一、携程函数和递归

#用法：
# def eater(name):
#     print('%s 开始线' %name)
#     food_list=[]
#     while True:
#         food=yield food_list
#         food_list.append(food) #['gg'，'cc']
#         print('%s eat %s' %(name,food))
#
# a=eater('alex')
# #第一阶段：初始化
# next(aa_g) #等同于a_g.send(None)
# print('===========>')
#
# #第二阶段：给yield传值
# print(aa_g.send('gg')) #1 先给当前暂停位置的yield传骨头 2 继续往下执行，直到再次碰到yield，然后暂停并且把yield后的返回值当做本次调用的返回值
# # print('===========>')
# print(aa_g.send('cc'))
# print(aa_g.send('ggcc'))

 

 

二、面向过程编程

#面向过程：核心是过程二字，过程即解决问题的步骤，基于面向过程去设计程序就像是在设计
# 一条工业流水线，是一种机械式的思维方式

#优点：程序结构清晰，可以把复杂的问题简单化，流程化
#缺点：可扩展性差，一条流线只是用来解决一个问题
#应用场景：linux内核，git，httpd，shell脚本

 

 

三、包

建立一个文件夹filePackage 
在filePackage 文件夹内创建 __init__.py 
有了 __init__.py ，filePackage才算是一个包，否则只是算一个普通文件夹。

当导入一个模块时，解释器先在当前包中查找模块，若找不到，然后在内置的built-in模块中查找，找不到则按sys.path给定的路径找对应的模块文件(模块名.py)
sys.path的初始值来自于以下地方：


    包含脚本当前的路径，当前路径




    PYTHONPATH




    默认安装路径




sys.path初始化完成之后可以更改




 




编译过的Python文件: .pyc文件


 


 


 




为了组织好模块，将多个模块分为一个包。包是python模块文件所在的目录，且该目录下必须存在__init__.py文件。常见的包结构如下：


package_a
├── __init__.py
├── module_a1.py
└── module_a2.py
package_b
├── __init__.py
├── module_b1.py
└── module_b2.py
main.py



    

  • 如果main.py想要引用packagea中的模块modulea1，可以使用:
    • 



from package_a import module_a1
import package_a.module_a1



    

  • 如果packagea中的modulea1需要引用packageb，那么默认情况下，python是找不到packageb。我们可以使用sys.path.append('../'),可以在packagea中的__init__.py添加这句话，然后该包下得所有module都添加* import __init_即可。
    • 





 




 


四、常用模块和开发规范


 




1.简单的将日志打印到屏幕
 
import logging

logging.debug('This is debug message')
logging.info('This is info message')
logging.warning('This is warning message')
 
屏幕上打印:
WARNING:root:This is warning message
默认情况下，logging将日志打印到屏幕，日志级别为WARNING；
日志级别大小关系为：CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET，当然也可以自己定义日志级别。



2.通过logging.basicConfig函数对日志的输出格式及方式做相关配置



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='myapp.log',
                filemode='w')
    
logging.debug('This is debug message')
logging.info('This is info message')
logging.warning('This is warning message')



3.logging之日志回滚








import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler

#################################################################################################
#定义一个RotatingFileHandler，最多备份5个日志文件，每个日志文件最大10M
Rthandler = RotatingFileHandler('myapp.log', maxBytes=10*1024*1024,backupCount=5)
Rthandler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s')
Rthandler.setFormatter(formatter)
logging.getLogger('').addHandler(Rthandler)
################################################################################################
























从上例和本例可以看出，logging有一个日志处理的主对象，其它处理方式都是通过addHandler添加进去的。
logging的几种handle方式如下：


 








logging.StreamHandler: 日志输出到流，可以是sys.stderr、sys.stdout或者文件
logging.FileHandler: 日志输出到文件


日志回滚方式，实际使用时用RotatingFileHandler和TimedRotatingFileHandler
logging.handlers.BaseRotatingHandler
logging.handlers.RotatingFileHandler
logging.handlers.TimedRotatingFileHandler


logging.handlers.SocketHandler: 远程输出日志到TCP/IP sockets
logging.handlers.DatagramHandler:  远程输出日志到UDP sockets
logging.handlers.SMTPHandler:  远程输出日志到邮件地址
logging.handlers.SysLogHandler: 日志输出到syslog
logging.handlers.NTEventLogHandler: 远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志
logging.handlers.MemoryHandler: 日志输出到内存中的制定buffer
logging.handlers.HTTPHandler: 通过"GET"或"POST"远程输出到HTTP服务器
























 


由于StreamHandler和FileHandler是常用的日志处理方式，所以直接包含在logging模块中，而其他方式则包含在logging.handlers模块中，
上述其它处理方式的使用请参见python2.5手册！