Python模块一

时间：2019-01-16 16:35:47 阅读：169 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：app rcu led java代码 file handle level overflow 日志文件

logging模块

我们来说一下这个logging模块,这个模块的功能是记录我们软件的各种状态,你们现在和我一起找到红蜘蛛的那个图标,然后右键找一找是不是有个错误日志.其实每个软件都是有错误日志的,开发人员可以通过错误日志中的内容

对他的程序进行修改

我们先来看一下函数式简单配置

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。

我们自己用函数写的这个可以正常使用但是不够灵活,我们看看这个灵活的

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‘)

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

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‘,encoding=‘utf-8‘) 
 
# 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.setLevel(logging.DEBUG)
 
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‘)

ogging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,当然，也可以通过

fh.setLevel(logging.Debug)单对文件流设置某个级别。

序列化

我们今天学习下序列化,什么是序列化呢? 将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化。

为什么要有序列化模块: 比如，我们在python代码中计算的一个数据需要给另外一段程序使用，那我们怎么给？现在我们能想到的方法就是存在文件里，然后另一个python程序再从文件里读出来。但是我们都知道，对于文件来说是没有字典这个概念的，所以我们只能将数据转换成字典放到文件中。你一定会问，将字典转换成一个字符串很简单，就是str(dic)就可以办到了，为什么我们还要学习序列化模块呢？没错序列化的过程就是从dic 变成str(dic)的过程。现在你可以通过str(dic)，将一个名为dic的字典转换成一个字符串，但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢？聪明的你肯定想到了eval()，如果我们将一个字符串类型的字典str_dic传给eval，就会得到一个返回的字典类型了。 eval()函数十分强大，但是eval是做什么的？e官方demo解释为：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。ＢＵＴ！强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。想象一下，如果我们从文件中读出的不是一个数据结构，而是一句"删除文件"类似的破坏性语句，那么后果实在不堪设设想。而使用eval就要担这个风险。所以，我们并不推荐用eval方法来进行反序列化操作(将str转换成python中的数据结构)

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序列化的目的

1、以某种存储形式使自定义对象持久化；
2、将对象从一个地方传递到另一个地方。
3、使程序更具维护性。

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json

Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

dumps 及 loads

import json
dic = {‘k1‘:‘v1‘,‘k2‘:‘v2‘,‘k3‘:‘v3‘}
str_dic = json.dumps(dic)  #序列化：将一个字典转换成一个字符串
print(type(str_dic),str_dic)  #<class ‘str‘> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}
#注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的
?
dic2 = json.loads(str_dic)  #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典
#注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示
print(type(dic2),dic2)  #<class ‘dict‘> {‘k1‘: ‘v1‘, ‘k2‘: ‘v2‘, ‘k3‘: ‘v3‘}
?
?
list_dic = [1,[‘a‘,‘b‘,‘c‘],3,{‘k1‘:‘v1‘,‘k2‘:‘v2‘}]
str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型 
print(type(str_dic),str_dic) #<class ‘str‘> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
list_dic2 = json.loads(str_dic)
print(type(list_dic2),list_dic2) #<class ‘list‘> [1, [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘], 3, {‘k1‘: ‘v1‘, ‘k2‘: ‘v2‘}]

dump 及 load

import json
f = open(‘json_file‘,‘w‘)
dic = {‘k1‘:‘v1‘,‘k2‘:‘v2‘,‘k3‘:‘v3‘}
json.dump(dic,f)  #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件
f.close()
?
f = open(‘json_file‘)
dic2 = json.load(f)  #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
f.close()
print(type(dic2),dic2)　

其他参数说明

Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象) 
Skipkeys：默认值是False，如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类key 
ensure_ascii:，当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。) 
If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse). 
If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity). 
indent：应该是一个非负的整型，如果是0就是顶格分行显示，如果为空就是一行最紧凑显示，否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示，这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json 
separators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(‘,’,’:’)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。 
default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. 
sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。 
To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.

json格式化输出

import json
data = {‘username‘:[‘李华‘,‘二愣子‘],‘sex‘:‘male‘,‘age‘:16}
json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(‘,‘,‘:‘),ensure_ascii=False)
print(json_dic2)

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 pickle模块提供了四个功能：dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，读）、load （不仅可以序列化字典，列表...可以把python中任意的数据类型序列化）pickle是python特有的模块.

import pickle
dic = {‘k1‘:‘v1‘,‘k2‘:‘v2‘,‘k3‘:‘v3‘}
str_dic = pickle.dumps(dic)
print(str_dic)  #一串二进制内容
?
dic2 = pickle.loads(str_dic)
print(dic2)    #字典
?
import time
struct_time  = time.localtime(1000000000)
print(struct_time)
f = open(‘pickle_file‘,‘wb‘)
pickle.dump(struct_time,f)
f.close()
?
f = open(‘pickle_file‘,‘rb‘)
struct_time2 = pickle.load(f)
print(struct_time2.tm_year)

这时候机智的你又要说了，既然pickle如此强大，为什么还要学json呢？这里我们要说明一下，json是一种所有的语言都可以识别的数据结构。如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里，那么java代码或者js代码也可以拿来用。但是如果我们用pickle进行序列化，其他语言就不能读懂这是什么了～所以，如果你序列化的内容是列表或者字典，我们非常推荐你使用json模块但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型，而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话，那么就可以使用pickle

总结:

json模块里的dumps是将python的数据结构转换成字符串,loads是将字符串类型转换成python的数据结构
?
    json模块里的dump是将python的数据结构转换成字符串,然后存入到文件当中
?
    json模块里的load是将文件中字符串类型转换成python的数据结构
?
    pickle模块里的dumps是将python的数据结构转换成二进制的文件,loads是将二进制的文件转换成python的
?
        数据结构
?
    pickle模块里的dump是将python的数据结构转换成二进制然后存入到文件中
?
    pickle模块里的load是将文件中的二进制文件转成python的数据结构

random 模块

random是一个随机数模块,我们一般用来生成一些没有规则的内容

获取0-1之间的随机小数

import random
print(random.random())

生成指定的数字内的随机小数怎么办??

import random
print(random.uniform(1,5))

整数怎么做到随机呢

import random
print(random.randint(1,5))

生成随机的奇数和偶数

import random
print(random.randrange(1,5,2))   #随机生成1-5的奇数
print(random.randrange(0,5,2))   #随机生成0-5的偶数

现在有一个列表 lst = [‘张开‘,‘宝元‘,‘佩奇‘,‘太白‘],随机抽一个人出来

import random
lst = [‘张开‘,‘宝元‘,‘佩奇‘,‘太白‘]
print(random.choice(lst))

随机抽出两个来　　

import random
lst = [‘张开‘,‘宝元‘,‘佩奇‘,‘太白‘]
print(random.choices(lst,k=2))

随机出来的两个内容是有重复的,没有满足需求重新实现

import random
lst = [‘张开‘,‘宝元‘,‘佩奇‘,‘太白‘]
print(random.sample(lst,k=2))

给你一个列表你给我让他变成随机排序的

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

Python模块一

标签：app rcu led java代码 file handle level overflow 日志文件

原文地址：https://www.cnblogs.com/YZL2333/p/10277371.html

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