python常用模块
一 time与datetime模块
在Python中，通常有这几种方式来表示时间：
- 时间戳(timestamp)：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。
- 格式化的时间字符串(Format String)
- 结构化的时间(struct_time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)
import time
#--------------------------我们先以当前时间为准,让大家快速认识三种形式的时间
print(time.time()) # 时间戳:1487130156.419527
print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #格式化的时间字符串:'2017-02-15 11:40:53'
print(time.localtime()) #本地时区的struct_time
print(time.gmtime()) #UTC时区的struct_time
time.localtime([secs])：将一个时间戳转换为当前时区的struct_time。secs参数未提供，则以当前时间为准。 time.gmtime([secs])：和localtime()方法类似，gmtime()方法是将一个时间戳转换为UTC时区（0时区）的struct_time。 time.time()：返回当前时间的时间戳。 time.mktime(t)：将一个struct_time转化为时间戳。 time.sleep(secs)：线程推迟指定的时间运行。单位为秒。 time.asctime([t])：把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式：'Sun Oct 1 12:04:38 2017'。如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。 time.ctime([secs])：把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化为time.asctime()的形式。如果参数未给或者为None的时候，将会默认time.time()为参数。它的作用相当于time.asctime(time.localtime(secs))。 time.strftime(format[, t])：把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和time.gmtime()返回）转化为格式化的时间字符串。如果t未指定，将传入time.localtime()。 举例：time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()) #输出'2017-10-01 12:14:23' time.strptime(string[, format])：把一个格式化时间字符串转化为struct_time。实际上它和strftime()是逆操作。 举例：time.strptime('2017-10-3 17:54',"%Y-%m-%d %H:%M") #输出 time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=10, tm_mday=3, tm_hour=17, tm_min=54, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=276, tm_isdst=-1)
二 random模块
import random print(random.random())#(0,1)----float 大于0且小于1之间的小数 print(random.randint(1,3)) #[1,3] 大于等于1且小于等于3之间的整数 print(random.randrange(1,3)) #[1,3) 大于等于1且小于3之间的整数 print(random.choice([1,'23',[4,5]]))#1或者23或者[4,5] print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))#列表元素任意2个组合 print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数，如1.927109612082716 item=[1,3,5,7,9] random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌" print(item)
import random def make_code(n): res='' for i in range(n): s1=chr(random.randint(65,90)) s2=str(random.randint(0,9)) res+=random.choice([s1,s2]) return res print(make_code(9)) 生成随机验证码
三 os模块
os模块是与操作系统交互的一个接口
os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径 os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd os.curdir 返回当前目录: ('.') os.pardir 获取当前目录的父目录字符串名：('..') os.makedirs('dirname1/dirname2') 可生成多层递归目录 os.removedirs('dirname1') 若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推 os.mkdir('dirname') 生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname os.rmdir('dirname') 删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname os.listdir('dirname') 列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印 os.remove() 删除一个文件 os.rename("oldname","newname") 重命名文件/目录 os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息 os.sep 输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/" os.linesep 输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n" os.pathsep 输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为: os.name 输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix' os.system("bash command") 运行shell命令，直接显示 os.environ 获取系统环境变量 os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径 os.path.split(path) 将path分割成目录和文件名二元组返回 os.path.dirname(path) 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素 os.path.basename(path) 返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素 os.path.exists(path) 如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False os.path.isabs(path) 如果path是绝对路径，返回True os.path.isfile(path) 如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False os.path.isdir(path) 如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False os.path.join(path1[, path2[, ...]]) 将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略 os.path.getatime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间 os.path.getmtime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间 os.path.getsize(path) 返回path的大小
在Linux和Mac平台上，该函数会原样返回path，在windows平台上会将路径中所有字符转换为小写，并将所有斜杠转换为饭斜杠。
>>> os.path.normcase('c:/windows\\system32\\')
'c:\\windows\\system32\\'
规范化路径，如..和/
>>> os.path.normpath('c://windows\\System32\\../Temp/')
'c:\\windows\\Temp'
>>> a='/Users/jieli/test1/\\\a1/\\\\aa.py/../..'
>>> print(os.path.normpath(a))
/Users/jieli/test1
os路径处理 #方式一：推荐使用 import os #具体应用 import os,sys possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join( os.path.abspath(__file__), os.pardir, #上一级 os.pardir, os.pardir )) sys.path.insert(0,possible_topdir) #方式二：不推荐使用 os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
四 sys模块
1 sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径 2 sys.exit(n) 退出程序，正常退出时exit(0) 3 sys.version 获取Python解释程序的版本信息 4 sys.maxint 最大的Int值 5 sys.path 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值 6 sys.platform 返回操作系统平台名称
#=========知识储备========== #进度条的效果 [# ] [## ] [### ] [#### ] #指定宽度 print('[%-15s]' %'#') print('[%-15s]' %'##') print('[%-15s]' %'###') print('[%-15s]' %'####') #打印% print('%s%%' %(100)) #第二个%号代表取消第一个%的特殊意义 #可传参来控制宽度 print('[%%-%ds]' %50) #[%-50s] print(('[%%-%ds]' %50) %'#') print(('[%%-%ds]' %50) %'##') print(('[%%-%ds]' %50) %'###') #=========实现打印进度条函数========== import sys import time def progress(percent,width=50): if percent >= 1: percent=1 show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(width*percent)*'#') print('\r%s %d%%' %(show_str,int(100*percent)),file=sys.stdout,flush=True,end='') #=========应用========== data_size=1025 recv_size=0 while recv_size < data_size: time.sleep(0.1) #模拟数据的传输延迟 recv_size+=1024 #每次收1024 percent=recv_size/data_size #接收的比例 progress(percent,width=70) #进度条的宽度70 打印进度条
五 shutil模块
高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块
1、shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length]) 将文件内容拷贝到另一个文件中 import shutil shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w')) 2、shutil.copyfile(src, dst) 拷贝文件 shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log') #目标文件无需存在 3、shutil.copymode(src, dst) 仅拷贝权限。内容、组、用户均不变 shutil.copymode('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在 4、shutil.copystat(src, dst) 仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags shutil.copystat('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在 5、shutil.copy(src, dst) 拷贝文件和权限 import shutil shutil.copy('f1.log', 'f2.log') 6、shutil.copy2(src, dst) 拷贝文件和状态信息 import shutil shutil.copy2('f1.log', 'f2.log') 7、shutil.ignore_patterns(*patterns) shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None) 递归的去拷贝文件夹 import shutil shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*')) #目标目录不能存在，注意对folder2目录父级目录要有可写权限，ignore的意思是排除 8、shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]]) 递归的去删除文件 import shutil shutil.rmtree('folder1') 9、shutil.move(src, dst) 递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。 import shutil shutil.move('folder1', 'folder3')
shutil.make_archive(base_name, format,...)
创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar
创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar
base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，
如 data_bak =>保存至当前路径
如：/tmp/data_bak =>保存至/tmp/
format： 压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
root_dir： 要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
owner： 用户，默认当前用户
group： 组，默认当前组
logger： 用于记录日志，通常是logging.Logger对象
#将 /data 下的文件打包放置当前程序目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data')
#将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", 'gztar', root_dir='/data')
shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，详细：
import zipfile # 压缩 z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'w') z.write('a.log') z.write('data.data') z.close() # 解压 z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r') z.extractall(path='.') z.close()
import tarfile # 压缩 >>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','w') >>> t.add('/test1/a.py',arcname='a.bak') >>> t.add('/test1/b.py',arcname='b.bak') >>> t.close() # 解压 >>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','r') >>> t.extractall('/egon') >>> t.close()
六 json&pickle模块
之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。
1 import json 2 x="[null,true,false,1]" 3 print(eval(x)) #报错，无法解析null类型，而json就可以 4 print(json.loads(x))
什么是序列化？
我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。
为什么要序列化？
1：持久保存状态
需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，'状态'会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。
内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。
在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。
具体的来说，你玩使命召唤闯到了第13关，你保存游戏状态，关机走人，下次再玩，还能从上次的位置开始继续闯关。或如，虚拟机状态的挂起等。
2：跨平台数据交互
序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。
反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。
如何序列化之json和pickle：
json
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。
内存中的数据 <> json格式 <> 字符串 <>保存到文件或基于网络传输
import json dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'} print(type(dic))#<class 'dict'> j=json.dumps(dic) print(type(j))#<class 'str'> f=open('序列化对象','w') f.write(j) #-------------------等价于json.dump(dic,f) f.close() #-----------------------------反序列化<br> import json f=open('序列化对象') data=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f)
import json #dct="{'1':111}"#json 不认单引号 #dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{'one': 1} dct='{"1":"111"}' print(json.loads(dct)) #conclusion: # 无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads 注意点
pickle
内存中的数据 <> pickle格式 <> bytes类型 <>保存到文件或基于网络传输
import pickle dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'} print(type(dic))#<class 'dict'> j=pickle.dumps(dic) print(type(j))#<class 'bytes'> f=open('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes' f.write(j) #-------------------等价于pickle.dump(dic,f) f.close() #-------------------------反序列化 import pickle f=open('序列化对象_pickle','rb') data=pickle.loads(f.read())# 等价于data=pickle.load(f) print(data['age'])
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。
七 shelve模块
shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写;key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型
import shelve
f=shelve.open(r'sheve.txt')
# f['stu1_info']={'name':'egon','age':18,'hobby':['piao','smoking','drinking']}
# f['stu2_info']={'name':'gangdan','age':53}
# f['school_info']={'website':'http://www.pypy.org','city':'beijing'}
print(f['stu1_info']['hobby'])
f.close()
数据只能被重新赋值，不能通过字典方法进行修改
f['stu2_info']={'name':'gangdan','age':53}
f['stu2_info']["age"] = 20 #再次读取的时候还是没有改变
tmp = f['stu2_info']
tmp["age"] = 20
f["stu2_info"] = tmp #可以重新赋值
八 xml模块
xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，但json使用起来更简单，不过，古时候，在json还没诞生的黑暗年代，大家只能选择用xml呀，至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。
xml的格式如下，就是通过<>节点来区别数据结构的:
<?xml version="1.0"?> <data> <country name="Liechtenstein"> <rank updated="yes">2</rank> <year>2008</year> <gdppc>141100</gdppc> <neighbor name="Austria" direction="E"/> <neighbor name="Switzerland" direction="W"/> </country> <country name="Singapore"> <rank updated="yes">5</rank> <year>2011</year> <gdppc>59900</gdppc> <neighbor name="Malaysia" direction="N"/> </country> <country name="Panama"> <rank updated="yes">69</rank> <year>2011</year> <gdppc>13600</gdppc> <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/> <neighbor name="Colombia" direction="E"/> </country> </data>
xml协议在各个语言里的都 是支持的，在python中可以用以下模块操作xml：
# print(root.iter('year')) #全文搜索
# print(root.find('country')) #在root的子节点找，只找一个
# print(root.findall('country')) #在root的子节点找，找所有
import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("xmltest.xml") root = tree.getroot() print(root.tag) #遍历xml文档 for child in root: print('========>',child.tag,child.attrib,child.attrib['name']) for i in child: print(i.tag,i.attrib,i.text) #只遍历year 节点 for node in root.iter('year'): print(node.tag,node.text) #--------------------------------------- import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("xmltest.xml") root = tree.getroot() #修改 for node in root.iter('year'): new_year=int(node.text)+1 node.text=str(new_year) node.set('updated','yes') node.set('version','1.0') tree.write('test.xml') #删除node for country in root.findall('country'): rank = int(country.find('rank').text) if rank > 50: root.remove(country) tree.write('output.xml')
#在country内添加（append）节点year2
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("a.xml")
root=tree.getroot()
for country in root.findall('country'):
for year in country.findall('year'):
if int(year.text) > 2000:
year2=ET.Element('year2')
year2.text='新年'
year2.attrib={'update':'yes'}
country.append(year2) #往country节点下添加子节点
tree.write('a.xml.swap')
自己创建xml文档：
import xml.etree.ElementTree as ET new_xml = ET.Element("namelist") name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"}) age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"}) sex = ET.SubElement(name,"sex") sex.text = '33' name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"}) age = ET.SubElement(name2,"age") age.text = '19' et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象 et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True) ET.dump(new_xml) #打印生成的格式
九 configparser模块
配置文件如下：
[section1] k1 = v1 k2:v2 user=egon age=18 is_admin=true salary=31 [section2] k1 = v1
读取
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read('a.cfg') #查看所有的标题 res=config.sections() #['section1', 'section2'] print(res) #查看标题section1下所有key=value的key options=config.options('section1') print(options) #['k1', 'k2', 'user', 'age', 'is_admin', 'salary'] #查看标题section1下所有key=value的(key,value)格式 item_list=config.items('section1') print(item_list) #[('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('user', 'egon'), ('age', '18'), ('is_admin', 'true'), ('salary', '31')] #查看标题section1下user的值=>字符串格式 val=config.get('section1','user') print(val) #egon #查看标题section1下age的值=>整数格式 val1=config.getint('section1','age') print(val1) #18 #查看标题section1下is_admin的值=>布尔值格式 val2=config.getboolean('section1','is_admin') print(val2) #True #查看标题section1下salary的值=>浮点型格式 val3=config.getfloat('section1','salary') print(val3) #31.0
改写
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read('a.cfg',encoding='utf-8') #删除整个标题section2 config.remove_section('section2') #删除标题section1下的某个k1和k2 config.remove_option('section1','k1') config.remove_option('section1','k2') #判断是否存在某个标题 print(config.has_section('section1')) #判断标题section1下是否有user print(config.has_option('section1','')) #添加一个标题 config.add_section('egon') #在标题egon下添加name=egon,age=18的配置 config.set('egon','name','egon') config.set('egon','age',18) #报错,必须是字符串 #最后将修改的内容写入文件,完成最终的修改 config.write(open('a.cfg','w'))
基于上述方法添加一个ini文档
import configparser config = configparser.ConfigParser() config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45', 'Compression': 'yes', 'CompressionLevel': '9'} config['bitbucket.org'] = {} config['bitbucket.org']['User'] = 'hg' config['topsecret.server.com'] = {} topsecret = config['topsecret.server.com'] topsecret['Host Port'] = '50022' # mutates the parser topsecret['ForwardX11'] = 'no' # same here config['DEFAULT']['ForwardX11'] = 'yes' with open('example.ini', 'w') as configfile: config.write(configfile) 基于上述方法添加一个ini文档
十 hashlib模块
# 1、什么叫hash:hash是一种算法（3.x里代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法），该算法接受传入的内容，经过运算得到一串hash值 # 2、hash值的特点是： #2.1 只要传入的内容一样，得到的hash值必然一样=====>要用明文传输密码文件完整性校验 #2.2 不能由hash值返解成内容=======》把密码做成hash值，不应该在网络传输明文密码 #2.3 只要使用的hash算法不变，无论校验的内容有多大，得到的hash值长度是固定的
hash算法就像一座工厂，工厂接收你送来的原材料（可以用m.update()为工厂运送原材料），经过加工返回的产品就是hash值
import hashlib m=hashlib.md5()# m=hashlib.sha256() m.update('hello'.encode('utf8')) print(m.hexdigest()) #5d41402abc4b2a76b9719d911017c592 m.update('alvin'.encode('utf8')) print(m.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af m2=hashlib.md5() m2.update('helloalvin'.encode('utf8')) print(m2.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af ''' 注意：把一段很长的数据update多次，与一次update这段长数据，得到的结果一样 但是update多次为校验大文件提供了可能。 '''
以上加密算法虽然依然非常厉害，但时候存在缺陷，即：通过撞库可以反解。所以，有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密。
import hashlib # ######## 256 ######## hash = hashlib.sha256('898oaFs09f'.encode('utf8')) hash.update('alvin'.encode('utf8')) print (hash.hexdigest())#e79e68f070cdedcfe63eaf1a2e92c83b4cfb1b5c6bc452d214c1b7e77cdfd1c7
import hashlib passwds=[ 'alex3714', 'alex1313', 'alex94139413', 'alex123456', '123456alex', 'a123lex', ] def make_passwd_dic(passwds): dic={} for passwd in passwds: m=hashlib.md5() m.update(passwd.encode('utf-8')) dic[passwd]=m.hexdigest() return dic def break_code(cryptograph,passwd_dic): for k,v in passwd_dic.items(): if v == cryptograph: print('密码是===>\033[46m%s\033[0m' %k) cryptograph='aee949757a2e698417463d47acac93df' break_code(cryptograph,make_passwd_dic(passwds)) 模拟撞库破解密码
十一 suprocess模块
import subprocess ''' sh-3.2# ls /Users/egon/Desktop |grep txt$ mysql.txt tt.txt 事物.txt ''' res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) res=subprocess.Popen('grep txt$',shell=True,stdin=res1.stdout, stdout=subprocess.PIPE) print(res.stdout.read().decode('utf-8')) #等同于上面,但是上面的优势在于,一个数据流可以和另外一个数据流交互,可以通过爬虫得到结果然后交给grep res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop |grep txt$',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) print(res1.stdout.read().decode('utf-8')) #windows下: # dir | findstr 'test*' # dir | findstr 'txt$' import subprocess res1=subprocess.Popen(r'dir C:\Users\Administrator\PycharmProjects\test\函数备课',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) res=subprocess.Popen('findstr test*',shell=True,stdin=res1.stdout, stdout=subprocess.PIPE) print(res.stdout.read().decode('gbk')) #subprocess使用当前系统默认编码，得到结果为bytes类型，在windows下需要用gbk解码
十二 logging模块
一 日志级别
CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL ERROR = 40 WARNING = 30 #WARN = WARNING INFO = 20 DEBUG = 10 NOTSET = 0 #不设置
二 默认级别为warning，默认打印到终端
import logging
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')
'''
WARNING:root:警告warn
ERROR:root:错误error
CRITICAL:root:严重critical
'''
三 为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
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
四 logging模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象
#logger：产生日志的对象 #Filter：过滤日志的对象 #Handler：接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端 #Formatter对象：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式
''' critical=50 error =40 warning =30 info = 20 debug =10 ''' import logging #1、logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出 logger=logging.getLogger(__file__) #2、Filter对象：不常用，略 #3、Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出 h1=logging.FileHandler('t1.log') #打印到文件 h2=logging.FileHandler('t2.log') #打印到文件 h3=logging.StreamHandler() #打印到终端 #4、Formatter对象：日志格式 formmater1=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(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',) #5、为Handler对象绑定格式 h1.setFormatter(formmater1) h2.setFormatter(formmater2) h3.setFormatter(formmater3) #6、将Handler添加给logger并设置日志级别 logger.addHandler(h1) logger.addHandler(h2) logger.addHandler(h3) logger.setLevel(10) #7、测试 logger.debug('debug') logger.info('info') logger.warning('warning') logger.error('error') logger.critical('critical')
五 Logger与Handler的级别
logger是第一级过滤，然后才能到handler，我们可以给logger和handler同时设置level
Logger is also the first to filter the message based on a level — if you set the logger to INFO, and all handlers to DEBUG, you still won't receive DEBUG messages on handlers — they'll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG, but all handlers to INFO, you won't receive any DEBUG messages either — because while the logger says "ok, process this", the handlers reject it (DEBUG < INFO). #验证 import logging form=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) ch=logging.StreamHandler() ch.setFormatter(form) # ch.setLevel(10) ch.setLevel(20) l1=logging.getLogger('root') # l1.setLevel(20) l1.setLevel(10) l1.addHandler(ch) l1.debug('l1 debug') 重要，重要，重要！！！
