• 包和日志logging模块

    包和日志logging模块

    一,包

    1. 为何要使用包?

      包的本质就是一个文件夹,那么文件夹的唯一功能就是将文件组织起来,随着功能越写越多,你无法将所有功能放在一个文件中,于是我们使用模块去组织功能,而随着模块越来越多,我们就需要用文件夹将模块文件组织起来,以此来提高程序的结构性和可维护性

    2. 注意事项

      1. 关于包相关的导入语句也分为import和from ... import ...两种.但是无论哪种,无论在什么位置，在导入时都必须遵循一个原则:凡是在导入时带点的,点的左边都必须是一个包,否则非法.可以带有一连串的点,如item.subitem.subsubitem,但都必须遵循这个原则.但对于导入后,在使用时就没有这种限制了,点的左边可以是包,模块,函数,类(它们都可以用点的方式调用自己的属性).
      2. import导入文件时,产生名称空间中的名字来源于文件,import 包，产生的名称空间的名字同样来源于文件即包下的__init__.py,导入包本质就是在导入该文件
      3. 包A包B下同名模块不会有冲突,如A.a与B.a来自两个命名空间

    3. 包的使用

      # 示例文件
bolg
|____ ceshi    		#包
|    |__ceshi2 		#包
|    |  |__ __init__.py
|    |  |__ m3.py
|    |	
|    |__ __init__.py
|    |__ m1.py
|    |__ m2.py
|
|____ run.py
----------------------------------------------------
# 文件内容
# m1.py
def f1():
	print('in ceshi m1 f1')
----------------------------------------------------
# m2.py
def f2():
	print('in ceshi m2 f2')
----------------------------------------------------
# m3.py
def f3():
    print('in ceshi2 m3 f3')
def f4():
    f1()

      第一类:执行文件通过import导入包以及包内的功能
创建一个包: python package,会自行创建一个__init__.py
# 回忆: 创建一个模块发生的三件事:
#     1.将该模块加载到内存
#     2.创建一个以模块名命名的名称空间
#     3.通过模块名.的方式引用模块内的所有的名字
----------------------------------------------------
# 创建一个包,也会发生三件事:
#     1.将该包内的__init__.py文件加载到内存
#     2.创建一个以包名命名的名称空间
#     3.通过包.的方式引用__init__的所有的名字
----------------------------------------------------
# 我想要引用ceshi包的m1文件的f1
# 错误示例1:
#     1.ceshi的init里面写了 import f1
#     2.ceshi.f1()
#     报错: ModuleNotFoundError: No module named 'f1'
#     分析报错原因: 模块找不到就是内存,内置,sys.path三个地方找不到
#     f1不在内存,不在内置,不在sys.path,sys.path会自动加载执行文件(包的使用)的当前工作目录

# 解决方式:
#     1.在执行文件写inport ceshi
#     2. 在ceshi的__init__里面写 from ceshi import m1
import ceshi
ceshi.m1.f1()

# 或 在在ceshi的__init__里面写 from ceshi.m1 import f1
import ceshi
ceshi.f1()
-----------------------------------------------------
# 如何在当前文件中,引用ceshi里的ceshi2包
#   1.在执行文件写inport ceshi
#   2. 在ceshi的__init__里面写 from ceshi import ceshi2
-----------------------------------------------------
# 如何在当前文件中,引用ceshi包的ceshi2包的m3文件的f3
#     1.在执行文件写入 import ceshi
#     2.在ceshi包的__init__写入from ceshi import ceshi2(这样ceshi2包的__init__所有名字都可以引用)
#     3.在ceshi2包的__init__写入from ceshi.ceshi2 import m3
#      或 from ceshi.ceshi2.m3 import f3
#      或 from .m3 import f3  (一个.代表当前目录)
ceshi.ceshi2.m3.f3()

      # 第二类: 执行文件通过from...import...导入包以及包内的功能
# 需要注意的是from后import导入的模块,必须是明确的一个不能带点,否则会有语法错误,如:from a import b.c是错误语法

from ceshi import m1
m1.f1()

    4. 绝对导入和相对导入

      • 绝对导入:以blog作为起始
      • 相对导入:用.或者..的方式最为起始（只能在一个包中使用,不能用于不同目录内）
      • 无论对ceshi模块有任何操作,对于使用者来说不应该改变,极少的改变对其的调用方式
      • 绝对导入:以执行文件的sys.path为起始点开始导入,称之为绝对导入
        • 优点: 执行文件与被导入的模块中都可以使用
        • 缺点: 所有导入都是以sys.path为起始点,导入麻烦
      • 相对导入:参照当前所在文件的文件夹为起始开始查找,称之为相对导入
        • 符号:.代表当前所在文件的文件加,..代表上一级文件夹,...代表上一级的上一级文件夹
        • 优点:导入更加简单
        • 缺点:只能在导入包中的模块时才能使用
        • 注意:相对导入只能用于包内部模块之间的相互导入,导入者与被导入者都必须存在于一个包内

    二, logging模块

    1. 工作日志分四大类:

      • 系统日志:记录服务器的一些重要信息:监控系统,cpu温度,网卡流量,重要的硬件指标
      • 网站日志:访问异常,卡顿,访问量,点击率,蜘蛛爬取次数
      • 辅助开发日志:开发人员在开发项目中,利用日志进行排错,排除一些避免不了的错误(记录),辅助开发
      • 记录用户信息的日志:用户消费习惯,新闻偏好等等(数据库解决)

    2. 日志一般是开发者使用的

    3. 日志的版本

      # low版(简易版)
# 缺点:文件于屏幕输出只能选择一个
import logging
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')
# 默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中,且只显示了大于等于WARNING级别的日志,这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG),默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息
-------------------------------------------------
# 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[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',  
                    datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',  
                    filename='/tmp/test.log',  
                    filemode='w')  
  
logging.debug('debug message')  
logging.info('info message')  
logging.warning('warning message')  
logging.error('error message')  
logging.critical('critical message')
-------------------------------------------------
# 参数详解
logging.basicConfig()函数中可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。
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

      # 标准版
import logging

logger = logging.getLogger()
# 创建一个handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8') 

# 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.setLevel(logging.DEBUG)

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')
------------------------------------------------
# logging库提供了多个组件：Logger、Handler、Filter、Formatter。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指定日志显示格式。另外，可以通过：logger.setLevel(logging.Debug)设置级别,当然，也可以通过fh.setLevel(logging.Debug)单对文件流设置某个级别

      旗舰版

# 优点:
# 1.自定制(通过字典的方式)日志
# 2.轮转日志的功能

import os
import logging.config   #引入日志配置模块

# 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(__file__)  # log文件的目录

logfile_name = 'log.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': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
    },
    'filters': {},
    '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,
            '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
        '': {
            '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的logger）传递
        },
    },
}



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
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