logging模块,第三方模块,openpyxl模块

1. 日志模块的主要组成部分(了解)

import logging

# 1.logger对象:产生日志                                 
logger = logging.getLogger('转账记录')
# 2.filter对象:过滤日志                               
# 针对过滤功能完全可以不看 因为handler自带了基本的过滤操作
# 3.handler对象:控制日志的输出位置(文件、终端...)     
handler1 = logging.FileHandler('python_cat.log', encoding='utf-8')  # 输出到文件中
handler2 = logging.FileHandler('cat.log', encoding='utf-8')  # 输出到文件中
handler3 = logging.StreamHandler()  # 输出到终端
# 4.format对象:控制日志的格式
format1 = logging.Formatter(
    fmt='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
)
format2 = logging.Formatter(
    fmt='%(asctime)s - %(name)s:  %(message)s',
    datefmt='%Y-%m-%d',
)
# 5.给logger对象绑定handler对象
logger.addHandler(handler1)
logger.addHandler(handler2)
logger.addHandler(handler3)
# 6.给handler绑定formatter对象
handler1.setFormatter(format1)
handler2.setFormatter(format2)
handler3.setFormatter(format1)
# 7.设置日志等级
logger.setLevel(10)  # debug
# 8.记录日志
logger.debug('难受了,没看python_cat')

 

2. 配置字典

import logging
import logging.config

# 定义日志输出格式 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
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
# 定义日志输出格式 结束

# 自定义文件路径
logfile_path = 'a3.log'

# log配置字典
LOGGING_DIC = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
    },
    'filters': {},  # 过滤日志
    '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': 'DEBUG',
            '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': {
        # logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
        '': {
            '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
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        },  # 当键不存在的情况下 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置
        # '注册记录': {
        #     'handlers': ['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
        #     'level': 'WARNING',
        #     'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        # },  # 当键不存在的情况下 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置
    },
}

# 使用日志字典配置
# logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 自动加载字典中的配置
# logger1 = logging.getLogger('登录')
# logger2 = logging.getLogger('转账')
# logger1.debug('牛逼666')
# logger2.warning('牛逼777')


logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 自动加载字典中的配置
logger1 = logging.getLogger('消费记录')
'''loggers配置中使用空字符串作为字典的键 兼容性最好!!!'''
logger1.debug('牛逼888')

filename	指定日志输出目标文件的文件名，指定该设置项后日志信心就不会被输出到控制台了
filemode	指定日志文件的打开模式，默认为'a'。需要注意的是，该选项要在filename指定时才有效
format	指定日志格式字符串，即指定日志输出时所包含的字段信息以及它们的顺序。logging模块定义的格式字段下面会列出。
datefmt	指定日期/时间格式。需要注意的是，该选项要在format中包含时间字段%(asctime)s时才有效
level	指定日志器的日志级别
stream	指定日志输出目标stream，如sys.stdout、sys.stderr以及网络stream。需要说明的是，stream和filename不能同时提供，否则会引发 ValueError异常
style	Python 3.2中新添加的配置项。指定format格式字符串的风格，可取值为'%'、'{'和'$'，默认为'%'
handlers	Python 3.3中新添加的配置项。该选项如果被指定，它应该是一个创建了多个Handler的可迭代对象，这些handler将会被添加到root logger。需要说明的是：filename、stream和handlers这三个配置项只能有一个存在，不能同时出现2个或3个，否则会引发ValueError异常。

 

3. 配置字典如何在项目中使用

# 按照软件开发目录规范编写使用
# 日志字典数据应该放在哪个py文件内
#     字典数据是日志模块固定的配置 写完一次之后几乎都不需要动
#   它属于配置文件
"""配置文件中变量名推荐全大写"""
import logging
import logging.config

# 该案例能够带你搞明白软件开发目录规范中所有py文件的真正作用

def get_logger(msg):
    # 记录日志
    logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)  # 自动加载字典中的配置
    logger1 = logging.getLogger(msg)
    # logger1.debug(f'{username}注册成功')  # 这里让用户自己写更好
    return logger1

组件名称	对应类名	功能描述
日志器	Logger	提供了应用程序可一直使用的接口
处理器	Handler	将logger创建的日志记录发送到合适的目的输出
过滤器	Filter	提供了更细粒度的控制工具来决定输出哪条日志记录，丢弃哪条日志记录
格式器	Formatter	决定日志记录的最终输出格式

·

4. 第三方模块

# 如何利用工具
# 需要使用python解释器提供的pip工具
# pip的路径在python解释器文件夹内的scripts目录下
'''
如果下载终端中直接使用pip目录 需要添加环境变量
    python解释器的路径:  D:\python36
    pip工具的路径:              D:\python36\scripts
我们在使用pip工具的时候 为了区分版本会人为的将python3的pip工具
写成pip3  python2的pip工具写成pip
'''

# 如何查看当前解释器下载的第三方模块(通常都是借助于编辑器查看)
# settings >> project >> python >> interprter
# 会列举出所有的第三方模块
# 纯净的解释器默认只有两个
# pip
# setuptools

# 如何下载第三方模块
# 方式1: 直接使用命令行(cmd终端直接敲)
# pip3 install 模块名
'''该方式默认下载的是最新版本'''
# pip3 install 模块名 == 版本号
'''自定义下载版本号'''
# pip工具默认是从国外的仓库下载模块 速度会比较慢 可以修改
# pip3 install 模块名 - i 仓库地址  # 命令行临时修改地址
"""
针对仓库地址 直接百度搜索pip源即可获得
  （1）阿里云http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  （2）豆瓣http://pypi.douban.com/simple/
  （3）清华大学https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
  （4）中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
  （5）华中科技大学http://pypi.hustunique.com/
"""
# 方式2: 利用编程软件提供的快捷方法
# 还是今日到查看下载的第三方模块界面
# 双击任意一个模块名称或者左下角加号按钮
# 在搜索框中输入你想要下载的模块即可
# 并且可以在左侧勾选specify
# version选择版本
# pycharm可以换源
# 左下方点击manage
# repositoires管理地址即可

"""
在下载第三方模块的时候可能会报错
    1.报错信息中含有timeout关键字
        原因是你当前计算机的网络不稳定 重新执行多次或者切换网络
    2.报错信息中没有太多的关键字 并且很长
        拷贝最后一行错误信息 去百度
        pip3下载模块名报错错误信息
"""

 

5. openpyxl模块

"""以后我们会接触到很多第三方模块 那么统一的学习策略其实就是看文档"""
pip3
install
openpyxl
# 将文档中的代码拷贝执行查看效果从而推导功能

"""
excel文件的版本及后缀
    2003版本之前 excel的文件后缀是xls
    2003版本之后 excel的文件后缀是xlsx、csv
在python中能够处理excel文件的模块有很多 其中最出名的有
    xlrd、xlwt分别控制excel文件的读写 能够兼容所有版本的文件
    openpyxl针对03版本之前的兼容性可能不好 但是功能更加强大
"""
# 如何创建excel文件
from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()  # 创建excel文件
wb1 = wb.create_sheet('python_cat')  # 创建工作簿
wb4 = wb.create_sheet('cat', 0)  # 还可以指定工作簿位置
wb1.title = 'print_python_cat'
wb.save('python_cat.xlsx')  # 保存excel文件

# 如何写数据
# 写普通数据方式1
wb1['A3'] = 1001
# 写普通数据方式2
wb1.cell(row=4, column=5, value=1010)
# 批量写普通数据
wb1.append(['id', 'username', 'password'])

# 写公式数据(也可以在python代码中处理完毕以普通数据写入)
wb1['A6'] = '=sum(A4:A5)'

# 如何读数据
from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('666.xlsx', read_only=True, data_only=True)
print(wb.sheetnames)  # 获取1.xlsx中所有的工作薄名称  结果是列表数据类型
wb1 = wb['test']  # 拿到工作薄test对象

# 第一种取值方式
print(wb1['A3'].value)  # 不是结果 需要再点value
print(wb1['A6'].value)  # 获取用函数统计的数据，发生无法取到值
"""
  第一需要加一个参数
  第二需要人为的先去修改一下用程序产生的excel表格(不可能用程序产生excel文件之后又直接再用程序去读入，这样没有任何实际意义 通常用程序创建好表格后给人看，人讲自己修改的表格再交由程序处理)
"""
print(wb1.cell(row=3, column=4).value)  # 第二种取值方式

# 获取一行行的数据
for row in wb1.rows:  # 拿到每一行的数据
    for data in row:  # 拿到一行行数据里面每一个单元格的数据
        print(data.value)

# 获取一列列的数据(如果想获取 必须把readonly去掉)
for column in wb1.columns:  # 拿到每一列的数据
    for r in column:  # 拿到一列列数据里面每一个单元格的数据
print(r.value)

# 获取最大的行数和列数
print(wb1.max_row)
print(wb1.max_column)