Python基础之常用模块（二）

一、sys模块

1.sys.exit() 退出程序，这是正常退出程序，与之前用的break不同的是，break只是退出循环，循环之后的代码还会正常运行

2.sys.argv  会返回一个列表，列表中的第一个元素是程序本身路径

　在终端中运行的时候，Python 文件名 后面还可以加东西，会依次放到返回的列表中

　这个方法的应用是：以前我们在做验证用户名密码的时候，是用的input()函数，当程序等待用户输入的时候，会处于I/O阻塞状态，有时我们要保持程序出于运行状态I，所以就用到了sys.argv

3.sys.path 返回一个列表，列表中的每一个元素都是一个路径

　我们知道，模块其实就是一个.py文件，当我们导入模块时，Python解释器会先找内置模块，然后就会去sys.path下的路径找，找不到就会报错。

　如果我们想用其他文件夹的.py文件，只需要添加进sys.path就行了

　需要注意的是：pycharm中会比在终端在中多一个路径，就是当前工作的文件存放的目录，所以如果有和模块重名的自己定义的文件名，当调用该模块时就会出错

二、logging模块

1.  logging.debug('debug message')

     logging.info('ino message')

     logging.warning('warning message')

     logging.error(‘error message'）

     logging.critical('critical message')    

　级别从低到高，如果把级别定为debug,debug之上的信息都会打印出来，如果把级别定为error,只会打印error和critical的信息。默认的日志级别设置为WARNING

2.我们可以自己修改输出日志的格式

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s---%(lineno)s----%(name)s:%(message)s',
                    datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
                    filename='log.txt',　　　　#指定的话就不会在屏幕中输出，而是在写入到文件中，不指定文件的话就默认输出到屏幕上
                    filemode='a')

logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')

配置参数如下：

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

3.现在有一个问题，如果我们既想在电脑屏幕上显示日志，又想把日志写到文件中，那么上面的方法就不行了，需要引入一个logger对象

 logger对象可以从logging模块中拿到：logger_obj=logging.getLogger()

有了logger对象后，我们可以指定日志的输出流向

屏幕输出流:logging.StreamHandler()     ch= logging.StreamHandler()           不需要参数  

文件输出流logging.FileHandler(路径）  fh=logging.FileHandler('a.txt')          文件默认是追加方式

然后添加输出流：logger_obj.addHandler(fh)

　　　　　　　　logger_obj.addHandler(ch)

当然，我们可以指定输出格式：formatter='%(asctime)s---%(lineno)s----%(name)s:%(message)s
　　　然后让屏幕输出流和文件输出流分别添加格式：fh.setFormatter(formatter)

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ch.setFormatter(formatter)

　　　修改级别：logger_obj.setLevel(logging.DEBUG)

演示：

import logging

logger_obj=logging.getLogger()
ch=logging.StreamHandler()
fh=logging.FileHandler('log.txt')
logger_obj.addHandler(fh)
logger_obj.addHandler(ch)
formatter=logging.Formatter('%(asctime)s--%(lineno)s--%(name)s:%(message)s')
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)
logger_obj.setLevel(logging.WARNING)

logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')

三、json模块

1.在了解json模块之前，让我们先来谈一谈序列化的问题：

我们的电脑硬盘只能是被字符串，我们平时用的列表啦，字典啦什么的，硬盘都是不认识的，那电脑怎么存储这些数据类型呢，答案就是序列化

序列化就是把字典、列表等数据类型转成字符串，而反序列化就是把字符串在转回之前的类型

但是在这个转来转去的过程中，需要遵循一个标准，这个标准就是json标准。这个标准在Java中也存在，叫xml标准，但是json标准比xml标准更快更方便

2.json只有两种方法，就是序列化和反序列化

#序列化
import json

with open('b.txt','w',encoding='utf-8')as f:
    d={'name':'zhang','age':18}
    f.write(json.dumps(d))

#反序列化
import json
with open('b.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    s=f.read()
    d=json.loads(s)
    print(d)

json可以控制写入文件的格式是否为ascii，把这个关闭后就可以向文件中写汉字了

data=json.dumps(d,ensure_ascii=False)

还有两种带参数的方法，比上面两种更简洁

import json

dic={'name':'zhang','age':18}
with open('a.txt', 'w', encoding='utf-8')as f:
    json.dump(dic,f)

import json
with open('a.txt','r',encoding='utf-8')as f:
    s=json.load(f)
    print(s)

四、序列化模块还有pickle模块和shelve模块，pickle仅用于Python的数据类型，但是pickle适用于Python的所有数据类型。pickle序列化数据的时候是bytes类型，且不能读。helve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写;key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型