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在Python中#xff0c;通常有这几种方式来表示时间#xff1a;
时间戳(timestamp)#xff1a;通常来说#xff0c;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())”#xff0c;返回的是float类型。
格式…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)
1import time2 #--------------------------我们先以当前时间为准,让大家快速认识三种形式的时间3 print(time.time()) # 时间戳:1487130156.419527
4 print(time.strftime(%Y-%m-%d %X)) #格式化的时间字符串:2017-02-15 11:40:53
5
6print(time.localtime()) #本地时区的struct_time7 print(time.gmtime()) #UTC时区的struct_time%a Locale’s abbreviated weekday name.%A Locale’s full weekday name.%b Locale’s abbreviated month name.%B Locale’s full month name.%c Locale’s appropriate date and time representation.%d Day of the month as a decimal number [01,31].%H Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23].%I Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12].%j Day of the year as a decimal number [001,366].%m Month as a decimal number [01,12].%M Minute as a decimal number [00,59].%p Locale’s equivalent of either AM or PM. (1)%S Second as a decimal number [00,61]. (2)%U Week number of the year (Sunday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Sunday are considered to be in week 0. (3)%w Weekday as a decimal number [0(Sunday),6].%W Week number of the year (Monday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Monday are considered to be in week 0. (3)%x Locale’s appropriate date representation.%X Locale’s appropriate time representation.%y Year without century as a decimal number [00,99].%Y Year with century as a decimalnumber.%z Time zone offset indicating a positive or negative time difference from UTC/GMT of the form HHMM or -HHMM, where H represents decimal hour digits and M represents decimal minute digits [-23:59, 23:59].%Z Time zone name (no characters ifno time zone exists).%% A literal % character.
格式化字符串的时间格式
其中计算机认识的时间只能是时间戳格式而程序员可处理的或者说人类能看懂的时间有: 格式化的时间字符串结构化的时间 于是有了下图的转换关系#--------------------------按图1转换时间
# 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.localtime()
time.localtime(1473525444.037215)
# 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。
# mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。
print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0# 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()。如果元组中任何一个
# 元素越界ValueError的错误将会被抛出。
print(time.strftime(%Y-%m-%d %X, time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56# 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。
print(time.strptime(2011-05-05 16:37:06, %Y-%m-%d %X))
#time.struct_time(tm_year2011, tm_mon5, tm_mday5, tm_hour16, tm_min37, tm_sec6,
# tm_wday3, tm_yday125, tm_isdst-1)
#在这个函数中format默认为%a %b %d %H:%M:%S %Y。1 #--------------------------按图2转换时间2 # asctime([t]) : 把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式Sun Jun 20 23:21:05 1993。3# 如果没有参数将会将time.localtime()作为参数传入。4 print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 2016
5
6# 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7# 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))。8 print(time.ctime()) # Sun Sep 11 00:46:38 2016
9 print(time.ctime(time.time())) # Sun Sep 11 00:46:38 2016
1 #--------------------------其他用法2# sleep(secs)3 # 线程推迟指定的时间运行单位为秒。
datetime模块
#时间加减
import datetime
# print(datetime.datetime.now()) #返回2016-08-19 12:47:03.941925#print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) ) # 时间戳直接转成日期格式2016-08-19# print(datetime.datetime.now() )
# print(datetime.datetime.now() datetime.timedelta(3)) #当前时间3天
# print(datetime.datetime.now() datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天
# print(datetime.datetime.now() datetime.timedelta(hours3)) #当前时间3小时
# print(datetime.datetime.now() datetime.timedelta(minutes30)) #当前时间30分
#
# c_timedatetime.datetime.now()
# print(c_time.replace(minute3,hour2)) #时间替换
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1.927109612082716item[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 inrange(n):
s1chr(random.randint(65,90))
s2str(random.randint(0,9))
resrandom.choice([s1,s2])returnres
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\nos.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-posixos.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\\Tempa/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_topdiros.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
sys.argv 命令行参数List第一个元素是程序本身路径
sys.exit(n) 退出程序正常退出时exit(0)
sys.version 获取Python解释程序的版本信息
sys.maxint 最大的Int值
sys.path 返回模块的搜索路径初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
sys.platform 返回操作系统平台名称
打印进度条
#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,width50):if percent 1:
percent1show_str([%%-%ds] %width) %(int(width*percent)*#)
print(\r%s %d%% %(show_str,int(100*percent)),filesys.stdout,flushTrue,end)
#应用data_size1025recv_size0
while recv_size
time.sleep(0.1) #模拟数据的传输延迟
recv_size1024#每次收1024
percentrecv_size/data_size #接收的比例
progress(percent,width70) #进度条的宽度70
优化版本
def progress(percent,width50):
if percent 1:
percent1
show_str([%%-%ds] %width) %(int(width*percent) * #)
print(\r%s %d%% %(show_str,int(100*percent)),end)
import time
recv_size0
total_size100
while recv_size total_size:
time.sleep(0.1)
recv_size1
percentrecv_size / total_size
progress(percent)
五、shutil模块
高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块
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))
shutil.copyfile(src, dst)
拷贝文件
shutil.copyfile(f1.log, f2.log) #目标文件无需存在
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
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
shutil.copy(src, dst)
拷贝文件和权限
import shutil
shutil.copy(f1.log, f2.log)
shutil.copy2(src, dst)
拷贝文件和状态信息
import shutil
shutil.copy2(f1.log, f2.log)
shutil.ignore_patterns(*patterns)
shutil.copytree(src, dst, symlinksFalse, ignoreNone)
递归的去拷贝文件夹
import shutil
shutil.copytree(folder1, folder2, ignoreshutil.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import shutil
shutil.copytree(f1, f2, symlinksTrue, ignoreshutil.ignore_patterns(*.pyc, tmp*))通常的拷贝都把软连接拷贝成硬链接即对待软连接来说创建新的文件
拷贝软链接
shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])
递归的去删除文件
import shutil
shutil.rmtree(folder1)
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()
zipfile压缩解压缩import tarfile
# 压缩 ttarfile.open(/tmp/egon.tar,w) t.add(/test1/a.py,arcnamea.bak) t.add(/test1/b.py,arcnameb.bak)t.close()
# 解压 ttarfile.open(/tmp/egon.tar,r) t.extractall(/egon) t.close()
tarfile压缩解压缩
六、jsonpickle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。
import json
x[null,true,false,1]print(eval(x)) #报错无法解析null类型而json就可以
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serializationmarshallingflattening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。
JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象JSON和Python内置的数据类型对应如下Json模块提供了四个功能dumps、dump、loads、loadimport json
dic {k1:v1,k2:v2,k3:v3}
str_dicjson.dumps(dic) #序列化将一个字典转换成一个字符串
print(type(str_dic),str_dic) # {k3: v3, k1: v1, k2: v2}
#注意json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由表示的
dic2json.loads(str_dic) #反序列化将一个字符串格式的字典转换成一个字典
#注意要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由表示
print(type(dic2),dic2) # {k1: v1, k2: v2, k3: v3}
list_dic [1,[a,b,c],3,{k1:v1,k2:v2}]
str_dicjson.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型
print(type(str_dic),str_dic) # [1, [a, b, c], 3, {k1: v1, k2: v2}]
list_dic2json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2),list_dic2) # [1, [a, b, c], 3, {k1: v1, k2: v2}]
loads和dumpsimport json
f open(json_file,w)
dic {k1:v1,k2:v2,k3:v3}
json.dump(dic,f) #dump方法接收一个文件句柄直接将字典转换成json字符串写入文件
f.close()
f open(json_file)
dic2json.load(f) #load方法接收一个文件句柄直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
f.close()
print(type(dic2),dic2)
load和dumpimport json
#dct{1:111}#json 不认单引号
#dctstr({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
pickleimport pickle
dic{name:alvin,age:23,sex:male}
print(type(dic))#jpickle.dumps(dic)
print(type(j))#fopen(序列化对象_pickle,wb)#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是bytesf.write(j) #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)
f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
fopen(序列化对象_pickle,rb)
datapickle.loads(f.read())# 等价于datapickle.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、logging模块
日志级别
CRITICAL 50 #FATAL CRITICAL
ERROR 40WARNING 30 #WARN WARNING
INFO 20DEBUG 10NOTSET 0 #不设置
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
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)sLogger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(filenameaccess.log,
format%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s,
datefmt%Y-%m-%d %H:%M:%S %p,
level10)
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
logging模块的Formatter,HandlerLoggerFilter对象
原理图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critical50error40warning30info 20debug10
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
loggerlogging.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
h1logging.FileHandler(t1.log) #打印到文件
h2logging.FileHandler(t2.log) #打印到文件
h3logging.StreamHandler() #打印到终端
#4、Formatter对象日志格式
formmater1logging.Formatter(%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s,
datefmt%Y-%m-%d %H:%M:%S %p,)
formmater2logging.Formatter(%(asctime)s : %(message)s,
datefmt%Y-%m-%d %H:%M:%S %p,)
formmater3logging.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)
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但是需要注意的是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 wont receive DEBUG messages on handlers — theyll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG, but all handlers to INFO, you wont receive any DEBUG messages either — because while the logger says ok, process this, the handlers reject it (DEBUG INFO).
#验证
import logging
formlogging.Formatter(%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s,
datefmt%Y-%m-%d %H:%M:%S %p,)
chlogging.StreamHandler()
ch.setFormatter(form)
# ch.setLevel(10)
ch.setLevel(20)
l1logging.getLogger(root)
# l1.setLevel(20)
l1.setLevel(10)
l1.addHandler(ch)
l1.debug(l1 debug)
重要重要重要
Logger的继承(了解)import logging
formatterlogging.Formatter(%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s,
datefmt%Y-%m-%d %H:%M:%S %p,)
chlogging.StreamHandler()
ch.setFormatter(formatter)
logger1logging.getLogger(root)
logger2logging.getLogger(root.child1)
logger3logging.getLogger(root.child1.child2)
logger1.addHandler(ch)
logger2.addHandler(ch)
logger3.addHandler(ch)
logger1.setLevel(10)
logger2.setLevel(10)
logger3.setLevel(10)
logger1.debug(log1 debug)
logger2.debug(log2 debug)
logger3.debug(log3 debug)2017-07-28 22:22:05 PM - root - DEBUG -test: log1 debug2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug
了解即可
logging应用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)sid_simple_format [%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s# 定义日志输出格式 结束
logfile_diros.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ifnot os.path.isdir(logfile_dir):
os.mkdir(logfile_dir)
# log文件的全路径
logfile_pathos.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 5MbackupCount: 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
loggerlogging.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()
logging配置文件MyLogging Testimport time
import logging
import my_logging # 导入自定义的logging配置
loggerlogging.getLogger(__name__) # 生成logger实例
def demo():
logger.debug(start range... time:{}.format(time.time()))
logger.info(中文测试开始。。。)for i in range(10):
logger.debug(i:{}.format(i))
time.sleep(0.2)else:
logger.debug(over range... time:{}.format(time.time()))
logger.info(中文测试结束。。。)if __name__ __main__:
my_logging.load_my_logging_cfg() # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置
demo()
应用注意注意注意
#1、有了上述方式我们的好处是所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了更加清晰方便管理
#2、我们需要解决的问题是1、从字典加载配置logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)2、拿到logger对象来产生日志
logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的
按照我们对logging模块的理解要想获取某个东西都是通过名字也就是key来获取的
于是我们要获取不同的logger对象就是
loggerlogging.getLogger(loggers子字典的key名)
但问题是如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置那么肯定不能在loggers子字典中定义n个keyloggers: {l1: {handlers: [default, console], #level: DEBUG,propagate: True, # 向上更高level的logger传递
},l2: {
handlers: [default, console],level: DEBUG,propagate: False, # 向上更高level的logger传递
},l3: {handlers: [default, console], #level: DEBUG,propagate: True, # 向上更高level的logger传递
},
}
#我们的解决方式是定义一个空的keyloggers: {: {handlers: [default, console],level: DEBUG,propagate: True,
},
}
这样我们再取logger对象时
logging.getLogger(__name__)不同的文件__name__不同这保证了打印日志时标识信息不同但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到于是默认使用key的配置
!!!关于如何拿到logger对象的详细解释
另外一个django的配置瞄一眼就可以跟上面的一样#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 5MbackupCount: 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 5MbackupCount: 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 5MbackupCount: 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
loggerlogging.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
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