• [ Python ] 模块详解


    1. time 模块

    Functions:

    time() -- return current time in seconds since the Epoch as a float
    	返回当前时间,以秒为单位,从1870年开始就算,为浮点数
    clock() -- return CPU time since process start as a float
    	以浮点数计算的秒数返回当前 CPU 的时间
    sleep() -- delay for a number of seconds given as a float
    	表示线程挂起的时间
    gmtime() -- convert seconds since Epoch to UTC tuple
    	将一个时间戳转换为 UTC 时间的 struct_time
    localtime() -- convert seconds since Epoch to local time tuple
    	格式化时间戳为本地时间 struct_time
    asctime() -- convert time tuple to string
    	接收时间元组并返回一个可读形式的时间
    ctime() -- convert time in seconds to string
    	把时间戳转换为 asctime() 的形式
    mktime() -- convert local time tuple to seconds since Epoch
    	接收 struct_time 对象作为参数,返回用秒数来表示时间的浮点数
    strftime() -- convert time tuple to string according to format specification
    	函数接收以时间元组,并返回可读字符串表示当地时间,格式由参数format决定
    strptime() -- parse string to time tuple according to format specification
    	函数根据指定的格式把一个时间字符串解析为时间元组
    tzset() -- change the local timezone
    	根据环境变量TZ重新初始化时间相关设置
    

    三种时间类型之间的转换:

    time_stamp: 时间戳,表现形式: 1531433179.1281905 秒作为单位的浮点数
    struct_time:  结构化时间,表示形式:time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=7, tm_mday=13, tm_hour=6, tm_min=6, tm_sec=19, tm_wday=4, tm_yday=194, tm_isdst=0)
    format_string: 格式化时间,表示形式:2018-07-13 06:11:02
    

    时间转换的详细示意图:

    除了上面时间转换的相关方法,还有几个需要注意的方法:

    (1)time.asctime
        打印 '%a %b %d %H:%M:%S %Y' 可读的时间格式

    >>> print(time.asctime())
    Fri Jul 13 06:31:32 2018
    

    (2)time.ctime
           将时间戳转换格式为  '%a %b %d %H:%M:%S %Y' 可读时间

    >>> time.ctime(time.time())
    'Fri Jul 13 06:33:56 2018'
    

    (3)time.sleep
        进程挂起的时间,参数单位为秒

    >>> time.sleep(2)
    

    2. random 模块

    用于生成随机数的模块

     常用方法:

    (1)random.random
        随机生成 0-1 之间的随机数

    >>> random.random()
    0.34573032308214957
    

    (2)random.randint
        传入参数必须是整数,随机选取参数范围内的整数,首尾都可以取

    >>> random.randint(0, 100)
    30
    

    (3)random.randrange
        传入参数必须是整数,随机选取参数范围内的整数,首取尾不取
        只会在1,2之间随机

    >>> random.randrange(1, 3)
    1
    

     (4)random.sample
        参数的第一个参数是可迭代对象,第二个参数是随机获取元素的个数,返回列表类型

    >>> random.sample((1, '23', [4,5]), 2)
    [[4, 5], 1]
    >>> str1 = random.sample((1, '23', [4,5]), 2)
    >>> type(str1)
    <class 'list'>
    

    (5)random.choice
        参数为可迭代对象,随机返回其中的一个元素

    >>> random.choice(['a', 'b', 'c', 'xyz'])
    'xyz'
    

     (6)random.uniform
        取任意整数范围的浮点数

    >>> random.uniform(1, 10)
    8.77739630139806
    

     (7)random.shuffle
        打印列表或元组的顺序,如洗牌

    >>> item = [2,4,6,8,10]
    >>> random.shuffle(item)
    >>> item
    [2, 8, 10, 6, 4]
    

    实例:随机验证码

    import random
    
    def v_code():
            '''随机生成 4 位的验证码'''
            ran_code = ''
            for i in range(4):
                    ran_int = random.randint(0, 9)  # 随机获取 0-9 之间任意一个整数
                    ran_alf = chr(random.randint(65, 90))   # 随机获取 65-90之间一个随机数,通过 chr 返回整数对应的 ASCII字符
                    s = str(random.choice([ran_int, ran_alf]))  # 通过随机 choice 选取其中一个
                    ran_code += s   # 叠加字符串
    

     3. OS模块

      OS模块是与操作系统交互的一个接口

    常用方法:

    (1)os.getcwd()
        获取当前工作目录

    >>> os.getcwd()
    'C:\Users\hkey'
    

    (2)os.chdir()
        改变当前脚本工作目录,相当于 shell 'cd '命令

    >>> os.chdir('..')
    >>> os.getcwd()
    'C:\Users'
    

    (3)os.curdir
        返回当前目录

    >>> os.curdir
    '.'
    

    (4)os.pardir
        返回当前目录的父目录字符串名

    >>> os.pardir
    '..'
    

     (5)os.makedirs('dirname1/dirname2')
        可生成多层递归目录

    >>> os.makedirs('abc/hkey')
    

     (6)os.removedirs('dirname1')
        若目录为空,则删除,并递归到上一级目录,如若也为空,则删除,以此类推

    >>> os.removedirs('abchkey')
    # 如果 hkey 目录为空则删除,如 abc 目录也空则删除
    

     (7)os.mkdir('dirname')
        生成单级目录;相当于shell中 mkdir dirname

    >>> os.mkdir('hkey')
    

    (8)os.rmdir('filename')
        删除单级空目录,若目录不为空则无法删除。

    >>> os.rmdir('hkey')
    

    (9)os.listdir('dirname')
        列出指定目录下的所有文件和子目录,包括隐藏文件,并以列表方式打印

    >>> os.listdir(r'c:/python35')
    ['DLLs', 'Doc', 'include', 'Lib', 'libs', 'LICENSE.txt', 'NEWS.txt', 'python.exe', 'python3.dll', 'python35.dll', 'pythonw.exe', 'README.txt', 'Scripts', 'tcl', 'Tools', 'vcruntime140.dll']
    

    (10)os.remove()
        删除一个文件

    >>> os.remove('abc.txt')
    

     (11)os.rename('oldname', 'newname')
        重命名文件、目录

    >>> os.rename('abc.txt', 'hkey.txt')
    

    (12)os.stat('path/filename')
        获取文件/目录信息

    >>> os.stat('hkey.txt')
    os.stat_result(st_mode=33206, st_ino=562949953433293, st_dev=2283361558, st_nlink=1, st_uid=0, st_gid=0, st_size=0, st_atime=1531447766, st_mtime=1531447766, st_ctime=1531447766)
    

    (13)os.sep
        输出操作系统特定的路径分隔符,win下为 '\', Linux下为 '/'

    >>> os.sep
    '\'
    

    (14)os.linesep
        输出当前平台使用的行终止符,  win 下为 ' ' Linux下为' '

    >>> os.linesep
    '
    '
    

     (15)os.pathsep
        输出环境变量 'path' 用于分割文件路径的字符串 win下为 ; Linux下为 :

    >>> os.pathsep
    ';'
    

     (16)os.name
        输出字符串指定当前使用平台, win --> 'nt' , Linux --> 'posix'

    >>> os.name
    'nt'
    

     (17)os.system('bash command')
        输入shell命令,直接显示不能保存变量

    >>> os.system('dir C:\')
      驱动器 C 中的卷没有标签。
      卷的序列号是 9483-7444
    
      C: 的目录
    
    2018/07/09  11:16    <DIR>          AMD
    2018/07/09  11:23    <DIR>          DRIVERS
    2018/07/09  11:15    <DIR>          Intel
    2018/07/09  19:08    <DIR>          PerfLogs
    2018/07/09  15:04    <DIR>          Program Files
    2018/07/09  15:50    <DIR>          Program Files (x86)
    2018/07/09  14:47    <DIR>          Python35
    2018/07/09  14:12    <DIR>          Users
    2018/07/11  11:19    <DIR>          Windows
                                  0 个文件              0 字节
                                  9 个目录 68,863,184,896
    

    (18)os.environ
        获取系统环境变量

    >>> os.environ
    environ({'LOCALAPPDATA': 'C:\Users\hkey\AppData\Local'......})
    

     (19)os.path.abspath(path)
        返回 path 绝对路径

    >>> os.path.abspath('etc')
    'C:\Program Files\Git\etc'
    

     (20)os.path.split(path)
        将 path 分割为 目录 和 文件 2元素 元组

    >>> os.path.split(r'C:Program FilesGitetchost')
    ('C:\Program Files\Git\etc', 'host')
    

    (21)os.path.dirname(path)
        返回path的目录。其实就是 os.path.split(path)的第一个元素

    >>> os.path.dirname('C:Program FilesGitetc')
    'C:\Program Files\Git'
    

    (22)os.path.basename(path)
        返回 path 最后的文件名。如何 path 以 / 或 \ 结尾,那么就会返回空值。即 os.path.split(path) 的第二个元素

    >>> os.path.basename('C:Program FilesGitetc\')
    ''
    >>> os.path.basename('C:Program FilesGitetc/')
    ''
    >>> os.path.basename('C:Program FilesGitetc')
    'etc'
    

    (23)os.path.exists(path)
        如果 path 存在, 返回 True;如果 path 不存在, 返回 False

    >>> os.path.exists('C:Program FilesGitetc')
    True
    >>> os.path.exists('C:Program FilesGitetcc')
    False
    

    (24)os.path.isabs(path)
        如果 path 是绝对路径,返回 True

    >>> os.path.isabs('etc')
    False
    >>> os.path.isabs('C:Program FilesGitetc')
    True
    

    (25)os.path.isfile(path)
        如果 path 是一个存在的文件,返回 True、否则返回 False

    >>> os.path.isfile('C:Program FilesGitetc')
    False
    >>> os.path.isfile('C:Program FilesGitetchosts')
    True
    

    (26)os.path.isdir(path)
        如果 path 是一个存在的目录,则返回 True,否则返回 False

    >>> os.path.isdir('C:Program FilesGitetc')
    True
    >>> os.path.isdir('C:Program FilesGitetchosts')
    False
    

     (27)os.path.join(path1[, path2[, …]])
        将多个路径组合后返回,第一个绝对路径之前的参数将被忽略

    >>> os.path.join('	mpabc', 'C:Program FilesGitetc', r'confvhost')
    'C:\Program Files\Git\etc\conf\vhost'
    

    (28)os.path.getatime(path)
        返回 path 所指向的文件或者目录的最后存取时间

    >>> os.path.getatime('C:Program FilesGitetc')
    1531118531.7878392
    >>> os.path.getatime('C:Program FilesGitetchosts')
    1468669537.155324
    

    (29)os.path.getmtime(path)
        返回 path 所指向的文件或者目录的最后修改时间

    >>> os.path.getmtime('C:Program FilesGitetc')
    1531118531.7878392
    >>> os.path.getmtime('C:Program FilesGitetchosts')
    1468669537.155324
    

    4. sys模块

     (1) sys.argv
        命令行参数 List, 第一个元素是程序本身路径

    >python sys_test.py hello world
    ['sys_test.py', 'hello', 'world']
    

    (2)sys.version
        获取 python 解释程序的版本信息

    >>sys.version
    '3.5.3 (v3.5.3:1880cb95a742, Jan 16 2017, 16:02:32) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]'
    

    (3)sys.path
        返回模块的搜索路径,初始化时使用 python path 环境变量的值

    sys.path
    ['D:\Program Files (x86)\JetBrains\PyCharm 2017.3.3\helpers\pydev ......]
    

    (4)sys.platform
        返回操作系统平台名称

    >>> sys.platform
    'win32'
    

    实例:进度条程序

    import sys, time
    
    for i in range(100):
            sys.stdout.write('#')
            sys.stdout.flush()
            time.sleep(0.2)
    

    5. json & pickle

     什么是序列化:
        我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化,在 python 中叫 picking
        序列化之后,就可以把虚拟化后的内容写入磁盘,或者通过网络传输到别的机器上;
        反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化,即 unpicking

    json
        如果我们要在不同的编程语言之间传递对象,就必须把对象序列化为标准格式,比如 xml, 但更好的方法是虚拟化为 JSON,因为JSON表示出来就是一个字符串,
        可以被所有语言读取,也可以方便的存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式,并且比xml更快,而且可以直接在web页面中读取,非常方便。

        JSON表示的对象就是标准的Javascript语言对象,JSON和Python内置的数据类型对应如下:

     常用方法:
    (1)json.dumps 序列化

    (2)json.loads 反序列化

    import json
    
    # 序列化 -------------------------------
    dic = {'name': 'hkey', 'age': 22}
    
    j = json.dumps(dic)
    print(j, type(j))
    
    # 执行结果:
    # {"age": 22, "name": "hkey"} <class 'str'>
    
    # 反序列化 --------------------------------
    
    i = json.loads(j)
    print(i, type(i))
    
    # 执行结果:
    # {'age': 22, 'name': 'hkey'} <class 'dict'>
    

    (3)json.dump
        序列化后写入文件
        
    (4)json.load
        读取文件中json格式数据后,反序列化

    import json
    dic = {'name': 'hkey', 'age': 22}
    
    # ----------- 序列化 -----------
    with open('json.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
            # 序列化后,直接存储 json.txt 文件
            json.dump(dic, f)
    
    # ----------- 反序列化 -----------
    
    with open('json.txt', 'r') as f:
            # 读取文件中json类型数据并做反序列化
            data = json.load(f)
    print(data, type(data))
    
    # 执行结果:
    # {'age':22,'name':'hkey'} <class'dict'>
    

     pickle 模块

         作为 python 特有的类型和 python 的数据类型间进行转换
        
        (1)pickle.dumps
            以字节对象形式返回封装的对象,不需要写入文件中;
        (2)pickle.loads
            从字节对象中读取被封装的对象,并返回;

    import pickle
    dic = {'name': 'hkey', 'age': 22}
    
    #------------序列化------------
    j = pickle.dumps(dic)
    print(j)
    
    # 执行结果:
    # b'x80x03}qx00(Xx03x00x00x00ageqx01Kx16Xx04x00x00x00nameqx02Xx04x00x00x00hkeyqx03u.'
    
    #------------反序列化------------
    data = pickle.loads(j)
    print(data, type(data))
    
    # 执行结果:
    # {'name': 'hkey', 'age': 22} <class 'dict'>
    

    (3)pickle.dump
        必填参数 file 表示 obj 要写入的文件对象,file必须以二进制可写模式打开,即 'wb'
    (4)pickle.load
            必填参数 file 必须以二进制可读模式打开,即 'rb', 其他都可选参数

    import pickle
    dic = {'name': 'hkey', 'age': 22}
    #------------序列化------------
    with open('pickel.txt', 'wb') as f:
            # 序列化后,以字节格式存入 pickel.txt 文件
            pickle.dump(dic, f)
    #------------反序列化------------
    with open('pickel.txt', 'rb') as f:
            # 读取文件中字节,并做反序列化
            data = pickle.load(f)
    
    print(data)
    
    # 执行结果:
    #{'name':'hkey','age':22}
    

    6. shelve 模块

     shelve 是一组简单的数据存储方案,他只有一个函数就是 open(), 这个函数接收一个参数就是文件名,并且文件名必须是 .dat类型的。
    然后返回一个对象,可以把这个对象当作一个字典,当你存储完毕的时候,就调用 close 函数来关闭

    写入:

    import shelve
    
    f = shelve.open('shelve.txt')
    f['key1'] = {'name': 'xiaofei', 'age': 20}
    f.close()
    

     执行完毕会生成如下三个文件:

    读取:

    import shelve
    
    with shelve.open('shelve.txt') as f:
            name = f['key1']['name']
    print(name)
    
    # 执行结果:
    # xiaofei
    

    7. configparser模块

     该模块的作用就是使用模块中的 ConfigParser(),创建一个对象使用对象的方法对指定的配置文件做 增删改查 操作

    (1 ) 写入

    import configparser
    
    config = configparser.ConfigParser()
    config['DEFAULT'] = {'ServerAliveInterval': '45',
                                                'Compression': 'yes',
                                              'CompressionLevel': '9'}
    
    config['bitbucket.org'] = {}
    config['bitbucket.org']['User'] = 'hg'
    config['topsecret.server.com'] = {}
    topsecret = config['topsecret.server.com']
    topsecret['Host Port'] = '50022'
    topsecret['ForwardX11'] = 'no'
    config['DEFAULT']['ForwardX11'] = 'yes'
    
    with open('exmaple.ini', 'w') as configfile:
            config.write(configfile)
    

     (2)读取

    import configparser
    config = configparser.ConfigParser()
    config.read('example.ini')
    print(config.sections())    # ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']
    print('bytebong.com' in config)     # False
    print(config['bitbucket.org']['User'])  # hg
    print(config['DEFAULT']['Compression'])     # yes
    print(config['topsecret.server.com']['ForwardX11'])     # no
    
    for key in config['bitbucket.org']:
            print(key)
    
    # user
    # serveraliveinterval
    # compression
    # compressionlevel
    # forwardx11
    

    (3)增加

    import configparser
    
    config = configparser.ConfigParser()
    config.read('example.ini')
    config.add_section('xiaofei')
    config['xiaofei'] = {
            'name': 'xiaofei',
            'age': 20
    }
    
    config.write(open('example.ini', 'w'))
    

    (4)修改、删除

    import configparser
    
    config = configparser.ConfigParser()
    config.read('example.ini')
    config.remove_section('bitbucket.org')      # 删除 [bitbucket.org] 下所有内容
    config.remove_option('xiaofei', 'name')     # 删除 [xiaofei] 下 name项
    config.set('xiaofei', 'age', '18')          # 修改 [xiaofei] age = 18 必须为str类型
    config.write(open('i.ini', 'w'))            # 保存修改内容
    

    8. hashlib模块

      用于加密相关操作。主要用 md5 进行加密

    import hashlib
    
    m = hashlib.md5()
    m.update('hello'.encode('utf-8'))
    print(m.hexdigest())    # 5d41402abc4b2a76b9719d911017c592
    m.update('world'.encode('utf-8'))
    print(m.hexdigest())    # fc5e038d38a57032085441e7fe7010b0
    
    m2 = hashlib.md5()
    m2.update('helloworld'.encode('utf-8'))
    print(m2.hexdigest())   # fc5e038d38a57032085441e7fe7010b0
    

     以上加密存在缺陷,可以通过撞库来反解,所以有必要对加密算法中添加自定义 key 再来做加密

    import hashlib
    
    hash = hashlib.sha256('888'.encode('utf-8'))
    hash.update('aliyun'.encode('utf-8'))
    print(hash.hexdigest()) #da7ecd435e6e0930532c115e7fe48c38d0405aa79586b0275717a0ab0a85acd1
    

    9. logging模块

      用于记录日志的模块

    import logging
    
    logging.debug('debug message')
    logging.info('info message')
    logging.warning('warning message')
    logging.error('error message')
    logging.critical('critical message')
    
    # 执行结果:
    # WARNING:root:warning message
    # ERROR:root:error message
    # CRITICAL:root:critical message
    

    默认情况下 python 的 logging 模块将日志打印到了标准输出中,且只显示了大于 WARING级别的日志,这说明默认的日志级别设置为 WARING
    日志级别等级排序(CRITICAL > ERROR > WARING > INFO > DEBUG > NOTSET)默认的日志格式为日志级别: Logger名称:用户输出消息

    (1)灵活配置日志级别,日志格式,输出位置

    import logging
    
    logging.basicConfig(
            level=logging.DEBUG,
            format='%(asctime)s %(filename)s %(message)s',
            # filename='logg.txt',
            # filemode='w'
    )
    
    logging.debug('debug message')
    logging.info('info message')
    logging.warning('warning message')
    logging.error('error message')
    logging.critical('critical message')
    
    # 执行结果:
    # 2018-07-14 08:51:56,441 logging_test.py debug message
    # 2018-07-14 08:51:56,441 logging_test.py info message
    # 2018-07-14 08:51:56,441 logging_test.py warning message
    # 2018-07-14 08:51:56,441 logging_test.py error message
    # 2018-07-14 08:51:56,441 logging_test.py critical message
    

    可以在 logging.basicConfig() 函数中通过具体的参数来更改 logging 模块默认行为,可用参数如下:

    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。
    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”。
    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(后边会讲解具体概念)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(f=open('test.log','w')),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参数中可能用到的格式化串:
    %(name)s Logger的名字
    %(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
    

     (2)logger 对象

    import logging
    
    logger = logging.getLogger()
    
    fh = logging.FileHandler('test.log')
    
    ch = logging.StreamHandler()
    
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
    
    fh.setFormatter(formatter)
    ch.setFormatter(formatter)
    
    logger.addHandler(fh)
    logger.addHandler(ch)
    
    logger.debug('logger debug message')
    logger.info('logger info message')
    logger.warning('logger warning message')
    logger.error('logger error message')
    logger.critical('logger critical message')
    
    # 执行结果:
    # 2018-07-14 09:08:54,983 - WARNING - logger warning message
    # 2018-07-14 09:08:54,983 - ERROR - logger error message
    # 2018-07-14 09:08:54,983 - CRITICAL - logger critical message
    

    代码结构:

     logging库提供了多个组件:
        Logger: 对象提供应用程序可直接使用的接口
        Handler:发送日志到适当的目的地
        Filter: 提供了过滤日志信息的方法
        Formatter: 指定日志显示的格式

    logger = logging.getLogger() 返回一个默认的 Logger 也是 root Logger,并应用默认的日志级别、Handler 和 Formatter 设置
    可以通过指定最低的日志级别来显示日志信息:
        Logger.DEBUG
        Logger.INFO
        Logger.WARING
        Logger.ERROR
        Logger.CRITICAL

    # 执行结果:
    # 2018-07-14 09:08:54,983 - WARNING - logger warning message
    # 2018-07-14 09:08:54,983 - ERROR - logger error message
    # 2018-07-14 09:08:54,983 - CRITICAL - logger critical message
    

     从这个输出可以看出 logger = logging.getLogger() 返回 Logger名为 root. 这里没有用 logger.setLevel(logging.Debug) 显示的为 logger 设置日志级别,所以使用默认的日志级别
    WARING,故结果只输出了大于等于 WARING 级别的信息

    如果创建两个 logger 对象

    import logging
    
    logger = logging.getLogger()
    # 创建一个handler,用于写入日志文件
    fh = logging.FileHandler('test.log')
    
    # 再创建一个handler,用于输出到控制台
    ch = logging.StreamHandler()
    
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
    
    fh.setFormatter(formatter)
    ch.setFormatter(formatter)
    
    logger.addHandler(fh) #logger对象可以添加多个fh和ch对象
    logger.addHandler(ch)
    
    logger.debug('logger debug message')
    logger.info('logger info message')
    logger.warning('logger warning message')
    logger.error('logger error message')
    logger.critical('logger critical message')
        
    ##################################################
    logger1 = logging.getLogger('mylogger')
    logger1.setLevel(logging.DEBUG)
    
    logger2 = logging.getLogger('mylogger')
    logger2.setLevel(logging.INFO)
    
    logger1.addHandler(fh)
    logger1.addHandler(ch)
    
    logger2.addHandler(fh)
    logger2.addHandler(ch)
    
    logger1.debug('logger1 debug message')
    logger1.info('logger1 info message')
    logger1.warning('logger1 warning message')
    logger1.error('logger1 error message')
    logger1.critical('logger1 critical message')
    
    logger2.debug('logger2 debug message')
    logger2.info('logger2 info message')
    logger2.warning('logger2 warning message')
    logger2.error('logger2 error message')
    logger2.critical('logger2 critical message')
        
    # 执行结果:
    # 2018-07-14 09:30:39,054 - root - WARNING - logger warning message
    # 2018-07-14 09:30:39,054 - root - ERROR - logger error message
    # 2018-07-14 09:30:39,054 - root - CRITICAL - logger critical message
    # 2018-07-14 09:30:39,054 - mylogger - INFO - logger1 info message
    # 2018-07-14 09:30:39,054 - mylogger - INFO - logger1 info message
    # 2018-07-14 09:30:39,055 - mylogger - WARNING - logger1 warning message
    # 2018-07-14 09:30:39,055 - mylogger - WARNING - logger1 warning message
    # 2018-07-14 09:30:39,055 - mylogger - ERROR - logger1 error message
    # 2018-07-14 09:30:39,055 - mylogger - ERROR - logger1 error message
    # 2018-07-14 09:30:39,055 - mylogger - CRITICAL - logger1 critical message
    # 2018-07-14 09:30:39,055 - mylogger - CRITICAL - logger1 critical message
    # 2018-07-14 09:30:39,055 - mylogger - INFO - logger2 info message
    # 2018-07-14 09:30:39,055 - mylogger - INFO - logger2 info message
    # 2018-07-14 09:30:39,055 - mylogger - WARNING - logger2 warning message
    # 2018-07-14 09:30:39,055 - mylogger - WARNING - logger2 warning message
    # 2018-07-14 09:30:39,055 - mylogger - ERROR - logger2 error message
    # 2018-07-14 09:30:39,055 - mylogger - ERROR - logger2 error message
    # 2018-07-14 09:30:39,055 - mylogger - CRITICAL - logger2 critical message
    logger

    这里有两个问题:
        明明通过 logger1.setLevel(logging.DEBUG) 将 logger1的日志级别设置为 DEBUG,为何显示的时候没有显示出 DEBUG 级别的日志信息?
        
        因为 logger1 和 logger2 对应的是同一个 Logger 实例,只要 logging.getLogger( name ) 中名称参数 name 相同则返回的 Logger实例就是同一个,且仅有一个
        在 logger2实例中通过 logger2.setLevel(logging.INFO)设置mylogger的日志级别为 logging.INFO,所以最后 logger1 的输出遵从了后来设置的日志级别。
        
        为什么 logger1、logger2 对应的每个输出分别显示两次?
        这是因为我们通过 logger=logging.getLogger() 显示的创建了 root Logger , 而 logger1 = logging.getLogger('mylogger') 创建了 root logger的孩子,logger2同样
        那么孩子就会将消息分发给他的 handler 进行处理也会传递给所有的祖先 Logger 处理
        
    注释掉 root 的 handler 处理:

    import logging
    
    logger = logging.getLogger()
    # 创建一个handler,用于写入日志文件
    fh = logging.FileHandler('test.log')
    
    # 再创建一个handler,用于输出到控制台
    ch = logging.StreamHandler()
    
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
    
    fh.setFormatter(formatter)
    ch.setFormatter(formatter)
    
    # logger.addHandler(fh) #logger对象可以添加多个fh和ch对象
    # logger.addHandler(ch)
    
    logger.debug('logger debug message')
    logger.info('logger info message')
    logger.warning('logger warning message')
    logger.error('logger error message')
    logger.critical('logger critical message')
    
    ##################################################
    logger1 = logging.getLogger('mylogger')
    logger1.setLevel(logging.DEBUG)
    
    logger2 = logging.getLogger('mylogger')
    logger2.setLevel(logging.INFO)
    
    logger1.addHandler(fh)
    logger1.addHandler(ch)
    
    logger2.addHandler(fh)
    logger2.addHandler(ch)
            
    logger1.debug('logger1 debug message')
    logger1.info('logger1 info message')
    logger1.warning('logger1 warning message')
    logger1.error('logger1 error message')
    logger1.critical('logger1 critical message')
    
    logger2.debug('logger2 debug message')
    logger2.info('logger2 info message')
    logger2.warning('logger2 warning message')
    logger2.error('logger2 error message')
    logger2.critical('logger2 critical message')
    
    # 执行结果:
    # logger warning message
    # logger error message
    # logger critical message
    # 2018-07-14 09:41:03,604 - mylogger - INFO - logger1 info message
    # 2018-07-14 09:41:03,604 - mylogger - WARNING - logger1 warning message
    # 2018-07-14 09:41:03,604 - mylogger - ERROR - logger1 error message
    # 2018-07-14 09:41:03,604 - mylogger - CRITICAL - logger1 critical message
    # 2018-07-14 09:41:03,604 - mylogger - INFO - logger2 info message
    # 2018-07-14 09:41:03,604 - mylogger - WARNING - logger2 warning message
    # 2018-07-14 09:41:03,604 - mylogger - ERROR - logger2 error message
    logger

    10.  re模块

      请参考:

        -------------re模块链接-------------

  • 相关阅读:
    rabbitMQ 的简单模式
    redis 的发布订阅
    redis 的管道操作
    redis 的其他常用操作
    redis 的链表操作
    redis 的哈希操作
    redis 的字符串操作
    redis 的数据类型
    Redis的基本操作
    day27 的笔记和day 25 的保持一致
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hukey/p/9311179.html
Copyright © 2020-2023  润新知