包
包可以把一个模块分成多个文件同样的导入方式即可，用了包之后导入方式不变，使用者感觉不到变化。包其实是一个文件夹（必须得含有__init__.py 这个文件）
导包就是导入init
包的文件以执行文件的环境变量为基准，包的init只能从包名开始导入
time模块
支持三种不同形式(时间戳、格式化时间和结构化时间)的时间，不同形式的时间之间可以转换。
重点记住time.time()（时间戳，打印从1970到现在的时间，秒数）和time.sleep()（系统睡眠一段时间）这两个方法
datatime模块
对时间进行修改
os模块
与操作系统交互，可以操控文件，主要是针对文件的操作
重点记住os.listdir(path)(可以列出所有文件)、os.path.join(pathA, pathB)(可以把pathA和pathB两个路径拼接起来)、os.path.abspath(__file__)(打印当前路径)、os.path.dirname()(打印父目录)和os.walk(path) # 返回三个值，第一个值是路径；第二个值是路径下的文件夹，第三个值是路径下的文件
sys模块
与python解释器进行交互
json模块
主要用于数据存储，可以跨平台，主要记住序列化和反序列化
序列化：从python的字典（最常用）变成json串，json.dump()（序列化到内存）
反序列化：从json串变成python的字典（最常用），json.load(从内存中获取json串)
字典中的字符串都用双引号
pickle模块
可以序列化python中的所用对象（数据类型），但是无法跨平台，也是用到dump和load两个方法
hashlib模块和hmac模块
用于密码加密，摘要算法，无论丢什么字符，都会返回一个固定长度的字符串。前者用m = hashlib.md5() m.update(b'123456')print(m.hexdigest())打印一个固定长度的值，且可以拼接123和456，输出值一样；后者用m = hmac.new(b'abc') # 对称密码算法中的密钥 m.update(b'123456')print(m.hexdigest())使用不同的密钥字符串可以输出不同的字符串
logging模块
用于记录日志，写法比较固定
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.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
print(logfile_dir)
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
print('logfile_path:',logfile_path)
# 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()