python经常使用模块介绍

时间 2019-11-20

原文原文链接

关于if name == "main":

若执行文件为bin，调用文件为cal；html

若在执行文件bin中执行print(__name__)

输出：__main__

当print(__name__)在调用文件中被调用执行则

输出当前调用文件的路径：lesson.web.web1.web2.cal

也就是说只有在执行文件中__name__才等于__main__node

if __name__ == "__main__": 做用python

用于执行文件时(#不想让其余人来调用)
用于调用文件时(#用于调用文件的测试)

time模块

import time
#----时间戳----
print(time.time())  #时间戳：1542779690.9086285，用于计算
#----当地时间----
print(time.localtime(9999999999)) #结构化时间struct_time,默认参数是当前时间time.time()
print(time.localtime().tm_year) #只打印年
#----国际标准时间----UTC
print(time.gmtime()) #按英国的算差8个小时
#--------------------------------------------------------
#----将时间戳转换为结构化时间----  #Timestamp--->>>struct_time
print(time.localtime(9999999999))
#----将结构化时间转换为时间戳----  #struct_time--->>>Timestamp
print(time.mktime(time.localtime()))
#----将结构化时间转换成字符串时间---- #struct_time--->>>Formait_string
print(time.strftime("%Y-%m-%d-%X",time.localtime())) #第一个参数是字符串时间的排布，第二个参数是结构化时间
#----将字符串时间转换成结构化时间---- #Format_string--->>>struct_time
print(time.strptime("2018-11-21-14:16:08","%Y-%m-%d-%X"))#第一个参数是字符串时间，第二个参数是时间排布，必须和第一个参数一一对应

#直接看一个时间，不须要排布(固定)
print(time.asctime())  #Wed Nov 21 14:24:48 2018,把一个结构化时间转换成固定的字符串表达形式
print(time.ctime())  #Wed Nov 21 14:25:51 2018，把一个时间戳转换成固定格式的字符串

时间转换：linux

random模块

import random
print(random.random()) #随机取[0,1)的浮点数
print(random.randint(1,5)) #随机取[1,5]的整数
print(random.randrange(1,5)) #随机取[1,5)的整数
print(random.choice([55,8,6,[11,22,33]])) #随机取出列表中的一个元素
print(random.sample([55,8,6],2))#随机取出列表中的2个元素
print(random.uniform(0,9))#随机取出任意范围的浮点型[0,9)
#打乱顺序
item = [1,3,5,7,9]
random.shuffle(item)
print(item)

def inner():
    res = ""
    for i in range(4):        #几位验证码就作几回循环
        num = random.randint(0,9)  #随机生成0,9的数字
        alf = chr(random.randint(65,122)) #将随机生成的数字,用chr()转换成字母
        s = str(random.choice([num,alf]))  #随机取出数字或字母
        res += s   #拼接
    return res
print(inner())

验证码

os模块

import os
print(os.getcwd()) #获取当前工做目录，即python脚本工做的路径
print(os.chdir("lesson")) #改变当前脚本工做目录，至关于shell下的cd,返回上一级目录参数为("..")
print(os.curdir) #返回当前目录:(".")
print(os.pardir) #返回当前目录的父目录字符串名:("..")
os.makedirs("dirname1/dirname2") #生成多层递归目录
os.removedirs("dirname1/dirname2") #删除目录,若目录为空则删除,并递归到上级目录,如若也为空也删除,以此类推
os.mkdir("dirname1") #生成单级目录,至关于shell中的mkdir dirname
os.rmdir("dirname1") #删除单级空目录,若目录不为空则没法删除,报错，至关于shell中的 rmdir dirname
print(os.listdir("lesson")) #列出指定目录下的全部文件和子目录,包括隐藏文件,并以列表方式打印
os.remove("lesson/__init__.py") #删除一个文件
os.rename("test.py","dirname.py") #重命名文件/目录
print(os.stat("bin.py"))#获取文件/目录信息,st_size=字节,st_atime=访问时间, st_mtime=修改时间, st_ctime=建立时间
print(os.sep) #输出操做系统特定的分隔符,win下为"\",linux下为"/"
print(os.linesep) #输出当前平台使用的行终止符(换行符),win下为"\r\n",Linux下为"\n"
print(os.pathsep) #输出用于分割文件路径的字符串 win下为; linux下为：
print(os.name) #输出字符串指示当前使用平台,win->"nt";linux->"posix"
print(os.environ) #获取系统环境变量
--------------------------------------------------------------------
print(os.path.abspath("dirname.py")) #获取lesson的绝对路径
print(os.path.split("D:\Python\小游戏\demo\lesson\")) #将dirname.py的绝对路径分割成目录和文件名按元祖返回
print(os.path.dirname("D:\Python\小游戏\demo\lesson\dirname.py"))# 取路径
print(os.path.basename("D:\Python\小游戏\demo\lesson\dirname.py")) #取文件名
print(os.path.exists("lesson/dirname.py")) #判断文件存不存在,返回布尔值
print(os.path.isabs("lesson\dirname.py")) #判断是不是绝对路径,返回布尔值
print(os.path.isfile("lesson\dirname.py")) #判断dirname.py是不是一个存在的文件,返回布尔值
print(os.path.isdir("lesson")) #判断lesson是不是一个存在的目录,返回布尔值
a = "D:\Python\小游戏\demo"
b = "lesson\dirname.py"
print(os.path.join(a,b)) #路径拼接
print(os.path.getatime("lesson")) #返回文件/目录的最后访问时间
print(os.path.getmtime("lesson")) #返回文件/目录的最后修改时间
print(os.path.getctime("lesson")) #返回文件/目录的最后建立时间

sys模块

import sys
sys.exit(0) 退出程序
sys.version #获取python解释器程序的版本信息
sys.maxint #最大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
print(sys.platform) #返回操做系统平台名称
sys.argv #命令行参数list,第一个元素是程序自己路径

import sys,time
for i in range(100):
    sys.stdout.write("=")  #屏幕打印
    time.sleep(0.1)
    sys.stdout.flush() #刷新,目的是不须要等到结果所有都拿到缓存在打印到屏幕上,而是拿到一个刷新缓存,打印一次；

进度条

引用： https://www.cnblogs.com/aland-1415/p/6613449.htmlweb

Python中 sys.argv[]的用法简明解释shell

　　sys.argv[]说白了就是一个从程序外部获取参数的桥梁，这个“外部”很关键，因此那些试图从代码来讲明它做用的解释一直没看明白。由于咱们从外部取得的参数能够是多个，因此得到的是一个列表（list)，也就是说sys.argv其实能够看做是一个列表，因此才能用[]提取其中的元素。其第一个元素是程序自己，随后才依次是外部给予的参数。编程

下面咱们经过一个极简单的test.py程序的运行结果来讲明它的用法。json

1 #test.py 2 3 import sys 4 a=sys.argv[0] 5 print(a)

将test.py保存在c盘的根目录下。缓存

在程序中找到 ‘运行’->点击->输入"cmd"->回车键进入控制台命令窗口（以下图），先输入cd c:\ (做用是将命令路径改到c盘根目录)，而后输入test.py运行咱们刚刚写的程序：网络

获得的结果是C:\test.py，这就是0指代码（即此.py程序）自己的意思。

而后咱们将代码中0改成1 :

a=sys.argv[1]

保存后，再从控制台窗口运行，此次咱们加上一个参数，输入：test.py what

获得的结果就是咱们输入的参数what，看到这里你是否是开始明白了呢。

那咱们再把代码修改一下：

a=sys.argv[2：]

保存后，再从控制台窗台运行程序，此次多加几个参数，以空格隔开:

test.py a b c d e f

获得的结果为[‘b’, ’c’, ’d’, ’e’, ’f’]

应该大彻大悟了吧。Sys.argv[ ]其实就是一个列表，里边的项为用户输入的参数，关键就是要明白这参数是从程序外部输入的，而非代码自己的什么地方，要想看到它的效果就应该将程序保存了，从外部来运行程序并给出参数。

什么是序列化？

序列化 (Serialization)是指将对象、数据结构的状态信息转换为能够存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。之后，能够经过从存储区中读取或反序列化对象的状态，从新建立该对象。
咱们编写的程序，会涉及到各类各样的对象、数据结构，它们一般是以变量的形式在内存中存在着。当程序运行结束后，这些变量也就会被清理。但咱们有时但愿可以在下一次编写程序时恢复上一次的某个对象（如机器学习中的到结果，须要程序运行较长时间，屡次运行时间成本太大），这就须要咱们将变量进行持久化的存储。一种方式是利用文件读写的方式将变量转化为某种形式的字符串写入文件内，但须要本身控制存储格式显得十分笨拙。更好的方式是经过序列化的方式将变量持久化至本地。如下介绍json、pickle两种序列化方法；

json模块

若是咱们要在不一样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，好比XML，但更好的方法是json，由于json表示出来的就是字符串，能够被全部语言读取，也能够方便地存储到磁盘或者经过网络传输，json不只是标准格式，而且比XML更快，并且能够直接在web页面中读取，很是方便；

import json
res = {"name":"szx"}
with open("dict","w") as f:
    data = json.dumps(res) #将res转换成字符串,转换前的数据类型不管是单引号仍是双引号,都会被转换成双引号；
    f.write(data)  #将转换后的字符串写入文件
    print(data)
    print(type(data))

with open("dict","r") as f:
    response = f.read()  #将读取的结果保存
    s = json.loads(response) #将读取的结果恢复成以前的数据结构
    print(s)
    print(type(s))

# {"name": "szx"}
# <class 'str'>
# {'name': 'szx'}
# <class 'dict'>
#只要符合json的规范,文件中是双引号,就能够直接loads

pickle模块

注意：json与pickle最大的区别在于json转换后是str，pickle转换后是bytes；

import pickle
res = {"name":"szx","age":"18"}
with open("dict","wb") as f:
    data = pickle.dumps(res) #将res转换成bytes类型
    f.write(data)  #将转换后的字节写入文件,注意w是写入str,wb是写入bytes,data是bytes类型
    print(data)
    print(type(data))

with open("dict","rb") as f:
    response = f.read()  #将读取的结果保存
    s = pickle.loads(response) #将读取的结果恢复成以前的数据结构
    print(s)
    print(type(s))
# b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x03\x00\x00\x00szxq\x02X\x03\x00\x00\x00ageq\x03X\x02\x00\x00\x0018q\x04u.'
# <class 'bytes'>
# {'name': 'szx', 'age': '18'}
# <class 'dict'>

XML模块

xml是实现不一样语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差很少，但json使用起来更简单，不过，古时候，在json还没诞生的黑暗年代，你们只能选择用xml呀，至今不少传统公司如金融行业的不少系统的接口还主要是xml。

xml的格式以下，就是经过<>节点来区别数据结构的:

<?xml version="1.0"?>
<data>
    <country name="Liechtenstein">
        <rank updated="yes">2</rank>
        <year>2008</year>
        <gdppc>141100</gdppc>
        <neighbor name="Austria" direction="E"/>
        <neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
    </country>
    <country name="Singapore">
        <rank updated="yes">5</rank>
        <year>2011</year>
        <gdppc>59900</gdppc>
        <neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
    </country>
    <country name="Panama">
        <rank updated="yes">69</rank>
        <year>2011</year>
        <gdppc>13600</gdppc>
        <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
        <neighbor name="Colombia" direction="E"/>
    </country>
</data>

xml数据

View Code

xml协议在各个语言里的都是支持的，在python中能够用如下模块操做xml：

for i in root:
    # print(i.tag)
    for j in i:
        #print(j.tag) #查看标签名
        #print(j.attrib) #打印标签属性
        #print(j.text) #查看标签内容

# print(root.iter('year')) #全文搜索
# print(root.find('country')) #在root的子节点找，只找一个
# print(root.findall('country')) #在root的子节点找，找全部

import xml.etree.ElementTree as ET
 
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
print(root.tag)
 
#遍历xml文档
for child in root:
    print('========>',child.tag,child.attrib,child.attrib['name'])
    for i in child:
        print(i.tag,i.attrib,i.text)
 
#只遍历year 节点
for node in root.iter('year'):
    print(node.tag,node.text)
#---------------------------------------

import xml.etree.ElementTree as ET
 
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
 
#修改
for node in root.iter('year'):
    new_year=int(node.text)+1
    node.text=str(new_year)
    node.set('updated','yes')
    node.set('version','1.0')
tree.write('test.xml')
 
 
#删除node
for country in root.findall('country'):
   rank = int(country.find('rank').text)
   if rank > 50:
     root.remove(country)
 
tree.write('output.xml')

View Code

#在country内添加（append）节点year2
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("a.xml")
root=tree.getroot()
for country in root.findall('country'):
    for year in country.findall('year'):
        if int(year.text) > 2000:
            year2=ET.Element('year2')
            year2.text='新年'
            year2.attrib={'update':'yes'}
            country.append(year2) #往country节点下添加子节点

tree.write('a.xml.swap')

View Code

本身建立XML文件

import xml.etree.ElementTree as ET
 
 
new_xml = ET.Element("namelist")
name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"})
sex = ET.SubElement(name,"sex")
sex.text = '33'
name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
age = ET.SubElement(name2,"age")
age.text = '19'
 
et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象
et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True)
 
ET.dump(new_xml) #打印生成的格式

View Code

logging模块

一 (简单应用)

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

输出：

WARNING:root:warning message
ERROR:root:error message
CRITICAL:root:critical message

可见，默认状况下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 > NOTSET），默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息。

二 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')

查看输出：
cat /tmp/test.log
Mon, 05 May 2014 16:29:53 test_logging.py[line:9] DEBUG debug message
Mon, 05 May 2014 16:29:53 test_logging.py[line:10] INFO info message
Mon, 05 May 2014 16:29:53 test_logging.py[line:11] WARNING warning message
Mon, 05 May 2014 16:29:53 test_logging.py[line:12] ERROR error message
Mon, 05 May 2014 16:29:53 test_logging.py[line:13] CRITICAL critical message

可见在logging.basicConfig()函数中可经过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有
filename：用指定的文件名建立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建立StreamHandler。能够指定输出到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建立以来的毫秒数
%(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

三 logger对象

上述几个例子中咱们了解到了logging.debug()、logging.info()、logging.warning()、logging.error()、logging.critical()（分别用以记录不一样级别的日志信息），logging.basicConfig()（用默认日志格式（Formatter）为日志系统创建一个默认的流处理器（StreamHandler），设置基础配置（如日志级别等）并加到root logger（根Logger）中）这几个logging模块级别的函数，另外还有一个模块级别的函数是logging.getLogger([name])（返回一个logger对象，若是没有指定名字将返回root logger）

先看一个最简单的过程：

import logging

logger = logging.getLogger()
# 建立一个handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('test.log')

# 再建立一个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对象能够添加多个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')

先简单介绍一下，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。

(1)

Logger是一个树形层级结构，输出信息以前都要得到一个Logger（若是没有显示的获取则自动建立并使用root Logger，如第一个例子所示）。
logger = logging.getLogger()返回一个默认的Logger也即root Logger，并应用默认的日志级别、Handler和Formatter设置。
固然也能够经过Logger.setLevel(lel)指定最低的日志级别，可用的日志级别有logging.DEBUG、logging.INFO、logging.WARNING、logging.ERROR、logging.CRITICAL。
Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical()输出不一样级别的日志，只有日志等级大于或等于设置的日志级别的日志才会被输出。

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')

只输出了
2014-05-06 12:54:43,222 - root - WARNING - logger warning message
2014-05-06 12:54:43,223 - root - ERROR - logger error message
2014-05-06 12:54:43,224 - root - CRITICAL - logger critical message
从这个输出能够看出logger = logging.getLogger()返回的Logger名为root。这里没有用logger.setLevel(logging.Debug)显示的为logger设置日志级别，因此使用默认的日志级别WARNIING，故结果只输出了大于等于WARNIING级别的信息。

(2) 若是咱们再建立两个logger对象：

##################################################
logger1 = logging.getLogger('mylogger')
logger1.setLevel(logging.DEBUG)

logger2 = logging.getLogger('mylogger')
logger2.setLevel(logging.INFO)

logger1.addHandler(fh)
logger1.addHandler(ch)

logger2.addHandler(fh)
logger2.addHandler(ch)

logger1.debug('logger1 debug message')
logger1.info('logger1 info message')
logger1.warning('logger1 warning message')
logger1.error('logger1 error message')
logger1.critical('logger1 critical message')
  
logger2.debug('logger2 debug message')
logger2.info('logger2 info message')
logger2.warning('logger2 warning message')
logger2.error('logger2 error message')
logger2.critical('logger2 critical message')

结果：

这里有两个个问题：

<1>咱们明明经过logger1.setLevel(logging.DEBUG)将logger1的日志级别设置为了DEBUG，为什么显示的时候没有显示出DEBUG级别的日志信息，而是从INFO级别的日志开始显示呢？

原来logger1和logger2对应的是同一个Logger实例，只要logging.getLogger（name）中名称参数name相同则返回的Logger实例就是同一个，且仅有一个，也即name与Logger实例一一对应。在logger2实例中经过logger2.setLevel(logging.INFO)设置mylogger的日志级别为logging.INFO，因此最后logger1的输出听从了后来设置的日志级别。

<2>为何logger一、logger2对应的每一个输出分别显示两次?
这是由于咱们经过logger = logging.getLogger()显示的建立了root Logger，而logger1 = logging.getLogger('mylogger')建立了root Logger的孩子(root.)mylogger,logger2一样。而孩子,孙子，重孙……既会将消息分发给他的handler进行处理也会传递给全部的祖先Logger处理。

ok,那么如今咱们把

# logger.addHandler(fh)

# logger.addHandler(ch) 注释掉，咱们再来看效果：

由于咱们注释了logger对象显示的位置，因此才用了默认方式，即标准输出方式。由于它的父级没有设置文件显示方式，因此在这里只打印了一次。

孩子,孙子，重孙……可逐层继承来自祖先的日志级别、Handler、Filter设置，也能够经过Logger.setLevel(lel)、Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr)、Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt)。设置本身特别的日志级别、Handler、Filter。若不设置则使用继承来的值。

<3>Filter
限制只有知足过滤规则的日志才会输出。
好比咱们定义了filter = logging.Filter('a.b.c'),并将这个Filter添加到了一个Handler上，则使用该Handler的Logger中只有名字带 a.b.c前缀的Logger才能输出其日志。

filter = logging.Filter('mylogger')

logger.addFilter(filter)

这是只对logger这个对象进行筛选

若是想对全部的对象进行筛选，则：

filter = logging.Filter('mylogger')

fh.addFilter(filter)

ch.addFilter(filter)

这样，全部添加fh或者ch的logger对象都会进行筛选。

完整代码1：

import logging

logger = logging.getLogger()
# 建立一个handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('test.log')

# 再建立一个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)

# 定义一个filter
filter = logging.Filter('mylogger')
fh.addFilter(filter)
ch.addFilter(filter)

# logger.addFilter(filter)
logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)




logger.setLevel(logging.DEBUG)

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')

##################################################
logger1 = logging.getLogger('mylogger')
logger1.setLevel(logging.DEBUG)

logger2 = logging.getLogger('mylogger')
logger2.setLevel(logging.INFO)

logger1.addHandler(fh)
logger1.addHandler(ch)

logger2.addHandler(fh)
logger2.addHandler(ch)

logger1.debug('logger1 debug message')
logger1.info('logger1 info message')
logger1.warning('logger1 warning message')
logger1.error('logger1 error message')
logger1.critical('logger1 critical message')

logger2.debug('logger2 debug message')
logger2.info('logger2 info message')
logger2.warning('logger2 warning message')
logger2.error('logger2 error message')
logger2.critical('logger2 critical message')

View Code

完整代码2：

#coding:utf-8  
import logging  
  
# 建立一个logger    
logger = logging.getLogger()  
  
logger1 = logging.getLogger('mylogger')  
logger1.setLevel(logging.DEBUG)  
  
logger2 = logging.getLogger('mylogger')  
logger2.setLevel(logging.INFO)  
  
logger3 = logging.getLogger('mylogger.child1')  
logger3.setLevel(logging.WARNING)  
  
logger4 = logging.getLogger('mylogger.child1.child2')  
logger4.setLevel(logging.DEBUG)  
  
logger5 = logging.getLogger('mylogger.child1.child2.child3')  
logger5.setLevel(logging.DEBUG)  
  
# 建立一个handler，用于写入日志文件    
fh = logging.FileHandler('/tmp/test.log')  
  
# 再建立一个handler，用于输出到控制台    
ch = logging.StreamHandler()  
  
# 定义handler的输出格式formatter    
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')  
fh.setFormatter(formatter)  
ch.setFormatter(formatter)  
  
#定义一个filter  
#filter = logging.Filter('mylogger.child1.child2')  
#fh.addFilter(filter)    
  
# 给logger添加handler    
#logger.addFilter(filter)  
logger.addHandler(fh)  
logger.addHandler(ch)  
  
#logger1.addFilter(filter)  
logger1.addHandler(fh)  
logger1.addHandler(ch)  
  
logger2.addHandler(fh)  
logger2.addHandler(ch)  
  
#logger3.addFilter(filter)  
logger3.addHandler(fh)  
logger3.addHandler(ch)  
  
#logger4.addFilter(filter)  
logger4.addHandler(fh)  
logger4.addHandler(ch)  
  
logger5.addHandler(fh)  
logger5.addHandler(ch)  
  
# 记录一条日志    
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')  
  
logger1.debug('logger1 debug message')  
logger1.info('logger1 info message')  
logger1.warning('logger1 warning message')  
logger1.error('logger1 error message')  
logger1.critical('logger1 critical message')  
  
logger2.debug('logger2 debug message')  
logger2.info('logger2 info message')  
logger2.warning('logger2 warning message')  
logger2.error('logger2 error message')  
logger2.critical('logger2 critical message')  
  
logger3.debug('logger3 debug message')  
logger3.info('logger3 info message')  
logger3.warning('logger3 warning message')  
logger3.error('logger3 error message')  
logger3.critical('logger3 critical message')  
  
logger4.debug('logger4 debug message')  
logger4.info('logger4 info message')  
logger4.warning('logger4 warning message')  
logger4.error('logger4 error message')  
logger4.critical('logger4 critical message')  
  
logger5.debug('logger5 debug message')  
logger5.info('logger5 info message')  
logger5.warning('logger5 warning message')  
logger5.error('logger5 error message')  
logger5.critical('logger5 critical message')

View Code

应用：

import os
import time
import logging
from config import settings


def get_logger(card_num, struct_time):

    if struct_time.tm_mday < 23:
        file_name = "%s_%s_%d" %(struct_time.tm_year, struct_time.tm_mon, 22)
    else:
        file_name = "%s_%s_%d" %(struct_time.tm_year, struct_time.tm_mon+1, 22)

    file_handler = logging.FileHandler(
        os.path.join(settings.USER_DIR_FOLDER, card_num, 'record', file_name),
        encoding='utf-8'
    )
    fmt = logging.Formatter(fmt="%(asctime)s :  %(message)s")
    file_handler.setFormatter(fmt)

    logger1 = logging.Logger('user_logger', level=logging.INFO)
    logger1.addHandler(file_handler)
    return logger1

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摘自：https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5732581.html

python经常使用模块介绍

关于if __name__ == "__main__":

time模块

random模块

os模块

sys模块

什么是序列化？

json模块

pickle模块

XML模块

logging模块

关于if name == "main":