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胜博发手机客户端下载

发布时间:2019-04-20

原标题:内置模块

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方孝孺叹口气,“父子相争,以下犯上,于礼不合,当然这是人家的家事,不是你我能左右得了。”方孝孺读了一辈子的儒学之道,对君臣、父子之道影响颇深,所以在李芳远答应起兵对付郑道传,进而逼迫李成桂的那一刻,心里反而觉得不舒服,就算这样可以免去自己这些人的灾难,还是不情愿看到。

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所以,唐欣很感动,他觉得自己的眼睛中有着晶莹的液体在打转,但是唐欣知道他不能哭,不能让别人为她担忧!
风魂不知道这个小女孩想要做什么,也就没有阻止她,舞却也没有做什么事,只是慢慢地摸着他的脸,空洞的眼睛略略地眨了眨,仿佛要藉着小手的触摸记住什么。收回手后,小女孩轻轻地说道:“我要走了,如果你们想要回到一千三百年前,就喊我的名字。我会送你们去的。”

一定是这样!马重英一阵咬牙切齿,他立刻下令道:“加快速度,摆脱唐军的船只。”

目录

一、time、datetime模块

二、random模块

三、logging模块

四、os模块

五、sys模块

六、hashlib模块

七、josn、pickle模块

八、shutil模块

九、subprocess模块

十、re模块

十一、xml模块

十二、shelve模块

 



一、time模块

一、time模块

 time模块中时间表现的格式主要有三种:

  a、timestamp时间戳,时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量

  b、struct_time时间元组,共有九个元素组。

  c、format time 格式化时间,已格式化的结构使时间更具可读性。包括自定义格式和固定格式。

1、时间格式转换图:

 

2、主要time生成方法和time格式转换方法实例:

复制代码
import time

# 生成timestamp
time.time()
# 1477471508.05
#struct_time to timestamp
time.mktime(time.localtime())
#生成struct_time
# timestamp to struct_time 本地时间
time.localtime()
time.localtime(time.time())
# time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=10, tm_mday=26, tm_hour=16, tm_min=45, tm_sec=8, tm_wday=2, tm_yday=300, tm_isdst=0)

# timestamp to struct_time 格林威治时间
time.gmtime()
time.gmtime(time.time())
# time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=10, tm_mday=26, tm_hour=8, tm_min=45, tm_sec=8, tm_wday=2, tm_yday=300, tm_isdst=0)

#format_time to struct_time
time.strptime("2011-05-05 16:37:06", "%Y-%m-%d %X")
# time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6, tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1)

#生成format_time
#struct_time to format_time
time.strftime("%Y-%m-%d %X")
time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime())
# 2016-10-26 16:48:41


#生成固定格式的时间表示格式
time.asctime(time.localtime())
time.ctime(time.time())
# Wed Oct 26 16:45:08 2016
复制代码

struct_time元组元素结构

复制代码
属性                            值
tm_year(年)                  比如2011 
tm_mon(月)                   1 - 12
tm_mday(日)                  1 - 31
tm_hour(时)                  0 - 23
tm_min(分)                   0 - 59
tm_sec(秒)                   0 - 61
tm_wday(weekday)             0 - 6(0表示周日)
tm_yday(一年中的第几天)        1 - 366
tm_isdst(是否是夏令时)        默认为-1
复制代码

 

format time结构化表示

 

格式 含义
%a 本地(locale)简化星期名称
%A 本地完整星期名称
%b 本地简化月份名称
%B 本地完整月份名称
%c 本地相应的日期和时间表示
%d 一个月中的第几天(01 - 31)
%H 一天中的第几个小时(24小时制,00 - 23)
%I 第几个小时(12小时制,01 - 12)
%j 一年中的第几天(001 - 366)
%m 月份(01 - 12)
%M 分钟数(00 - 59)
%p 本地am或者pm的相应符
%S 秒(01 - 61)
%U 一年中的星期数。(00 - 53星期天是一个星期的开始。)第一个星期天之前的所有天数都放在第0周。
%w 一个星期中的第几天(0 - 6,0是星期天)
%W 和%U基本相同,不同的是%W以星期一为一个星期的开始。
%x 本地相应日期
%X 本地相应时间
%y 去掉世纪的年份(00 - 99)
%Y 完整的年份
%Z 时区的名字(如果不存在为空字符)
%% ‘%’字符

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

常见结构化时间组合:

print time.strftime("%Y-%m-%d %X")
#2016-10-26 20:50:13

 3、time加减

复制代码
#timestamp加减单位以秒为单位
import time
t1 = time.time()
t2=t1+10

print time.ctime(t1)#Wed Oct 26 21:15:30 2016
print time.ctime(t2)#Wed Oct 26 21:15:40 2016
复制代码

 

二、datetime模块

datatime模块重新封装了time模块,提供更多接口,提供的类有:date,time,datetime,timedelta,tzinfo。

1、date类

datetime.date(year, month, day)

静态方法和字段

date.max、date.min:date对象所能表示的最大、最小日期;
date.resolution:date对象表示日期的最小单位。这里是天。
date.today():返回一个表示当前本地日期的date对象;
date.fromtimestamp(timestamp):根据给定的时间戮,返回一个date对象;
 output

 

方法和属性

复制代码
d1 = date(2011,06,03)#date对象
d1.year、date.month、date.day:年、月、日;
d1.replace(year, month, day):生成一个新的日期对象,用参数指定的年,月,日代替原有对象中的属性。(原有对象仍保持不变)
d1.timetuple():返回日期对应的time.struct_time对象;
d1.weekday():返回weekday,如果是星期一,返回0;如果是星期2,返回1,以此类推;
d1.isoweekday():返回weekday,如果是星期一,返回1;如果是星期2,返回2,以此类推;
d1.isocalendar():返回格式如(year,month,day)的元组;
d1.isoformat():返回格式如"YYYY-MM-DD’的字符串;
d1.strftime(fmt):和time模块format相同。
复制代码
 output

 

2、time类

datetime.time(hour[ , minute[ , second[ , microsecond[ , tzinfo] ) 

静态方法和字段

time.min、time.max:time类所能表示的最小、最大时间。其中,time.min = time(0, 0, 0, 0), time.max = time(23, 59, 59, 999999);
time.resolution:时间的最小单位,这里是1微秒;

 

方法和属性

复制代码
t1 = datetime.time(10,23,15)#time对象
t1.hour、t1.minute、t1.second、t1.microsecond:时、分、秒、微秒; t1.tzinfo:时区信息; t1.replace([ hour[ , minute[ , second[ , microsecond[ , tzinfo] ] ] ] ] ):创建一个新的时间对象,用参数指定的时、分、秒、微秒代替原有对象中的属性(原有对象仍保持不变); t1.isoformat():返回型如"HH:MM:SS"格式的字符串表示; t1.strftime(fmt):同time模块中的format;
复制代码

3、datetime类

datetime相当于date和time结合起来。
datetime.datetime (year, month, day[ , hour[ , minute[ , second[ , microsecond[ , tzinfo] ] ] ] ] )

静态方法和字段

复制代码
datetime.today():返回一个表示当前本地时间的datetime对象;
datetime.now([tz]):返回一个表示当前本地时间的datetime对象,如果提供了参数tz,则获取tz参数所指时区的本地时间;
datetime.utcnow():返回一个当前utc时间的datetime对象;#格林威治时间
datetime.fromtimestamp(timestamp[, tz]):根据时间戮创建一个datetime对象,参数tz指定时区信息;
datetime.utcfromtimestamp(timestamp):根据时间戮创建一个datetime对象;
datetime.combine(date, time):根据date和time,创建一个datetime对象;
datetime.strptime(date_string, format):将格式字符串转换为datetime对象;
复制代码

 

方法和属性

复制代码
dt=datetime.now()#datetime对象
dt.year、month、day、hour、minute、second、microsecond、tzinfo:
dt.date():获取date对象;
dt.time():获取time对象;
dt. replace ([ year[ , month[ , day[ , hour[ , minute[ , second[ , microsecond[ , tzinfo] ] ] ] ] ] ] ]):
dt. timetuple ()
dt. utctimetuple ()
dt. toordinal ()
dt. weekday ()
dt. isocalendar ()
dt. isoformat ([ sep] )
dt. ctime ():返回一个日期时间的C格式字符串,等效于time.ctime(time.mktime(dt.timetuple()));
dt. strftime (format)
复制代码

4.timedelta类,时间加减

使用timedelta可以很方便的在日期上做天days,小时hour,分钟,秒,毫秒,微妙的时间计算,如果要计算月份则需要另外的办法。

复制代码
#coding:utf-8
from  datetime import *

dt = datetime.now()
#日期减一天
dt1 = dt + timedelta(days=-1)#昨天
dt2 = dt - timedelta(days=1)#昨天
dt3 = dt + timedelta(days=1)#明天
delta_obj = dt3-dt
print type(delta_obj),delta_obj#<type "datetime.timedelta"> 1 day, 0:00:00
print delta_obj.days ,delta_obj.total_seconds()#1 86400.0
复制代码

 5、tzinfo时区类

复制代码
#! /usr/bin/python
# coding=utf-8

from datetime import datetime, tzinfo,timedelta

"""
tzinfo是关于时区信息的类
tzinfo是一个抽象类,所以不能直接被实例化
"""
class UTC(tzinfo):
    """UTC"""
    def __init__(self,offset = 0):
        self._offset = offset

    def utcoffset(self, dt):
        return timedelta(hours=self._offset)

    def tzname(self, dt):
        return "UTC +%s" % self._offset

    def dst(self, dt):
        return timedelta(hours=self._offset)

#北京时间
beijing = datetime(2011,11,11,0,0,0,tzinfo = UTC(8))
print "beijing time:",beijing
#曼谷时间
bangkok = datetime(2011,11,11,0,0,0,tzinfo = UTC(7))
print "bangkok time",bangkok
#北京时间转成曼谷时间
print "beijing-time to bangkok-time:",beijing.astimezone(UTC(7))

#计算时间差时也会考虑时区的问题
timespan = beijing - bangkok
print "时差:",timespan

#Output==================
# beijing time: 2011-11-11 00:00:00+08:00
# bangkok time 2011-11-11 00:00:00+07:00
# beijing-time to bangkok-time: 2011-11-10 23:00:00+07:00
# 时差: -1 day, 23:00:00

打印进度条

def progress(percent,width=50):
    if percent >= 1:
        percent=1
    show_str=("[%%-%ds]" %width) %(int(width*percent)*"#")
    print("
%s %d%%" %(show_str,int(100*percent)),file=sys.stdout,flush=True,end="")
data_size=1000
recv_size=0
while recv_size < data_size:
    time.sleep(0.1) #模拟数据的传输延迟
    recv_size+=100 #每次收1024
    percent=recv_size/data_size #接收的比例
    progress(percent,width=70) #进度条的宽度70

二、random模块

random.random()用于生成

用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限。如果a > b,则生成随机数

n: a <= n <= b。如果 a <b, 则 b <= n <= a。
print random.uniform(10, 20) 
print random.uniform(20, 10) 
#----
#18.7356606526 
#12.5798298022 
random.randint

用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限,参数b是上限,Python生成随机数

print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 
print random.randint(20, 20) #结果永远是20
#print random.randint(20, 10) #该语句是错误的。

下限必须小于上限。

random.randrange

从指定范围内,按指定基数递增的集合中 ,这篇文章就是对python生成随机数的应用程序的部分介绍。

随机整数:

import random
random.randint(0,99)

21

随机选取0到100间的偶数:

import random
random.randrange(0, 101, 2)

42

随机浮点数:

import random
random.random() 
0.85415370477785668
random.uniform(1, 10)
5.4221167969800881

随机字符:

import random
random.choice("abcdefg&#%^*f")

多个字符中选取特定数量的字符:

import random
random.sample("abcdefghij",3) 
["a", "d", "b"]

多个字符中选取特定数量的字符组成新字符串:

>>> import random
>>> import string
>>> string.join(random.sample(["a","b","c","d","e","f","g","h","i","j"], 3)).r
eplace(" ","")

随机选取字符串:

import random
random.choice ( ["apple", "pear", "peach", "orange", "lemon"] )
"lemon"

洗牌:

import random
items = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
random.shuffle(items)
items

随机验证码

def make_code(n):
    res=""
    for i in range(n):
        s1=str(random.randint(0,9))
        s2=chr(random.randint(65,90))
        res+=random.choice([s1,s2])
    return res

print(make_code(4))

三、logging模块

 

一、日志相关概念

日志是一种可以追踪某些软件运行时所发生事件的方法。软件开发人员可以向他们的代码中调用日志记录相关的方法来表明发生了某些事情。一个事件可以用一个可包含可选变量数据的消息来描述。此外,事件也有重要性的概念,这个重要性也可以被称为严重性级别(level)。

1.日志的作用

通过log的分析,可以方便用户了解系统或软件、应用的运行情况;如果你的应用log足够丰富,也可以分析以往用户的操作行为、类型喜好、地域分布或其他更多信息;如果一个应用的log同时也分了多个级别,那么可以很轻易地分析得到该应用的健康状况,及时发现问题并快速定位、解决问题,补救损失。
简单来讲就是,我们通过记录和分析日志可以了解一个系统或软件程序运行情况是否正常,也可以在应用程序出现故障时快速定位问题。比如,做运维的同学,在接收到报警或各种问题反馈后,进行问题排查时通常都会先去看各种日志,大部分问题都可以在日志中找到答案。再比如,做开发的同学,可以通过IDE控制台上输出的各种日志进行程序调试。对于运维老司机或者有经验的开发人员,可以快速的通过日志定位到问题的根源。可见,日志的重要性不可小觑。日志的作用可以简单总结为以下3点:

  • 程序调试
  • 了解软件程序运行情况,是否正常
  • 软件程序运行故障分析与问题定位

如果应用的日志信息足够详细和丰富,还可以用来做用户行为分析,如:分析用户的操作行为、类型洗好、地域分布以及其它更多的信息,由此可以实现改进业务、提高商业利益。

2.日志的等级

我们先来思考下下面的两个问题:

  • 作为开发人员,在开发一个应用程序时需要什么日志信息?在应用程序正式上线后需要什么日志信息?
  • 作为应用运维人员,在部署开发环境时需要什么日志信息?在部署生产环境时需要什么日志信息?

在软件开发阶段或部署开发环境时,为了尽可能详细的查看应用程序的运行状态来保证上线后的稳定性,我们可能需要把该应用程序所有的运行日志全部记录下来进行分析,这是非常耗费机器性能的。当应用程序正式发布或在生产环境部署应用程序时,我们通常只需要记录应用程序的异常信息、错误信息等,这样既可以减小服务器的I/O压力,也可以避免我们在排查故障时被淹没在日志的海洋里。那么,怎样才能在不改动应用程序代码的情况下实现在不同的环境记录不同详细程度的日志呢?这就是日志等级的作用了,我们通过配置文件指定我们需要的日志等级就可以了。

不同的应用程序所定义的日志等级可能会有所差别,分的详细点的会包含以下几个等级:

  • DEBUG
  • INFO
  • NOTICE
  • WARNING
  • ERROR
  • CRITICAL
  • ALERT
  • EMERGENCY

3.日志字段信息与日志格式

本节开始问题提到过,一条日志信息对应的是一个事件的发生,而一个事件通常需要包括以下几个内容:

  • 事件发生时间
  • 事件发生位置
  • 事件的严重程度--日志级别
  • 事件内容

上面这些都是一条日志记录中可能包含的字段信息,当然还可以包括一些其他信息,如进程ID、进程名称、线程ID、线程名称等。日志格式就是用来定义一条日志记录中包含那些字段的,且日志格式通常都是可以自定义的。

说明:

输出一条日志时,日志内容和日志级别是需要开发人员明确指定的。对于而其它字段信息,只需要是否显示在日志中就可以了。

4.日志功能的实现

几乎所有开发语言都会内置日志相关功能,或者会有比较优秀的第三方库来提供日志操作功能,比如:log4j,log4php等。它们功能强大、使用简单。Python自身也提供了一个用于记录日志的标准库模块--logging。

二、logging模块简介


logging模块定义的函数和类为应用程序和库的开发实现了一个灵活的事件日志系统。logging模块是Python的一个标准库模块,由标准库模块提供日志记录API的关键好处是所有Python模块都可以使用这个日志记录功能。所以,你的应用日志可以将你自己的日志信息与来自第三方模块的信息整合起来。

1. logging模块的日志级别

logging模块默认定义了以下几个日志等级,它允许开发人员自定义其他日志级别,但是这是不被推荐的,尤其是在开发供别人使用的库时,因为这会导致日志级别的混乱。

日志等级(level) 描述
DEBUG 最详细的日志信息,典型应用场景是 问题诊断
INFO 信息详细程度仅次于DEBUG,通常只记录关键节点信息,用于确认一切都是按照我们预期的那样进行工作
WARNING 当某些不期望的事情发生时记录的信息(如,磁盘可用空间较低),但是此时应用程序还是正常运行的
ERROR 由于一个更严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息
CRITICAL 当发生严重错误,导致应用程序不能继续运行时记录的信息

开发应用程序或部署开发环境时,可以使用DEBUG或INFO级别的日志获取尽可能详细的日志信息来进行开发或部署调试;应用上线或部署生产环境时,应该使用WARNING或ERROR或CRITICAL级别的日志来降低机器的I/O压力和提高获取错误日志信息的效率。日志级别的指定通常都是在应用程序的配置文件中进行指定的。

说明:

  • 上面列表中的日志等级是从上到下依次升高的,即:DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL,而日志的信息量是依次减少的;
  • 当为某个应用程序指定一个日志级别后,应用程序会记录所有日志级别大于或等于指定日志级别的日志信息,而不是仅仅记录指定级别的日志信息,nginx、php等应用程序以及这里要提高的python的logging模块都是这样的。同样,logging模块也可以指定日志记录器的日志级别,只有级别大于或等于该指定日志级别的日志记录才会被输出,小于该等级的日志记录将会被丢弃。

2. logging模块的使用方式介绍

logging模块提供了两种记录日志的方式:

  • 第一种方式是使用logging提供的模块级别的函数
  • 第二种方式是使用Logging日志系统的四大组件

其实,logging所提供的模块级别的日志记录函数也是对logging日志系统相关类的封装而已。

logging模块定义的模块级别的常用函数
函数 说明
logging.debug(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为DEBUG的日志记录
logging.info(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为INFO的日志记录
logging.warning(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为WARNING的日志记录
logging.error(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为ERROR的日志记录
logging.critical(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为CRITICAL的日志记录
logging.log(level, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为level的日志记录
logging.basicConfig(**kwargs) 对root logger进行一次性配置

其中logging.basicConfig(**kwargs)函数用于指定“要记录的日志级别”、“日志格式”、“日志输出位置”、“日志文件的打开模式”等信息,其他几个都是用于记录各个级别日志的函数。

logging模块的四大组件
组件 说明
loggers 提供应用程序代码直接使用的接口
handlers 用于将日志记录发送到指定的目的位置
filters 提供更细粒度的日志过滤功能,用于决定哪些日志记录将会被输出(其它的日志记录将会被忽略)
formatters 用于控制日志信息的最终输出格式

说明: logging模块提供的模块级别的那些函数实际上也是通过这几个组件的相关实现类来记录日志的,只是在创建这些类的实例时设置了一些默认值。

三、使用logging提供的模块级别的函数记录日志


回顾下前面提到的几个重要信息:

  • 可以通过logging模块定义的模块级别的方法去完成简单的日志记录
  • 只有级别大于或等于日志记录器指定级别的日志记录才会被输出,小于该级别的日志记录将会被丢弃。

1.最简单的日志输出

先来试着分别输出一条不同日志级别的日志记录:

import logging

logging.debug("This is a debug log.")
logging.info("This is a info log.")
logging.warning("This is a warning log.")
logging.error("This is a error log.")
logging.critical("This is a critical log.")
也可以这样写:

logging.log(logging.DEBUG, "This is a debug log.")
logging.log(logging.INFO, "This is a info log.")
logging.log(logging.WARNING, "This is a warning log.")
logging.log(logging.ERROR, "This is a error log.")
logging.log(logging.CRITICAL, "This is a critical log.")
输出结果:

WARNING:root:This is a warning log.
ERROR:root:This is a error log.
CRITICAL:root:This is a critical log.

2. 那么问题来了

问题1:为什么前面两条日志没有被打印出来?

这是因为logging模块提供的日志记录函数所使用的日志器设置的日志级别是WARNING,因此只有WARNING级别的日志记录以及大于它的ERRORCRITICAL级别的日志记录被输出了,而小于它的DEBUGINFO级别的日志记录被丢弃了。

问题2:打印出来的日志信息中各字段表示什么意思?为什么会这样输出?

上面输出结果中每行日志记录的各个字段含义分别是:

日志级别:日志器名称:日志内容

之所以会这样输出,是因为logging模块提供的日志记录函数所使用的日志器设置的日志格式默认是BASIC_FORMAT,其值为:

"%(levelname)s:%(name)s:%(message)s"
问题3:如果将日志记录输出到文件中,而不是打印到控制台?

因为在logging模块提供的日志记录函数所使用的日志器设置的处理器所指定的日志输出位置默认为:
sys.stderr

问题4:我是怎么知道这些的?

查看这些日志记录函数的实现代码,可以发现:当我们没有提供任何配置信息的时候,这些函数都会去调用logging.basicConfig(**kwargs)方法,且不会向该方法传递任何参数。继续查看basicConfig()方法的代码就可以找到上面这些问题的答案了。

问题5:怎么修改这些默认设置呢?

其实很简单,在我们调用上面这些日志记录函数之前,手动调用一下basicConfig()方法,把我们想设置的内容以参数的形式传递进去就可以了。

3. logging.basicConfig()函数说明

该方法用于为logging日志系统做一些基本配置,方法定义如下:

logging.basicConfig(**kwargs)

该函数可接收的关键字参数如下:

参数名称 描述
filename 指定日志输出目标文件的文件名,指定该设置项后日志信心就不会被输出到控制台了
filemode 指定日志文件的打开模式,默认为"a"。需要注意的是,该选项要在filename指定时才有效
format 指定日志格式字符串,即指定日志输出时所包含的字段信息以及它们的顺序。logging模块定义的格式字段下面会列出。
datefmt 指定日期/时间格式。需要注意的是,该选项要在format中包含时间字段%(asctime)s时才有效
level 指定日志器的日志级别
stream 指定日志输出目标stream,如sys.stdout、sys.stderr以及网络stream。需要说明的是,stream和filename不能同时提供,否则会引发 ValueError异常
style Python 3.2中新添加的配置项。指定format格式字符串的风格,可取值为"%"、"{"和"$",默认为"%"
handlers Python 3.3中新添加的配置项。该选项如果被指定,它应该是一个创建了多个Handler的可迭代对象,这些handler将会被添加到root logger。需要说明的是:filename、stream和handlers这三个配置项只能有一个存在,不能同时出现2个或3个,否则会引发ValueError异常。

4. logging模块定义的格式字符串字段

我们来列举一下logging模块中定义好的可以用于format格式字符串中字段有哪些:

字段/属性名称 使用格式 描述
asctime %(asctime)s 日志事件发生的时间--人类可读时间,如:2003-07-08 16:49:45,896
created %(created)f 日志事件发生的时间--时间戳,就是当时调用time.time()函数返回的值
relativeCreated %(relativeCreated)d 日志事件发生的时间相对于logging模块加载时间的相对毫秒数(目前还不知道干嘛用的)
msecs %(msecs)d 日志事件发生事件的毫秒部分
levelname %(levelname)s 该日志记录的文字形式的日志级别("DEBUG", "INFO", "WARNING", "ERROR", "CRITICAL")
levelno %(levelno)s 该日志记录的数字形式的日志级别(10, 20, 30, 40, 50)
name %(name)s 所使用的日志器名称,默认是"root",因为默认使用的是 rootLogger
message %(message)s 日志记录的文本内容,通过 msg % args计算得到的
pathname %(pathname)s 调用日志记录函数的源码文件的全路径
filename %(filename)s pathname的文件名部分,包含文件后缀
module %(module)s filename的名称部分,不包含后缀
lineno %(lineno)d 调用日志记录函数的源代码所在的行号
funcName %(funcName)s 调用日志记录函数的函数名
process %(process)d 进程ID
processName %(processName)s 进程名称,Python 3.1新增
thread %(thread)d 线程ID
threadName %(thread)s 线程名称

5.经过配置的日志输出

先简单配置下日志器的日志级别
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

logging.debug("This is a debug log.")
logging.info("This is a info log.")
logging.warning("This is a warning log.")
logging.error("This is a error log.")
logging.critical("This is a critical log.")
输出结果:

DEBUG:root:This is a debug log.
INFO:root:This is a info log.
WARNING:root:This is a warning log.
ERROR:root:This is a error log.
CRITICAL:root:This is a critical log.
所有等级的日志信息都被输出了,说明配置生效了。
在配置日志器日志级别的基础上,在配置下日志输出目标文件和日志格式
LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
logging.basicConfig(filename="my.log", level=logging.DEBUG, format=LOG_FORMAT)

logging.debug("This is a debug log.")
logging.info("This is a info log.")
logging.warning("This is a warning log.")
logging.error("This is a error log.")
logging.critical("This is a critical log.")
此时会发现控制台中已经没有输出日志内容了,但是在python代码文件的相同目录下会生成一个名为"my.log"的日志文件,该文件中的内容为:

2017-05-08 14:29:53,783 - DEBUG - This is a debug log.
2017-05-08 14:29:53,784 - INFO - This is a info log.
2017-05-08 14:29:53,784 - WARNING - This is a warning log.
2017-05-08 14:29:53,784 - ERROR - This is a error log.
2017-05-08 14:29:53,784 - CRITICAL - This is a critical log.
在上面的基础上,我们再来设置下日期/时间格式
LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
DATE_FORMAT = "%m/%d/%Y %H:%M:%S %p"

logging.basicConfig(filename="my.log", level=logging.DEBUG, format=LOG_FORMAT, datefmt=DATE_FORMAT)

logging.debug("This is a debug log.")
logging.info("This is a info log.")
logging.warning("This is a warning log.")
logging.error("This is a error log.")
logging.critical("This is a critical log.")
此时会在my.log日志文件中看到如下输出内容:

05/08/2017 14:29:04 PM - DEBUG - This is a debug log.
05/08/2017 14:29:04 PM - INFO - This is a info log.
05/08/2017 14:29:04 PM - WARNING - This is a warning log.
05/08/2017 14:29:04 PM - ERROR - This is a error log.
05/08/2017 14:29:04 PM - CRITICAL - This is a critical log.

掌握了上面的内容之后,已经能够满足我们平时开发中需要的日志记录功能。

6. 其他说明

几个要说明的内容:
  • logging.basicConfig()函数是一个一次性的简单配置工具使,也就是说只有在第一次调用该函数时会起作用,后续再次调用该函数时完全不会产生任何操作的,多次调用的设置并不是累加操作。
  • 日志器(Logger)是有层级关系的,上面调用的logging模块级别的函数所使用的日志器是RootLogger类的实例,其名称为"root",它是处于日志器层级关系最顶层的日志器,且该实例是以单例模式存在的。
  • 如果要记录的日志中包含变量数据,可使用一个格式字符串作为这个事件的描述消息(logging.debug、logging.info等函数的第一个参数),然后将变量数据作为第二个参数*args的值进行传递,如:logging.warning("%s is %d years old.", "Tom", 10),输出内容为WARNING:root:Tom is 10 years old.
  • logging.debug(), logging.info()等方法的定义中,除了msg和args参数外,还有一个**kwargs参数。它们支持3个关键字参数: exc_info, stack_info, extra,下面对这几个关键字参数作个说明。
关于exc_info, stack_info, extra关键词参数的说明:
  • exc_info: 其值为布尔值,如果该参数的值设置为True,则会将异常异常信息添加到日志消息中。如果没有异常信息则添加None到日志信息中。
  • stack_info: 其值也为布尔值,默认值为False。如果该参数的值设置为True,栈信息将会被添加到日志信息中。
  • extra: 这是一个字典(dict)参数,它可以用来自定义消息格式中所包含的字段,但是它的key不能与logging模块定义的字段冲突。
一个例子:

在日志消息中添加exc_info和stack_info信息,并添加两个自定义的字端 ip和user

LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(user)s[%(ip)s] - %(message)s"
DATE_FORMAT = "%m/%d/%Y %H:%M:%S %p"

logging.basicConfig(format=LOG_FORMAT, datefmt=DATE_FORMAT)
logging.warning("Some one delete the log file.", exc_info=True, stack_info=True, extra={"user": "Tom", "ip":"47.98.53.222"})
输出结果:

05/08/2017 16:35:00 PM - WARNING - Tom[47.98.53.222] - Some one delete the log file.
NoneType
Stack (most recent call last):
  File "C:/Users/wader/PycharmProjects/LearnPython/day06/log.py", line 45, in <module>
    logging.warning("Some one delete the log file.", exc_info=True, stack_info=True, extra={"user": "Tom", "ip":"47.98.53.222"})

四、logging模块日志流处理流程

在介绍logging模块的高级用法之前,很有必要对logging模块所包含的重要组件以及其工作流程做个全面、简要的介绍,这有助于我们更好的理解我们所写的代码(将会触发什么样的操作)。

1. logging日志模块四大组件

在介绍logging模块的日志流处理流程之前,我们先来介绍下logging模块的四大组件:

组件名称 对应类名 功能描述
日志器 Logger 提供了应用程序可一直使用的接口
处理器 Handler 将logger创建的日志记录发送到合适的目的输出
过滤器 Filter 提供了更细粒度的控制工具来决定输出哪条日志记录,丢弃哪条日志记录
格式器 Formatter 决定日志记录的最终输出格式

logging模块就是通过这些组件来完成日志处理的,上面所使用的logging模块级别的函数也是通过这些组件对应的类来实现的。

这些组件之间的关系描述:
  • 日志器(logger)需要通过处理器(handler)将日志信息输出到目标位置,如:文件、sys.stdout、网络等;
  • 不同的处理器(handler)可以将日志输出到不同的位置;
  • 日志器(logger)可以设置多个处理器(handler)将同一条日志记录输出到不同的位置;
  • 每个处理器(handler)都可以设置自己的过滤器(filter)实现日志过滤,从而只保留感兴趣的日志;
  • 每个处理器(handler)都可以设置自己的格式器(formatter)实现同一条日志以不同的格式输出到不同的地方。

简单点说就是:日志器(logger)是入口,真正干活儿的是处理器(handler),处理器(handler)还可以通过过滤器(filter)和格式器(formatter)对要输出的日志内容做过滤和格式化等处理操作。

2. logging日志模块相关类及其常用方法介绍

下面介绍下与logging四大组件相关的类:Logger, Handler, Filter, Formatter。

Logger类

Logger对象有3个任务要做:

  • 1)向应用程序代码暴露几个方法,使应用程序可以在运行时记录日志消息;
  • 2)基于日志严重等级(默认的过滤设施)或filter对象来决定要对哪些日志进行后续处理;
  • 3)将日志消息传送给所有感兴趣的日志handlers。

Logger对象最常用的方法分为两类:配置方法 和 消息发送方法

最常用的配置方法如下:

方法 描述
Logger.setLevel() 设置日志器将会处理的日志消息的最低严重级别
Logger.addHandler() 和 Logger.removeHandler() 为该logger对象添加 和 移除一个handler对象
Logger.addFilter() 和 Logger.removeFilter() 为该logger对象添加 和 移除一个filter对象

关于Logger.setLevel()方法的说明:

内建等级中,级别最低的是DEBUG,级别最高的是CRITICAL。例如setLevel(logging.INFO),此时函数参数为INFO,那么该logger将只会处理INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL级别的日志,而DEBUG级别的消息将会被忽略/丢弃。

logger对象配置完成后,可以使用下面的方法来创建日志记录:

方法 描述
Logger.debug(), Logger.info(), Logger.warning(), Logger.error(), Logger.critical() 创建一个与它们的方法名对应等级的日志记录
Logger.exception() 创建一个类似于Logger.error()的日志消息
Logger.log() 需要获取一个明确的日志level参数来创建一个日志记录

说明:

  • Logger.exception()与Logger.error()的区别在于:Logger.exception()将会输出堆栈追踪信息,另外通常只是在一个exception handler中调用该方法。
  • Logger.log()与Logger.debug()、Logger.info()等方法相比,虽然需要多传一个level参数,显得不是那么方便,但是当需要记录自定义level的日志时还是需要该方法来完成。

那么,怎样得到一个Logger对象呢?一种方式是通过Logger类的实例化方法创建一个Logger类的实例,但是我们?

编辑:帝扁北宗

发布时间:2019-04-20 00:16:35

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责任编辑:龙平北顺

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