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Day12:常用模块二(sys,logging,json)

时间:2017-06-23 00:45:23      阅读:253      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:进程   线程   max   应用程序   mars   字符串   roc   module   for   

一.sys模块

1 sys.argv           命令行参数List,第一个元素是程序本身路径
2 sys.exit(n)        退出程序,正常退出时exit(0)
3 sys.version        获取Python解释程序的版本信息
4 sys.maxint         最大的Int值
5 sys.path           返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
6 sys.platform       返回操作系统平台名称

二.logging模块

2.1 函数式的简单配置

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.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)

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

2.2 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)

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。

三.序列化模块

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。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列化,即unpickling。

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:

技术分享

技术分享
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"}
View Code

python在文本中的使用:

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

pickle模块

##----------------------------序列化
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])    

 

shelve模块

 

import shelve
  
f = shelve.open(rshelve.txt)
  
# f[stu1_info]={name:alex,age:18}
# f[stu2_info]={name:alvin,age:20}
# f[school_info]={website:oldboyedu.com,city:beijing}
#
#
# f.close()
  
print(f.get(stu_info)[age])

 

 

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

 

 

Day12:常用模块二(sys,logging,json)

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原文地址:http://www.cnblogs.com/Vee-Wang/p/7067794.html

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