Python常用模块
一、模块介绍
模块就是一组功能的集合体，我们的程序可以导入模块来复用模块里的功能，一个模块就是一个包含了一组功能的python文件。
在python中，模块的使用方式都是一样的，但其实细分的话，模块可以分为四个通用类别
①使用python编写的.py文件
②已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展
③把一系列模块组织到一起的文件夹（注：文件夹下有一个__init__.py文件，该文件夹称之为包）
④使用C编写并链接到python解释器的内置模块
二、为何要使用模块？
1、从文件级别组织程序，更方便管理
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
#2、拿来主义，提升开发效率
同样的原理，我们也可以下载别人写好的模块然后导入到自己的项目中使用，这种拿来主义，可以极大地提升我们的开发效率
#ps
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。
三、常用模块
1、logging模块：
日志就是记录一些信息，方便查询或者辅助开发
①日志级别
CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL ERROR = 40 WARNING = 30 #WARN = WARNING INFO = 20 DEBUG = 10 NOTSET = 0 #不设置
logging模块指定全局配置，针对所有logger有效，控制打印到文件中
可在logging.basicConfig()函数中通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有 filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。 filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。 format：指定handler使用的日志显示格式。 datefmt：指定日期时间格式。 level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别 stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。 #格式 %(name)s：Logger的名字，并非用户名，详细查看 %(levelno)s：数字形式的日志级别 %(levelname)s：文本形式的日志级别 %(pathname)s：调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有 %(filename)s：调用日志输出函数的模块的文件名 %(module)s：调用日志输出函数的模块名 %(funcName)s：调用日志输出函数的函数名 %(lineno)d：调用日志输出函数的语句所在的代码行 %(created)f：当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示 %(relativeCreated)d：输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数 %(asctime)s：字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒 %(thread)d：线程ID。可能没有 %(threadName)s：线程名。可能没有 %(process)d：进程ID。可能没有 %(message)s：用户输出的消息
format参数中可能用到的格式化串
%(name)s Logger的名字 %(levelno)s 数字形式的日志级别 %(levelname)s 文本形式的日志级别 %(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有 %(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名 %(module)s 调用日志输出函数的模块名 %(funcName)s 调用日志输出函数的函数名 %(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行 %(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示 %(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数 %(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒 %(thread)d 线程ID。可能没有 %(threadName)s 线程名。可能没有 %(process)d 进程ID。可能没有 %(message)s用户输出的消息 #========使用 import logging logging.basicConfig(filename='access.log', format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', level=10) logging.debug('调试debug') logging.info('消息info') logging.warning('警告warn') logging.error('错误error') logging.critical('严重critical') #========结果 access.log内容: 2017-07-28 20:32:17 PM - root - DEBUG -test: 调试debug 2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test: 消息info 2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test: 警告warn 2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test: 错误error 2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test: 严重critical part2: 可以为logging模块指定模块级的配置,即所有logger的配置
②低配版默认为warning：只能写入文件或者屏幕输出
import logging logging.basicConfig( # level=logging.DEBUG, level=10, #显示的级别 format='%(asctime)s %(filename)s [line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', # 显示格式 datefmt='%Y %m %d', #日期 # filename='a.log', #默认是a模式, 就是使用的gbk编码。 # filemode='w' 一般不用改。 ) logging.debug('调试模式') # 10 logging.info('正常运行') # 20 logging.warning('警告') # 30 logging.error('错误') # 40 logging.critical('系统崩了') # 50
③标配版
import logging # 创建logging对象 logger = logging.getLogger() # 创建文件对象 fh1 = logging.FileHandler('a1.log', encoding='utf-8') fh2 = logging.FileHandler('a2.log', encoding='utf-8') # 创建屏幕对象 sh = logging.StreamHandler() formater1 = logging.Formatter( fmt='%(asctime)s %(filename)s [line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', # 显示格式 datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S',) formater2 = logging.Formatter( fmt='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s', # 显示格式 datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S',) formater3 = logging.Formatter( fmt='%(asctime)s %(filename)s [line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', # 显示格式 datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S',) # 给对象绑定格式 fh1.setFormatter(formater1) fh2.setFormatter(formater2) sh.setFormatter(formater3) # 给logger对象添加其他对象 logger.addHandler(fh1) logger.addHandler(fh2) logger.addHandler(sh) # 设置logger级别 logger.setLevel(40) sh.setLevel(50) # 按照logger对象设置的级别显示 fh1.setLevel(30) fh2.setLevel(30) logging.debug('调试模式') # 10 logging.info('正常运行') # 20 logging.warning('警告') # 30 logging.error('错误') # 40 logging.critical('系统崩了') # 50
④高配版：通过导入文件（导入字典的方式）写日志类似Django。
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 # print(__file__) logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # log文件的目录 logfile_name = '高配版.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 # 第一层键值对的键固定的关键字不能改变。 LOGGING_DIC = { 'version': 1, # 版本 'disable_existing_loggers': False, # 'formatters': { 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, 'id_simple_format':{ 'format': id_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': 300, # 日志大小 300bytes 'backupCount': 5, # 最多只有5个文件 '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 }, }, } logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置 # # logging.config # 将你写好的logging 字典 在导入logging.config后，传到logging模块中 logger = logging.getLogger() # 生成一个log实例 通过字典自己设置的个性化的log对象 logger.info('正常运行状态') # 记录该文件的运行状态
⑤django的配置
#logging_config.py LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' '[%(levelname)s][%(message)s]' }, 'simple': { 'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' }, 'collect': { 'format': '%(message)s' } }, 'filters': { 'require_debug_true': { '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue', }, }, 'handlers': { #打印到终端的日志 'console': { 'level': 'DEBUG', 'filters': ['require_debug_true'], 'class': 'logging.StreamHandler', 'formatter': 'simple' }, #打印到文件的日志,收集info及以上的日志 'default': { 'level': 'INFO', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日志文件 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M 'backupCount': 3, 'formatter': 'standard', 'encoding': 'utf-8', }, #打印到文件的日志:收集错误及以上的日志 'error': { 'level': 'ERROR', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"), # 日志文件 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M 'backupCount': 5, 'formatter': 'standard', 'encoding': 'utf-8', }, #打印到文件的日志 'collect': { 'level': 'INFO', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"), 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M 'backupCount': 5, 'formatter': 'collect', 'encoding': "utf-8" } }, 'loggers': { #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 '': { 'handlers': ['default', 'console', 'error'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, }, #logging.getLogger('collect')拿到的logger配置 'collect': { 'handlers': ['console', 'collect'], 'level': 'INFO', } }, } # ----------- # 用法:拿到俩个logger logger = logging.getLogger(__name__) #线上正常的日志 collect_logger = logging.getLogger("collect") #领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志
成功最有效的方法就是向有经验的人学习！
