Python模块一

Posted 2021-02-03 RWBY

logging模块

我们来说一下这个logging模块,这个模块的功能是记录我们软件的各种状态,你们现在和我一起找到红蜘蛛的那个图标,然后右键找一找是不是有个错误日志.其实每个软件都是有错误日志的,开发人员可以通过错误日志中的内容

对他的程序进行修改

我们先来看一下函数式简单配置

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。

我们自己用函数写的这个可以正常使用但是不够灵活,我们看看这个灵活的

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\')

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

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\',encoding=\'utf-8\')

 

# 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.setLevel(logging.DEBUG)

 

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\')

ogging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,当然，也可以通过

fh.setLevel(logging.Debug)单对文件流设置某个级别。

序列化

我们今天学习下序列化,什么是序列化呢? 将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化。

为什么要有序列化模块: 比如，我们在python代码中计算的一个数据需要给另外一段程序使用，那我们怎么给？ 现在我们能想到的方法就是存在文件里，然后另一个python程序再从文件里读出来。 但是我们都知道，对于文件来说是没有字典这个概念的，所以我们只能将数据转换成字典放到文件中。 你一定会问，将字典转换成一个字符串很简单，就是str(dic)就可以办到了，为什么我们还要学习序列化模块呢？ 没错序列化的过程就是从dic 变成str(dic)的过程。现在你可以通过str(dic)，将一个名为dic的字典转换成一个字符串， 但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢？ 聪明的你肯定想到了eval()，如果我们将一个字符串类型的字典str_dic传给eval，就会得到一个返回的字典类型了。 eval()函数十分强大，但是eval是做什么的？e官方demo解释为：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。 ＢＵＴ！强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。 想象一下，如果我们从文件中读出的不是一个数据结构，而是一句"删除文件"类似的破坏性语句，那么后果实在不堪设设想。 而使用eval就要担这个风险。 所以，我们并不推荐用eval方法来进行反序列化操作(将str转换成python中的数据结构)

序列化的目的

1、以某种存储形式使自定义对象持久化；
2、将对象从一个地方传递到另一个地方。
3、使程序更具维护性。

json

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

dumps 及 loads

import json

dic = {\'k1\':\'v1\',\'k2\':\'v2\',\'k3\':\'v3\'}

str_dic = json.dumps(dic)  #序列化：将一个字典转换成一个字符串

print(type(str_dic),str_dic)  #<class \'str\'> {"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

​

dic2 = json.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)  #<class \'dict\'> {\'k1\': \'v1\', \'k2\': \'v2\', \'k3\': \'v3\'}

​

​

list_dic = [1,[\'a\',\'b\',\'c\'],3,{\'k1\':\'v1\',\'k2\':\'v2\'}]

str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型

print(type(str_dic),str_dic) #<class \'str\'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]

list_dic2 = json.loads(str_dic)

print(type(list_dic2),list_dic2) #<class \'list\'> [1, [\'a\', \'b\', \'c\'], 3, {\'k1\': \'v1\', \'k2\': \'v2\'}]

dump 及 load

import 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\')

dic2 = json.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)　

其他参数说明

Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象) 
Skipkeys：默认值是False，如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类key 
ensure_ascii:，当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为\\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。) 
If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse). 
If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity). 
indent：应该是一个非负的整型，如果是0就是顶格分行显示，如果为空就是一行最紧凑显示，否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示，这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json 
separators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(‘,’,’:’)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。 
default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. 
sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。 
To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.

 

json格式化输出

import json

data = {\'username\':[\'李华\',\'二愣子\'],\'sex\':\'male\',\'age\':16}

json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(\',\',\':\'),ensure_ascii=False)

print(json_dic2)

pickle模块

用于序列化的两个模块

json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换 pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换 pickle模块提供了四个功能：dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，读）、load （不仅可以序列化字典，列表...可以把python中任意的数据类型序列化）pickle是python特有的模块.

import pickle

dic = {\'k1\':\'v1\',\'k2\':\'v2\',\'k3\':\'v3\'}

str_dic = pickle.dumps(dic)

print(str_dic)  #一串二进制内容

​

dic2 = pickle.loads(str_dic)

print(dic2)    #字典

​

import time

struct_time  = time.localtime(1000000000)

print(struct_time)

f = open(\'pickle_file\',\'wb\')

pickle.dump(struct_time,f)

f.close()

​

f = open(\'pickle_file\',\'rb\')

struct_time2 = pickle.load(f)

print(struct_time2.tm_year)

这时候机智的你又要说了，既然pickle如此强大，为什么还要学json呢？ 这里我们要说明一下，json是一种所有的语言都可以识别的数据结构。 如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里，那么java代码或者js代码也可以拿来用。 但是如果我们用pickle进行序列化，其他语言就不能读懂这是什么了～ 所以，如果你序列化的内容是列表或者字典，我们非常推荐你使用json模块 但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型，而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话，那么就可以使用pickle

总结:

json模块里的dumps是将python的数据结构转换成字符串,loads是将字符串类型转换成python的数据结构

​

    json模块里的dump是将python的数据结构转换成字符串,然后存入到文件当中

​

    json模块里的load是将文件中字符串类型转换成python的数据结构

​

    pickle模块里的dumps是将python的数据结构转换成二进制的文件,loads是将二进制的文件转换成python的

​

        数据结构

​

    pickle模块里的dump是将python的数据结构转换成二进制然后存入到文件中

​

    pickle模块里的load是将文件中的二进制文件转成python的数据结构

 

random 模块

random是一个随机数模块,我们一般用来生成一些没有规则的内容

获取0-1之间的随机小数

import random

print(random.random())

生成指定的数字内的随机小数怎么办??

import random

print(random.uniform(1,5))

整数怎么做到随机呢

import random

print(random.randint(1,5))

生成随机的奇数和偶数

import random

print(random.randrange(1,5,2))   #随机生成1-5的奇数

print(random.randrange(0,5,2))   #随机生成0-5的偶数

现在有一个列表 lst = [\'张开\',\'宝元\',\'佩奇\',\'太白\'],随机抽一个人出来

import random

lst = [\'张开\',\'宝元\',\'佩奇\',\'太白\']

print(random.choice(lst))

随机抽出两个来　　

import random

lst = [\'张开\',\'宝元\',\'佩奇\',\'太白\']

print(random.choices(lst,k=2))

随机出来的两个内容是有重复的,没有满足需求重新实现

import random

lst = [\'张开\',\'宝元\',\'佩奇\',\'太白\']

print(random.sample(lst,k=2))

给你一个列表你给我让他变成随机排序的

import random

lst = [1,2,3,4,5,6]

random.shuffle(lst)

print(lst)