sys模块 logging模块 序列化模块

Posted 2020-09-24 冰滴的眼泪

一 ：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

二：logging模块

1 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。

灵活配置日志级别，日志格式，输出位置:

 

import logging
logging.basicConfig(level=logging.ERROR,
                    format=\'%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s\',
                     datefmt=\'%a, %d %b %Y %H:%M:%S\',
                    filename=\'a.txt\',
                    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 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\')

三 序列化模块

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。

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"}\'

#----------------------------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))