标签：pfile rank tab python3.5 简单的 bin read 日志格式 打印
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一. 时间模块
二. random模块
三. os和sys模块
四. shutil模块
五. pickle模块
六. shelve模块
七. xml模块（格式文件操作）
八. hashlib模块
九. subprocess模块
十. configparser模块
十一. 软件开发规范
十二. 类与对象
十三. logging模块
1 import datetime 2 import time 3 import calendar
1.获取到此时的准确时间
1 # 获取此时的时间 2 print time.localtime()
输出格式为：
1 time.struct_time(tm_year=2015, tm_mon=12, tm_mday=29, tm_hour=1, tm_min=10, tm_sec=25, tm_wday=1, tm_yday=363, tm_isdst=0)
2.获取当天的日期
1 # 获取当天的日期 2 print datetime.datetime.now() 3 print datetime.date.today()
3.获取昨天的日期
1 # 获取昨天的日期 2 def getYesterday(): 3 today = datetime.date.today() 4 oneday = datetime.timedelta(days=1) 5 yesterday = today - oneday 6 print type(today) # 查看获取到时间的类型 7 print type(yesterday) 8 return yesterday 9 yesterday = getYesterday() 10 print "昨天的时间：", yesterday
4.获取n天以前的日期
。。。这个应该就不用给出代码了吧，稍微想想就可以得出结果了。
5.字符串转换为时间和日期
1 # 字符串转换为时间
2 def strTodatetime(datestr, format):
3 return datetime.datetime.strptime(datestr, format)
4 print time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime())
5 print strTodatetime("2014-3-1","%Y-%m-%d")
6 print time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
7 print strTodatetime("2005-2-16","%Y-%m-%d")-strTodatetime("2004-12-31","%Y-%m-%d")
输出结果：
1 2015-12-29 2 2014-03-01 00:00:00 3 2015-12-29 01:10:25 4 47 days, 0:00:00
6.获取日历相关信息
1 # 获取某个月的日历，返回字符串类型 2 cal = calendar.month(2015, 12) 3 print cal 4 calendar.setfirstweekday(calendar.SUNDAY) # 设置日历的第一天 5 cal = calendar.month(2015, 12) 6 print cal 7 8 # 获取一年的日历 9 cal = calendar.calendar(2015) 10 print cal 11 cal = calendar.HTMLCalendar(calendar.MONDAY) 12 print cal.formatmonth(2015, 12)
Python中的random模块用于随机数生成，对几个random模块中的函数进行简单介绍。如下：
1. random.random()
用于生成一个0到1的随机浮点数。如：
import random random.random（）
输出：
0.3701787746508932
2. random.uniform(a,b)
用于生成一个指定范围内的随机浮点数，两个参数一个是上线，一个是下线。如：
random.uniform(10,20)
输出：
16.878776709127855
3. random.randint(a,b)
用于生成指定范围内的整数，生成上线和下线之间的随机数，如：
random.randint(10,20)
输出：
14
4. random.randrange([start], stop[, step])
从指定范围内，按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。如：
random.randrange(10, 100, 2)
结果相当于从[10, 12, 14, 16, … 96, 98]序列中获取一个随机数。
5. random.choice(sequence)
参数sequence表示一个有序类型。这里要说明 一下：sequence在python不是一种特定的类型，而是泛指一系列的类型。list, tuple, 字符串都属于sequence。如：
random.choice((“Tuple”,”List”, “Dict”))
输出：
List
6. random.shuffle(x[, random])
用于将一个列表中的元素打乱,如：
x=[“Python”,”data”,”random”,”Mining”,”good”] random.shuffle(x) print x
输出：
[‘Python’, ‘Mining’, ‘good’, ‘random’, ‘data’]
7. random.sample(sequence, k)
从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列,如：
lists=[1,2,3,4,5,6,7,8,10] a=random.sample(lists,3) print a
输出：
[4, 7, 5]
import random
def v_code(n=5): # 可以默认5位
res=‘‘
for i in range(n):
num=random.randint(0,9) # 数字
s=chr(random.randint(65,90)) # 字母 用ASCII码65-90表示
add=random.choice([num,s])
res+=str(add)
return res
print(v_code(6))
sys.arg 获取位置参数 print(sys.argv) 执行该脚本，加参数的打印结果 python3 m_sys.py 1 2 3 4 5 [‘m_sys.py‘, ‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘, ‘5‘] 可以发现 sys.arg返回的是整个位置参数，类似于shell的$0 $1... sys.exit(n) 程序退出，n是退出是返回的对象 sys.version 获取python版本 >>> sys.version ‘3.5.1 (v3.5.1:37a07cee5969, Dec 5 2015, 21:12:44) \n[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)]‘ sys.path 返回模块的搜索路径列表,可通过添加自定义路径，来添加自定义模块 >>> sys.path [‘‘, ‘/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python35.zip‘, ‘/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5‘, ‘/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/plat-darwin‘, ‘/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/lib-dynload‘, ‘/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages‘] sys.platform 返回当前系统平台 linux平台返回linux，windows平台返回win32，MAC返回darwin >>> sys.platform ‘darwin sys.stdout.write() 输出内容 >>> sys.stdout.write(‘asd‘) asd3 >>> sys.stdout.write(‘asd‘) asd3 >>> sys.stdout.write(‘as‘) as2
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
sys 和python解析器相关
"""
import sys
import time
def view_bar(num,total):
rate = num / total
rate_num = int(rate * 100)
#r = ‘\r %d%%‘ %(rate_num) # \r 表示跳到行手
r = ‘\r%s>%d%%‘ % (‘=‘ * rate_num, rate_num,)
sys.stdout.write(r)
sys.stdout.flush # flush 是刷新打印结果
if __name__ == ‘__main__‘:
for i in range(0, 101):
time.sleep(0.1)
view_bar(i, 100)
效果：
====================================================================================================>100%
高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块
shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length])
将文件内容拷贝到另一个文件中
1 import shutil 2 3 shutil.copyfileobj(open(‘old.xml‘,‘r‘), open(‘new.xml‘, ‘w‘))
shutil.copyfile(src, dst)
拷贝文件
1 shutil.copyfile(‘f1.log‘, ‘f2.log‘) #目标文件无需存在
shutil.copymode(src, dst)
仅拷贝权限。内容、组、用户均不变
1 shutil.copymode(‘f1.log‘, ‘f2.log‘) #目标文件必须存在
shutil.copystat(src, dst)
仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags
1 shutil.copystat(‘f1.log‘, ‘f2.log‘) #目标文件必须存在
shutil.copy(src, dst)
拷贝文件和权限
1 import shutil 2 3 shutil.copy(‘f1.log‘, ‘f2.log‘)
shutil.copy2(src, dst)
拷贝文件和状态信息
1 import shutil 2 3 shutil.copy2(‘f1.log‘, ‘f2.log‘)
shutil.ignore_patterns(*patterns)
shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)
递归的去拷贝文件夹
1 import shutil 2 3 shutil.copytree(‘folder1‘, ‘folder2‘, ignore=shutil.ignore_patterns(‘*.pyc‘, ‘tmp*‘)) #目标目录不能存在，注意对folder2目录父级目录要有可写权限，ignore的意思是排除
shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])
递归的去删除文件
1 import shutil 2 3 shutil.rmtree(‘folder1‘)
shutil.move(src, dst)
递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。
1 import shutil 2 3 shutil.move(‘folder1‘, ‘folder3‘)
shutil.make_archive(base_name, format,...)
创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar
创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar
#将 /data 下的文件打包放置当前程序目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("data_bak", ‘gztar‘, root_dir=‘/data‘)
#将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", ‘gztar‘, root_dir=‘/data‘)
shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，详细：
import zipfile # 压缩 z = zipfile.ZipFile(‘laxi.zip‘, ‘w‘) z.write(‘a.log‘) z.write(‘data.data‘) z.close() # 解压 z = zipfile.ZipFile(‘laxi.zip‘, ‘r‘) z.extractall(path=‘.‘) z.close() zipfile压缩解压缩
import tarfile # 压缩 >>> t=tarfile.open(‘/tmp/egon.tar‘,‘w‘) >>> t.add(‘/test1/a.py‘,arcname=‘a.bak‘) >>> t.add(‘/test1/b.py‘,arcname=‘b.bak‘) >>> t.close() # 解压 >>> t=tarfile.open(‘/tmp/egon.tar‘,‘r‘) >>> t.extractall(‘/egon‘) >>> t.close() tarfile压缩解压缩
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。
1 import json 2 x="[null,true,false,1]" 3 print(eval(x)) #报错，无法解析null类型，而json就可以 4 print(json.loads(x))
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之为序列化，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。
为什么要序列化？
1：持久保存状态
需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，‘状态‘会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。
内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。
在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。
具体的来说，你玩使命召唤闯到了第13关，你保存游戏状态，关机走人，下次再玩，还能从上次的位置开始继续闯关。或如，虚拟机状态的挂起等。
2：跨平台数据交互
序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。
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列化，即unpickling。
如何序列化之json和pickle：
json
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，JSON和Python内置的数据类型对应如下：
import json
dic={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘}
print(type(dic))#<class ‘dict‘>
j=json.dumps(dic)
print(type(j))#<class ‘str‘>
f=open(‘序列化对象‘,‘w‘)
f.write(j) #-------------------等价于json.dump(dic,f)
f.close()
#-----------------------------反序列化<br>
import json
f=open(‘序列化对象‘)
data=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f)
pickle
import pickle
dic={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘}
print(type(dic))#<class ‘dict‘>
j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#<class ‘bytes‘>
f=open(‘序列化对象_pickle‘,‘wb‘)#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是‘bytes‘
f.write(j) #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)
f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open(‘序列化对象_pickle‘,‘rb‘)
data=pickle.loads(f.read())# 等价于data=pickle.load(f)
print(data[‘age‘])
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。
shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写;key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型
import shelve
f=shelve.open(r‘sheve.txt‘)
# f[‘stu1_info‘]={‘name‘:‘egon‘,‘age‘:18,‘hobby‘:[‘piao‘,‘smoking‘,‘drinking‘]}
# f[‘stu2_info‘]={‘name‘:‘gangdan‘,‘age‘:53}
# f[‘school_info‘]={‘website‘:‘http://www.pypy.org‘,‘city‘:‘beijing‘}
print(f[‘stu1_info‘][‘hobby‘])
f.close()
xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，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，大家只能选择用xml呀，至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。
xml的格式如下，就是通过<>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
xml协议在各个语言里的都 是支持的，在python中可以用以下模块操作xml：
# 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，找所有
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‘)
#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‘)
自己创建xml文档：
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
hash：一种算法 ,3.x里代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法
三个特点：
1.内容相同则hash运算结果相同，内容稍微改变则hash值则变
2.不可逆推
3.相同算法：无论校验多长的数据，得到的哈希值长度固定。
import hashlib m=hashlib.md5()# m=hashlib.sha256() m.update(‘hello‘.encode(‘utf8‘)) print(m.hexdigest()) #5d41402abc4b2a76b9719d911017c592 m.update(‘alvin‘.encode(‘utf8‘)) print(m.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af m2=hashlib.md5() m2.update(‘helloalvin‘.encode(‘utf8‘)) print(m2.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af ‘‘‘ 注意：把一段很长的数据update多次，与一次update这段长数据，得到的结果一样 但是update多次为校验大文件提供了可能。 ‘‘‘
以上加密算法虽然依然非常厉害，但时候存在缺陷，即：通过撞库可以反解。所以，有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密。
import hashlib # ######## 256 ######## hash = hashlib.sha256(‘898oaFs09f‘.encode(‘utf8‘)) hash.update(‘alvin‘.encode(‘utf8‘)) print (hash.hexdigest())#e79e68f070cdedcfe63eaf1a2e92c83b4cfb1b5c6bc452d214c1b7e77cdfd1c7
1 import hashlib 2 passwds=[ 3 ‘alex3714‘, 4 ‘alex1313‘, 5 ‘alex94139413‘, 6 ‘alex123456‘, 7 ‘123456alex‘, 8 ‘a123lex‘, 9 ] 10 def make_passwd_dic(passwds): 11 dic={} 12 for passwd in passwds: 13 m=hashlib.md5() 14 m.update(passwd.encode(‘utf-8‘)) 15 dic[passwd]=m.hexdigest() 16 return dic 17 18 def break_code(cryptograph,passwd_dic): 19 for k,v in passwd_dic.items(): 20 if v == cryptograph: 21 print(‘密码是===>\033[46m%s\033[0m‘ %k) 22 23 cryptograph=‘aee949757a2e698417463d47acac93df‘ 24 break_code(cryptograph,make_passwd_dic(passwds)) 25 26 模拟撞库破解密码
# import subprocess
#
# res=subprocess.Popen(‘dir‘,shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
# print(res)
# print(res.stdout.read().decode(‘gbk‘))
import subprocess
# res=subprocess.Popen(‘diasdfasdfr‘,shell=True,
# stderr=subprocess.PIPE,
# stdout=subprocess.PIPE)
# print(‘=====>‘,res.stdout.read())
# print(‘=====>‘,res.stderr.read().decode(‘gbk‘))
#ls |grep txt$
res1=subprocess.Popen(r‘dir E:\wupeiqi\s17\day06‘,shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
# print(res1.stdout.read())
res=subprocess.Popen(r‘findstr txt*‘,shell=True,
stdin=res1.stdout,
stderr=subprocess.PIPE,
stdout=subprocess.PIPE)
print(‘===>‘,res.stdout.read().decode(‘gbk‘))#管道取一次就空了
print(‘===>‘,res.stdout.read().decode(‘gbk‘))
print(‘===>‘,res.stdout.read().decode(‘gbk‘))
print(‘===>‘,res.stdout.read().decode(‘gbk‘))
print(‘===>‘,res.stdout.read().decode(‘gbk‘))
print(‘===>‘,res.stdout.read().decode(‘gbk‘))
print(‘===>‘,res.stdout.read().decode(‘gbk‘))
配置文件：顾名思义就是存放配置信息的文件
配置文件如下：
# 注释1 ; 注释2 [section1] k1 = v1 k2:v2 user=egon age=18 is_admin=true salary=31 [section2] k1 = v1
读取
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read(‘a.cfg‘) #查看所有的标题 res=config.sections() #[‘section1‘, ‘section2‘] print(res) #查看标题section1下所有key=value的key options=config.options(‘section1‘) print(options) #[‘k1‘, ‘k2‘, ‘user‘, ‘age‘, ‘is_admin‘, ‘salary‘] #查看标题section1下所有key=value的(key,value)格式 item_list=config.items(‘section1‘) print(item_list) #[(‘k1‘, ‘v1‘), (‘k2‘, ‘v2‘), (‘user‘, ‘egon‘), (‘age‘, ‘18‘), (‘is_admin‘, ‘true‘), (‘salary‘, ‘31‘)] #查看标题section1下user的值=>字符串格式 val=config.get(‘section1‘,‘user‘) print(val) #egon #查看标题section1下age的值=>整数格式 val1=config.getint(‘section1‘,‘age‘) print(val1) #18 #查看标题section1下is_admin的值=>布尔值格式 val2=config.getboolean(‘section1‘,‘is_admin‘) print(val2) #True #查看标题section1下salary的值=>浮点型格式 val3=config.getfloat(‘section1‘,‘salary‘) print(val3) #31.0
改写
import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read(‘a.cfg‘) #删除整个标题section2 config.remove_section(‘section2‘) #删除标题section1下的某个k1和k2 config.remove_option(‘section1‘,‘k1‘) config.remove_option(‘section1‘,‘k2‘) #判断是否存在某个标题 print(config.has_section(‘section1‘)) #判断标题section1下是否有user print(config.has_option(‘section1‘,‘‘)) #添加一个标题 config.add_section(‘egon‘) #在标题egon下添加name=egon,age=18的配置 config.set(‘egon‘,‘name‘,‘egon‘) config.set(‘egon‘,‘age‘,18) #报错,必须是字符串 #最后将修改的内容写入文件,完成最终的修改 config.write(open(‘a.cfg‘,‘w‘))
1.可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人，一眼就能看懂目录结构，知道程序启动脚本是哪个，测试目录在哪儿，配置文件在哪儿等等。从而非常快速的了解这个项目。
2.可维护性高: 定义好组织规则后，维护者就能很明确地知道，新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下。这个好处是，随着时间的推移，代码/配置的规模增加，项目结构不会混乱，仍然能够组织良好。
关于如何组织一个较好的Python工程目录结构，已经有一些得到了共识的目录结构。
假设你的项目名为ATM
ATM/
|-- bin/
| |-- __init__
| |-- start.py
|
|-- core/
| |-- tests/
| | |-- __init__.py
| | |-- test.main.py
| |
| |-- __init__.py
| |-- test_main.py|
|
|-- conf/
| |-- __init__.py
| |-- setting.py
|
|---db/
| |--db.json
|
|-- docs/
|
|-- lib/
| |-- __init__.py
| |-- common.py
|
|-- log/
| |-- access.log
|
|-- __init__.py
|-- README
bin/: 存放项目的一些可执行文件，当然你可以起名script/之类的也行，但bin/更直观、易懂。
注意：启动文件要想调用core下的主文件，调用模块之前，必须先把根目录ATM放到环境变量里去--即sys.path（因为用户安装软件时可以自定义目录）
#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
import os,sys
BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)
from core import main
if __name__ == ‘__main__‘:
main.run()
core/: 存放项目的所有源代码。(1) 源代码中的所有模块、包都应该放在此目录, 不要置于顶层目录; (2) 其子目录tests/存放单元测试代码； (3) 程序的入口最好命名为main.py。
conf/:配置文件。
db/:数据库文件。
lib/:库文件，放自定义模块和包。
docs/: 存放一些文档。
log/: 日志文件。
README: 项目说明文件。
注：运行程序时，在bin目录下执行start.py代码，不可以直接执行core下的模块。
用于便捷记录日志且线程安全的模块
import logging
‘‘‘
一:如果不指定filename,则默认打印到终端
二:指定日志级别:
指定方式:
1:level=10
2:level=logging.ERROR
日志级别种类:
CRITICAL = 50
FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30
WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 0
三:指定日志级别为ERROR,则只有ERROR及其以上级别的日志会被打印
‘‘‘
logging.basicConfig(filename=‘access.log‘,
format=‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s‘,
datefmt=‘%Y-%m-%d %H:%M:%S %p‘,
level=10)
logging.debug(‘debug‘)
logging.info(‘info‘)
logging.warning(‘warning‘)
logging.error(‘error‘)
logging.critical(‘critical‘)
logging.log(10,‘log‘) #如果level=40,则只有logging.critical和loggin.error的日志会被打印
可在logging.basicConfig()函数中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（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创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，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。点击查看更详细
日志格式
|
%(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 |
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%(filename)s |
调用日志输出函数的模块的文件名 |
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%(module)s |
调用日志输出函数的模块名 |
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%(funcName)s |
调用日志输出函数的函数名 |
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%(lineno)d |
调用日志输出函数的语句所在的代码行 |
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%(created)f |
当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示 |
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%(relativeCreated)d |
输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数 |
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%(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 |
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%(thread)d |
线程ID。可能没有 |
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%(threadName)s |
线程名。可能没有 |
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%(process)d |
进程ID。可能没有 |
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%(message)s |
用户输出的消息 |
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原文地址：http://www.cnblogs.com/lipingzong/p/6947451.html
