os模块 sys模块 json/pickle 模块 logging模块

1|0模块

1|11. os模块

  • os模块有什么用

    与操作系统交互,控制文件/文件夹

  • # 对文件操作 import os ## 判断是否为文件 res = os.path.isfile(r'D:\上海python12期视频\python12期视频\day 16\00 上节课回顾.md') print(res) ## 删除文件 # os.remove(r'') ## 重名名文件 # os.rename(r'', r'') # 对文件夹操作 ## 判断是否为文件夹 # os.path.isdir() ## 创建文件夹 if not os.path.exists(r'D:\上海python12期视频\python12期视频\test'): os.mkdir(r'D:\上海python12期视频\python12期视频\test') ## 删除文件夹 os.rmdir(r'D:\上海python12期视频\python12期视频\test') ## 列出文件夹内所有的文件(*****) res = os.listdir(r'D:\上海python12期视频\python12期视频\day 16') print(res) # 辅助性的 ## 当前文件的所在文件夹 res = os.getcwd() print(res) ## 当前文件所在的具体路径 ## __file__ pycharm独有 print('__file__:', __file__) res = os.path.abspath(__file__) # 根据不同的操作系统,更换不同的\或/ print(res) ## 文件的文件夹 res = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) print(res) ## 拼接文件路径 res = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'img', 'test.jpg') print(res) ## 判断路径是否存在(文件or文件夹都适用) res = os.path.exists(r'D:\上海python12期视频\python12期视频\day 16\01 os模块.py') print(res) # 尽量不要写路径 ## 代码统计(只是想告诉你os模块的应用场景) def count_code(file_path): """通过文件路径计算文件代码量""" count = 0 # tag = False # tag2 = False with open(file_path, 'r', encoding='utf8') as fr: for i in fr: if i.startswith('#'): continue if i.startswith('\n'): count += 1 # 计算代码量 return count def count_all_file_code(top): if os.path.isfile(top): count = count_code(top) return count # 针对文件夹做处理 res = os.walk(top) # 只针对文件夹 count_sum = 0 for dir, _, files in res: # print(i) # 所有文件夹名 # print(l) # i文件夹下对应的所有文件名 for file in files: file_path = os.path.join(dir, file) if file_path.endswith('py'): # 判断是否为py文件 count = count_code(file_path) count_sum += count return count_sum top = r'D:\上海python12期视频\python12期视频\项目-atm' count_sum = count_all_file_code(top) print(f' {top} 代码量统计: {count_sum}')

1|22. sys模块

  • sys模块的作用

    与python解释器交互

import sys ## 最常用,当使用命令行式运行文件,接收多余的参数 res = sys.argv print(res) # print(1) # print(res[1]) # import requests # 拿到当前导入的模块 print(sys.modules.keys()) # requests = __import__('requests') # 了解 print(sys.api_version) print(sys.copyright) print(sys.version) print(sys.hexversion)

1|33. json和pickle模块

  • json的作用

    跨平台数据交互,json串,但python中的集合在json中没有对应的转化

  • pickle模块

    不跨平台,针对python所有数据类型(如集合)使用

序列化: 按照特定的规则排列(json串-->跨平台交互,传输数据) 反序列化: 按照特定的规则把json串转换成python/java/c/php需要的数据类型
# json 实例 import json dic = [1, (1, 2)] res = json.dumps(dic) # json串中没有单引号, print(type(res), res) # 跨平台数据交互 res = json.loads(res) print(type(res), res) # (********) # dic = {'a': True, 'b': None} # # # 序列化字典为json串,并保存文件 # import json # def dic(): # print('func') # with open('test.json', 'w', encoding='utf8') as fw: # json.dump(dic, fw) # # # 反序列化 # with open('test.json', 'r', encoding='utf8') as fr: # data = json.load(fr) # print(type(data), data) # goods = { # 1: 'wawa', # } # # with open('nick.json', 'r', encoding='utf8') as fr: # data = json.load(fr) # data['wawa'] = 1 # data['extra'] -= 10 # data['locked'] = 1 # with open('nick.json', 'w', encoding='utf8') as fw: # json.dump(data, fw)
# pickle 实例 import pickle # -->未来存对象(存对象名,) # def func(): # 针对地址而言,只存了一个函数名 # print('func') # with open('test.pkl','wb') as fw: # pickle.dump(func,fw) def func(): print('lksjdfkljskldfjlksjdlk') with open('test.pkl', 'rb') as fr: data = pickle.load(fr) print(type(data), data) data() # func()

1|44. logging模块

  • logging 模块的作用

    就是记录日志

1|0(1)日志配置

import logging # 日志级别(如果不设置,默认显示30以上) # v1 # logging.info('info') # 10 # logging.debug('debug') # 20 # logging.warning('wraning') # 30 # logging.error('error') # 40 # logging.critical('critical') # 50 # v2 --> 添加设置 # logging.basicConfig(filename='20190927.log', # format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', # datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', # level=10) # # username = 'nick' # goods = 'bianxingjingang' # logging.info(f'{username}购物{goods}成功') # 10 # v3: 自定义配置 # 1. 配置logger对象 nick_logger = logging.Logger('nick') json_logger = logging.Logger('jason') # 2. 配置格式 formmater1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s -%(thread)d - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p ', ) formmater2 = logging.Formatter('%(asctime)s : %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', ) formmater3 = logging.Formatter('%(name)s %(message)s', ) # 3. 配置handler --> 往文件打印or往终端打印 h1 = logging.FileHandler('nick.log') h2 = logging.FileHandler('json.log') sm = logging.StreamHandler() # 4. 给handler配置格式 h1.setFormatter(formmater1) h2.setFormatter(formmater2) sm.setFormatter(formmater3) # 5. 把handler绑定给logger对象 nick_logger.addHandler(h1) nick_logger.addHandler(sm) json_logger.addHandler(h2) # 6. 直接使用 nick_logger.info(f'nick 购买 变形金刚 4个') # json_logger.info(f'json 购买 变形金刚 10个')

1|0(2)实际开发中日志的使用

# 记住以上可以全部忘记,在实际开发中只要会下面的cv大法,只需要根据注释内容,按自己的需求自定义日志保存路径等内容即可 # settings文件中复制粘贴下面的内容: ******************************************************************* # 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 = base_path # 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:\Users\oldboy\Desktop\atm\log logfile_name = 'atmlog.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:\Users\oldboy\Desktop\atm\log os.mkdir(logfile_dir) # log文件的全路径 logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name) # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log\log.log # 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': { # 添加logger对象,可添加多个,logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置。导入时,带上自己设置的logger对象名,例如下面,logging.getLogger('logger1') 'logger1': { # 这里把定义的handler添加给logger对象 'handlers': ['default', 'console'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': False, # 向上(更高level的logger)传递 }, 'logger2': { # 这里把定义的handler添加给logger对象 'handlers': ['default'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': False, # 向上(更高level的logger)传递 }, }, } ************************************************************ # 在后端的公用方法中书写下面的内容即可。 import logging.config logging.config.dictConfig(setting.LOGGING_DIC) logger = logging.getLogger('自己设置的logger对象名') # 在程序需要记录日志等的地方使用即可 logger = logging.getLogger('自己设置的logger对象名') # 这句是为了使用不同的logger,若程序中只用同一个logger,则可以直接导入往上第二行中生成的logger对象 logger.debug('要记录的内容') logger.info('要记录的内容') logger.warnning('要记录的内容') logger.error('要记录的内容') 等等

__EOF__

本文作者BigSun丶
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