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一、模块

1、什么是模块

 常见的场景: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。

   但其实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 包好一组模块的包

  4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块

2、为何要使用模块?

    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。

3、如何使用模块

1)import

示例文件:自定义模块my_module.py,文件名my_module.py,模块名my_module

# my_module.py
print('from the my_module.py')
money = 1000

def read1():
    print('my_module->read1->money', money)

def read2():
    print('my_module->read2 calling read1')
    read1()

def change():
    global money
    money = 0

part1:

模块可以包含可执行的语句和函数的定义,这些语句的目的是初始化模块,它们只在模块名第一次遇到导入import语句时才执行(import语句是可以在程序中的任意位置使用的,且针对同一个模块很import多次,为了防止你重复导入,python的优化手段是:第一次导入后就将模块名加载到内存了,后续的import语句仅是对已经加载大内存中的模块对象增加了一次引用,不会重新执行模块内的语句),如下 :

# demo.py
import sys
import my_module  # 只在第一次导入时才执行my_module.py内代码,此处的显式效果是只打印一次'from the my_module.py',当然其他的顶级代码也都被执行了,只不过没有显示效果.
import my_module
import my_module
import my_module

print(sys.modules)
'''
执行结果:
from the my_module.py
{'builtins': <module 'builtins' (built-in)>, 'sys': <module 'sys' (built-in)>, '_frozen_importlib': <module '_frozen_importlib' (frozen)>, '_imp': <module '_imp' (built-in)>, '_warnings': <module '_warnings' (built-in)>, '_thread': <module '_thread' (built-in)>, '_weakref': <module '_weakref' (built-in)>, '_frozen_importlib_external': <module '_frozen_importlib_external' (frozen)>, '_io': <module 'io' (built-in)>, 'marshal': <module 'marshal' (built-in)>, 'nt': <module 'nt' (built-in)>, 'winreg': <module 'winreg' (built-in)>, 'zipimport': <module 'zipimport' (built-in)>, 'encodings': <module 'encodings' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\encodings\\__init__.py'>, 'codecs': <module 'codecs' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\codecs.py'>, '_codecs': <module '_codecs' (built-in)>, 'encodings.aliases': <module 'encodings.aliases' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\encodings\\aliases.py'>, 'encodings.utf_8': <module 'encodings.utf_8' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\encodings\\utf_8.py'>, '_signal': <module '_signal' (built-in)>, '__main__': <module '__main__' from 'C:/Users/28163/PycharmProjects/python21期/day8/111.py'>, 'encodings.latin_1': <module 'encodings.latin_1' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\encodings\\latin_1.py'>, 'io': <module 'io' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\io.py'>, 'abc': <module 'abc' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\abc.py'>, '_weakrefset': <module '_weakrefset' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\_weakrefset.py'>, 'site': <module 'site' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\site.py'>, 'os': <module 'os' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\os.py'>, 'errno': <module 'errno' (built-in)>, 'stat': <module 'stat' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\stat.py'>, '_stat': <module '_stat' (built-in)>, 'ntpath': <module 'ntpath' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\ntpath.py'>, 'genericpath': <module 'genericpath' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\genericpath.py'>, 'os.path': <module 'ntpath' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\ntpath.py'>, '_collections_abc': <module '_collections_abc' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\_collections_abc.py'>, '_sitebuiltins': <module '_sitebuiltins' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\_sitebuiltins.py'>, '_bootlocale': <module '_bootlocale' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\_bootlocale.py'>, '_locale': <module '_locale' (built-in)>, 'encodings.gbk': <module 'encodings.gbk' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\encodings\\gbk.py'>, '_codecs_cn': <module '_codecs_cn' (built-in)>, '_multibytecodec': <module '_multibytecodec' (built-in)>, 'sysconfig': <module 'sysconfig' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\sysconfig.py'>, 'encodings.cp437': <module 'encodings.cp437' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\encodings\\cp437.py'>, 'sitecustomize': <module 'sitecustomize' from 'C:\\Program Files\\JetBrains\\PyCharm 2017.3.4\\helpers\\pycharm_matplotlib_backend\\sitecustomize.py'>, 'my_module': <module 'my_module' from 'C:\\Users\\28163\\PycharmProjects\\python21期\\day8\\my_module.py'>}
'''

【注意】我们可以从sys.modules中找到当前已经加载的模块,sys.modules是一个字典,内部包含模块名与模块对象的映射,该字典决定了导入模块时是否需要重新导入。

part2:

每个模块都是一个独立的名称空间,定义在这个模块中的函数,把这个模块的名称空间当做全局名称空间,这样我们在编写自己的模块时,就不用担心我们定义在自己模块中全局变量会在被导入时,与使用者的全局变量冲突。

# 测试一:money与my_module.money不冲突
# demo.py
import my_module

money = 10
print(my_module.money)

'''
执行结果:
from the my_module.py
1000
'''

# 测试二:read1与my_module.read1不冲突
# demo.py
import my_module

def read1():
    print('========')


my_module.read1()

'''
执行结果:
from the my_module.py
my_module->read1->money 1000
'''

# 测试三:执行my_module.change()操作的全局变量money仍然是my_module中的
# demo.py
import my_module

money = 1
my_module.change()
print(money)

'''
执行结果:
from the my_module.py
1
'''

part3:

首次导入模块my_module时会做三件事:

1.为源文件(my_module模块)创建新的名称空间,在my_module中定义的函数和方法若是使用到了global时访问的就是这个名称空间。

2.在新创建的命名空间中执行模块中包含的代码,见初始导入import my_module。

【注意】导入模块时到底执行了什么(事实上函数定义也是“被执行”的语句,模块级别函数定义的执行将函数名放入模块全局名称空间表,用globals()可以查看)

3.创建名字my_module来引用该命名空间。

【注意】这个名字和变量名没什么区别,都是‘第一类的’,且使用my_module.名字的方式可以访问my_module.py文件中定义的名字,my_module.名字与test.py中的名字来自两个完全不同的地方。

part4:

为模块起别名,语法如下:

import my_module as sm
print(sm.money)
'''
执行结果
from the my_module.py
1000
'''

示范用法一:

有两中sql模块mysql和oracle,根据用户的输入,选择不同的sql功能。

# mysql.py
def sqlparse():
    print('from mysql sqlparse')

# oracle.py
def sqlparse():
    print('from oracle sqlparse')

# test.py
db_type = input('>>: ')
if db_type == 'mysql':
    import mysql as db
elif db_type == 'oracle':
    import oracle as db

db.sqlparse()

示范用法二: 

为已经导入的模块起别名的方式对编写可扩展的代码很有用,假设有两个模块xmlreader.py和csvreader.py,它们都定义了函数read_data(filename):用来从文件中读取一些数据,但采用不同的输入格式。可以编写代码来选择性地挑选读取模块。

if file_format == 'xml':
    import xmlreader as reader
elif file_format == 'csv':
    import csvreader as reader
data = reader.read_date(filename)

part5:

在一行导入多个模块。

import sys, os, re

 

2)from ... import

part1:

对比import my_module,会将源文件的名称空间'my_module'带到当前名称空间中,使用时必须是my_module.名字的方式。

而from 语句相当于import,也会创建新的名称空间,但是将my_module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。

from my_module import read1,read2

这样在当前位置直接使用read1和read2就好了,执行时,仍然以my_module.py文件全局名称空间

#测试一:导入的函数read1,执行时仍然回到my_module.py中寻找全局变量money
#demo.py
from my_module import read1
money=100
read1()
'''
执行结果:
from the my_module.py
spam->read1->money 1000
'''

#测试二:导入的函数read2,执行时需要调用read1(),仍然回到my_module.py中找read1()
#demo.py
from my_module import read2
def read1():
    print('==========')
read2()

'''
执行结果:
from the my_module.py
my_module->read2 calling read1
my_module->read1->money 1000
'''

如果当前有重名read1或者read2,那么会有覆盖效果。

# 测试三:导入的函数read1,被当前位置定义的read1覆盖掉了
# demo.py
from my_module import read1
def read1():
    print('==========')
read1()
'''
执行结果:
from the my_module.py
==========
'''

需要特别强调的一点是:python中的变量赋值不是一种存储操作,而只是一种绑定关系,如下:

from my_module import money, read1
money = 100  # 将当前位置的名字money绑定到了100
print(money)  # 打印当前的名字
read1()  # 读取my_module.py中的名字money,仍然为1000
'''
from the my_module.py
100
my_module->read1->money 1000
'''

part2:

支持as与导入多行

#as用法
from my_module import read1 as read
#导入多行
from my_module import (read1, 
                       read2, 
                       money)

part3:

from my_module import * 把my_module中所有的不是以下划线(_)开头的名字都导入到当前位置,大部分情况下我们的python程序不应该使用这种导入方式,因为*你不知道你导入什么名字,很有可能会覆盖掉你之前已经定义的名字。而且可读性极其的差,在交互式环境中导入时没有问题。

from my_module import * #将模块my_module中所有的名字都导入到当前名称空间
print(money)
print(read1)
print(read2)
print(change)

'''
执行结果:
from the my_module.py
1000
<function read1 at 0x1012e8158>
<function read2 at 0x1012e81e0>
<function change at 0x1012e8268>

在my_module.py中新增一行

__all__=['money','read1'] #这样在另外一个文件中用from my_module import *就这能导入列表中规定的两个名字

【注意】如果my_module.py中的名字前加_,即_money,则from my_module import *,则_money不能被导入

【思考】假如有两个模块a,b。我可不可以在a模块中import b ,再在b模块中import a?(不能)

part4:模块的加载与修改

考虑到性能的原因,每个模块只被导入一次,放入字典sys.modules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.modules中删除一个模块不就可以卸载了吗,注意了,你删了sys.modules中的模块对象仍然可能被其他程序的组件所引用,因而不会被清除。

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。

#aa.py
def func1():
    print('func1')

#test.py
import time, importlib
import aa

time.sleep(20)
importlib.reload(aa)
aa.func1()

在20秒的等待时间里,修改aa.py中func1的内容,等待test.py的结果。然后打开importlib注释,重新测试。

3)把模块当做脚本执行

我们可以通过模块的全局变量__name__来查看模块名:

if  __name__ == '__main__':

if  __name__ == '模块名':

作用:用来控制.py文件在不同的应用场景下执行不同的逻辑

通俗的理解:

__name__ == '__main__':假如你叫小明.py,在朋友眼中,你是小明(__name__ == '小明');在你自己眼中,你是你自己(__name__ == '__main__')

if __name__ == '__main__'的意思是:当.py文件被直接运行时,if __name__ == '__main__'之下的代码块将被运行;当.py文件以模块形式被导入时,if __name__ == '__main__'之下的代码块不被运行。

def fib(n):   
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        print(b, end=' ')
        a, b = b, a+b
    print()

if __name__ == "__main__":
    print(__name__)
    num = input('num :')
    fib(int(num))

 

4)模块搜索路径

python解释器在启动时会自动加载一些模块,可以使用sys.modules查看。

在第一次导入某个模块时(比如my_module),会先检查该模块是否已经被加载到内存中(当前执行文件的名称空间对应的内存),如果有则直接引用

如果没有,解释器则会查找同名的内建模块,如果还没有找到就从sys.path给出的目录列表中依次寻找my_module.py文件。

所以总结模块的查找顺序是:内存中已经加载的模块->内置模块->sys.path路径中包含的模块

【注意】我们自定义的模块名不应该与系统内置模块重名。

在初始化后,python程序可以修改sys.path,路径放到前面的优先于标准库被加载。

1 >>> import sys
2 >>> sys.path.append('/a/b/c/d')
3 >>> sys.path.insert(0,'/x/y/z') #排在前的目录,优先被搜索

注意:搜索时按照sys.path中从左到右的顺序查找,位于前的优先被查找,sys.path中还可能包含.zip归档文件和.egg文件,python会把.zip归档文件当成一个目录去处理。

#首先制作归档文件:zip module.zip foo.py bar.py

import sys
sys.path.append('module.zip')
import foo,bar

#也可以使用zip中目录结构的具体位置
sys.path.append('module.zip/lib/python')

#windows下的路径不加r开头,会语法错误
sys.path.insert(0,r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\a')

至于.egg文件是由setuptools创建的包,这是按照第三方python库和扩展时使用的一种常见格式,.egg文件实际上只是添加了额外元数据(如版本号,依赖项等)的.zip文件。

需要强调的一点是:只能从.zip文件中导入.py,.pyc等文件。使用C编写的共享库和扩展块无法直接从.zip文件中加载(此时setuptools等打包系统有时能提供一种规避方法),且从.zip中加载文件不会创建.pyc或者.pyo文件,因此一定要事先创建他们,来避免加载模块是性能下降。

#官网链接:https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html#the-module-search-path
搜索路径:
当一个命名为my_module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
执行文件所在的当前目录
PTYHONPATH(包含一系列目录名,与shell变量PATH语法一样)
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。
官网解释

 

5)编译python文件

了提高加载模块的速度,强调强调强调:提高的是加载速度而绝非运行速度。python解释器会在__pycache__目录中下缓存每个模块编译后的版本,格式为:module.version.pyc。通常会包含python的版本号。例如,在CPython3.3版本下,my_module.py模块会被缓存成__pycache__/my_module.cpython-33.pyc。这种命名规范保证了编译后的结果多版本共存。

 

Python检查源文件的修改时间与编译的版本进行对比,如果过期就需要重新编译。这是完全自动的过程。并且编译的模块是平台独立的,所以相同的库可以在不同的架构的系统之间共享,即pyc是一种跨平台的字节码,类似于JAVA或.NET,是由python虚拟机来执行的,但是pyc的内容跟python的版本相关,不同的版本编译后的pyc文件不同,2.5编译的pyc文件不能到3.5上执行,并且pyc文件是可以反编译的,因而它的出现仅仅是用来提升模块的加载速度的。

python解释器在以下两种情况下不检测缓存:
1 如果是在命令行中被直接导入模块,则按照这种方式,每次导入都会重新编译,并且不会存储编译后的结果(python3.3以前的版本应该是这样)

2 如果源文件不存在,那么缓存的结果也不会被使用,如果想在没有源文件的情况下来使用编译后的结果,则编译后的结果必须在源目录下 

【注意】

1.模块名区分大小写,foo.py与FOO.py代表的是两个模块

2.你可以使用-O或者-OO转换python命令来减少编译模块的大小

3.在速度上从.pyc文件中读指令来执行不会比从.py文件中读指令执行更快,只有在模块被加载时,.pyc文件才是更快的

4.只有使用import语句是才将文件自动编译为.pyc文件,在命令行或标准输入中指定运行脚本则不会生成这类文件,因而我们可以使用compieall模块为一个目录中的所有模块创建.pyc文件

6、dir()函数

内建函数dir是用来查找模块中定义的名字,返回一个有序字符串列表

import my_module
print(dir(my_module))
'''
执行结果
from the my_module.py
['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'change', 'money', 'read1', 'read2']
'''

【注意】

1 如果没有参数,dir()列举出当前定义的名字;

2 dir()不会列举出内建函数或者变量的名字,它们都被定义到了标准模块builtin中,可以列举出它们。

二、包

包是一种通过使用‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式。

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。

【注意】

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。

创建文件目录代码:

import os
os.makedirs('glance/api')
os.makedirs('glance/cmd')
os.makedirs('glance/db')
l = []
l.append(open('glance/__init__.py','w'))
l.append(open('glance/api/__init__.py','w'))
l.append(open('glance/api/policy.py','w'))
l.append(open('glance/api/versions.py','w'))
l.append(open('glance/cmd/__init__.py','w'))
l.append(open('glance/cmd/manage.py','w'))
l.append(open('glance/db/models.py','w'))
map(lambda f:f.close() ,l)
创建文件

目录结构:

glance/                   #Top-level package

├── __init__.py      #Initialize the glance package

├── api                  #Subpackage for api

│   ├── __init__.py

│   ├── policy.py

│   └── versions.py

├── cmd                #Subpackage for cmd

│   ├── __init__.py

│   └── manage.py

└── db                  #Subpackage for db

    ├── __init__.py

    └── models.py
目录结构

文件内容:

#文件内容

#policy.py
def get():
    print('from policy.py')

#versions.py
def create_resource(conf):
    print('from version.py: ',conf)

#manage.py
def main():
    print('from manage.py')

#models.py
def register_models(engine):
    print('from models.py: ',engine)
View Code

 

1、import

我们在与包glance同级别的文件中测试

import glance.db.models
glance.db.models.register_models('mysql')
'''
执行结果
from models.py:  mysql
'''

2、from ... import

【注意】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

我们在与包glance同级别的文件中测试

from glance.db import models
models.register_models('mysql')

from glance.db.models import register_models
register_models('mysql')
'''
执行结果
from models.py:  mysql
from models.py:  mysql
'''

3、__init__.py文件

不管是哪种方式,只要是第一次导入包或者是包的任何其他部分,都会依次执行包下的__init__.py文件(我们可以在每个包的文件内都打印一行内容来验证一下),这个文件可以为空,但是也可以存放一些初始化包的代码。

4、form glance.api import *

在讲模块时,我们已经讨论过了从一个模块内导入所有*,此处我们研究从一个包导入所有*。

此处是想从包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']

 此时我们在于glance同级的文件中执行from glance.api import *就导入__all__中的内容(versions仍然不能导入)。

from glance.api import *
policy.get()
'''
执行结果
from policy.py
'''

 

5、绝对导入和相对导入

我们的最顶级包glance是写给别人用的,然后在glance包内部也会有彼此之间互相导入的需求,这时候就有绝对导入和相对导入两种方式:

绝对导入:以glance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)

. 表示当前目录

..表示上一级目录

例如:我们在glance/api/version.py中想要导入glance/cmd/manage.py

# 在glance/api/version.py

# 绝对导入
from glance.cmd import manage
manage.main()

# 相对导入
from ..cmd import manage
manage.main()

【注意】可以用import导入内置或者第三方模块(已经在sys.path中),但是要绝对避免使用import来导入自定义包的子模块(没有在sys.path中),应该使用from... import ...的绝对或者相对导入,且包的相对导入只能用from的形式。

6、单独导入包

单独导入包名称时不会导入包中所有包含的所有子模块。

解决方法:

#glance/__init__.py
from . import cmd

#glance/cmd/__init__.py
rom . import manage

执行:

#在于glance同级的test.py中
import glance
glance.cmd.manage.main()

【注意】__all__不能解决,__all__是用于控制from...import * 

import glance之后直接调用模块中的方法:

#glance/_init_.py
from .api import *
from .cmd import *
from .db import *   

执行:

import glance
policy.get()

三、软件开发规范

 

#=============>bin目录:存放执行脚本
#start.py
import sys,os

BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)

from core import core
from conf import my_log_settings

if __name__ == '__main__':
    my_log_settings.load_my_logging_cfg()
    core.run()

#=============>conf目录:存放配置文件
#config.ini
[DEFAULT]
user_timeout = 1000

[egon]
password = 123
money = 10000000

[alex]
password = alex3714
money=10000000000

[yuanhao]
password = ysb123
money=10

#settings.py
import os
config_path=r'%s\%s' %(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),'config.ini')
user_timeout=10
user_db_path=r'%s\%s' %(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))),\
                     'db')


#my_log_settings.py
"""
logging配置
"""

import os
import logging.config

# 定义三种日志输出格式 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'

id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'

# 定义日志输出格式 结束

logfile_dir = r'%s\log' %os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))  # log文件的目录

logfile_name = 'all2.log'  # log文件名

# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):
    os.mkdir(logfile_dir)

# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)

# log配置字典
LOGGING_DIC = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
    },
    'filters': {},
    '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
        },
    },
}


def load_my_logging_cfg():
    logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置
    logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成一个log实例
    logger.info('It works!')  # 记录该文件的运行状态

if __name__ == '__main__':
    load_my_logging_cfg()

#=============>core目录:存放核心逻辑
#core.py
import logging
import time
from conf import settings
from lib import read_ini

config=read_ini.read(settings.config_path)
logger=logging.getLogger(__name__)

current_user={'user':None,'login_time':None,'timeout':int(settings.user_timeout)}
def auth(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        if current_user['user']:
            interval=time.time()-current_user['login_time']
            if interval < current_user['timeout']:
                return func(*args,**kwargs)
        name = input('name>>: ')
        password = input('password>>: ')
        if config.has_section(name):
            if password == config.get(name,'password'):
                logger.info('登录成功')
                current_user['user']=name
                current_user['login_time']=time.time()
                return func(*args,**kwargs)
        else:
            logger.error('用户名不存在')

    return wrapper

@auth
def buy():
    print('buy...')

@auth
def run():

    print('''
购物
查看余额
转账
    ''')
    while True:
        choice = input('>>: ').strip()
        if not choice:continue
        if choice == '1':
            buy()



if __name__ == '__main__':
    run()

#=============>db目录:存放数据库文件
#alex_json
#egon_json

#=============>lib目录:存放自定义的模块与包
#read_ini.py
import configparser
def read(config_file):
    config=configparser.ConfigParser()
    config.read(config_file)
    return config

#=============>log目录:存放日志
#all2.log
[2017-07-29 00:31:40,272][MainThread:11692][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!]
[2017-07-29 00:31:41,789][MainThread:11692][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在]
[2017-07-29 00:31:46,394][MainThread:12348][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!]
[2017-07-29 00:31:47,629][MainThread:12348][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在]
[2017-07-29 00:31:57,912][MainThread:10528][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!]
[2017-07-29 00:32:03,340][MainThread:12744][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!]
[2017-07-29 00:32:05,065][MainThread:12916][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!]
[2017-07-29 00:32:08,181][MainThread:12916][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在]
[2017-07-29 00:32:13,638][MainThread:7220][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!]
[2017-07-29 00:32:23,005][MainThread:7220][task_id:core.core][core.py:20][INFO][登录成功]
[2017-07-29 00:32:40,941][MainThread:7220][task_id:core.core][core.py:20][INFO][登录成功]
[2017-07-29 00:32:47,222][MainThread:7220][task_id:core.core][core.py:20][INFO][登录成功]
[2017-07-29 00:32:51,949][MainThread:7220][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在]
[2017-07-29 00:33:00,213][MainThread:7220][task_id:core.core][core.py:20][INFO][登录成功]
[2017-07-29 00:33:50,118][MainThread:8500][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!]
[2017-07-29 00:33:55,845][MainThread:8500][task_id:core.core][core.py:20][INFO][登录成功]
[2017-07-29 00:34:06,837][MainThread:8500][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在]
[2017-07-29 00:34:09,405][MainThread:8500][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在]
[2017-07-29 00:34:10,645][MainThread:8500][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在]
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posted on 2018-06-03 21:52  xingyemdd  阅读(139)  评论(0编辑  收藏  举报