常用模块-random,shutil,shevle,logging

柔情只为你懂 2022-01-05 21:19 293阅读 0赞

## 常用模块 ##

### random:随机 ###

(0, 1) 小数：random.random()
    [1, 10] 整数：random.randint(1, 10)
    [1, 10) 整数：random.randrange(1, 10)
    (1, 10) 小数：random.uniform(1, 10)
    单例集合随机选择1个：random.choice(item)
    单例集合随机选择n个：random.sample(item, n)
    洗牌单列集合：random.shuffle(item)

# 产生指定位数的验证码
    import random
    def random_code(count):
        code = ''
        for i in range(count):
            num = random.randint(1, 3)
            if num == 1:
                tag = str(random.randint(0, 9))
            elif num == 2:
                tag = chr(random.randint(65, 90))
            else:
                tag = chr(random.randint(97, 122))
            code += tag
        return code
    print(random_code(6))

### shutil：可以操作权限的处理文件模块 ###

# 基于路径的文件复制：
    shutil.copyfile('source_file', 'target_file')
    
    # 基于流的文件复制：
    with open('source_file', 'rb') as r, open('target_file', 'wb') as w:
        shutil.copyfileobj(r, w)
        
    # 递归删除目标目录
    shutil.rmtree('target_folder')
    
    # 文件移动
    shutil.remove('old_file', 'new_file')
    
    # 文件夹压缩
    shutil.make_archive('file_name', 'format', 'archive_path')
    
    # 文件夹解压
    shutil.unpack_archive('unpack_file', 'unpack_name', 'format')

### shevle：可以用字典存取数据到文件的序列化模块 ###

# 将序列化文件操作dump与load进行封装
    s_dic = shelve.open("target_file", writeback=True)  # 注：writeback允许序列化的可变类型，可以直接修改值
    # 序列化:：存
    s_dic['key1'] = 'value1'
    s_dic['key2'] = 'value2'
    # 反序列化：取
    print(s_dic['key1'])
    # 文件这样的释放
    s_dic.close()

### 三流：标准输入输出错误流 ###

import sys
    sys.stdout.write('msg')
    sys.stderr.write('msg')
    msg = sys.stdin.readline()
    
    # print默认是对sys.stdout.write('msg') + sys.stdout.write('\n')的封装
    # 格式化结束符print：print('msg', end='')

### logging模块 ###

###### 什么是logging模块 ######

logging模块是python提供的用于记录日志的模块

###### 为什么需要logging ######

我们完全可以自己打开文件然后,日志写进去,但是这些操作重复且没有任何技术含量,所以python帮我们进行了封装,有了logging后我们在记录日志时 只需要简单的调用接口即可,非常方便!

###### 日志级别 ######

在开始记录日志前还需要明确,日志的级别
    
    随着时间的推移,日志记录会非常多,成千上万行,如何快速找到需要的日志记录这就成了问题
    
    解决的方案就是 给日志划分级别
    
    logging模块将日志分为了五个级别,从高到低分别是:
    
    1.info 常规信息
    
    2.debug 调试信息
    
    3.warning 警告信息
    
    4.error 错误信息
    
    5.cretical 严重错误
    
    本质上他们使用数字来表示级别的,从高到低分别是10,20,30,40,50

#### logging模块的使用 ####

#1.导入模块
    import logging
    
    #2.输出日志
    logging.info("info")
    logging.debug("debug")
    logging.warning("warning")
    logging.error("error")
    logging.critical("critical")
    
    #输出 WARNING:root:warning
    #输出 ERROR:root:error
    #输出 CRITICAL:root:critical

我们发现info 和 debug都没有输出,这是因为它们的级别不够,

默认情况下:

logging的最低显示级别为warning,对应的数值为30
    
    日志被打印到了控制台
    
    日志输出格式为:级别  日志生成器名称  日志消息

如何修改这写默认的行为呢?,这就需要我们自己来进行配置

#### 自定义配置 ####

import logging
    logging.basicConfig()
    
    """可用参数
    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 
    """
    
    #案例:
    logging.basicConfig(
        filename="aaa.log",
        filemode="at",
        datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S %p",
        format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(module)s: %(message)s",
        level=10
    )

###### 格式化全部可用名称 ######

%(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
    
    至此我们已经可以自己来配置一 写基础信息了,但是当我们想要将同一个日志输出到不同位置时,这些基础配置就无法实现了,
    
    例如 有一个登录注册的功能 需要记录日志,同时生成两份 一份给程序员看,一份给老板看,作为程序员应该查看较为详细的日志,二老板则应该简单一些,因为他不需要关心程序的细节
    
    要实现这样的需要我们需要系统的了解loggin模块

###### logging模块的四个核心角色 ######

1.Logger 日志生成器 产生日志
    
    2.Filter 日志过滤器 过滤日志
    
    3.Handler 日志处理器 对日志进行格式化,并输出到指定位置(控制台或文件)
    
    4.Formater 处理日志的格式

###### 一条日志完整的生命周期 ######

1.由logger 产生日志 -> 2.交给过滤器判断是否被过滤 -> 3.将日志消息分发给绑定的所有处理器 -> 4处理器按照绑定的格式化对象输出日志

其中 第一步 会先检查日志级别 如果低于设置的级别则不执行

第二步 使用场景不多 需要使用面向对象的技术点 后续用到再讲

第三步 也会检查日志级别,如果得到的日志低于自身的日志级别则不输出

生成器的级别应低于句柄否则给句柄设置级别是没有意义的,
    
    例如  handler设置为20  生成器设置为30 
    
    30以下的日志压根不会产生

第四步 如果不指定格式则按照默认格式

###### logging各角色的使用(了解) ######

# 生成器
    logger1 = logging.getLogger("日志对象1")
    
    # 文件句柄
    handler1 = logging.FileHandler("log1.log",encoding="utf-8")
    handler2 = logging.FileHandler("log2.log",encoding="utf-8")
    
    # 控制台句柄
    handler3 = logging.StreamHandler()
    
    
    # 格式化对象
    fmt1 = logging.Formatter(
        fmt="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s:  %(message)s",
        datefmt="%m-%d %H:%M:%S %p")
    fmt2 = logging.Formatter(
        fmt="%(asctime)s - %(levelname)s :  %(message)s",
        datefmt="%Y/%m/%d %H:%M:%S")
    
    # 绑定格式化对象与文件句柄
    handler1.setFormatter(fmt1)
    handler2.setFormatter(fmt2)
    handler3.setFormatter(fmt1)
    
    # 绑定生成器与文件句柄
    logger1.addHandler(handler1)
    logger1.addHandler(handler2)
    logger1.addHandler(handler3)
    
    # 设置日志级别
    logger1.setLevel(10)    #生成器日志级别
    handler1.setLevel(20)   #句柄日志级别
    
    # 测试
    logger1.debug("debug msessage")
    logger1.info("info msessage")
    logger1.warning("warning msessage")
    logger1.critical("critical msessage")
    
    到此我们已经可以实现上述的需求了,但是这并不是我们最终的实现方式,因为每次都要编写这样的代码是非常痛苦的

###### logging的继承(了解) ######

可以将一个日志指定为另一个日志的子日志 或子孙日志

当存在继承关系时 子孙级日志收到日志时会将该日志向上传递

指定继承关系:

import  logging
    
    log1 = logging.getLogger("mother")
    log2 = logging.getLogger("mother.son")
    log3 = logging.getLogger("mother.son.grandson")
    
    # handler
    fh = logging.FileHandler(filename="cc.log",encoding="utf-8")
    # formatter
    fm = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s -%(filename)s - %(message)s")
    
    # 绑定
    log1.addHandler(fh)
    log2.addHandler(fh)
    log3.addHandler(fh)
    # 绑定格式
    fh.setFormatter(fm)
    # 测试
    # log1.error("测试")
    # log2.error("测试")
    log3.error("测试")
    # 取消传递
    log3.propagate = False
    # 再次测试
    log3.error("测试")

###### 通过字典配置日志模块(重点) ######

每次都要编写代码来配置非常麻烦 ,我们可以写一个完整的配置保存起来,以便后续直接使用

import logging.config
    logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)
    logging.getLogger("aa").debug("测试")

**LOGGING\_DIC模板**

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)s'
    
    id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
    logfile_path = "配置文件路径"
    
    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 5M
                'backupCount': 5, #日志文件最大个数
                'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码
            },
        },
        'loggers': {
            #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
            'aa': {
                '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
            },
        },
    }

补充:

getLogger参数就是对应字典中loggers的key , 如果没有匹配的key 则返回系统默认的生成器,我们可以在字典中通过空的key来将一个生成器设置为默认的

'loggers': {
       
       # 把key设置为空
            '': {
       
                '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
           },
       },

,往后在使用时可以这调用模块提供的函数,来输出日志

logging.info("测试信息!")

另外我们在第一次使用日志时并没有指定生成器,但也可以使用,这是因为系统有默认的生成器名称就叫root

最后来完成之前的需求:

有一个登录注册的功能 需要记录日志,同时生成两份 一份给程序员看,一份给老板看,作为程序员应该查看较为详细的日志,二老板则应该简单一些,因为他不需要关心程序的细节

# 程序员看的格式
    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
    logfile_path1 = "coder.log"
    
    # 老板看的格式
    simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s]%(message)s'
    logfile_path2 = "boss.log"
    
    
    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
            'std': {
       
                'level': 'DEBUG',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
                'formatter': 'standard',
                'filename': logfile_path1,  # 日志文件
                'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M
                'backupCount': 5, #日志文件最大个数
                'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码
           },
            'boss': {
       
                'level': 'DEBUG',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
                'formatter': 'simple',
                'filename': logfile_path2,  # 日志文件
                'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
                'backupCount': 5,  # 日志文件最大个数
                'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码
           }
       },
        'loggers': {
       
            #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
            'aa': {
       
                'handlers': ['std', 'console',"boss"],  # 这里把上面定义的handler都加上，即log数据会同时输出到三个位置
                'level': 'INFO',
                'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
           },
       },
    }

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