一、logging模块
logging专门用来记录日志
import logging
logging.info('info') #10
logging.debug('debug') #20
logging.warning('warning') #30
logging.error('errot') #40
logging.critical('crtical') #50
输出结果：
WARNING:root:warning
ERROR:root:errot
CRITICAL:root:crtical
默认情况下，级别为warning（30），输出的结果是控制台，默认的格式为
1、debug #调试信息（用于记录程序在开发过程中的调试信息，例如不清楚这个变量的值，打印一下）
2、info #记录普通信息
3、warning #警告信息（当某些操作可能发生错误，就记录为警告信息，设计一些敏感操作）
4、error #错误信息（当程序遇到错误，例如数据类型转换失败）
5、critical #严重错误（当程序遇到问题，无法继续执行，例如用户删除核心组件）
为什么分级：随着时间的推移，日志会越来越多，提取有用信息变得困难。划分等级，方便查找，可快速定位想要的日志。
修改默认的等级划分
logging.basicConfig(filename='mylog.txt', #指定的日志文件名
filemode='a', #指定文件打开模式 ，通常为a
level=logging.DEBUG, #指定级别
format='%(filename)s %(levelname)s %(asctime)s %(message)s'
)
logging.info('info')
logging.debug('debug')
logging.warning('warning')
logging.error('errot')
logging.critical('crtical')
输出结果为：
新建了mylog.txt文件，内容为：
test2.py INFO 2018-12-07 10:00:33,172 info
test2.py DEBUG 2018-12-07 10:00:33,197 debug
test2.py WARNING 2018-12-07 10:00:33,197 warning
test2.py ERROR 2018-12-07 10:00:33,197 errot
test2.py CRITICAL 2018-12-07 10:00:33,198 crtical
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:
filename：用指定的文件名创建FiledHandler，这样日志会被存储在指定的文件中。不指定默认显示在屏幕上（不保存）
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”（一般不用w）。
format：指定handler使用的日志显示格式。
datefmt：指定日期时间格式。
level：设置rootlogger的日志级别
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sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。
format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
四种核心角色：
1、日志生成器logger 负责产生一条完整的日志
2、过滤器filter 负责对日志进行过滤（不常用）
3、处理器handler 负责将日志输出到指定位置（文件or终端）
4、格式化formater 负责处理日志显示的格式
日志的流程，三步走：
由logger产生日志---》过滤器进行过滤---》交给handler按照formater的格式进行输出
理解即可：
import logging
# logger：负责产生日志
logger1 = logging.getLogger('xxx')
# filter:过滤日志（不常用）
#handler:控制日志打印到文件or终端
fh1=logging.FileHandler(filename='a1.log',encoding='utf-8')
fh2=logging.FileHandler(filename='a2.log',encoding='utf-8')
sh=logging.StreamHandler() #打印到终端，即显示在屏幕上
# formatter:控制日志的格式
formatter1=logging.Formatter(
fmt='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p'
)
formatter2=logging.Formatter(fmt='%(asctime)s - %(message)s')
# 建立关系
logger1.addHandler(fh1)
logger1.addHandler(fh2)
logger1.addHandler(sh)
# 为handler对象绑定日志格式
fh1.setFormatter(formatter1)
fh1.setFormatter(formatter1)
sh.setFormatter(formatter2)
# 日志级别：注意两层关卡，必须都通过，日志才能正常记录
logger1.setLevel(10)
fh1.setLevel(10)
fh2.setLevel(10)
sh.setLevel(10)
logger1.debug('调试信息')
输出结果为：
2018-12-09 13:12:17,618 - 调试信息
同时生成两份文件。
下面的这个例子常用。
"""
logging配置
"""
import os
import logging.config
import logging
# 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'
# 定义日志的文件路径
LOG_PATH = r'aa.log'
# log配置字典
LOGGING_DIC = {
'version': 1, #版本号，自定义即可
'disable_existing_loggers': False, #不用管
# 定义日志的格式
'formatters': {
'standard': {
'format': standard_format #对应上面的定义格式
},
'simple': {
'format': simple_format #对应上面的定义格式
},
# "id_simple":{ #此处的key自定义，具有标识和描述性即可
# 'format'（此处key不能动，统一用format）:id_simple_format（上面定义好的格式名） #在上面自定义好后，在此处补充
# }
},
'filters': {}, #过滤器很少用，直接设置为空
# 定义日志输出的目标：文件或者终端
'handlers': {
#打印到终端的日志
'stream': {
'level': 'DEBUG', # 指定日志级别，注意大小写
'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕
'formatter': 'simple' # 日志格式里面的key
},
#打印到文件的日志,收集info及以上的日志
'default': {
'level': 'DEBUG', #日志级别
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件
'formatter': 'standard', #上面的日志格式
'filename': LOG_PATH, # 日志文件
'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M，达到5M时会另存为其他文件（相当于把日志切分）
'backupCount': 5, #上面的日志最多保存五份
'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
'': { # 此处key为空就代表默认配置
'handlers': ['default', 'stream'], # 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', #日志级别
'propagate': False, # 向上（更高level的logger）传递，通常为False
},
},
}
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置
logger = logging.getLogger('egon') # (拿到egon这条日志的配置) # 生成一个log实例
logger.debug('It works!')
上述文件即可运行。
def load_my_logging_cfg(name): #设置一个参数
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置
logger = logging.getLogger(name)(拿到参数name这条日志的配置) # 生成一个log实例
logger.info('It works!') # 记录该文件的运行状态，能否输出取决于字典中loggers和handlers的日志级别，还有其本身定义的日志级别。
二、shelve
shelve模块只有一个函数，就是用open打开一个文件，底层调用的是pickle模块，所以shelve模块支持所有的python数据类型，且无法跨平台。
打开以后，操作方式与字典完全一致，可以当成字典处理，序列化内容。
最常用的还是json。
序列化数据并储存：
import shelve
info1={'age':'18','height':'180','weight':'70'}
info2={'age':'22','height':'170','weight':'60'}
d=shelve.open('db.shv') #文件名没有则创建新文件
d['egon']=info1
d['alex']=info2
d.close() #记得关闭文件
会在当前执行文件目录下生成三个文件：db.shv.bakdb.shv.datdb.shv.dir
反序列化并读取：
d=shelve.open('db.shv') #无论是存还是取，第一步都是打开文件，最后一步关闭文件。
print(d['egon'])
print(d['alex'])
d.close()
输出结果为：
{'age': '18', 'height': '180', 'weight': '70'}
{'age': '22', 'height': '170', 'weight': '60'}
修改数据：
d=shelve.open('db.shv',writeback=True) #修改时要加上writeback=True，否则无效。
d['egon']['age']=33
print(d['egon'])
d.close()
结果：
{'age': 33, 'height': '180', 'weight': '70'}
三、sys
全称system，表示系统，指的是python解释器。（os指的是操作系统。）
用于接受操作系统调用解释器时传入的参数。
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
会用sys.path和sys.argv就行。