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一、os模块
功能：与操作系统交互，控制文件和文件夹。
| 方法 | 详解 |
|---|---|
| 对文件操作 | |
| os.isfile(文件路径) | 判断是否为文件 |
| os.remove( 文件路径) | 删除文件 |
| os.rename(r'', r'') | 重命名文件 |
| 对文件夹操作 | |
| os.path.isdir(文件夹路径) | 判断是否为文件夹 |
| os.mkdir(文件夹路径) | 创建文件夹 |
| os.rmdir(文件夹路径) | 删除文件夹 |
| os.listdir(文件夹路径) | 列出文件夹内所有的文件 |
| 辅助性的 | |
| os.getcwd(文件夹路径) | 当前文件的所在文件夹 |
| os.path.abspath(__file__) | 当前文件所在的具体路径 |
| os.path.dirname(__file__) | 显示文件的文件夹 |
| os.path.join(文件夹路径，文件) | 拼接文件路径 |
| os.path.exists(文件路径) | 判断路径是否存在(文件or文件夹都适用) |
二、sys模块
功能：与Python解释器交互。
| 方法 | 详解 |
|---|---|
| sys.argv | 命令行式运行文件，接收多余的参数 |
| sys.modules.keys() | 返回所有当前已经导入的模块列表 |
| 了解 | |
| sys.version | 获取Python解释程序的版本信息 |
| sys.hexversion | 获取Python解释程序的版本值，16进制格式如：0x020403F0 |
| sys.copyright | 记录python版权相关的东西 |
| sys.api_version | 解释器的C的API版本 |
三、json模块
序列化：把内存中的对象（变量）变成 按照特定的规则排列的 可储存或传输的对象 的过程 称之为序列化
功能：json序列化可以达到跨平台传输数据的目的。
python与json的转换关系如下：
| Json类型 | Python类型 |
|---|---|
| {} | dict |
| [] | list |
| "string" | str |
| 520.13 | int或float |
| true/false | True/False |
| null | None |
四、pickle模块
功能：pickle序列化只能用于python，可以储存python中所有的数据类型，包括对象。
五、logging模块（日志模块）
1. 日志级别
-
info 正常
logging.info('info') # 10
-
debug 调试
logging.debug('debug') # 20
-
warning 警告
logging.warning('wraning') # 30
-
error 错误
logging.error('error') # 40
-
critical 危险
logging.critical('critical') # 50
2. 添加设置
日志的基本配置
import logging
# 日志的基本配置
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('调试信息') # 10
logging.info('正常信息') # 20
logging.warning('警告信息') # 30
logging.error('报错信息') # 40
logging.critical('严重错误信息') # 50
3. 自定义设置（低配）
- 配置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__)
- 配置Filter对象：不常用，略
- 配置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
sm = logging.StreamHandler() # 打印到终端
- 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',)
- 为Handler对象绑定格式
h1.setFormatter(formmater1)
h2.setFormatter(formmater2)
sm.setFormatter(formmater3)
- 将Handler添加给logger并设置日志级别
logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(sm)
- 设置日志级别，可以在两个关卡进行设置logger与handler
# logger是第一级过滤，然后才能到handler
logger.setLevel(30)
h1.setLevel(10)
h2.setLevel(10)
sm.setLevel(10)
- 测试
logger.debug('debug')
logger.info('info')
logger.warning('warning')
logger.error('error')
logger.critical('critical')
4.自定义设置（高配）
4.1 配置日志文件
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；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 = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # 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 = 'log.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
},
},
}
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
return logger
if __name__ == '__main__':
load_my_logging_cfg()
4.2 使用日志
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()