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Day 25(06/22) sys 模块

2024-10-10 08:36:02   220人阅读

五 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

 六 logging模块

6.1 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。

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‘)

配置参数：

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6.2 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‘)

# 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.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‘)

logging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。

七 序列化模块

之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

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什么是序列化？

我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

  json模块 

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象一个子集，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

 

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python在文本中的使用：

#----------------------------序列化
import json

dic={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘}
print(type(dic))#<class ‘dict‘>

data=http://www.mamicode.com/json.dumps(dic)"type",type(data))#<class ‘str‘>
print("data",data)


f=open(‘序列化对象‘,‘w‘)
f.write(data)  #-------------------等价于json.dump(dic,f)
f.close()


#-----------------------------反序列化<br>
import json
f=open(‘序列化对象‘)
new_data=http://www.mamicode.com/json.loads(f.read())#  等价于data=json.load(f)>

 pickle模块

##----------------------------序列化
import pickle
 
dic={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘}
 
print(type(dic))#<class ‘dict‘>
 
j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#<class ‘bytes‘>
 
 
f=open(‘序列化对象_pickle‘,‘wb‘)#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是‘bytes‘
f.write(j)  #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)
 
f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open(‘序列化对象_pickle‘,‘rb‘)
 
data=http://www.mamicode.com/pickle.loads(f.read())#  等价于data=pickle.load(f)>

shelve模块

 shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写;key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型

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import shelve
  
f = shelve.open(r‘shelve.txt‘)
  
# f[‘stu1_info‘]={‘name‘:‘alex‘,‘age‘:‘18‘}
# f[‘stu2_info‘]={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:‘20‘}
# f[‘school_info‘]={‘website‘:‘oldboyedu.com‘,‘city‘:‘beijing‘}
#
#
# f.close()
  
print(f.get(‘stu_info‘)[‘age‘])

configparser模块

该模块适用于配置文件的格式与windows ini文件类似，可以包含一个或多个节（section），每个节可以有多个参数（键=值）。

创建文件

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‘,
                     ‘ForwardX11‘:‘yes‘
                     }

config[‘bitbucket.org‘] = {‘User‘:‘hg‘}

config[‘topsecret.server.com‘] = {‘Host Port‘:‘50022‘,‘ForwardX11‘:‘no‘}

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

   config.write(configfile)

 查找文件

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

#---------------------------查找文件内容,基于字典的形式

print(config.sections())        #  []

config.read(‘example.ini‘)

print(config.sections())        #   [‘bitbucket.org‘, ‘topsecret.server.com‘]

print(‘bytebong.com‘ in config) # False
print(‘bitbucket.org‘ in config) # True


print(config[‘bitbucket.org‘]["user"])  # hg

print(config[‘DEFAULT‘][‘Compression‘]) #yes

print(config[‘topsecret.server.com‘][‘ForwardX11‘])  #no


print(config[‘bitbucket.org‘])          #<Section: bitbucket.org>

for key in config[‘bitbucket.org‘]:     # 注意,有default会默认default的键
    print(key)

print(config.options(‘bitbucket.org‘))  # 同for循环,找到‘bitbucket.org‘下所有键

print(config.items(‘bitbucket.org‘))    #找到‘bitbucket.org‘下所有键值对

print(config.get(‘bitbucket.org‘,‘compression‘)) # yes       get方法取深层嵌套的值

增删改操作

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config.read(‘example.ini‘)

config.add_section(‘yuan‘)



config.remove_section(‘bitbucket.org‘)
config.remove_option(‘topsecret.server.com‘,"forwardx11")


config.set(‘topsecret.server.com‘,‘k1‘,‘11111‘)
config.set(‘yuan‘,‘k2‘,‘22222‘)

config.write(open(‘new2.ini‘, "w"))

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