except (SystemExit,KeyboardInterrupt):
raise
except Exception:
logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)
logger.info("Finish")
控制台和日志文件log.txt中输出，
Start print log
Something maybe fail.
Faild to open sklearn.txt from logger.error
Traceback (most recent call last):
File "G:zhb7627CodeEclipse WorkSpacePythonTest est.py", line 23, in <module>
open("sklearn.txt","rb")
IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt'
Finish也可以使用logger.exception(msg,_args)，它等价于logger.error(msg,exc_info = True,_args)，
将
logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)替换为，
logger.exception("Failed to open sklearn.txt from logger.exception")控制台和日志文件log.txt中输出，
Start print log
Something maybe fail.
Failed to open sklearn.txt from logger.exception
Traceback (most recent call last):
File "G:zhb7627CodeEclipse WorkSpacePythonTest est.py", line 23, in <module>
open("sklearn.txt","rb")
IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt'
Finish2.5 多模块使用logging
主模块mainModule.py，
import logging
import subModule
logger = logging.getLogger("mainModule")
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("creating an instance of subModule.subModuleClass")
a = subModule.SubModuleClass()
logger.info("calling subModule.subModuleClass.doSomething")
a.doSomething()
logger.info("done with subModule.subModuleClass.doSomething")
logger.info("calling subModule.some_function")
subModule.som_function()
logger.info("done with subModule.some_function")
子模块subModule.py，
import logging
module_logger = logging.getLogger("mainModule.sub")
class SubModuleClass(object):
def __init__(self):
self.logger = logging.getLogger("mainModule.sub.module")
self.logger.info("creating an instance in SubModuleClass")
def doSomething(self):
self.logger.info("do something in SubModule")
a = []
a.append(1)
self.logger.debug("list a = " + str(a))
self.logger.info("finish something in SubModuleClass")
def som_function():
module_logger.info("call function some_function")
执行之后，在控制和日志文件log.txt中输出，
2016-10-09 20:25:42,276 - mainModule - INFO - creating an instance of subModule.subModuleClass
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - creating an instance in SubModuleClass
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - calling subModule.subModuleClass.doSomething
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - do something in SubModule
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - finish something in SubModuleClass
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - done with subModule.subModuleClass.doSomething
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - calling subModule.some_function
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub - INFO - call function some_function
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - done with subModule.some_function首先在主模块定义了logger'mainModule'，并对它进行了配置，就可以在解释器进程里面的其他地方通过getLogger('mainModule')得到的对象都是一样的，不需要重新配置，可以直接使用。定义的该logger的子logger，都可以共享父logger的定义和配置，所谓的父子logger是通过命名来识别，任意以'mainModule'开头的logger都是它的子logger，例如'mainModule.sub'。
实际开发一个application，首先可以通过logging配置文件编写好这个application所对应的配置，可以生成一个根logger，如'PythonAPP'，然后在主函数中通过fileConfig加载logging配置，接着在application的其他地方、不同的模块中，可以使用根logger的子logger，如'PythonAPP.Core'，'PythonAPP.Web'来进行log，而不需要反复的定义和配置各个模块的logger。
3 通过JSON或者YAML文件配置logging模块
尽管可以在Python代码中配置logging，但是这样并不够灵活，最好的方法是使用一个配置文件来配置。在Python 2.7及以后的版本中，可以从字典中加载logging配置，也就意味着可以通过JSON或者YAML文件加载日志的配置。
3.1 通过JSON文件配置
JSON配置文件，
{
"version":1,
"disable_existing_loggers":false,
"formatters":{
"simple":{
"format":"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
}
},
"handlers":{
"console":{
"class":"logging.StreamHandler",
"level":"DEBUG",
"formatter":"simple",
"stream":"ext://sys.stdout"
},
"info_file_handler":{
"class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",
"level":"INFO",
"formatter":"simple",
"filename":"info.log",
"maxBytes":"10485760",
"backupCount":20,
"encoding":"utf8"
},
"error_file_handler":{
"class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",
"level":"ERROR",
"formatter":"simple",
"filename":"errors.log",
"maxBytes":10485760,
"backupCount":20,
"encoding":"utf8"
}
},
"loggers":{
"my_module":{
"level":"ERROR",
"handlers":["info_file_handler"],
"propagate":"no"
}
},
"root":{
"level":"INFO",
"handlers":["console","info_file_handler","error_file_handler"]
}
}通过JSON加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging，
import json
import logging.config
import os
def setup_logging(default_path = "logging.json",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
path = default_path
value = os.getenv(env_key,None)
if value:
path = value
if os.path.exists(path):
with open(path,"r") as f:
config = json.load(f)
logging.config.dictConfig(config)
else:
logging.basicConfig(level = default_level)
def func():
logging.info("start func")
logging.info("exec func")
logging.info("end func")
if __name__ == "__main__":
setup_logging(default_path = "logging.json")
func()
3.2 通过YAML文件配置
通过YAML文件进行配置，比JSON看起来更加简介明了，
version: 1
disable_existing_loggers: False
formatters:
simple:
format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
handlers:
console:
class: logging.StreamHandler
level: DEBUG
formatter: simple
stream: ext://sys.stdout
info_file_handler:
class: logging.handlers.RotatingFileHandler
level: INFO
formatter: simple
filename: info.log
maxBytes: 10485760
backupCount: 20
encoding: utf8
error_file_handler:
class: logging.handlers.RotatingFileHandler
level: ERROR
formatter: simple
filename: errors.log
maxBytes: 10485760
backupCount: 20
encoding: utf8
loggers:
my_module:
level: ERROR
handlers: [info_file_handler]
propagate: no
root:
level: INFO
handlers: [console,info_file_handler,error_file_handler]通过YAML加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging，
import yaml
import logging.config
import os
def setup_logging(default_path = "logging.yaml",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
path = default_path
value = os.getenv(env_key,None)
if value:
path = value
if os.path.exists(path):
with open(path,"r") as f:
config = yaml.load(f)
logging.config.dictConfig(config)
else:
logging.basicConfig(level = default_level)
def func():
logging.info("start func")
logging.info("exec func")
logging.info("end func")
if __name__ == "__main__":
setup_logging(default_path = "logging.yaml")
func()
-
logging模块有几个日志级别？
答案 logging模块共5个级别，它们分别是： DEBUG INFO WARNING ERROR CRITICAL -
请配置logging模块，使其在屏幕和文件里同时打印以下格式的日志
2017-10-18 15:56:26,613 - access - ERROR - account [1234] too many login attempts -
json、pickle、shelve三个区别是什么？
答案 首先，这三个模块都是序列化工具。 1. json是所有语言的序列化工具,优点跨语言、体积小.只能序列化一些基本的数据类型。intstrlist upledict pickle是python语言特有序列化工具，所有数据都能序列化。只能在python中使用，存储数据占空间大. 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。 2. 使用方式，json和pickle用法一样，shelve是f = shelve.open('shelve_test') -
json的作用是什么？
答案： 序列化是指把内存里的数据类型转变成字符串，以使其能存储到硬盘或通过网络传输到远程，因为硬盘或网络传输时只能接受bytes -
subprocess执行命令方法有几种？
答案吧：有三种方法，他们分别是 run()方法 call()方法 Popen()方法 -
为什么要设计好目录结构？
答案： 1.可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人，一眼就能看懂目录结构，知道程序启动脚本是哪个，测试目录在哪儿，配置文件在哪儿等等。从而非常快速的了解这个项目。 2.可维护性高: 定义好组织规则后，维护者就能很明确地知道，新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下。这个好处是，随着时间的推移，代码/配置的规模增加，项目结构不会混乱，仍然能够组织良好。 -
打印出命令行的第一个参数。例如：
python argument.py luffy 打印出 luffy答案： import sys print(sys.argv[1]) -
代码如下：
''' Linux当前目录/usr/local/nginx/html/ 文件名：index.html ''' import os BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath('index.html'))) print(BASE_DIR) -
打印的内容是什么？
答案 /usr/local/nginx -
os.path.dirname和os.path.abspath含义是什么？
答案 os.path.dirname：指定文件的目录 os.path.abspath：指定文件的绝对路径 -
通过configparser模块完成以下功能
文件名my.cnf
[DEFAULT] [client] port = 3306 socket = /data/mysql_3306/mysql.sock [mysqld] explicit_defaults_for_timestamp = true port = 3306 socket = /data/mysql_3306/mysql.sock back_log = 80 basedir = /usr/local/mysql tmpdir = /tmp datadir = /data/mysql_3306 default-time-zone = '+8:00' -
修改时区 default-time-zone = '+8:00' 为 校准的全球时间 +00:00
答案 import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('my.cnf') config.set('mysqld','default-time-zone','+00:00') config.write(open('my.cnf', "w")) print(config['mysqld']['default-time-zone'] ) -
删除 explicit_defaults_for_timestamp = true
import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('my.cnf') config.remove_option('mysqld','explicit_defaults_for_timestamp') config.write(open('my.cnf', "w")) -
为DEFAULT增加一条 character-set-server = utf8
答案： import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read('my.cnf') config.set('DEFAULT','character-set-server','utf8') config.write(open('my.cnf', "w")) -
写一个6位随机验证码程序（使用random模块),要求验证码中至少包含一个数字、一个小写字母、一个大写字母.
-
import random
import string
a = ''.join(random.sample(string.ascii_lowercase + string.ascii_uppercase + string.digits,6))
print(a) -
利用正则表达式提取到 luffycity.com ，内容如下
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>luffycity.com</title> </head> <body> </body> </html>import re f = open('index.html','r',encoding='utf-8') data = f.read() print(re.findall('luffycity.com',data)) -
写一个用户登录验证程序，文件如下 1234.json
{"expire_date": "2021-01-01", "id": 1234, "status": 0, "pay_day": 22, "password": "abc"} -
文件如下 1234.json {"expire_date": "2021-01-01", "id": 1234, "status": 0, "pay_day": 22, "password": "abc"} 用户名为json文件名，密码为 password。 判断是否过期，与expire_date进行对比。 登陆成功后，打印“登陆成功”，三次登陆失败，status值改为1，并且锁定账号。 import json,time,datetime username = '1234.json' #首次登入将数据写入文件 # data = {"expire_date": "2020-01-01", "id": 1234, "status": 0, "pay_day": 22, "password": "abc"} # with open('1234.json','r+',encoding='utf-8') as f: # file = json.dump(data,f) with open('1234.json', 'r+', encoding='utf-8') as f2: file2 = json.load(f2) print('请登录用户名、密码进行验证：') count = 3 while count > 0: user_name = input('name:>').strip() pass_word = input('password:>').strip() if file2['status'] == 1: print('该用户已锁定') exit() else: time_now = time.strftime('%Y-%m-%d') d1 = datetime.datetime.strptime(file2['expire_date'], '%Y-%m-%d') d2 = datetime.datetime.strptime(time_now, '%Y-%m-%d') if d1 > d2: if user_name == username: if pass_word == file2['password']: print('登录成功') exit() else: count -= 1 print(f"您还有{count}次机会输入") if count == 0: file2['status'] = 1 with open('1234.json', 'w', encoding='utf-8') as f3: json.dump(file2,f3) break else: print('用户名不存在：') continue else: print('已过期') break -
用户名为json文件名，密码为 password。
- 判断是否过期，与expire_date进行对比。
-
登陆成功后，打印“登陆成功”，三次登陆失败，status值改为1，并且锁定账号。
-
把第12题三次验证的密码进行hashlib加密处理。即：json文件保存为md5的值，然后用md5的值进行验证。
-
最近luffy买了个tesla，通过转账的形式，并且支付了5%的手续费，tesla价格为75万。文件为json，请用程序实现该转账行为。 需求如下：
-
目录结构为
. ├── account │ ├── luffy.json │ └── tesla.json └── bin └── start.py
当执行start.py时，出现交互窗口
------- Luffy Bank ---------
1. 账户信息
2. 转账
- 选择1 账户信息 显示luffy的当前账户余额。
-
选择2 转账 直接扣掉75万和利息费用并且tesla账户增加75万
-
对上题增加一个需求：提现。 目录结构如下
. ├── account │ └── luffy.json ├── bin │ └── start.py └── core └── withdraw.py
当执行start.py时，出现交互窗口
------- Luffy Bank ---------
1. 账户信息
2. 提现
- 选择1 账户信息 显示luffy的当前账户余额和信用额度。
-
选择2 提现 提现金额应小于等于信用额度，利息为5%，提现金额为用户自定义。
-
尝试把上一章的验证用户登陆的装饰器添加到提现和转账的功能上。
-
对第15题的用户转账、登录、提现操作均通过logging模块记录日志,日志文件位置如下
. ├── account │ └── luffy.json ├── bin │ └── start.py └── core | └── withdraw.py └── logs └── bank.log