常用内置模块

目录

• 一、os模块
• 二、sys模块
• 三、json模块
• 四、pickle模块
• 五、logging模块（日志模块）
  • 1. 日志级别
  • 2. 添加设置
  • 3. 自定义设置（低配）
  • 4.自定义设置（高配）
    • 4.1 配置日志文件
    • 4.2 使用日志

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

1. info 正常

   logging.info('info') # 10

2. debug 调试

   logging.debug('debug') # 20

3. warning 警告

   logging.warning('wraning') # 30

4. error 错误

   logging.error('error') # 40

5. 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）

1. 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__)

2. 配置Filter对象：不常用，略
3. 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

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)
sm.setFormatter(formmater3)

6. 将Handler添加给logger并设置日志级别

logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(sm)

7. 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)

8. 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()