Python 之路 Day5 / 憋错料

本节大纲：

模块介绍
time &datetime模块
random
os
sys
shutil
json & picle
shelve
xml处理
yaml处理
configparser
hashlib
subprocess
logging模块
re正则表达式

模块，用一砣代码实现了某个功能的代码集合。

类似于函数式编程和面向过程编程，函数式编程则完成一个功能，其他代码用来调用即可，提供了代码的重用性和代码间的耦合。而对于一个复杂的功能来，可能需要多个函数才能完成（函数又可以在不同的.py文件中），n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块。

如：os 是系统相关的模块；file是文件操作相关的模块

模块分为三种：

自定义模块
内置标准模块（又称标准库）
开源模块

自定义模块和开源模块的使用参考 http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4963027.html

time & datetime模块

Directive	Meaning	Notes
`%a`	Locale’s abbreviated weekday name.
`%A`	Locale’s full weekday name.
`%b`	Locale’s abbreviated month name.
`%B`	Locale’s full month name.
`%c`	Locale’s appropriate date and time representation.
`%d`	Day of the month as a decimal number [01,31].
`%H`	Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23].
`%I`	Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12].
`%j`	Day of the year as a decimal number [001,366].
`%m`	Month as a decimal number [01,12].
`%M`	Minute as a decimal number [00,59].
`%p`	Locale’s equivalent of either AM or PM.	(1)
`%S`	Second as a decimal number [00,61].	(2)
`%U`	Week number of the year (Sunday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Sunday are considered to be in week 0.	(3)
`%w`	Weekday as a decimal number [0(Sunday),6].
`%W`	Week number of the year (Monday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Monday are considered to be in week 0.	(3)
`%x`	Locale’s appropriate date representation.
`%X`	Locale’s appropriate time representation.
`%y`	Year without century as a decimal number [00,99].
`%Y`	Year with century as a decimal number.
`%z`	Time zone offset indicating a positive or negative time difference from UTC/GMT of the form +HHMM or -HHMM, where H represents decimal hour digits and M represents decimal minute digits [-23:59, +23:59].
`%Z`	Time zone name (no characters if no time zone exists).
`%%`	A literal `‘%‘` character.

random模块

随机数

mport random

print random.random()

print random.randint(1,2)

print random.randrange(1,10)

生成随机验证码

import random

checkcode = ‘‘

for i in range(4):

current = random.randrange(0,4)

if current != i:

temp = chr(random.randint(65,90))

else:

temp = random.randint(0,9)

checkcode += str(temp)

print checkcode

OS模块　　

提供对操作系统进行调用的接口

os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径

os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd

os.curdir 返回当前目录: (‘.‘)

os.pardir 获取当前目录的父目录字符串名：(‘..‘)

os.makedirs(‘dirname1/dirname2‘) 可生成多层递归目录

os.removedirs(‘dirname1‘) 若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推

os.mkdir(‘dirname‘) 生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname

os.rmdir(‘dirname‘) 删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname

os.listdir(‘dirname‘) 列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印

os.remove() 删除一个文件

os.rename("oldname","newname") 重命名文件/目录

os.stat(‘path/filename‘) 获取文件/目录信息

os.sep 输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"

os.linesep 输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"

os.pathsep 输出用于分割文件路径的字符串

os.name 输出字符串指示当前使用平台。win->‘nt‘; Linux->‘posix‘

os.system("bash command") 运行shell命令，直接显示

os.environ 获取系统环境变量

os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径

os.path.split(path) 将path分割成目录和文件名二元组返回

os.path.dirname(path) 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素

os.path.basename(path) 返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素

os.path.exists(path) 如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False

os.path.isabs(path) 如果path是绝对路径，返回True

os.path.isfile(path) 如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False

os.path.isdir(path) 如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False

os.path.join(path1[, path2[, ...]]) 将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略

os.path.getatime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间

os.path.getmtime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间

更多猛击这里

sys模块

sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径

sys.exit(n) 退出程序，正常退出时exit(0)

sys.version 获取Python解释程序的版本信息

sys.maxint 最大的Int值

sys.path 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值

sys.platform 返回操作系统平台名称

sys.stdout.write(‘please:‘)

val = sys.stdin.readline()[:-1]

shutil 模块

直接参考 http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4963027.html

json & pickle 模块

用于序列化的两个模块

json，用于字符串和 python数据类型间进行转换
pickle，用于python特有的类型和 python的数据类型间进行转换

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

shelve 模块

shelve模块是一个简单的k,v将内存数据通过文件持久化的模块，可以持久化任何pickle可支持的python数据格式

import shelve

d = shelve.open(‘shelve_test‘) #打开一个文件

class Test(object):

def __init__(self,n):

self.n = n

t = Test(123)

t2 = Test(123334)

name = ["alex","rain","test"]

d["test"] = name #持久化列表

d["t1"] = t #持久化类

d["t2"] = t2

d.close()

xml处理模块

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 　　

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)

for i in child:

print(i.tag,i.text)

#只遍历year 节点

for node in root.iter(‘year‘):

print(node.tag,node.text)

修改和删除xml文档内容

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")

tree.write("xmltest.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‘)

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

PyYAML模块

Python也可以很容易的处理ymal文档格式，只不过需要安装一个模块，参考文档：http://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation

ConfigParser模块

用于生成和修改常见配置文档，当前模块的名称在 python 3.x 版本中变更为 configparser。

来看一个好多软件的常见文档格式如下

[DEFAULT]

ServerAliveInterval = 45

Compression = yes

CompressionLevel = 9

ForwardX11 = yes

[bitbucket.org]

User = hg

[topsecret.server.com]

Port = 50022

ForwardX11 = no

如果想用python生成一个这样的文档怎么做呢？

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config["DEFAULT"] = {‘ServerAliveInterval‘: ‘45‘,

‘Compression‘: ‘yes‘,

‘CompressionLevel‘: ‘9‘}

config[‘bitbucket.org‘] = {}

config[‘bitbucket.org‘][‘User‘] = ‘hg‘

config[‘topsecret.server.com‘] = {}

topsecret = config[‘topsecret.server.com‘]

topsecret[‘Host Port‘] = ‘50022‘ # mutates the parser

topsecret[‘ForwardX11‘] = ‘no‘ # same here

config[‘DEFAULT‘][‘ForwardX11‘] = ‘yes‘

with open(‘example.ini‘, ‘w‘) as configfile:

config.write(configfile)

写完了还可以再读出来哈。

>>> import configparser

>>> config = configparser.ConfigParser()

>>> config.sections()

[]

>>> config.read(‘example.ini‘)

[‘example.ini‘]

>>> config.sections()

[‘bitbucket.org‘, ‘topsecret.server.com‘]

>>> ‘bitbucket.org‘ in config

True

>>> ‘bytebong.com‘ in config

False

>>> config[‘bitbucket.org‘][‘User‘]

‘hg‘

>>> config[‘DEFAULT‘][‘Compression‘]

‘yes‘

>>> topsecret = config[‘topsecret.server.com‘]

>>> topsecret[‘ForwardX11‘]

‘no‘

>>> topsecret[‘Port‘]

‘50022‘

>>> for key in config[‘bitbucket.org‘]: print(key)

...

user

compressionlevel

serveraliveinterval

compression

forwardx11

>>> config[‘bitbucket.org‘][‘ForwardX11‘]

‘yes‘

configparser增删改查语法

[section1]

k1 = v1

k2:v2

[section2]

k1 = v1

import ConfigParser

config = ConfigParser.ConfigParser()

config.read(‘i.cfg‘)

# ########## 读 ##########

#secs = config.sections()

#print secs

#options = config.options(‘group2‘)

#print options

#item_list = config.items(‘group2‘)

#print item_list

#val = config.get(‘group1‘,‘key‘)

#val = config.getint(‘group1‘,‘key‘)

# ########## 改写 ##########

#sec = config.remove_section(‘group1‘)

#config.write(open(‘i.cfg‘, "w"))

#sec = config.has_section(‘wupeiqi‘)

#sec = config.add_section(‘wupeiqi‘)

#config.write(open(‘i.cfg‘, "w"))

#config.set(‘group2‘,‘k1‘,11111)

#config.write(open(‘i.cfg‘, "w"))

#config.remove_option(‘group2‘,‘age‘)

#config.write(open(‘i.cfg‘, "w"))

hashlib模块　　

用于加密相关的操作，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

import hashlib

m = hashlib.md5()

m.update(b"Hello")

m.update(b"It‘s me")

print(m.digest())

m.update(b"It‘s been a long time since last time we ...")

print(m.digest()) #2进制格式hash

print(len(m.hexdigest())) #16进制格式hash

‘‘‘

def digest(self, *args, **kwargs): # real signature unknown

""" Return the digest value as a string of binary data. """

pass

def hexdigest(self, *args, **kwargs): # real signature unknown

""" Return the digest value as a string of hexadecimal digits. """

pass

‘‘‘

import hashlib

# ######## md5 ########

hash = hashlib.md5()

hash.update(‘admin‘)

print(hash.hexdigest())

# ######## sha1 ########

hash = hashlib.sha1()

hash.update(‘admin‘)

print(hash.hexdigest())

# ######## sha256 ########

hash = hashlib.sha256()

hash.update(‘admin‘)

print(hash.hexdigest())

# ######## sha384 ########

hash = hashlib.sha384()

hash.update(‘admin‘)

print(hash.hexdigest())

# ######## sha512 ########

hash = hashlib.sha512()

hash.update(‘admin‘)

print(hash.hexdigest())

还不够吊？python 还有一个 hmac 模块，它内部对我们创建 key 和内容再进行处理然后再加密

散列消息鉴别码，简称HMAC，是一种基于消息鉴别码MAC（Message Authentication Code）的鉴别机制。使用HMAC时,消息通讯的双方，通过验证消息中加入的鉴别密钥K来鉴别消息的真伪；

一般用于网络通信中消息加密，前提是双方先要约定好key,就像接头暗号一样，然后消息发送把用key把消息加密，接收方用key ＋消息明文再加密，拿加密后的值跟发送者的相对比是否相等，这样就能验证消息的真实性，及发送者的合法性了。

import hmac

h = hmac.new(b‘天王盖地虎‘, b‘宝塔镇河妖‘)

print h.hexdigest()

更多关于md5,sha1,sha256等介绍的文章看这里https://www.tbs-certificates.co.uk/FAQ/en/sha256.html

Subprocess模块

The subprocess module allows you to spawn new processes, connect to their input/output/error pipes, and obtain their return codes. This module intends to replace several older modules and functions:

os.system
os.spawn*

The recommended approach to invoking subprocesses is to use the run() function for all use cases it can handle. For more advanced use cases, the underlying Popen interface can be used directly.

The run() function was added in Python 3.5; if you need to retain compatibility with older versions, see the Older high-level API section.

subprocess.run(args, *, stdin=None, input=None, stdout=None, stderr=None, shell=False, timeout=None, check=False)

Run the command described by args. Wait for command to complete, then return a CompletedProcess instance.

The arguments shown above are merely the most common ones, described below in Frequently Used Arguments (hence the use of keyword-only notation in the abbreviated signature). The full function signature is largely the same as that of the Popen constructor - apart from timeout, input and check, all the arguments to this function are passed through to that interface.

This does not capture stdout or stderr by default. To do so, pass PIPE for the stdout and/or stderr arguments.

The timeout argument is passed to Popen.communicate(). If the timeout expires, the child process will be killed and waited for. The TimeoutExpired exception will be re-raised after the child process has terminated.

The input argument is passed to Popen.communicate() and thus to the subprocess’s stdin. If used it must be a byte sequence, or a string if universal_newlines=True. When used, the internal Popen object is automatically created withstdin=PIPE, and the stdin argument may not be used as well.

If check is True, and the process exits with a non-zero exit code, a CalledProcessError exception will be raised. Attributes of that exception hold the arguments, the exit code, and stdout and stderr if they were captured.

常用subprocess方法示例

#执行命令，返回命令执行状态， 0 or 非0
>>> retcode = subprocess.call(["ls", "-l"])

#执行命令，如果命令结果为0，就正常返回，否则抛异常
>>> subprocess.check_call(["ls", "-l"])
0

#接收字符串格式命令，返回元组形式，第1个元素是执行状态，第2个是命令结果
>>> subprocess.getstatusoutput(‘ls /bin/ls‘)
(0, ‘/bin/ls‘)

#接收字符串格式命令，并返回结果
>>> subprocess.getoutput(‘ls /bin/ls‘)
‘/bin/ls‘

#执行命令，并返回结果，注意是返回结果，不是打印，下例结果返回给res
>>> res=subprocess.check_output([‘ls‘,‘-l‘])
>>> res
b‘total 0\ndrwxr-xr-x 12 alex staff 408 Nov 2 11:05 OldBoyCRM\n‘

#上面那些方法，底层都是封装的subprocess.Popen
poll()
Check if child process has terminated. Returns returncode

wait()
Wait for child process to terminate. Returns returncode attribute.

terminate() 杀掉所启动进程
communicate() 等待任务结束

stdin 标准输入

stdout 标准输出

stderr 标准错误

pid
The process ID of the child process.

#例子
>>> p = subprocess.Popen("df -h|grep disk",stdin=subprocess.PIPE,stdout=subprocess.PIPE,shell=True)
>>> p.stdout.read()
b‘/dev/disk1 465Gi 64Gi 400Gi 14% 16901472 104938142 14% /\n‘

>>> subprocess.run(["ls", "-l"]) # doesn‘t capture output

CompletedProcess(args=[‘ls‘, ‘-l‘], returncode=0)

>>> subprocess.run("exit 1", shell=True, check=True)

Traceback (most recent call last):

...

subprocess.CalledProcessError: Command ‘exit 1‘ returned non-zero exit status 1

>>> subprocess.run(["ls", "-l", "/dev/null"], stdout=subprocess.PIPE)

CompletedProcess(args=[‘ls‘, ‘-l‘, ‘/dev/null‘], returncode=0,

stdout=b‘crw-rw-rw- 1 root root 1, 3 Jan 23 16:23 /dev/null\n‘)

调用subprocess.run(...)是推荐的常用方法，在大多数情况下能满足需求，但如果你可能需要进行一些复杂的与系统的交互的话，你还可以用subprocess.Popen(),语法如下：

1 2	`p` `=` `subprocess.Popen("find / -size +1000000 -exec ls -shl {} \;",shell=True,stdout=subprocess.PIPE)` `print(p.stdout.read())`

可用参数：

args：shell命令，可以是字符串或者序列类型（如：list，元组）
bufsize：指定缓冲。0 无缓冲,1 行缓冲,其他缓冲区大小,负值系统缓冲
stdin, stdout, stderr：分别表示程序的标准输入、输出、错误句柄
preexec_fn：只在Unix平台下有效，用于指定一个可执行对象（callable object），它将在子进程运行之前被调用
close_sfs：在windows平台下，如果close_fds被设置为True，则新创建的子进程将不会继承父进程的输入、输出、错误管道。
所以不能将close_fds设置为True同时重定向子进程的标准输入、输出与错误(stdin, stdout, stderr)。
shell：同上
cwd：用于设置子进程的当前目录
env：用于指定子进程的环境变量。如果env = None，子进程的环境变量将从父进程中继承。
universal_newlines：不同系统的换行符不同，True -> 同意使用 \n
startupinfo与createionflags只在windows下有效
将被传递给底层的CreateProcess()函数，用于设置子进程的一些属性，如：主窗口的外观，进程的优先级等等

终端输入的命令分为两种：

输入即可得到输出，如：ifconfig
输入进行某环境，依赖再输入，如：python

需要交互的命令示例

import subprocess

obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)

obj.stdin.write(‘print 1 \n ‘)

obj.stdin.write(‘print 2 \n ‘)

obj.stdin.write(‘print 3 \n ‘)

obj.stdin.write(‘print 4 \n ‘)

out_error_list = obj.communicate(timeout=10)

print out_error_list

subprocess实现sudo 自动输入密码

import subprocess

def mypass():

mypass = ‘123‘ #or get the password from anywhere

return mypass

echo = subprocess.Popen([‘echo‘,mypass()],

stdout=subprocess.PIPE,

)

sudo = subprocess.Popen([‘sudo‘,‘-S‘,‘iptables‘,‘-L‘],

stdin=echo.stdout,

stdout=subprocess.PIPE,

)

end_of_pipe = sudo.stdout

print "Password ok \n Iptables Chains %s" % end_of_pipe.read()

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，下面我们看一下怎么用。

最简单用法

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.

如果想把日志写到文件里，也很简单

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。

1	`logging.basicConfig(filename=‘example.log‘,level=logging.INFO)`

感觉上面的日志格式忘记加上时间啦，日志不知道时间怎么行呢，下面就来加上!

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.

日志格式

%(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	用户输出的消息

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：

logger提供了应用程序可以直接使用的接口；

handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出；

filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录；

formatter决定日志记录的最终输出格式。

logger
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”)

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
Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical()：可以设置的日志级别

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Logger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：
1) logging.StreamHandler
使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。它的构造函数是：
StreamHandler([strm])
其中strm参数是一个文件对象。默认是sys.stderr

2) logging.FileHandler
和StreamHandler类似，用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件。它的构造函数是：
FileHandler(filename[,mode])
filename是文件名，必须指定一个文件名。
mode是文件的打开方式。参见Python内置函数open()的用法。默认是’a‘，即添加到文件末尾。

3) 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。它的构造函数是：
RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])
其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。
maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0，意味着日志文件可以无限大，这时上面描述的重命名过程就不会发生。
backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如，如果指定为2，当上面描述的重命名过程发生时，原有的chat.log.2并不会被更名，而是被删除。

4) 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。它的构造函数是：
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。
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：
S 秒
M 分
H 小时
D 天
W 每星期（interval==0时代表星期一）
midnight 每天凌晨

import logging

#create logger

logger = logging.getLogger(‘TEST-LOG‘)

logger.setLevel(logging.DEBUG)

# create console handler and set level to debug

ch = logging.StreamHandler()

ch.setLevel(logging.DEBUG)

# create file handler and set level to warning

fh = logging.FileHandler("access.log")

fh.setLevel(logging.WARNING)

# create formatter

formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘)

# add formatter to ch and fh

ch.setFormatter(formatter)

fh.setFormatter(formatter)

# add ch and fh to logger

logger.addHandler(ch)

logger.addHandler(fh)

# ‘application‘ code

logger.debug(‘debug message‘)

logger.info(‘info message‘)

logger.warn(‘warn message‘)

logger.error(‘error message‘)

logger.critical(‘critical message‘)

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")

re模块　　

常用正则表达式符号

‘.‘ 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)

‘$‘ 匹配字符结尾，或e.search("foo$","bfoo\nsdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以

‘*‘ 匹配*号前的字符0次或多次，re.findall("ab*","cabb3abcbbac") 结果为[‘abb‘, ‘ab‘, ‘a‘]

‘+‘ 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

‘{m}‘ 匹配前一个字符m次

‘{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|456)c", "abcabca456c").group() 结果 abcabca456c

‘\A‘ 只从字符开头匹配，re.search("\Aabc","alexabc") 是匹配不到的

‘\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‘}

最常用的匹配语法

re.match 从头开始匹配

re.search 匹配包含

re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回

re.splitall 以匹配到的字符当做列表分隔符

re.sub 匹配字符并替换

反斜杠的困扰
与大多数编程语言相同，正则表达式里使用"\"作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符"\"，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\\\"：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r"\\"表示。同样，匹配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。有了原生字符串，你再也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。

时间： 2024-10-13 15:11:48

Python 之路 Day5

time & datetime模块

random模块

OS模块

sys模块

shutil 模块

json & pickle 模块

shelve 模块

xml处理模块

PyYAML模块

ConfigParser模块

Subprocess模块

常用subprocess方法示例

subprocess实现sudo 自动输入密码

logging模块

re模块

Python 之路 Day5的相关文章

python之路 day5

python之路day5

Python 之路 Day5 - 常用模块学习

Python之路【第十七篇】：Django【进阶篇】

Python之路【第九篇】：Python操作 RabbitMQ、Redis、Memcache、SQLAlchemy

七日Python之路--第十二天（Django Web 开发指南）

七日Python之路--第九天

Python之路【第三篇】：Python基础（二）

Python之路【第二篇】：Python基础（一）