Python基础之（常用模块）

一、时间模块（time、datetime）

Python中有三种时间的表示方式：

• 时间戳               1970年1月1日之后的秒，即：time.time()
• 格式化时间    2014-11-11 11:11，    即：time.strftime('%Y-%m-%d')
• 结构化时间          元组包含了：年、日、星期等... time.struct_time    即：time.localtime()

1.1、几种时间表示方式的转换

#时间戳转结构化时间
import time
y=time.time()  #时间戳
x=time.localtime(y) #时间戳转换结构化时间
#结构化时间转成时间戳
z=time.mktime(x)   #结构化时间z转时间戳
time.gmtime()  #世界标准时间（结构化时间）


#结构化时间转换为格式化时间
time.strftime(%Y-%m-%d-%b %H:%M:%S',x)) #可带参数指定结构化时间
time.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S')  #没有参数默认就是localtime
#格式化时间转换成结构化时间
time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X'))
#strptime(string, format)

#  %Y  %m %d %H %M %S    %X          %a %b
#  年   月 日 时 分  秒  时分秒统称     周  月


time.asctime() 
#把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式：'Sun Jun 20 15:21:05 1998',如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入
time.ctime()
#把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化为time.asctime()的形式。如果参数未给或者为None的时候，将会默认time.time()为参数

1.2、datetime模块

import datetime
  
print(datetime.datetime.now())   #返回格式 2018-12-16 17:12:41.621179
print(datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()) )# 时间戳直接转成日期格式 2018-12-16
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=30)) #当前时间+30秒


n_time  = datetime.datetime.now()
print(n_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换

执行结果：

 

from datetime import datetime
 
# 假设有一个日期字符串
date_str = "2023-04-01 10:00:00"
# 字符串转为datetime对象
datetime_obj = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

 
# 假设有一个datetime对象
datetime_obj = datetime.now()
# 转换为时间戳
timestamp = datetime_obj.timestamp()


# 假设有一个时间戳
timestamp = 1679852400.0
# 转换为datetime对象
datetime_obj = datetime.fromtimestamp(timestamp)

datetime_obj = datetime.now()
# 转换为字符串
date_str = datetime_obj.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

　　

二、random 随机模块

import random   #随机模块
random.random()   #0-1 浮点型
random.uniform(1,3)  # 随机取1-3的浮点数
random.randint(1,4) #随机取1-4的整型
random.randrange(1,4)  #随机取1-3的整数
random.choice([1,23,[22]])  #列表随机取一个值
print(random.sample([1,2,3],3))  #列表随机取多个值

list=[1,3,5,7,9]
random.shuffle(list)  #随机打乱列表顺序
print(list)
chr(random.randint(65,90))  #随机大写字母A-Z
chr(random.randint(97,122))  #随机小写字母a-z

 随机取4个值要求包含0-9,a-z，A-Z

import random
def code():
    li = []
    for i in range(1,5):
        a=random.randint(0,9)
        b=chr(random.randint(65,90))
        c=chr(random.randint(97,122))
        c=random.sample([a,b,c],1)
        li.append(c)
    return li
print(code())

 其实上面这个例子并不严谨，0-9，a-z，A-Z各取一个，然后在从三个里面再任意取一个，把获取的四个值任意排序即可

 

三、OS模块

#当前工作目录相关的
os.getcwd() #获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname")  #改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd
os.curdir  #返回当前目录: ('.')
os.pardir  #获取当前目录的父目录字符串名：('..')

#和文件相关
os.makedirs('name1/name2')    #可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname')    #删除多层目录，为空删除，否则报错
os.mkdir('dirname')    #生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname')    #删除单级空目录，若目录不为空则无法删除
os.listdir('dirname')    #列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件
os.remove('filename')   #删除一个文件
os.rename("oldname","newname")   #重命名文件/目录
os.stat('path/filename')    #获取文件/目录信息

# 和执行系统命令相关
os.system("bash command")  #运行系统命令，直接显示
os.popen("bash command").read()  #运行系统命令，获取执行结果
os.environ  #获取系统环境变量
os.name()  #字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'

#path系列，和路径相关
os.path.abspath(path) #返回path规范化的绝对路径 
os.path.split(path)#将path分割成目录和文件名二元组返回 
os.path.dirname(path) #返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素 
os.path.basename(path) #返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值，即os.path.split(path)的第二个元素。
os.path.exists(path)  #如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path)  #如果path是绝对路径，返回True
os.path.isfile(path)  #如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path)  #如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
os.path.join(path,*paths)  #将多个路径组合后返回
os.path.getatime(path)  #返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间
os.path.getmtime(path)  #返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
os.path.getsize(path) #返回path的大小

os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息 的详细说明

st_mode: inode 保护模式
st_ino: inode 节点号。
st_dev: inode 驻留的设备。
st_nlink: inode 的链接数。
st_uid: 所有者的用户ID。
st_gid: 所有者的组ID。
st_size: 普通文件以字节为单位的大小；包含等待某些特殊文件的数据。
st_atime: 上次访问的时间。
st_mtime: 最后一次修改的时间。
st_ctime: 由操作系统报告的"ctime"。在某些系统上（如Unix）是最新的元数据更改的时间，在其它系统上（如Windows）是创建时间

OS模块中os.path.join()\basename()\split() 比较重要（对文件路径拼接、文件名操作等）

四、sys模块

sys.argv          # 命令行参数，第一个元素是程序本身路径，后面为输入参数（list）
sys.exit()        #退出程序，正常退出时exit(0)
sys.version        #获取Python解释程序的版本信息
sys.maxint         #最大的Int值
sys.path           #返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
sys.platform      # 返回操作系统平台名称
sys.stdin          #输入相关
sys.stdout         #输出相关
sys.stderror       #错误相关
sys.stdout.write("#")  #输出"#"
sys.stdout.flush() #刷新缓存

 

五、数据转换相关（序列化）

5.1、josn 用于【字符串】和 【python基本数据类型】 间进行转换

　　josn模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

#dumps和loads
import json
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = json.dumps(dic)  #序列化：将一个字典转换成一个字符串
print(type(str_dic),str_dic)  #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}
#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的

dic2 = json.loads(str_dic)  #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典
#注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示
print(type(dic2),dic2)  #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}


list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]
str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型 
print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
list_dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]

#dump和load
import json
f = open('json_file','w')
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
json.dump(dic,f)  #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件
f.close()

f = open('json_file')
dic2 = json.load(f)  #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
f.close()
print(type(dic2),dic2)

5.2、pickle 用于【python特有的类型】 和 【python基本数据类型】间进行转换

pickle模块提供了四个功能：dumps、loads、dump、load  （不仅可以序列化字典，列表...可以把python中任意的数据类型序列化）

import pickle
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic)  #一串二进制内容

dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)    #字典

abc  = {"k":1,"k1":2}
f = open('pickle_file','wb')
pickle.dump(abc,f)
f.close()

f = open('pickle_file','rb')
struct_time2 = pickle.load(f)
print(abc["k"])

5.3、shelve也是python提供给我们的序列化工具，比pickle用起来更简单一些。shelve只提供给我们一个open方法，是用key来访问的，使用起来和字典类似

import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
f1['k1']={'name':'jump','age':18,'job':['php','smoking']}  #写
print(f1['k1']['job'])  #取  ['php', 'smoking']
f1.close()

5.4、XML是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，XML文件格式如下：

<data>
    <city name="bj">
        <rank updated="yes">1</rank>
        <year>2018</year>
        <gdppc>141100</gdppc>
    </city>
    <city name="nj">
        <rank updated="yes">5</rank>
        <year>2018</year>
        <gdppc>59900</gdppc>
    </city>
    <city name="sh">
        <rank updated="yes">2</rank>
        <year>2018</year>
        <gdppc>13600</gdppc>
    </city>
</data>

XML操作：

import xml.etree.ElementTree as ET
tree= ET.parse(filename)  #解析文件
root=tree.getroot()  #获取根节点
root.tag  #根标签名称

for child in root:
    print(child.tag, child.attrib) # 子节点的标签名称和标签属性
    
    for i in child:   #遍历XML文档的第三层
        print(i.tag,i.text)  # 二级节点的标签名称和内容

for i in root.iter("xxx"):   #遍历根节点下面的所有xxx节点,然后修改
       xx=int（i.text）+1
       i.text=str(xx) 
       i.set("k",'v')   #设置属性
       del node.attrib['k']  #删除
tree.write("filename")  #保存文件

for  i in root.findall("city"):
       xx = int（city.find("rank").text）
       if xx>3:
           root.remove(city)  #删除排名大于3的

 XML文件创建

import xml.etree.ElementTree as ET
new_xml=ET.Element("xxx")  #创建根节点
name=ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"k":"v"})  #创建子节点
age=ET.SubElement(name,"age",attrib={"k1":"v1"})  #创建二级子节点
age.text = "22"   #给节点定义值
et=ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象
et.write("abc.xml",encoding="utf8")  #创建xml文件

　　

六、文件及加密相关

6.1、configparser

configparser用于处理特定格式的文件，该模块适用于配置文件的格式与windows ini文件类似，可以包含一个或多个节（section），每个节可以有多个参数（键=值）

配置文件形式（mysql）

[client]
port = 3306
[mysqld]
port = 3306
datadir=D:\websoft\mysql-5.6.15\data
basedir=D:\websoft\mysql-5.6.15
max_connections=500
performance_schema=0
key_buffer = 16M
max_allowed_packet = 1M
#table_cache = 64
sort_buffer_size = 512K
net_buffer_length = 8K
read_buffer_size = 256K
read_rnd_buffer_size = 512K
myisam_sort_buffer_size = 8M
slow_query_log_file=D:\websoft\mysql-5.6.15\log\slow.log

创建一个配置文件：

import configparser 
config= configparser.ConfigParser()  #新建对象
config["Name"] ={'server':'hostname','IP':'111'}  #Name节点下sever和IP
with open("config.conf","w")as f:   #创建配置文件
      config.write(f)

增删改查操作：

import configparser
config= configparser.ConfigParser()
config.read("config.conf")   #打开配置文件
print(config.sections()) #获取所有的节点名称

print(config["Name"]["server"])  #获取Name节点下server的值
print(config.options("Name2"))   #获取Name2节点下的键
print(config.items("Name"))    #获取Name节点下所有的键值对
print(config.get("Name","server"))  #获取Name 节点下server 的值

has_sec = config.has_section('section1')
print(has_sec)           #判断是否包含section1这个节点，返回False/True

config.add_section("section1")
config.write(open('config.conf', 'w'))  #增加一个节点section1
config.remove_section("section1")       
config.write(open('config.conf', 'w'))    #删除一个节点section1

config.set('section1', 'k10', "123")  
config.write(open('config.conf', 'w'))   #将section1节点下的k10设置为123
config.remove_option('section1', 'k10')
config.write(open('config.conf', 'w'))    #将section1节点下的k10删除

config.has_option('section1', 'k10') #检查section节点下k10是否存在，返回False/True

6.2、shutil 高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块

import shutil

# shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length]) 将文件内容拷贝到另一个文件中
shutil.copyfileobj(open('oldfilename','r'), open('newfilename', 'w'))

#shutil.copyfile(src, dst)  拷贝文件，目标文件无需存在
shutil.copyfile('f1', 'f2')

#shutil.copymode(src, dst)仅拷贝权限。内容、组、用户均不变
shutil.copymode('f1', 'f2') #目标文件必须存在

#shutil.copystat(src, dst)仅拷贝文件状态的信息
shutil.copystat('f1', 'f2') #目标文件必须存在

#shutil.copy2(src, dst) 拷贝文件和状态信息
shutil.copy2('f1', 'f2')

#shutil.copy(src, dst) 拷贝文件和权限
shutil.copy('f1', 'f2')

#shutil.ignore_patterns(*patterns)
#shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)
#递归的去拷贝文件夹
shutil.copytree('dir1', 'dir2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.txt')) 
#目标目录不能存在，注意对dir2目录父级目录要有可写权限，ignore的意思是排除 

#shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])
#递归的去删除文件夹
shutil.rmtree('dir1')

#shutil.move(src, dst)
#递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。
shutil.move('dir1', 'dir3')

#shutil.make_archive(base_name, format,...)  压缩文件
#base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径
#format：压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
#root_dir：要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
shutil.make_archive("/bak/data_bak", 'zip', root_dir='/data')

#shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，如下：
import zipfile
# 压缩
z = zipfile.ZipFile('bak.zip', 'w')
z.write('1.txt')
z.write('2.txt')
z.close()
# 解压
z = zipfile.ZipFile('bak.zip', 'r')
z.extractall(path='.')
z.close()

import tarfile
tar = tarfile.open('your.tar','w')  # 创建一个压缩包
tar.add('/Users/bbs2.log', arcname='bbs2.log')  # 将文件添加到压缩包并命名
tar.add('/Users/cmdb.log', arcname='cmdb.log')  
tar.close()  # 关闭压缩包
# 解压
tar = tarfile.open('your.tar','r')  # 打开一个压缩包
tar.extractall()  # 解压包内所有文件（可设置解压地址）
tar.close()  # 关闭压缩包

6.3、hashlib

用于加密相关的操作，代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法

import hashlib
obj=hashlib.md5()  #建立一个对象
obj.update("hello".encode("utf-8"))  #加密
print(obj.hexdigest()) #5d41402abc4b2a76b9719d911017c592 (十六进制)
print(obj.digest)

以上加密算法虽然依然非常厉害，但时候存在缺陷，即：通过撞库可以反解。所以，有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密。

import hashlib
obj=hashlib.md5("jump".encode("utf8"))  #加自定义key
obj.update("hello".encode("utf-8"))
print(obj.hexdigest())   #b455addaf0e23904477ba8db951f3edc

 

七、 re  正则

正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起（称为正则表达式）来描述字符或者字符串的方法。或者说：正则就是用来描述一类事物的规则。（在Python中）它内嵌在Python中，并通过 re 模块实现。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行

元字符	匹配内容
\w	匹配字母（包含中文）或数字或下划线
\W	匹配非字母（包含中文）或数字或下划线
\s	匹配任意的空白符
\S	匹配任意非空白符
\d	匹配数字
\D	匹配非数字
\A	从字符串开头匹配
\z	匹配字符串的结束，如果是换行，只匹配到换行前的结果
\Z	匹配字符串的结束
\n	匹配一个换行符
\t	匹配一个制表符
^	匹配字符串的开始
$	匹配字符串的结尾
.	匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符。
[...]	匹配字符组中的字符
[^...]	匹配除了字符组中的字符的所有字符
*	匹配0个或者多个左边的字符。
+	匹配一个或者多个左边的字符。
？	匹配0个或者1个左边的字符，非贪婪方式。
{n}	精准匹配n个前面的表达式。
{n,m}	匹配n到m次由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式
a|b	匹配a或者b。
()	匹配括号内的表达式，也表示一个组

7.1、常用方法举例

import re
#findall 全部找到返回一个列表
#findall(pattern, string, flags=0)
print(re.findall("a","abcdabcdaa")) #['a', 'a', 'a', 'a']

#search 只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。
# search(pattern, string, flags=0)
print(re.search("a","abcdabcdaa").group())  #a
print(re.search("a","abcdabcdaa"))   #<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='a'>

#match 同search,不过在字符串开始处进行匹配,完全可以用search+^代替match
#match(pattern, string, flags=0)
# pattern： 正则模型
# string ： 要匹配的字符串
# falgs  ： 匹配模式
print(re.match('e','ebcdh').group())  #e
print(re.match('e','ebcdh'))   #<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='e'>

#split 分割 可按照任意分割符进行分割
#split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
# pattern： 正则模型
# string ： 要匹配的字符串
# maxsplit：指定分割个数
# flags  ： 匹配模式
print(re.split('[ab]','abcd'))     #['', '', 'cd']，先按'a'分割得到''和'bcd',再对''和'bcd'分别按'b'分割

#sub 替换
#sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
# pattern： 正则模型
# repl   ： 要替换的字符串或可执行对象
# string ： 要匹配的字符串
# count  ： 指定匹配个数
# flags  ： 匹配模式
r = re.sub("\d+", "999", "123abcd456edcf789", 2)
print(r)  #999abcd999edcf789

#re.compile()
obj = re.compile("\d+")
print(obj.search("abcd123efg456yhn789").group())
print(obj.findall("abcd123efg456yhn789"))

#返回123 和['123', '456', '789']

7.2、命名分组

print(re.search("(?P<tag_name>\w+)","abcd"))
#(?P<name>) 分组固定格式

print((re.search("(?P<tag_name>\w+)","abcd").group("tag_name")))
#取分组值


print(re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>").group())
print(re.findall("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>"))
#返回的结果为：<h1>hello</h1>和[h1]
#group的作用是将所有组拼接到一起显示出来
#findall结果是组内的结果,且是最后一个组的结果

 

八、logging 用于便捷记录日志且线程安全的模块（日志模块）

日志等级：

CRITICAL = 50  #FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30  #WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 0 #不设置

import logging

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')

#返回结果：
"""WARNING:root:警告warn
ERROR:root:错误error
CRITICAL:root:严重critical"""

#默认级别为warning，默认打印到终端

8.1、单文件日志

import logging  
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,  
                    format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',  
                    datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',  
                    filename='1.log',  
                    filemode='w')  
  
logging.debug('debug message')  
logging.info('info message')  
logging.warning('warning message')  
logging.error('error message')  
logging.critical('critical message')

　执行结果：

相关参数详情：

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。
logging.StreamHandler()   #打印到桌面

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

8.2、多文件日志

import  logging
#定义正确输出日志
run_log = logging.FileHandler('run.log', 'a', encoding='utf-8')
fmt = logging.Formatter(fmt="%(asctime)s  - %(levelname)s :  %(message)s")
run_log.setFormatter(fmt)
logger_info = logging.Logger('run_log', level=logging.INFO)
logger_info.addHandler(run_log)

#定义错误输出日志
error_log = logging.FileHandler('error.log', 'a', encoding='utf-8')
fmt = fmt = logging.Formatter(fmt="%(asctime)s  - %(levelname)s :  %(message)s")
error_log.setFormatter(fmt)
logger_error = logging.Logger('error_log', level=logging.ERROR)
logger_error.addHandler(error_log)

logger_info.info("xxx")
logger_error.error("yyy")

执行结果：

这样在后续的使用中我们可以通过定义函数（或者类）来按需调用 即可

#logger：产生日志的对象
#Filter：过滤日志的对象
#Handler：接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端
#Formatter对象：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式

#Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出
run_log = logging.FileHandler('run.log', 'a', encoding='utf-8')

#Formatter对象：日志格式
fmt = logging.Formatter(fmt="%(asctime)s  - %(levelname)s :  %(message)s")

#为Handler对象绑定格式
run_log.setFormatter(fmt)

#logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出
logger_info = logging.Logger('run_log', level=logging.INFO)

#将Handler添加给logger
logger_info.addHandler(run_log)

　　

九、补充

9.1、paramiko 模块

paramiko是一个用于做远程控制的模块，使用该模块可以对远程服务器进行命令或文件操作，值得一说的是，fabric和ansible内部的远程管理就是使用的paramiko来现实的。

#下载安装
#pycrypto，由于 paramiko 模块内部依赖pycrypto，所以先下载安装pycrypto
pip3 install pycrypto
pip3 install paramiko

#执行命令打印结果

# 用户名密码方式
import paramiko
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect('192.168.1.50', 22, 'root', '1234')
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df')
print (stdout.read())
ssh.close()

#秘钥方式
private_key_path = '/home/auto/.ssh/id_rsa'
key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(private_key_path)
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect('主机名 ', 端口, '用户名', key)
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('df')
print (stdout.read())
ssh.close()

#上传下载文件


#用户名、密码方式
import os,sys
import paramiko
t = paramiko.Transport(('192.168.1.50',22))
t.connect(username='root',password='123')
sftp.put('test.py','/test.py')   #上传
sftp.get('/test.py','/test2.py')  #下载
t.close()

#秘钥方式
pravie_key_path = '/home/auto/.ssh/id_rsa'
key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(pravie_key_path)
t = paramiko.Transport(('192.168.1.50',22))
t.connect(username='root',pkey=key)
sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(t)
sftp.put('test3.py','/tmp/test3.py')    #上传
sftp.get('/tmp/test3.py','/test4.py')    #下载
t.close()

9.2、Requests模块 是使用 Apache2 Licensed 许可证的 基于Python开发的HTTP 库，其在Python内置模块的基础上进行了高度的封装，从而使得进行网络请求时，变得美好了许多，使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作。（ython标准库中提供了：urllib等模块以供Http请求，但是，它的 API 太渣了）

#安装模块
pip3 install requests

# 1、无参数实例
import requests
ret = requests.get('https://www.baidu.com')
print(ret.url)
# 2、有参数实例
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.get("http://www.baidu.com", params=payload)
print(ret.url)

#返回结果
#https://www.baidu.com/
#http://www.baidu.com/?key1=value1&key2=value2

# 1、基本POST提交
import requests
data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.post("http://www.baidu.com", data=payload)
print(ret.text)
 
 
# 2、发送请求头和数据
import json
url = 'https://www.baidu.com'
data = {'k': 'v'}
headers = {'content-type': 'application/json'}
ret = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers)

实例：1、查看火车停靠信息及时间  2、查看城市的天气预报

#1、查看去上海的G7021号火车的停靠信息及时间
r = requests.get('http://www.webxml.com.cn/WebServices/TrainTimeWebService.asmx/getDetailInfoByTrainCode?TrainCode=G7021&UserID=')
result = r.text
# 解析XML格式内容
root = ET.XML(result)
for node in root.iter('TrainDetailInfo'):
    print(node.find('TrainStation').text,node.find("ArriveTime").text,node.find("StartTime").text)


#2、查看上海的天气预报
r = requests.get('http://ws.webxml.com.cn/WebServices/WeatherWS.asmx/getWeather?theCityCode=上海&theUserID=')
result = r.text
# 解析XML格式内容
root=ET.XML(result)
for node in root:
    print(node.text)

执行结果：

Ps：更多接口可以查看  http://www.webxml.com.cn/zh_cn/web_services.aspx

9.3、suprocess 模块用于执行系统相关命令返回结果

#call 执行命令，返回状态码
ret = subprocess.call(["ls", "-l"], shell=False)
ret = subprocess.call("ls -l", shell=True)

#check_call执行命令，如果执行状态码是 0 ，则返回0，否则抛异常
subprocess.check_call(["ls", "-l"])
subprocess.check_call("exit 1", shell=True)

#check_output执行命令，如果状态码是 0 ，则返回执行结果，否则抛异常
subprocess.check_output(["echo", "Hello World!"])
subprocess.check_output("exit 1", shell=True)

#subprocess.Popen(...) 用于执行复杂的系统命令

obj = subprocess.Popen('dir',
                 shell=True,
                 stdout=subprocess.PIPE,
                 stderr=subprocess.PIPE,       
                )
print(obj.stdout.read().decode('utf-8'))  # 正确命令
print(obj.stderr.read().decode('utf-8'))  # 错误命令

# shell: 命令解释器，相当于调用cmd 执行指定的命令
# stdout:正确结果丢到管道中。
# stderr:错了丢到另一个管道中

subprocess.Popen()参数说明：

• args：shell命令，可以是字符串或者序列类型（如：list，元组）
• bufsize：指定缓冲。0 无缓冲,1 行缓冲,其他 缓冲区大小,负值 系统缓冲
• stdin, stdout, stderr：分别表示程序的标准输入、输出、错误句柄
• preexec_fn：只在Unix平台下有效，用于指定一个可执行对象（callable object），它将在子进程运行之前被调用
• close_sfs：在windows平台下，如果close_fds被设置为True，则新创建的子进程将不会继承父进程的输入、输出、错误管道。
  所以不能将close_fds设置为True同时重定向子进程的标准输入、输出与错误(stdin, stdout, stderr)。
• shell：同上
• cwd：用于设置子进程的当前目录
• env：用于指定子进程的环境变量。如果env = None，子进程的环境变量将从父进程中继承。
• universal_newlines：不同系统的换行符不同，True -> 同意使用 \n
• startupinfo与createionflags只在windows下有效
  将被传递给底层的CreateProcess()函数，用于设置子进程的一些属性，如：主窗口的外观，进程的优先级等等