day17
一、logging模块
1、日志中的级别：
import logging # logging.debug("debug") #日志等级10级 # logging.info("info") #日志等级20级 # logging.warning("警告warn") #日志等级30级（默认起始打印级别） # logging.error("错误error") #日志等级40级 # logging.critical("严重critical") #日志等级50级 # result： # WARNING:root:警告warn # ERROR:root:错误error # CRITICAL:root:严重critical 默认的输出位置是控制台，默认的最低输出级别是30级（warning）。
2、如何修改默认配置
可在logging.basicConfig()函数中通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有： 1、filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。 2、filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。 3、format：指定handler使用的日志显示格式。 4、datefmt：指定日期时间格式。 5、level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别 6、stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为7、sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。 # format内的可选格式 %(name)s：Logger的名字，并非用户名，详细查看 %(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
手动配置实例：
import logging 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debug') logging.info('消息info') logging.warning('警告warn') logging.error('错误error') logging.critical('严重critical') #result： access.log文件中内容:（配置中filename='access.log'表示将日志内容输出到文件中 2017-07-28 20:32:17 PM - root - DEBUG -test: 调试debug 2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test: 消息info 2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test: 警告warn 2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test: 错误error 2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test: 严重critical
3、logging模块的4个核心角色
import logging #1、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__) # 注：因为logger对象也可以为日志设置过滤等级，所以一般直接用 # logger.setLevel(10) 设置输出等级 #2、Filter对象：不常用，略 #3、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 h3=logging.StreamHandler() #打印到终端 #4、Formatter对象：日志格式（为handler提供打印格式） 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) h3.setFormatter(formmater3) #6、将Handler添加给logger并设置日志级别 logger.addHandler(h1) logger.addHandler(h2) logger.addHandler(h3) logger.setLevel(10) #7、测试 logger.debug('debug') logger.info('info') logger.warning('warning') logger.error('error') logger.critical('critical') #注：logger和handler都可以设置过滤级别，但logger是第一级过滤，然后才能到handler
4、用字典配置logger
""" logging配置 """ 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 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.abspath(__file__)) # log文件的目录 logfile_name = 'all2.log' # log文件名 # 如果不存在定义的日志目录就创建一个 if not os.path.isdir(logfile_dir): os.mkdir(logfile_dir) # log文件的全路径 logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name) # log配置字典 LOGGING_DIC = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { #日志打印格式 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, }, 'filters': {}, #一般不常用 此处不写 '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': 'DEBUG', '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, #日志最多只能保存5份 超过后自动删除最老的日志 '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 '': {# key 为空则为默认配置 'handlers': ['default', 'console'], # 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 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上（更高level（父级）的logger）传递 }, }, } def load_my_logging_cfg(): logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面字典中定义的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 if __name__ == '__main__': load_my_logging_cfg() """ MyLogging Test """ 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()
注意： #1、有了上述方式我们的好处是：所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了，更加清晰，方便管理 #2、我们需要解决的问题是： 1、从字典加载配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC) 2、拿到logger对象来产生日志 logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的 按照我们对logging模块的理解，要想获取某个东西都是通过名字，也就是key来获取的 于是我们要获取不同的logger对象就是 logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名') 但问题是：如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置，那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key 'loggers': { 'l1': { 'handlers': ['default', 'console'], # 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递 }, 'l2: { 'handlers': ['default', 'console' ], 'level': 'DEBUG', 'propagate': False, # 向上（更高level的logger）传递 }, 'l3': { 'handlers': ['default', 'console'], # 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递 }, } #我们的解决方式是，定义一个空的key 'loggers': { '': { 'handlers': ['default', 'console'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, }, } 这样我们再取logger对象时 logging.getLogger(__name__)，不同的文件__name__不同，这保证了打印日志时标识信息不同，但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到，于是默认使用key=''的配置
5、日志中的继承问题
# 定义四种核心角色 import logging mylog = logging.getLogger("father") #按默认配置定义一个新日志生成器 mylog.setLevel(10) #重新设置打印等级 handler = logging.FileHandler("father.log") #定义控制输出文件路径 mylog.addHandler(handler) #将控制台绑定给日志生成器 handler.setLevel(10) #给handler设置日志输出等级 fmter = logging.Formatter(fmt="%(threadName)s %(funcName)s %(module)s %(filename)s %(levelname)s %(asctime)s %(message)s") #formatter 自定义日志输出格式 handler.setFormatter(fmter) #将自定义的格式绑定给handler # 在获取一个生成器 同时指定该生成器的父生成器是father这个生成器 sonlog = logging.getLogger("father.son") #定义一个子日志（通过.来表示继承） #通过将propagate设置为Ture，使得此日志中输出的内容也会传送一份到他的父生成器中 # 注意：输出格式还是按照父生成器绑定的格式进行输出 # 需求:子生成器的输出位置与父生成器不同 格式相同 sonhandler = logging.FileHandler("son.txt",encoding="utf8") #为子生成器重新定义一个输出位置（通过控制台进行定义） sonlog.addHandler(sonhandler) #将定义的handler添加绑定到日志生成器 sonfmt = logging.Formatter(fmt="%(threadName)s %(funcName)s %(module)s %(filename)s %(levelname)s %(asctime)s %(message)s") #定义输出格式 sonhandler.setFormatter(sonfmt) # 继承后子生成器 可以直接使用父生成器的配置 # mylog.info("这是一条日志信息!") # sonlog.info("这是 son 输出的日志信息!") #子生成器 在生成一个日志时 会自动给父生成器也发一个 # 取消传递效果 sonlog.propagate = False sonlog.info("这是son输出的日志信息!")
二、shelve模块
shelve模块也是用于序列化羽凡序列化，同pickle模块只能用于Python，不能跨平台使用。操作简单，类似Python中的字典。
注： shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写;key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型
import shelve f=shelve.open(r'sheve.txt') # f['stu1_info']={'name':'egon','age':18,'hobby':['piao','smoking','drinking']} # f['stu2_info']={'name':'gangdan','age':53} # f['school_info']={'website':'http://www.pypy.org','city':'beijing'} print(f['stu1_info']['hobby']) f.close()
三、sys模块（系统（Python解释器系统））
sys模块常用操作方法 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