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python--函数续

一、携程函数和递归

#用法:
# def eater(name):
#     print(%s 开始线 %name)
#     food_list=[]
#     while True:
#         food=yield food_list
#         food_list.append(food) #[ggcc]
#         print(%s eat %s %(name,food))
#
# a=eater(alex)
# #第一阶段:初始化
# next(aa_g) #等同于a_g.send(None)
# print(===========>)
#
# #第二阶段:给yield传值
# print(aa_g.send(gg)) #1 先给当前暂停位置的yield传骨头 2 继续往下执行,直到再次碰到yield,然后暂停并且把yield后的返回值当做本次调用的返回值
# # print(===========>)
# print(aa_g.send(cc))
# print(aa_g.send(ggcc))

 

 

二、面向过程编程

#面向过程:核心是过程二字,过程即解决问题的步骤,基于面向过程去设计程序就像是在设计
# 一条工业流水线,是一种机械式的思维方式

#优点:程序结构清晰,可以把复杂的问题简单化,流程化
#缺点:可扩展性差,一条流线只是用来解决一个问题
#应用场景:linux内核,git,httpd,shell脚本

 

 

三、包

建立一个文件夹filePackage 
在filePackage 文件夹内创建 __init__.py 
有了 __init__.py ,filePackage才算是一个包,否则只是算一个普通文件夹。

当导入一个模块时,解释器先在当前包中查找模块,若找不到,然后在内置的built-in模块中查找,找不到则按sys.path给定的路径找对应的模块文件(模块名.py)
sys.path的初始值来自于以下地方:

    包含脚本当前的路径,当前路径

    PYTHONPATH

    默认安装路径

sys.path初始化完成之后可以更改

 

编译过的Python文件: .pyc文件
 
 
 

为了组织好模块,将多个模块分为一个包。包是python模块文件所在的目录,且该目录下必须存在__init__.py文件。常见的包结构如下:

package_a
├── __init__.py
├── module_a1.py
└── module_a2.py
package_b
├── __init__.py
├── module_b1.py
└── module_b2.py
main.py
  • 如果main.py想要引用packagea中的模块modulea1,可以使用:
from package_a import module_a1
import package_a.module_a1
  • 如果packagea中的modulea1需要引用packageb,那么默认情况下,python是找不到packageb。我们可以使用sys.path.append(‘../‘),可以在packagea中的__init__.py添加这句话,然后该包下得所有module都添加* import __init_即可。
 

 

四、常用模块和开发规范

 

1.简单的将日志打印到屏幕
 
import logging

logging.debug(This is debug message)
logging.info(This is info message)
logging.warning(This is warning message)
 
屏幕上打印:
WARNING:root:This is warning message
默认情况下,logging将日志打印到屏幕,日志级别为WARNING;
日志级别大小关系为:CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET,当然也可以自己定义日志级别。

2.通过logging.basicConfig函数对日志的输出格式及方式做相关配置


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=‘myapp.log‘,
                filemode=‘w‘)
    
logging.debug(‘This is debug message‘)
logging.info(‘This is info message‘)
logging.warning(‘This is warning message‘)

3.logging之日志回滚

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler

#################################################################################################
#定义一个RotatingFileHandler,最多备份5个日志文件,每个日志文件最大10M
Rthandler = RotatingFileHandler(‘myapp.log‘, maxBytes=10*1024*1024,backupCount=5)
Rthandler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter(‘%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s‘)
Rthandler.setFormatter(formatter)
logging.getLogger(‘‘).addHandler(Rthandler)
################################################################################################

从上例和本例可以看出,logging有一个日志处理的主对象,其它处理方式都是通过addHandler添加进去的。
logging的几种handle方式如下:

 

logging.StreamHandler: 日志输出到流,可以是sys.stderr、sys.stdout或者文件
logging.FileHandler: 日志输出到文件

日志回滚方式,实际使用时用RotatingFileHandler和TimedRotatingFileHandler
logging.handlers.BaseRotatingHandler
logging.handlers.RotatingFileHandler
logging.handlers.TimedRotatingFileHandler

logging.handlers.SocketHandler: 远程输出日志到TCP/IP sockets
logging.handlers.DatagramHandler:  远程输出日志到UDP sockets
logging.handlers.SMTPHandler:  远程输出日志到邮件地址
logging.handlers.SysLogHandler: 日志输出到syslog
logging.handlers.NTEventLogHandler: 远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志
logging.handlers.MemoryHandler: 日志输出到内存中的制定buffer
logging.handlers.HTTPHandler: 通过"GET"或"POST"远程输出到HTTP服务器

 

由于StreamHandler和FileHandler是常用的日志处理方式,所以直接包含在logging模块中,而其他方式则包含在logging.handlers模块中,
上述其它处理方式的使用请参见python2.5手册!

 

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