python模块（3）
日志模块
基本配置
"""提前写好了主体 cv简单修改即可"""
import logging
import logging.config
# 定义日志输出格式 开始
standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
'[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
# 定义日志输出格式 结束
# 自定义文件路径
logfile_path = 'a3.log'
# log配置字典
LOGGING_DIC = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': standard_format
},
'simple': {
'format': simple_format
},
},
'filters': {}, # 过滤日志
'handlers': {
#打印到终端的日志
'console': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕
'formatter': 'simple'
},
#打印到文件的日志,收集info及以上的日志
'default': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件
'formatter': 'standard',
'filename': logfile_path, # 日志文件
'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M
'backupCount': 5,
'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
},
},
'loggers': {
#logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
'': {
'handlers': ['default', 'console'], # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕
'level': 'DEBUG',
'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递
}, # 当键不存在的情况下 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置
# '注册记录': {
# 'handlers': ['console'], # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕
# 'level': 'WARNING',
# 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递
# }, # 当键不存在的情况下 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置
},
}
# 使用日志字典配置
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 自动加载字典中的配置
logger1 = logging.getLogger('转账记录')
logger2 = logging.getLogger('注册记录')
logger1.debug('输出内容1')
logger2.warning('输出内容2')
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 自动加载字典中的配置
logger1 = logging.getLogger('转账记录')
'''loggers配置中使用空字符串作为字典的键 兼容性最好!!!'''
logger1.debug('输出内容')
配置字典在项目中使用
# 按照软件开发目录规范编写使用
日志字典数据应该放在哪个py文件内
字典数据是日志模块固定的配置 写完一次之后几乎都不需要动
它属于配置文件
"""配置文件中变量名推荐全大写"""
该案例能够带你搞明白软件开发目录规范中所有py文件的真正作用
def get_logger(msg):
# 记录日志
logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC) # 自动加载字典中的配置
logger1 = logging.getLogger(msg)
# logger1.debug(f'{username}注册成功') # 这里让用户自己写更好
return logger1
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)
| 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。 |
日志模块的主要组成部分
import logging
# 1.logger对象:产生日志 (无包装的产品)
logger = logging.getLogger('转账记录')
# 2.filter对象:过滤日志 (剔除不良品)
# 针对过滤功能完全可以不看 因为handler自带了基本的过滤操作
# 3.handler对象:控制日志的输出位置(文件、终端...) (产品分类)
hd1 = logging.FileHandler('a1.log',encoding='utf-8') # 输出到文件中
hd2 = logging.FileHandler('a2.log',encoding='utf-8') # 输出到文件中
hd3 = logging.StreamHandler() # 输出到终端
# 4.format对象:控制日志的格式 (包装)
fm1 = logging.Formatter(
fmt='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
)
fm2 = logging.Formatter(
fmt='%(asctime)s - %(name)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d',
)
# 5.给logger对象绑定handler对象
logger.addHandler(hd1)
logger.addHandler(hd2)
logger.addHandler(hd3)
# 6.给handler绑定formmate对象
hd1.setFormatter(fm1)
hd2.setFormatter(fm2)
hd3.setFormatter(fm1)
# 7.设置日志等级
logger.setLevel(10) # debug
# 8.记录日志
logger.debug('输出内容')
logging模块定义的格式字符串字段
| 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 |
logging日志模块四大组件
| 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 |
1.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；
2.不同的处理器（handler）可以将日志输出到不同的位置；
3.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；
4.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；
5.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'''
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。
第三方模块
# 如何利用工具
需要使用python解释器提供的pip工具
pip的路径在python解释器文件夹内的scripts目录下
'''
如果下载终端中直接使用pip目录 需要添加环境变量
python解释器的路径: D:\python36
pip工具的路径: D:\python36\scripts
我们在使用pip工具的时候 为了区分版本会人为的将python3的pip工具
写成pip3 python2的pip工具写成pip
'''
# 如何查看当前解释器下载的第三方模块(通常都是借助于编辑器查看)
settings
project
python interprter
会列举出所有的第三方模块
纯净的解释器默认只有两个
pip
setuptools
# 如何下载第三方模块
方式1:直接使用命令行(cmd终端直接敲)
pip3 install 模块名 '''该方式默认下载的是最新版本'''
pip3 install 模块名==版本号 '''自定义下载版本号'''
ps:pip工具默认是从国外的仓库下载模块 速度会比较慢 可以修改
pip3 install 模块名 -i 仓库地址 # 命令行临时修改地址
"""
针对仓库地址 直接百度搜索pip源即可获得
（1）阿里云http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
（2）豆瓣http://pypi.douban.com/simple/
（3）清华大学https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
（4）中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
（5）华中科技大学http://pypi.hustunique.com/
"""
方式2:利用编程软件提供的快捷方法
还是今日到查看下载的第三方模块界面
双击任意一个模块名称或者左下角加号按钮
在搜索框中输入你想要下载的模块即可
并且可以在左侧勾选specify version选择版本
# pycharm可以换源
左下方点击manage repositoires管理地址即可
"""
在下载第三方模块的时候可能会报错
1.报错信息中含有timeout关键字
原因是你当前计算机的网络不稳定 重新执行多次或者切换网络
2.报错信息中没有太多的关键字 并且很长
拷贝最后一行错误信息 去百度
格式: pip3下载模块名报错错误信息
"""
openpyxl模块
"""以后我们会接触到很多第三方模块 那么统一的学习策略其实就是看文档"""
pip3 install openpyxl
# 将文档中的代码拷贝执行查看效果从而推导功能
"""
excel文件的版本及后缀
2003版本之前 excel的文件后缀是xls
2003版本之后 excel的文件后缀是xlsx、csv
在python中能够处理excel文件的模块有很多 其中最出名的有
xlrd、xlwt分别控制excel文件的读写 能够兼容所有版本的文件
openpyxl针对03版本之前的兼容性可能不好 但是功能更加强大
"""
# 如何创建excel文件
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook() # 创建excel文件
wb1 = wb.create_sheet('学员名单') # 创建工作簿
wb1.title = '修改名单标题'
wb.save('保存文件.xlsx') # 保存excel文件
# 如何写数据
# 写普通数据方式1
wb1['A3'] = 666
# 写普通数据方式2
wb1.cell(row=3, column=4, value=999)
# 批量写普通数据
wb1.append(['id','username','password'])
# 写公式数据(也可以在python代码中处理完毕以普通数据写入)
wb1['A6'] = '=sum(A4:A5)'
# 如何读数据
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('1.xlsx',read_only=True,data_only=True)
print(wb.sheetnames) # 获取1.xlsx中所有的工作薄名称 结果是列表数据类型
wb1 = wb['test'] # 拿到工作薄test对象
# 第一种取值方式
print(wb1['A3'].value) # 不是结果 需要再点value
print(wb1['A6'].value) # 获取用函数统计的数据，发生无法取到值
"""
第一需要加一个参数
第二需要人为的先去修改一下用程序产生的excel表格(不可能用程序产生excel文件之后又直接再用程序去读入，这样没有任何实际意义 通常用程序创建好表格后给人看，人讲自己修改的表格再交由程序处理)
"""
print(wb1.cell(row=3,column=4).value) # 第二种取值方式
# 获取一行行的数据
for row in wb1.rows: # 拿到每一行的数据
for data in row: # 拿到一行行数据里面每一个单元格的数据
print(data.value)
# 获取一列列的数据(如果想获取 必须把readonly去掉)
for column in wb1.columns: # 拿到每一列的数据
for r in column: # 拿到一列列数据里面每一个单元格的数据
print(r.value)
# 获取最大的行数和列数
print(wb1.max_row)
print(wb1.max_column)
标签：文件,各种,logging,python,handler,模块,日志,logger
来源： https://www.cnblogs.com/niceplayerzzz/p/16088598.html