标签：ola Matter 函数名 and 完整 输出 col hat 代码
4.13 logging模块
很多程序都有记录日志的需求，并且日志中包含的信息即有正常的程序访问日志，还可能有错误、警告等信息输出，python的logging模块提供了标准的日志接口，你可以通过它存储各种格式的日志，logging的日志可以分为 debug(), info(), warning(), error() and critical()5个级别。
最简单的用法：
import logging logging.warning("user [alex] attempted wrong password more than 3 times") logging.critical("server is down")
输出
WARNING:root:user [alex] attempted wrong password more than 3 times CRITICAL:root:server is down
看一下这几个日志级别分别代表什么意思
| Level | When it’s used |
|---|---|
DEBUG |
Detailed information, typically of interest only when diagnosing problems. |
INFO |
Confirmation that things are working as expected. |
WARNING |
An indication that something unexpected happened, or indicative of some problem in the near future (e.g. ‘disk space low’). The software is still working as expected. |
ERROR |
Due to a more serious problem, the software has not been able to perform some function. |
CRITICAL |
A serious error, indicating that the program itself may be unable to continue running. |
把日志写到文件里
import logging logging.basicConfig(filename=‘example.log‘,level=logging.INFO) logging.debug(‘This message should go to the log file‘) logging.info(‘So should this‘) logging.warning(‘And this, too‘)
其中下面这句中的level=loggin.INFO意思是，把日志纪录级别设置为INFO，也就是说，只有比日志是INFO或比INFO级别更高的日志才会被纪录到文件里，在这个例子， 第一条日志是不会被纪录的，如果希望纪录debug的日志，那把日志级别改成DEBUG就行了。
logging.basicConfig(filename=‘example.log‘,level=logging.INFO)
自定义日志格式
import logging logging.basicConfig(format=‘%(asctime)s %(message)s‘, datefmt=‘%m/%d/%Y %I:%M:%S %p‘) logging.warning(‘is when this event was logged.‘) #输出 12/12/2010 11:46:36 AM is when this event was logged.
除了加时间，还可以自定义一大堆格式，下表就是所有支持的格式
| %(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i出‘zr |
日志同时输出到屏幕和文件
如果想同时把log打印在屏幕和文件日志里，就需要了解一点复杂的知识 了
Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类，使用官方文档中的概括最为合适：
每个组件的功能
每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名，比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger：
LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
而核心模块可以这样：
LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)
还可以绑定handler和filters
Logger.setLevel(lel):指定最低的日志级别，低于lel的级别将被忽略。debug是最低的内置级别，critical为最高
Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter
Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr)：增加或删除指定的handler
handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台，有些Handler可以把信息输出到文件，还有些 Handler可以把信息发送到网络上。如果觉得不够用，还可以编写自己的Handler。可以通过addHandler()方法添加多个多handler
Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别，低于lel级别的信息将被忽略
Handler.setFormatter()：给这个handler选择一个格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt)：新增或删除一个filter对象
每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler：
logging.handlers.RotatingFileHandler
这个Handler类似于上面的FileHandler，但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后，它会自动将当前日志文件改名，然后创建 一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后，RotatingFileHandler自动把 文件改名为chat.log.1。不过，如果chat.log.1已经存在，会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建 chat.log，继续输出日志信息。它的函数是：
RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])
logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
这个Handler和RotatingFileHandler类似，不过，它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件，而是间隔一定时间就 自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似，不过新的文件不是附加数字，而是当前时间。它的函数是：
TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])
其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。
interval是时间间隔
其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。
interval是时间间隔。
when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位，不区分大小写。它有以下取值：
如果你想对日志内容进行过滤，就可自定义一个filter
class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter): """忽略带db backup 的日志""" def filter(self, record): #固定写法 return "db backup" not in record.getMessage()
注意filter函数会返加True or False，logger根据此值决定是否输出此日志
然后把这个filter添加到logger中
logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())
下面的日志就会把符合filter条件的过滤掉
logger.debug("test ....") logger.info("test info ....") logger.warning("start to run db backup job ....") logger.error("test error ....")
一个同时输出到屏幕、文件、带filter的完成例子
import logging class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter): """忽略带db backup 的日志""" def filter(self, record): #固定写法 return "db backup" not in record.getMessage() #console handler ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.INFO) #file handler fh = logging.FileHandler(‘mysql.log‘) #fh.setLevel(logging.WARNING) #formatter formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘) #bind formatter to ch ch.setFormatter(formatter) fh.setFormatter(formatter) logger = logging.getLogger("Mysql") logger.setLevel(logging.DEBUG) #logger 优先级高于其它输出途径的 #add handler to logger instance logger.addHandler(ch) logger.addHandler(fh) #add filter logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter()) logger.debug("test ....") logger.info("test info ....") logger.warning("start to run db backup job ....") logger.error("test error ....")
文件自动截断例子
import logging from logging import handlers logger = logging.getLogger(__name__) log_file = "timelog.log" #fh = handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file,maxBytes=10,backupCount=3) fh = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=log_file,when="S",interval=5,backupCount=3) formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s %(module)s:%(lineno)d %(message)s‘) fh.setFormatter(formatter) logger.addHandler(fh) logger.warning("test1") logger.warning("test12") logger.warning("test13") logger.warning("test14")
4.14 re模块
正则表达式就是字符串的匹配规则，在多数编程语言里都有相应的支持，python里对应的模块是re
‘.‘ 默认匹配除\n之外的任意一个字符，若指定flag DOTALL,则匹配任意字符，包括换行 ‘^‘ 匹配字符开头，若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a","\nabc\neee",flags=re.MULTILINE) ‘$‘ 匹配字符结尾， 若指定flags MULTILINE ,re.search(‘foo.$‘,‘foo1\nfoo2\n‘,re.MULTILINE).group() 会匹配到foo1 ‘*‘ 匹配*号前的字符0次或多次， re.search(‘a*‘,‘aaaabac‘) 结果‘aaaa‘ ‘+‘ 匹配前一个字符1次或多次，re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果[‘ab‘, ‘abb‘] ‘?‘ 匹配前一个字符1次或0次 ,re.search(‘b?‘,‘alex‘).group() 匹配b 0次 ‘{m}‘ 匹配前一个字符m次 ,re.search(‘b{3}‘,‘alexbbbs‘).group() 匹配到‘bbb‘ ‘{n,m}‘ 匹配前一个字符n到m次，re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果‘abb‘, ‘ab‘, ‘abb‘] ‘|‘ 匹配|左或|右的字符，re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果‘ABC‘ ‘(...)‘ 分组匹配， re.search("(abc){2}a(123|45)", "abcabca456c").group() 结果为‘abcabca45‘ ‘\A‘ 只从字符开头匹配，re.search("\Aabc","alexabc") 是匹配不到的，相当于re.match(‘abc‘,"alexabc") 或^ ‘\Z‘ 匹配字符结尾，同$ ‘\d‘ 匹配数字0-9 ‘\D‘ 匹配非数字 ‘\w‘ 匹配[A-Za-z0-9] ‘\W‘ 匹配非[A-Za-z0-9] ‘s‘ 匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+","ab\tc1\n3").group() 结果 ‘\t‘ ‘(?P<name>...)‘ 分组匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city") 结果{‘province‘: ‘3714‘, ‘city‘‘81‘, ‘birthday‘: ‘1993‘}
re.compile(pattern, flags=0)
Compile a regular expression pattern into a regular expression object, which can be used for matching using its match(), search() and other methods, described below.
The sequence
prog = re.compile(pattern)
result = prog.match(string)
is equivalent to
result = re.match(pattern, string)
but using re.compile() and saving the resulting regular expression object for reuse is more efficient when the expression will be used several times in a single program.
re.match(pattern, string, flags=0)
从起始位置开始根据模型去字符串中匹配指定内容，匹配单个
import re obj = re.match(‘\d+‘, ‘123uuasf‘) if obj: print obj.group()
Flags标志符
a = re.compile(r"""\d + # the integral part \. # the decimal point \d * # some fractional digits""", re.X) b = re.compile(r"\d+\.\d*")
re.search(pattern, string, flags=0)
根据模型去字符串中匹配指定内容，匹配单个
import re obj = re.search(‘\d+‘, ‘u123uu888asf‘) if obj: print obj.group()
re.findall(pattern, string, flags=0)
match and search均用于匹配单值，即：只能匹配字符串中的一个，如果想要匹配到字符串中所有符合条件的元素，则需要使用 findall。
import re obj = re.findall(‘\d+‘, ‘fa123uu888asf‘) print obj
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
用于替换匹配的字符串
>>>re.sub(‘[a-z]+‘,‘sb‘,‘武配齐是abc123‘,) >>> re.sub(‘\d+‘,‘|‘, ‘alex22wupeiqi33oldboy55‘,count=2) ‘alex|wupeiqi|oldboy55‘
相比于str.replace功能更加强大
re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
>>>s=‘9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14‘ >>>re.split(‘[\*\-\/\+]‘,s) [‘9‘, ‘2‘, ‘5‘, ‘3‘, ‘7‘, ‘3‘, ‘99‘, ‘4‘, ‘2998‘, ‘10‘, ‘568‘, ‘14‘] >>> re.split(‘[\*\-\/\+]‘,s,3) [‘9‘, ‘2‘, ‘5‘, ‘3+7/3*99/4*2998+10*568/14‘]
re.fullmatch(pattern, string, flags=0)
整个字符串匹配成功就返回re object, 否则返回None
re.fullmatch(‘\w+@\w+\.(com|cn|edu)‘,"alex@oldboyedu.cn")
标签：ola Matter 函数名 and 完整 输出 col hat 代码
原文地址：https://www.cnblogs.com/cnlogs1/p/9595587.html
