Day12：常用模块二（sys，logging，json）

Posted 2020-09-24 Wang-Vee

一.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

二.logging模块

2.1 函数式的简单配置

import logging  
logging.debug(\'debug message\')  
logging.info(\'info message\')  
logging.warning(\'warning message\')  
logging.error(\'error message\')  
logging.critical(\'critical message\')  

默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中，且只显示了大于等于WARNING级别的日志，这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG），默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息。

灵活配置日志级别，日志格式，输出位置:

import logging  
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,  
                    format=\'%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s\',  
                    datefmt=\'%a, %d %b %Y %H:%M:%S\',  
                    filename=\'/tmp/test.log\',  
                    filemode=\'w\')  
  
logging.debug(\'debug message\')  
logging.info(\'info message\')  
logging.warning(\'warning message\')  
logging.error(\'error message\')  
logging.critical(\'critical message\')

配置参数：

logging.basicConfig()函数中可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，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(f=open(‘test.log’,’w’))，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。

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

2.2 logger对象配置

import logging

logger = logging.getLogger()
# 创建一个handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler(\'test.log\')

# 再创建一个handler，用于输出到控制台
ch = logging.StreamHandler()

formatter = logging.Formatter(\'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s\')

fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(fh) #logger对象可以添加多个fh和ch对象
logger.addHandler(ch)

logger.debug(\'logger debug message\')
logger.info(\'logger info message\')
logger.warning(\'logger warning message\')
logger.error(\'logger error message\')
logger.critical(\'logger critical message\')

logging库提供了多个组件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger对象提供应用程序可直接使用的接口，Handler发送日志到适当的目的地，Filter提供了过滤日志信息的方法，Formatter指定日志显示格式。另外，可以通过：logger.setLevel(logging.Debug)设置级别。

三.序列化模块

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。序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。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。

json模块

 

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语言的对象一个子集，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

import json
i=10
s=\'hello\'
t=(1,4,6)
l=[3,5,7]
d={\'name\':"yuan"}

json_str1=json.dumps(i)
json_str2=json.dumps(s)
json_str3=json.dumps(t)
json_str4=json.dumps(l)
json_str5=json.dumps(d)

print(json_str1)   #\'10\'
print(json_str2)   #\'"hello"\'
print(json_str3)   #\'[1, 4, 6]\'
print(json_str4)   #\'[3, 5, 7]\'
print(json_str5)   #\'{"name": "yuan"}\'

View Code

python在文本中的使用：

#----------------------------序列化
import json

dic={\'name\':\'alvin\',\'age\':23,\'sex\':\'male\'}
print(type(dic))#<class \'dict\'>

data=json.dumps(dic)
print("type",type(data))#<class \'str\'>
print("data",data)


f=open(\'序列化对象\',\'w\')
f.write(data)  #-------------------等价于json.dump(dic,f)
f.close()


#-----------------------------反序列化<br>
import json
f=open(\'序列化对象\')
new_data=json.loads(f.read())#  等价于data=json.load(f)

print(type(new_data))

pickle模块

##----------------------------序列化
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\'])    

 

shelve模块

 

import shelve
  
f = shelve.open(r\'shelve.txt\')
  
# f[\'stu1_info\']={\'name\':\'alex\',\'age\':\'18\'}
# f[\'stu2_info\']={\'name\':\'alvin\',\'age\':\'20\'}
# f[\'school_info\']={\'website\':\'oldboyedu.com\',\'city\':\'beijing\'}
#
#
# f.close()
  
print(f.get(\'stu_info\')[\'age\'])

 

 

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