python全栈开发_day18_logging和re

logging模块

什么是logging模块

logging模块是python提供的用于记录日志的模块

为什么需要logging

我们完全可以自己打开文件然后,日志写进去,但是这些操作重复且没有任何技术含量,所以python帮我们进行了封装,有了logging后我们在记录日志时 只需要简单的调用接口即可,非常方便!

日志级别

在开始记录日志前还需要明确,日志的级别

随着时间的推移,日志记录会非常多,成千上万行,如何快速找到需要的日志记录这就成了问题

解决的方案就是 给日志划分级别

logging模块将日志分为了五个级别,从高到低分别是:

1.info 常规信息

2.debug 调试信息

3.warning 警告信息

4.error 错误信息

5.cretical 严重错误

本质上他们使用数字来表示级别的,从高到低分别是10,20,30,40,50

 

logging模块的使用

#1.导入模块
import logging
​
#2.输出日志
logging.info("info")
logging.debug("debug")
logging.warning("warning")
logging.error("error")
logging.critical("critical")
​
#输出 WARNING:root:warning
#输出 ERROR:root:error
#输出 CRITICAL:root:critical

我们发现info 和 debug都没有输出,这是因为它们的级别不够,

默认情况下:

logging的最低显示级别为warning,对应的数值为30
​
日志被打印到了控制台
​
日志输出格式为:级别  日志生成器名称  日志消息

如何修改这写默认的行为呢?,这就需要我们自己来进行配置

自定义配置

import logging
logging.basicConfig()
​
"""可用参数
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 
"""
​
#案例:
logging.basicConfig(
    filename="aaa.log",
    filemode="at",
    datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S %p",
    format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(module)s: %(message)s",
    level=10
)

格式化全部可用名称

%(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

 

至此我们已经可以自己来配置一 写基础信息了,但是当我们想要将同一个日志输出到不同位置时,这些基础配置就无法实现了,

例如 有一个登录注册的功能 需要记录日志,同时生成两份 一份给程序员看,一份给老板看,作为程序员应该查看较为详细的日志,二老板则应该简单一些,因为他不需要关心程序的细节

要实现这样的需要我们需要系统的了解loggin模块

logging模块的四个核心角色

1.Logger 日志生成器 产生日志

2.Filter 日志过滤器 过滤日志

3.Handler 日志处理器 对日志进行格式化,并输出到指定位置(控制台或文件)

4.Formater 处理日志的格式

 

一条日志完整的生命周期

1.由logger 产生日志 -> 2.交给过滤器判断是否被过滤 -> 3.将日志消息分发给绑定的所有处理器 -> 4处理器按照绑定的格式化对象输出日志

其中 第一步 会先检查日志级别 如果低于设置的级别则不执行

第二步 使用场景不多 需要使用面向对象的技术点 后续用到再讲

第三步 也会检查日志级别,如果得到的日志低于自身的日志级别则不输出

生成器的级别应低于句柄否则给句柄设置级别是没有意义的,
​
例如  handler设置为20  生成器设置为30 
​
30以下的日志压根不会产生

第四步 如果不指定格式则按照默认格式

 

logging各角色的使用(了解)

# 生成器
logger1 = logging.getLogger("日志对象1")
​
# 文件句柄
handler1 = logging.FileHandler("log1.log",encoding="utf-8")
handler2 = logging.FileHandler("log2.log",encoding="utf-8")
​
# 控制台句柄
handler3 = logging.StreamHandler()
​
​
# 格式化对象
fmt1 = logging.Formatter(
    fmt="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s:  %(message)s",
    datefmt="%m-%d %H:%M:%S %p")
fmt2 = logging.Formatter(
    fmt="%(asctime)s - %(levelname)s :  %(message)s",
    datefmt="%Y/%m/%d %H:%M:%S")
​
# 绑定格式化对象与文件句柄
handler1.setFormatter(fmt1)
handler2.setFormatter(fmt2)
handler3.setFormatter(fmt1)
​
# 绑定生成器与文件句柄
logger1.addHandler(handler1)
logger1.addHandler(handler2)
logger1.addHandler(handler3)
​
# 设置日志级别
logger1.setLevel(10)    #生成器日志级别
handler1.setLevel(20)   #句柄日志级别
​
# 测试
logger1.debug("debug msessage")
logger1.info("info msessage")
logger1.warning("warning msessage")
logger1.critical("critical msessage")

到此我们已经可以实现上述的需求了,但是这并不是我们最终的实现方式,因为每次都要编写这样的代码是非常痛苦的

logging的继承(了解)

可以将一个日志指定为另一个日志的子日志 或子孙日志

当存在继承关系时 子孙级日志收到日志时会将该日志向上传递

指定继承关系:

import  logging
​
log1 = logging.getLogger("mother")
log2 = logging.getLogger("mother.son")
log3 = logging.getLogger("mother.son.grandson")
​
# handler
fh = logging.FileHandler(filename="cc.log",encoding="utf-8")
# formatter
fm = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s -%(filename)s - %(message)s")
​
# 绑定
log1.addHandler(fh)
log2.addHandler(fh)
log3.addHandler(fh)
# 绑定格式
fh.setFormatter(fm)
# 测试
# log1.error("测试")
# log2.error("测试")
log3.error("测试")
# 取消传递
log3.propagate = False
# 再次测试
log3.error("测试")

 

通过字典配置日志模块(重点)

每次都要编写代码来配置非常麻烦 ,我们可以写一个完整的配置保存起来,以便后续直接使用

import logging.config
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)
logging.getLogger("aa").debug("测试")

LOGGING_DIC模板

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'
logfile_path = "配置文件路径"
​
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, #日志文件最大个数
            'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码
        },
    },
    'loggers': {
        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
        'aa': {
            '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
        },
    },
}

补充:

getLogger参数就是对应字典中loggers的key , 如果没有匹配的key 则返回系统默认的生成器,我们可以在字典中通过空的key来将一个生成器设置为默认的

'loggers': {
        # 把key设置为空
        '': {
            '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
        },
    },

,往后在使用时可以这调用模块提供的函数,来输出日志

logging.info("测试信息!")

另外我们在第一次使用日志时并没有指定生成器,但也可以使用,这是因为系统有默认的生成器名称就叫root

 

最后来完成之前的需求:

有一个登录注册的功能 需要记录日志,同时生成两份 一份给程序员看,一份给老板看,作为程序员应该查看较为详细的日志,二老板则应该简单一些,因为他不需要关心程序的细节

 

 

什么是正则表达式

一组特殊符号组成的表达式，用于描述某种规则。该应用场景生活中随处可见。

例如：让有志青年过上体面的生活，这里面就由规则，即有志青年。

正则表达式的作用，以及使用场景

1.用于从字符串中匹配满足某种规则的内容，多数用于爬虫应用程序

2.判断字符串串内容是否满足某种规则，多用于严重用户输入。例如密码是否规范，手机号是否正确等

学习重点

正则是一堆特殊符号组成的，我们主要学习的就是这些特殊符号

 

元字符	描述
	将下一个字符标记符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如，“n”匹配 。“ ”匹配换行符。序列“”匹配“”而“(”则匹配“(”。即相当于多种编程语言中都有的“转义字符”的概念。
^	匹配输入字行首。如果设置了RegExp对象的Multiline属性，^也匹配“ ”或“ ”之后的位置。
$	匹配输入行尾。如果设置了RegExp对象的Multiline属性，$也匹配“ ”或“ ”之前的位置。
*	匹配前面的子表达式任意次。例如，zo能匹配“z”，也能匹配“zo”以及“zoo”。等价于{0,}。
+	匹配前面的子表达式一次或多次(大于等于1次）。例如，“zo+”能匹配“zo”以及“zoo”，但不能匹配“z”。+等价于{1,}。
{n}	n是一个非负整数。匹配确定的n次。例如，“o{2}”不能匹配“Bob”中的“o”，但是能匹配“food”中的两个o。
{n,}	n是一个非负整数。至少匹配n次。例如，“o{2,}”不能匹配“Bob”中的“o”，但能匹配“foooood”中的所有o。“o{1,}”等价于“o+”。“o{0,}”则等价于“o*”。
{n,m}	m和n均为非负整数，其中n<=m。最少匹配n次且最多匹配m次。例如，“o{1,3}”将匹配“fooooood”中的前三个o为一组，后三个o为一组。“o{0,1}”等价于“o?”。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。
?	匹配前面的子表达式零次或一次。例如，“do(es)?”可以匹配“do”或“does”。?等价于{0,1}。
?	当该字符紧跟在任何一个其他限制符（,+,?，{n}，{n,}，{n,m*}）后面时，匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少地匹配所搜索的字符串，而默认的贪婪模式则尽可能多地匹配所搜索的字符串。例如，对于字符串“oooo”，“o+”将尽可能多地匹配“o”，得到结果[“oooo”]，而“o+?”将尽可能少地匹配“o”，得到结果 ['o', 'o', 'o', 'o']
.点	匹配除“ ”和" "之外的任何单个字符。要匹配包括“ ”和" "在内的任何字符，请使用像“[sS]”的模式。
x|y	匹配x或y。例如，“z|food”能匹配“z”或“food”(此处请谨慎)。“[zf]ood”则匹配“zood”或“food”。
[xyz]	字符集合。匹配所包含的任意一个字符。例如，“[abc]”可以匹配“plain”中的“a”。
[^xyz]	负值字符集合。匹配未包含的任意字符。例如，“abc”可以匹配“plain”中的“plin”任一字符。
[a-z]	字符范围。匹配指定范围内的任意字符。例如，“[a-z]”可以匹配“a”到“z”范围内的任意小写字母字符。注意:只有连字符在字符组内部时,并且出现在两个字符之间时,才能表示字符的范围; 如果出字符组的开头,则只能表示连字符本身.
[^a-z]	负值字符范围。匹配任何不在指定范围内的任意字符。例如，“a-z”可以匹配任何不在“a”到“z”范围内的任意字符。
	匹配一个单词的边界，也就是指单词和空格间的位置（即正则表达式的“匹配”有两种概念，一种是匹配字符，一种是匹配位置，这里的就是匹配位置的）。例如，“er”可以匹配“never”中的“er”，但不能匹配“verb”中的“er”；“1”可以匹配“1_23”中的“1”，但不能匹配“21_3”中的“1_”。
B	匹配非单词边界。“erB”能匹配“verb”中的“er”，但不能匹配“never”中的“er”
s	匹配任何不可见字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于[ f v]。
S	匹配任何可见字符。等价于 f v。
w	匹配包括下划线的任何单词字符。类似但不等价于“[A-Za-z0-9_]”，这里的"单词"字符使用Unicode字符集。
W	匹配任何非单词字符。等价于“A-Za-z0-9_”。
d	匹配一个数字字符。等价于[0-9]。grep 要加上-P，perl正则支持
D	匹配一个非数字字符。等价于0-9。grep要加上-P，perl正则支持
	匹配一个换行符。等价于x0a和cJ。
	匹配一个回车符。等价于x0d和cM。
	匹配一个制表符。等价于x09和cI。
( )	将( 和 ) 之间的表达式定义为“组”（group），并且将匹配这个表达式的字符保存到一个临时区域（一个正则表达式中最多可以保存9个），它们可以用 1 到9 的符号来引用。
(?:pattern)	非获取匹配，匹配pattern但不获取匹配结果，不进行存储供以后使用。这在使用或字符“(|)”来组合一个模式的各个部分时很有用。例如“industr(?:y|ies)”就是一个比“industry|industries”更简略的表达式。
|	将两个匹配条件进行逻辑“或”（Or）运算。例如正则表达式(him|her) 匹配"it belongs to him"和"it belongs to her"，但是不能匹配"it belongs to them."。注意：这个元字符不是所有的软件都支持的。

首先介绍的是re模块的findall方法，该方法用于从字符串中获取所有匹配成功的内容：

import re
res = re.findall("表达式"，"字符串内容")
res = re.findall("w"，"hello python")
res = re.findall("^http://"，"http://www.baidu.com
http://www.sina.com.cn", re.M)
# 该方法得到一个列表
print(res)

单个字符匹配

w

W

s

S

d

D

.

指定匹配范围

a|b|c

[abc]

[^abc]

[a-z]

[a-zA-Z0-9]

注意当 -需要作为普通字符时必须写在最前面或最后面

匹配次数

{a}

{b,}

{a,b}

*

？

 

位置匹配

^

$

d

B

 

贪婪模式

默认情况下+和*将尽可能多的匹配内容

+

*

非贪婪模式

将尽可能少的匹配内容，当？出现在其他的重复次数后面时会将贪婪模式改为非贪婪模式。

?

如

abc.*？

abc.+?

 

分组

用于单独获取某一部分匹配的内容

（表达式）获取匹配的

（?:表达式） 不获取匹配的

补充：

#匹配模式:.不能匹配换行符
content='''Hello 123456 World_This
is a Regex Demo
'''
# res=re.match('He.*?(d+).*?Demo$',content)
# print(res) #输出None
​
# res=re.match('He.*?(d+).*?Demo$',content,re.S) #re.S让.可以匹配换行符
# print(res)
# print(res.group(1))

re模块其他函数

search

仅获取第一个匹配的内容

match

从字符串开始处开始匹配

compile

得到一个的表达式对象，后期可以重复使用

split

使用正则表达式来切分字符串

re.split("[:/\]","a:b/cd/f")

sub

普通替换与字符串的替换没有区别

print(re.sub("python","PYTHON","python asasasaasa python"))

正则替换 只替换后面的python

print(re.sub("(python)(.*)(python)",r"12PYTHON","python asasasaasa python"))

练习

• 编写验证身份证的正则

• 编写验证手机号的正则

• 编写验证邮箱地址的正则