python之包的使用，logging模块的使用

1.什么是包

包是模块的一种形式，包的本质就是一个含有——init——.py文件的文件夹

导入包，读取的包文件夹里面的__init__.py文件

2.为啥要有包？

包是多种模块的集合，方便模块功能的管理、扩展与使用

3.导入包的三步骤

1.创建一个包的名称空间

2.执行py文件，将执行过程中产生的名字存放于名称空间中

（即包名称空间中存放的名字都是来自于——init——.py）

3.在当前执行文件中拿到一个名字aaa（文件夹名字），aaa是指向包的名称空间

（1）首先明确你需要那个模块功能

（2）在一层一层往上找 #路径要明确的清楚知道有开头也要有结尾

如何用包

导入包就是在到包下面的——init__.py

注意的问题：

1.包内所有的文件都是被导入使用的，而不是被直接运行的

2.包内部模块之间的导入可以使用绝对导入（以包的跟目录为基准）与相对导入（以当前被导入的模块所在的目录为基准）

3.当文件是执行文件时，无法在该文件内用相对导入的语法

强调：只要在文件被当做模块导入时，该文件内才能使用相对导入的语法

4.凡是在导入时带点的，点的左边都必须是一个包（也就是说是文件夹）

2.logging模块是使用

例子：

import logging
logging.basicConfig(filename='access.log',
                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
                    level=10)

logging.debug('调试debug')
logging.info('消息info')
logging.warning('警告warn')
logging.error('错误error')
logging.critical('严重critical')

#### import logging

常用的logging模块包含四种角色：logger，filter，formatter，handler

1.logger：负责产生日志信息

logger1=logging.getLogger('交易日子')

logger2=logging.getLogger('用户相关'）表明日志是那相关的那个信息

2.filter：负责筛选日志

3.formatter：控制日志输出格式 #可以多定义输出格式

formatter1=logging.Formatter（

fmt='%(asctime)s:%(name)s:%(levelname)s:%(message)s', # fmt是formatter简写

datefmt='%Y-%m-%d %X'）

4.handler:负责日志输出的目标 #输出到文件里和打印在屏幕上面两种方式

h1=logging.FileHandler(filename='a1.log',encoding='utf-8') #写入到文件里
h2=logging.FileHandler(filename='a2.log',encoding='utf-8')
sm=logging.StreamHandler() #打印在屏幕终端

5.绑定logger对象与handler对象关系

logger1.addHandler(h1)
logger1.addHandler(h2)
logger1.addHandler(sm)

6.绑定handler对象与formatter对象关系

h1.setFormatter(formatter1)
h2.setFormatter(formatter1)
sm.setFormatter(formatter2)

7.设置日志级别：可以在两个关卡进行设置logger与handler

logger1.setLevel(10)
h1.setLevel(10)
h2.setLevel(10)

sm.setLevel(10)

关系图：

总结：

一般公司的日志模板都是别人写好了的你只需要拿来学会使用或者增加点功能

日志字典配置：

"""
logging配置
"""
import os
import logging.config

# 定义三种日志输出格式 开始
standard_format = '%(asctime)s - %(filename)s:%(lineno)d - %(levelname)s - %(message)s'

simple_format = '%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'

id_simple_format = '[%(asctime)s] %(message)s'


# log文件的全路径
logfile1_path = r'D:\SH_fullstack_s2\day17\a1.log'
logfile2_path = r'D:\SH_fullstack_s2\day17\a2.log'

# log配置字典
LOGGING_DIC = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'formatter1': {
            'format': standard_format                   #定义输出格式
        },
        'formatter2': {
            'format': simple_format
        },
    },
    'filters': {},
    'handlers': {
                                                        #打印到终端的日志
        'sm': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.StreamHandler',       # 打印到屏幕
            'formatter': 'formatter2'
        },
        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
        'h1': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.FileHandler',         # 保存到文件
            'formatter': 'formatter1',
            'filename': logfile1_path,                # 日志文件路径
            'encoding': 'utf-8',                     # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
        },
        'h2': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.FileHandler',         # 保存到文件
            'formatter': 'formatter1',
            'filename': logfile2_path,                # 日志文件路径
            '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
        'logger1': {               #这里可以为空key=‘’所有匹配
            'handlers': ['h1','h2','sm'],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,                     # 向上（更高level的logger）传递
        },
    },
}

import settings
import logging.config

logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置

logger1=logging.getLogger('logger1')     #产生日志信息，此处的值要跟logger

logger1.debug('调试日志')

posted @ 2018-06-20 15:00 Marcki 阅读(954) 评论(0) 编辑收藏举报

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