自我总结15
os 模块
与操作系统交互，控制文件/文件夹
对文件操作
# 判断是否为文件
res = os.path.isfile(r'路径下的文件')
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'路径下的文件夹'):
os.mkdir(r'路径下的文件夹')
# 删除文件夹
os.rmdir(r'路径下的文件夹')
# 列出文件夹内所有的文件(*****)
res = os.listdir(r'路径下的文件夹')
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)
了解
# 执行终端代码
res = os.system('dir')
print(res)
sys模块
与pyhotn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])
了解
print(sys.api_version)
print(sys.copyright)
print(sys.version)
print(sys.hexversion)
# 拿到当前导入的模块
print(sys.modules.keys())
requests = __import__('requests') #导入一个字符串形式的模块
json模块
跨平台数据交互,json串
# 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
dic = {'a':1, 'b':2}
# 序列化
res = json.dumps(dic) # 跨平台数据交互
print(type(res), res)
# <class 'str'> {"a":1,"b":2} # 数据类型叫做json串,json串中没有单引号
# 反序列化
res = json.loads(res)
print(type(res), res)
# <class 'dict'> {'a':1, 'b':2}
dic = {'a': True, 'b': None} # 没有集合对应的json串，元组括号变成中括号，布尔值在json串开头变小写，None-->null
# 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)
pickle模块
不跨平台,针对python所有数据类型,如集合,使用方式和json一模一样
import pickle # -->未来存对象(存对象名,)
def func():
print('func')
with open('test.pkl','wb') as fw:
pickle.dump(func,fw)
with open('test.pkl', 'rb') as fr: # 针对地址而言,只存了一个函数名,改变函数名，函数就不能调用了，但可以接受任何数据类型，如集合
data = pickle.load(fr)
print(type(data), data)
data() # func()
logging模块
日志模块
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')
