函数递归，匿名、内置行数，模块和包，开发规范
一、递归与二分法
一）递归
1、递归调用的定义
递归调用：在调用一个函数的过程中，直接或间接地调用了函数本身
2、递归分为两类：直接与间接
#直接 def func(): print('from func') func() func() # 间接 def foo(): print('from foo') bar() def bar(): print('from bar') foo()
3、递归调用的特点和使用的注意点
递归调用：在调用一个函数的过程中，直接或间接地调用了函数本身 python中的递归效率低，需要在进入下一次递归时保留当前的状态 在其他语言中可以有解决方法：尾递归优化，即在函数的最后一步（而非最后一行)调用自己，尾递归优化：http://egon09.blog.51cto.com/9161406/1842475；但是python又没有尾递归，且对递归层级做了限制 #总结递归的使用： 1. 必须有一个明确的结束条件 2. 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少 3. 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出 在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出
4、递归的执行分为两个阶段：递推（询问的过程）和回溯（回答的过程）
1 #获知age(5)的值 2 # age(5)=age(4)+2 3 # age(4)=age(3)+2 4 # age(3)=age(2)+2 5 # age(2)=age(1)+2 6 # age(1)=18 7 # 8 # age(n)=age(n-1)+2 #n>1 9 # age(1)=18 #n=1 10 11 def age(n): 12 if n == 1: 13 return 18 14 return age(n-1)+2 15 16 print(age(5))
5、可以递归的最大深度
1 #虽然可以设置，但是因为不是尾递归，仍然要保存栈，内存大小一定，不可能无限递归 2 import sys 3 sys.getrecursionlimit() ##获取目前默认递归的最大深度，默认深度是1000 4 sys.setrecursionlimit(500) ##更改默认递归的最大深度 5 n=1 6 def test(): 7 global n 8 print(n) 9 n+=1 10 test() 11 test()
6、应用场景：有许多层的列表，要取出所有元素——设置结束条件使用递归
l =[1, 2,'list' ,[3, [4, 5, 6, [7, 8, [9, 10, [11, 12, 13, [14, 15,[16,[17,]],19]]]]]]] def search(l): for item in l: # if type(item) is list: if isinstance(item,list): ##判断数据类型是否是列表 search(item) else: print(item) search(l)
二）二分法
1、二分法的产生
一个按照从小到大排列的数字列表中找到指定的数字，遍历的效率太低，用二分法（算法的一种，算法是解决问题的方法）可以极大低缩小问题规模
2、 二分法的作用：不断将列表切分成两份，减小压力
1 l = [1,2,5,6,77,1001,1165,2340] 2 def search(l,num): 3 print(l) 4 if len(l) > 1: 5 mid_index = len(l) // 2 #相除取整 6 if num > l[mid_index]: 7 #in the right 8 l = l[mid_index+1:] 9 elif num < l[mid_index]: 10 #in the left 11 l = l[:mid_index] 12 else: 13 print('find it') 14 return 15 else: 16 if l[0] == num: 17 print('find it') 18 else: 19 print('not exists') 20 return 21 search(l,num) #重复的可以放在if里面 22 search(l,77)
二、匿名函数
一）什么是匿名函数
# 有名函数 def f1(m): print(f1(3)) # 匿名函数 lambda n:n*2
二）匿名函数的应用场景
匿名函数自带return,只能使用一次 #匿名函数即没有绑定名字的函数，意味着只能使用一次就会回收 应用场景：只使用一次的功能
三）匿名函数的使用
salaries={ 'egon':3000, 'alex':10000000, 'wupeiqi':10000, 'yuanhao':2000 } def f1(k): return salaries[k]
1、max、min与 lambda结合
print(max(salaries,key=lambda k:salaries[k])) print(min(salaries,key=lambda k:salaries[k]))
2、sorted与lambda结合
print(sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k])) print(sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k],reverse=True))
3、map（映射）与lambda结合
将原来的元素进行处理后，重新赋值给原变量
l=['alex','egon','wzs','yuanhao'] print(list(map(lambda x:x+'123',l)))
4、reduce（合并）与lambda结合
计算0到100数字的和
1 from functools import reduce 2 # reduce(lambda 表达式,计算范围,计算的初始值) 3 res=reduce(lambda x,y:x+y,range(1,100),100) 4 print(res)
5、filter（过滤）与lambda结合
过滤出列表中以123结尾的元素
l=['alex123','egon123','wzs123','yuanhao'] print(list(filter(lambda name:name.endswith('123'),l)))
6、扩展： 拉链函数
l1=[1,2,3] s1='hello' res = zip(l1,s1) print(list(res)) res=zip(salaries.values(),salaries.keys()) print(max(res)[1])
1 t1=(111,'a') 2 t2=(11,'b',123,'c') 3 print(t1 < t2)
三、内置函数
一）什么是内置函数
内置函数：python将简单的功能内置到语言中，使用者不用定义，可以直接使用
内置函数链接：https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii
二）常用的内置函数
友情链接：http://www.cnblogs.com/xiao1/p/5856890.html
1、优先掌握的函数
max min sorted map filter sum bool chr divmod enumerate id input print isinstance iter len open pow type zip from _functools import reduce
2、数学运算
abs(-5) # 取绝对值，也就是5 round(2.6) # 四舍五入取整，也就是3.0 pow(2, 3) # 相当于2**3，如果是pow(2, 3, 5)，相当于2**3 % 5 cmp(2.3, 3.2) # 比较两个数的大小 divmod(9,2) # 返回除法结果和余数，分页显示内容，计算页数
max([1,5,2,9]) # 求最大值 min([9,2,-4,2]) # 求最小值 sum([2,-1,9,12]) # 求和
3、类型转换
int("5") # 转换为整数 integer float(2) # 转换为浮点数 float long("23") # 转换为长整数 long integer str(2.3) # 转换为字符串 string complex(3, 9) # 返回复数 3 + 9i bytes() # 字节 list((1,2,3)) # 转换为表 list tuple([2,3,4]) # 转换为定值表 tuple dict(a=1,b="hello",c=[1,2,3]) # 构建词典 dictionary set() # 转换成集合 slice(5,2,-1) # 切片操作
1 # bytes object 2 b = b"example" 3 # str object 4 s = "example" 5 # str to bytes 6 sb = bytes(s, encoding = "utf8") 7 print(type(sb)) 8 # bytes to str 9 bs = str(b, encoding = "utf8") 10 # an alternative（可替代的方法） method 11 # str to bytes 12 sb2 = str.encode(s) 13 # bytes to str 14 bs2 = bytes.decode(b)
ASCII表中的字符和序号之间互相转好，应用场景：生成随机验证码
#65-90是大写A-Z print(chr(65)) print(chr(90)) #97-122是小写a-z print(chr(97)) print(chr(122)) print(ord('A')) #48-57是数字0-9 print(chr(48)) print(chr(57))
bool()布尔判断，在python中，为False的情况：空（字符 ‘’，列表 []，元组 ()，字典 {}），0，0.0，None
bool(0) # 转换为相应的真假值，在Python中，0相当于False
进制显示
bin(56) # 返回一个字符串，表示56的二进制数 hex(56) # 返回一个字符串，表示56的十六进制数 oct(56) # 返回一个字符串，表示56的八进制数
判断元素是否为True
all([True, 1, "hello!"]) # 是否所有的元素都相当于True值 any(["", 0, False, [], None]) # 是否有任意一个元素相当于True值
排序
sorted([1,5,3]) # 返回正序的序列，也就是[1,3,5] reversed([1,5,3]) # 返回反序的序列，也就是[3,5,1]
4、类、对象、属性
# define class class Me(object): def test(self): print "Hello!" def new_test(): print "New Hello!" me = Me()
object()
hasattr(me, "test") # 检查me对象是否有test属性 getattr(me, "test") # 返回test属性 setattr(me, "test", new_test) # 将test属性设置为new_test delattr(me, "test") # 删除test属性 isinstance(1,int) # 检查对象是否是类的对象，返回True或False issubclass(Me, object) # Me类是否为object类的子类
5、hash哈希值 ：应用——数据校验
hash(object)
如果对象object为哈希表类型，返回对象object的哈希值。哈希值为整数，在字典查找中，哈希值用于快递比价字典的键。
两个数值如果相等，则哈希值也相等。
6、名称空间 局部名称vars()、locals()，全局名称空间global()，显示形式是字典
print(vars() is locals()) print(globals())
7、__import__() 可以导入字符串，import不能导入字符串
# import "time" #不能导入字符串 # import time m=input('>>:') print(type(m)) obj=__import__(m) ##这样就可以导入字符串了 obj.sleep(2) print(m)
8、compile编译，执行exec、eval （了解）
1、compile编译
语法
compile(str,filename,kind)
filename:用于追踪str来自于哪个文件，如果不想追踪就可以不定义
kind可以是：single代表一条语句，exec代表一组语句，eval代表一个表达式
应用
s="for i in range(10):print(i)" code=compile(s,'','exec') exec(code) ##有返回结果 s1="1+2+3" code1=compile(s1,'','eval') eval(code1) ##没有返回结果
2、eval与exec
eval 提取字符串内的表达式执行，并返回结果（可执行语句会报错）
exec 执行字符串内的表达式或语句，没有返回结果
语法
eval(str,[,globals[,locals]]) exec(str,[,globals[,locals]])
举例
1 s1="1+2+3" 2 # s1="['a','b','c']" 3 s2="for i in range(10):print (i)" 4 print(eval(s1)) 5 print(exec(s1)) 6 print(exec(s2))
四、模块
一）模块介绍
1、什么是模块
一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。
2、为何使用模块
如果你退出python解释器然后重新进入，那么你之前定义的函数或者变量都将丢失，因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来，需要时就通过python test.py方式去执行，此时test.py被称为脚本script。
随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，我们通常将程序分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行，还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中，实现了功能的重复利用
import加载的模块分为四个通用类别
1、使用python编写的代码（.py文件） 2、已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展 3、好一组模块的包 4、使用C编写并链接到python解释器的内置模块
3、导入模块都干了哪些事？
1、执行源文件 2、以一个源文件的全局名称空间 3、在当前位置拿到一个模块名，指向2创建的名称空间
4、python文件的两种用途
.py文件的两种用途：1、当做脚本运行 2、当做模块被加载运行
文件当做脚本运行时，__name__等于__main__
文件当做模块被加载运行时，__name__等于模块名
if __name__ == '__main__': # 当做脚本使用 func1() func2() func3() # main #回车会导入if __name__ == '__main__':
二）使用import导入模块
模块代码文件：spam.py
#spam.py # print('from the spam.py') # 限制*的导入内容 # _money=1000 #对*隐藏，即*无法调用（from spam import *） # __all__ = ['money','x'] # *只能调用赋予给__all__的名称 （from spam import *） money=10000000000000 def read1(): print('spam->read1->money',money) def read2(): print('spam->read2 calling read') read1() def change(): global money money=0
1、导入模块并执行
test.py
import spam money=100 spam.read1() spam.read2() spam.change() spam.read1() print(money)
2、as取别名
用途：1、模块名非常长； 2、更改模块的功能
测试文件
1 def sqlparse(): 2 print('mysql sqlparse')
1 def sqlparse(): 2 print('oracle sqlparse')
导入模块，并执行
1 import spam as s1 2 money = 10000000 3 spam.change() 4 print(spam.money)
1 sql_type = input('sql_type>>') 2 if sql_type == 'mysql': 3 import mysql as sql ##引用不同的模块，因为实现的功能是相同的，所以可以起相同的别名 4 elif sql_type == 'oracle': 5 import oracle as sql 6 sql.sqlparse()
3、导入多个模块：模块之间用逗号隔开（不建议这么写，还是不同模块分行写为好）
import os,sys,requests
4、模块导入的特点
模块只在第一次导入时才会执行，之后的导入都是直接引用内存已经存在的结果
1 import spam 2 import spam 3 import spam 4 import spam 5 6 #验证是否已经在内存 7 import sys 8 # print(sys.modules) #存放的是已经加到内存的模块 9 print('spam' in sys.modules) #查看一个模块是否加到内存中 10 import spam 11 print('spam' in sys.modules)
三）from....import...导入模块
1、对比import导入模块，from....import...的优缺点
1 对比import spam，会将源文件的名称空间'spam'带到当前名称空间中，使用时必须是spam.名字的方式 2 而from 语句相当于import，也会创建新的名称空间，但是将spam中的名字直接导入到当前的名称空间中，在当前名称空间中，直接使用名字就可以了 3 优点：使用源文件内的名字时，无需加前缀，使用方便 4 缺点：容易与当前文件的名称空间内的名字混淆,会覆盖原来名字的值
2、语法范例
1 from spam import money,read1,read2 2 money = 10 3 print(money) 4 # g=read1() 5 g=read2() 6 print(g)
3、将模块导入并起别名
# # from spam import read1 as m from spam import money as m # print(m)
4、*的使用 （不建议使用*）
#要引用的源文件里面的内容很多时，可以使用*代替所有（更容易与当前文件的名称空间冲突），但是不建议使用
_money=1000 #将调用的名字前面加_，*就无法调用该名字（在源文件修改）
__all__ = ['money','x'] # *只能调用赋予给__all__的名称（在源文件修改）
from spam import *
四）模块的搜索路径
1、模块查找的顺序
查找顺序：内存---->>内置模块---->>硬盘
范例
import time import importlib import spam time.sleep(30) # import spam # print(spam.money) importlib.reload(spam) ##重启加载spam，可以使用到测试环境 print(spam.money)
2、模块的注意事项
注意： 1、Python程序只有重新加载才能生效 2、Python自带的模块名不能使用
3、搜索路径和注意事项
当一个命名为spam的模块被导入时 解释器首先会从内建模块中寻找该名字 找不到，则去sys.path中找该名字 sys.path从以下位置初始化 1 执行文件所在的当前目录 2 PTYHONPATH（包含一系列目录名，与shell变量PATH语法一样） 3 依赖安装时默认指定的 注意：在支持软连接的文件系统中，执行脚本所在的目录是在软连接之后被计算的，换句话说，包含软连接的目录不会被添加到模块的搜索路径中 在初始化后，我们也可以在python程序中修改sys.path,执行文件所在的路径默认是sys.path的第一个目录，在所有标准库路径的前面。这意味着，当前目录是优先于标准库目录的，需要强调的是：我们自定义的模块名不要跟python标准库的模块名重复
4、添加到path环境变量
import sys print(sys.path) # 添加path环境变量 # 加到最后面 sys.path.append(r'G:\data\PyCharm_Project\s19\day5\模块\模块的搜索路径\aaa') # 加到最前面 sys.path.insert(0,r'G:\data\PyCharm_Project\s19\day5\模块\模块的搜索路径\aaa') import spam from aaa import #模块的搜索路径
五）模块的重载
考虑到性能的原因，每个模块只被导入一次,放入字典sys.module中，如果你改变了模块的内容，你必须重启程序，python不支持重新加载或卸载之前导入的模块
有的同学可能会想到直接从sys.module中删除一个模块不就可以卸载了吗，注意了，你删了sys.module中的模块对象仍然可能被其他程序的组件所引用，因而不会被清楚。
特别的对于我们引用了这个模块中的一个类，用这个类产生了很多对象，因而这些对象都有关于这个模块的引用。
如果只是你想交互测试的一个模块，使用 importlib.reload(), e.g. import importlib; importlib.reload(modulename)，这只能用于测试环境。
1 def func1(): 2 print('func1')
1 import time,importlib 2 import aa 3 4 time.sleep(20) 5 # importlib.reload(aa) 6 aa.func1()
五、包
http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6379069.html
一）包的简介
1、什么是包
##官网的解释 包是一种通过使用‘.模块名’来组织Python模块名称空间的方式 ##详细解释 包就是一个含有__init__.py文件的文件夹，所以我们创建包的目的就是为了用文件/模块组织起来。 1. 无论是import形式还是from...import形式，凡是在导入语句中（而不是在使用时）遇到带点的，都要第一时间提高警觉：这是关于包才有的导入语法 2. 包是目录级的（文件夹级），文件夹是用来组成py文件（包的本质就是一个包含__init__.py文件的目录） 3. import导入文件时，产生名称空间中的名字来源于文件，import 包，产生的名称空间的名字同样来源于文件，即包下的__init__.py，导入包本质就是在导入该文件 ##强调： 1. 在python3中，即使包下没有__init__.py文件，import 包仍然不会报错，而在python2中，包下一定要有该文件，否则import 包报错 2. 创建包的目的不是为了运行，而是被导入使用，记住，包只是模块的一种形式而已，包即模块 包A和包B下有同名模块也不会冲突，如A.a与B.a来自俩个命名空间
2、为何要使用包
随着功能越写越多，我们无法将所有功能都放到一个文件中，于是我们使用模块去组织功能，而随着模块越来越多，我们需要用文件夹将模块文件组织起来，依次来提供程序的结构性和可维护性
3、注意事项
1.关于包相关的导入语句也分为import和from ... import ...两种，但是无论哪种，无论在什么位置，在导入时都必须遵循一个原则：凡是在导入时带点的，点的左边都必须是一个包，否则非法。可以带有一连串的点，如item.subitem.subsubitem,但都必须遵循这个原则。 2.对于导入后，在使用时就没有这种限制了，点的左边可以是包,模块，函数，类(它们都可以用点的方式调用自己的属性)。 3.对比import item 和from item import name的应用场景： 如果我们想直接使用name那必须使用后者。
4、上课流程
实验一 准备： 执行文件为test.py，内容 #test.py import aaa 同级目录下创建目录aaa,然后自建空__init__.py(或者干脆建包) 需求：验证导入包就是在导入包下的__init__.py 解决： 先执行看结果 再在__init__.py添加打印信息后，重新执行 2、实验二 准备：基于上面的结果 需求： aaa.x aaa.y 解决：在__init__.py中定义名字x和y 3、实验三 准备：在aaa下建立m1.py和m2.py #m1.py def f1(): print('from 1') #m2.py def f2(): print('from 2') 需求： aaa.m1 #进而aaa.m1.func1() aaa.m2 #进而aaa.m2.func2() 解决：在__init__.py中定义名字m1和m2,先定义一个普通变量，再引出如何导入模块名，强调:环境变量是以执行文件为准 4、实验四 准备：在aaa下新建包bbb 需求： aaa.bbb 解决：在aaa的__init__.py内导入名字bbb 5、实验五 准备： 在bbb下建立模块m3.py #m3.py def f3(): print('from 3') 需求： aaa.bbb.m3 #进而aaa.bbb.m3.f3() 解决：是bbb下的名字m3，因而要在bbb的__init__.py文件中导入名字m3，from aaa.bbb import m3 6、实验六 准备：基于上面的结果 需求: aaa.m1() aaa.m2() aaa.m3() 进而实现 aaa.f1() aaa.f2() aaa.f3() 先用绝对导入，再用相对导入 解决：在aaa的__init__.py中拿到名字m1、m2、m3 包内模块直接的相对导入，强调包的本质：包内的模块是用来被导入的，而不是被执行的 用户无法区分模块是文件还是一个包，我们定义包是为了方便开发者维护 7、实验七 将包整理当做一个模块，移动到别的目录下，操作sys.path
二）包的使用
1、测试文件：执行文件与测试文件在同级目录下
包 ├── aaa │ ├── bbb │ │ ├── __init__.py │ │ ├── m3.py │ │ └── __pycache__ │ ├── __init__.py │ ├── m1.py │ ├── m2.py │ └── __pycache__ └── run.py
##文件内容 #m1.py def func1(): print('f1') #m2.py def func2(): print('f2') #m3.py def func3(): print('f3')
2、包的使用之import
单独导入包名称时，不会导入包中的所有包含的所有子模块
#在与aaa同级的run.py import aaa aaa.m1.func1() 执行结果会出现如下错误： ModuleNotFoundError: No module named 'm1'
解决方法
#与aaa底下的__init__.py from .m1 import func1 #导入模块，执行aaa同级的run.py的结果 import aaa f1
需要注意的：
from后import导入的模块，必须是明确的一个不能带点，否则会有语法错误，如：from a import b.c是错误语法
from aaa.bbb.m3 import func3
3、from aaa.bbb.m3 import * ：从一个包中导入所有*
在 Windows 平台上工作的就不是非常好，因为 Windows 是一个不区分大小写的系统。
想从包api中导入所有，实际上该语句只会导入包api下__init__.py文件中定义的名字，我们可以在这个文件中定义__all___:
#在__init__.py中定义 x=10 def func(): print('from api.__init.py') __all__=['x','func','policy']
4、绝对导入和相对导入
最顶级包是aaa是给用户使用的，然后在aaa内部也会有彼此之间相互导入的需求，这时就有绝对和相对导入两种方式。
绝对导入：以aaa作为起始
相对导入：用.或者..的方式最为起始（只能在一个包中使用，不能用于不同目录内）
例：想在aaa/bbb/func3.py中导入aaa/ccc/func4.py 绝对导入 在func3.py上写入下面的代码 from aaa.ccc.m4 import func4 与run.py同级的__init__.pyd导入相应的模块 from aaa.bbb.m3 import func4 在run.py上的写入下面的代码直接调用 aaa.func4() 相对导入 在func4.py上写入下面的代码 from ..ccc.m4 import func4 与run.py同级的__init__.pyd导入相应的模块 from aaa.bbb.m3 import func4 在run.py上的写入下面的代码直接调用 aaa.func4()
5、包以及包所包含的模块都是用来被导入的，而不是被直接执行的。而环境变量都是以执行文件为准的
添加环境变量
import sys sys.path.append(r'C:\Users\CTB-BJB-0012\PycharmProjects\python36\s19\day5\包\xxx\yyy') import aaa
1 from .m1 import func1 2 from .m2 import func2 3 from .bbb.m3 import func3 4 from .bbb.m3 import func4
1 from ..ccc.m4 import func4 2 def func3(): 3 print('f3') 4 func4()
1 import sys 2 sys.path.append(r'C:\Users\CTB-BJB-0012\PycharmProjects\python36\s19\day5\包\xxx\yyy') 3 import aaa 4 aaa.func1() 5 aaa.func2() 6 aaa.func3()
运行文件使用import直接导入所需模块的功能（使用了解目录结构）：
导入：import aaa.ccc.m4
调用：aaa.ccc.c4.func4()
6、包的分发（了解）
学习链接网址：https://packaging.python.org/tutorials/distributing-packages/
六、软件开发规范
一）软件目录规范如下
二）常用模块的使用
1 #=============>bin目录：存放执行脚本 2 #start.py 3 import sys,os 4 5 BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) 6 sys.path.append(BASE_DIR) 7 8 from core import core 9 from conf import my_log_settings 10 11 if __name__ == '__main__': 12 my_log_settings.load_my_logging_cfg() 13 core.run() 14 15 #=============>conf目录：存放配置文件 16 #config.ini 17 [DEFAULT] 18 user_timeout = 1000 19 20 [egon] 21 password = 123 22 money = 10000000 23 24 [alex] 25 password = alex3714 26 money=10000000000 27 28 [yuanhao] 29 password = ysb123 30 money=10 31 32 #settings.py 33 import os 34 config_path=r'%s\%s' %(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),'config.ini') 35 user_timeout=10 36 user_db_path=r'%s\%s' %(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))),\ 37 'db') 38 39 40 #my_log_settings.py 41 """ 42 logging配置 43 """ 44 45 import os 46 import logging.config 47 48 # 定义三种日志输出格式 开始 49 50 standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \ 51 '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字 52 53 simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' 54 55 id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s' 56 57 # 定义日志输出格式 结束 58 59 logfile_dir = r'%s\log' %os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # log文件的目录 60 61 logfile_name = 'all2.log' # log文件名 62 63 # 如果不存在定义的日志目录就创建一个 64 if not os.path.isdir(logfile_dir): 65 os.mkdir(logfile_dir) 66 67 # log文件的全路径 68 logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name) 69 70 # log配置字典 71 LOGGING_DIC = { 72 'version': 1, 73 'disable_existing_loggers': False, 74 'formatters': { 75 'standard': { 76 'format': standard_format 77 }, 78 'simple': { 79 'format': simple_format 80 }, 81 }, 82 'filters': {}, 83 'handlers': { 84 #打印到终端的日志 85 'console': { 86 'level': 'DEBUG', 87 'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕 88 'formatter': 'simple' 89 }, 90 #打印到文件的日志,收集info及以上的日志 91 'default': { 92 'level': 'DEBUG', 93 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件 94 'formatter': 'standard', 95 'filename': logfile_path, # 日志文件 96 'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M 97 'backupCount': 5, 98 'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了 99 }, 100 }, 101 'loggers': { 102 #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 103 '': { 104 '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 105 'level': 'DEBUG', 106 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递 107 }, 108 }, 109 } 110 111 112 def load_my_logging_cfg(): 113 logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置 114 logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一个log实例 115 logger.info('It works!') # 记录该文件的运行状态 116 117 if __name__ == '__main__': 118 load_my_logging_cfg() 119 120 #=============>core目录：存放核心逻辑 121 #core.py 122 import logging 123 import time 124 from conf import settings 125 from lib import read_ini 126 127 config=read_ini.read(settings.config_path) 128 logger=logging.getLogger(__name__) 129 130 current_user={'user':None,'login_time':None,'timeout':int(settings.user_timeout)} 131 def auth(func): 132 def wrapper(*args,**kwargs): 133 if current_user['user']: 134 interval=time.time()-current_user['login_time'] 135 if interval < current_user['timeout']: 136 return func(*args,**kwargs) 137 name = input('name>>: ') 138 password = input('password>>: ') 139 if config.has_section(name): 140 if password == config.get(name,'password'): 141 logger.info('登录成功') 142 current_user['user']=name 143 current_user['login_time']=time.time() 144 return func(*args,**kwargs) 145 else: 146 logger.error('用户名不存在') 147 148 return wrapper 149 150 @auth 151 def buy(): 152 print('buy...') 153 154 @auth 155 def run(): 156 157 print(''' 158 购物 159 查看余额 160 转账 161 ''') 162 while True: 163 choice = input('>>: ').strip() 164 if not choice:continue 165 if choice == '1': 166 buy() 167 168 169 170 if __name__ == '__main__': 171 run() 172 173 #=============>db目录：存放数据库文件 174 #alex_json 175 #egon_json 176 177 #=============>lib目录：存放自定义的模块与包 178 #read_ini.py 179 import configparser 180 def read(config_file): 181 config=configparser.ConfigParser() 182 config.read(config_file) 183 return config 184 185 #=============>log目录：存放日志 186 #all2.log 187 [2017-07-29 00:31:40,272][MainThread:11692][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!] 188 [2017-07-29 00:31:41,789][MainThread:11692][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在] 189 [2017-07-29 00:31:46,394][MainThread:12348][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!] 190 [2017-07-29 00:31:47,629][MainThread:12348][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在] 191 [2017-07-29 00:31:57,912][MainThread:10528][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!] 192 [2017-07-29 00:32:03,340][MainThread:12744][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!] 193 [2017-07-29 00:32:05,065][MainThread:12916][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!] 194 [2017-07-29 00:32:08,181][MainThread:12916][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在] 195 [2017-07-29 00:32:13,638][MainThread:7220][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!] 196 [2017-07-29 00:32:23,005][MainThread:7220][task_id:core.core][core.py:20][INFO][登录成功] 197 [2017-07-29 00:32:40,941][MainThread:7220][task_id:core.core][core.py:20][INFO][登录成功] 198 [2017-07-29 00:32:47,222][MainThread:7220][task_id:core.core][core.py:20][INFO][登录成功] 199 [2017-07-29 00:32:51,949][MainThread:7220][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在] 200 [2017-07-29 00:33:00,213][MainThread:7220][task_id:core.core][core.py:20][INFO][登录成功] 201 [2017-07-29 00:33:50,118][MainThread:8500][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!] 202 [2017-07-29 00:33:55,845][MainThread:8500][task_id:core.core][core.py:20][INFO][登录成功] 203 [2017-07-29 00:34:06,837][MainThread:8500][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在] 204 [2017-07-29 00:34:09,405][MainThread:8500][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在] 205 [2017-07-29 00:34:10,645][MainThread:8500][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在]
