标签：文件打开 等等 conf bcb 进度 标准 没有 asi 基础
import logging #导入模块 logging.debug(‘debug message‘) #调试消息 logging.debug(‘info message‘) #导入消息 logging.debug(‘warning message‘) #警告消息 logging.error(‘error message‘) #错误消息 logging.critical(‘critical message‘) #严重信息
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(日志级别等级为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
import logging #导入logging模块 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‘, #%a代表周几，%d代表几号，%b代表月份，%Y代表年份，%H%代表小时，%M代表分钟，%S代表秒钟 filename=‘test.log‘, #在当前目录新建test.log filemode=‘w‘) #写模式 #time.asctime() 代表‘Thu Apr 27 19:31:07 2017‘ #filename 文件名 logging.debug(‘debug message‘) logging.info(‘info message‘) logging.warning(‘warning message‘) logging.error(‘error message‘) logging.critical(‘critical message‘) # -------输出--------- # Thu, 27 Apr 2017 19:23:58 logging配置.py[line:30] DEBUG debug message # Thu, 27 Apr 2017 19:23:58 logging配置.py[line:31] INFO info message # Thu, 27 Apr 2017 19:23:58 logging配置.py[line:32] WARNING warning message # Thu, 27 Apr 2017 19:23:58 logging配置.py[line:33] ERROR error message # Thu, 27 Apr 2017 19:23:58 logging配置.py[line:34] 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
import logging logger = logging.getLogger() #创建一个logger对象 # 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‘) #实例化formatter 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‘) # ----输出信息---- # 2017-04-27 19:52:08,784 - root - WARNING - logger warning message # 2017-04-27 19:52:08,785 - root - ERROR - logger error message # 2017-04-27 19:52:08,785 - root - CRITICAL - logger critical message
import logging def get_logger(): logger=logging.getLogger() fh=logging.FileHandler("logger2") sh=logging.StreamHandler() logger.setLevel(logging.DEBUG) #设置输出等级 fm = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s") logger.addHandler(fh) logger.addHandler(sh) fh.setFormatter(fm) sh.setFormatter(fm) return logger logger=get_logger() 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‘) #文件里不能保存字典，只能是字符串
import sys,time for i in range(100): sys.stdout.write(‘#‘) time.sleep(0.3) sys.stdout.flush() ----输出100个- ####################################
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
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。
#---转换类型 d={"name":"yuan"} s=str(d) print(type(s)) d2=eval(s) print(d2[1]) with open("test") as f: for i in f : if type(eval(i.strip()))==dict: print(eval(i.strip())[1]) # 计算 print(eval("12*7+5-3")) 该程序会报错--- Traceback (most recent call last): <class ‘str‘> File "D:/Python/day34/序列化模块.py", line 25, in <module> print(d2[1]) KeyError: 1
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化，即unpicking。
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页面读取，非常方便。
JSON表示的对象就是标准的JavaScipt语言的一个子集，JSON和python内置的数据类型对应如下:
# json.dumps : dict转成str # json.loads:str转成dict #网络编程和框架都会用到json #pickl支持的数据类型更多 import json dict = {1:2,3:4,"55":"66"} #test json.dumps print(type(dict),dict) json_str=json.dumps(dict) print("json.dumps(dict) return:") print(type(json_str),json_str) #<class ‘str‘> {"1": 2, "3": 4, "55": "66"} #test json.loads print("\njson.loads(str) return") dict_2=json.loads(json_str) print(type(dict_2),dict_2) #<class ‘dict‘> {‘1‘: 2, ‘3‘: 4, ‘55‘: ‘66‘}
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"‘ #json格式输出双引号，不能输出单引号 print(json_str3) #[1, 4, 6] print(json_str4) #[3, 5, 7] print(json_str5) #{"name": "yuan"}
# import json # # d={"name":"egon"} # # s = json.dumps(d) #将字典转为json字符串 # print(type(s)) # print(s) #----------------------------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)) #json.dump(d,f)
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原文地址：http://www.cnblogs.com/bingabcd/p/6776392.html
