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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
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。
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:
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"}‘
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(r‘shelve.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
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原文地址:http://www.cnblogs.com/Vee-Wang/p/7067794.html