一 :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

二:logging模块

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.ERROR,
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
filename='a.txt',
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:

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

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')

三 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。

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:

import json
i=10
s='hello'
t=(1,4,6)
l=[3,5,7]
d={'name':"yuan"} json_str1=json.dumps(i)
json_str2=json.dumps(s)
json_str3=json.dumps(t)
json_str4=json.dumps(l)
json_str5=json.dumps(d) print(json_str1) #'10'
print(json_str2) #'"hello"'
print(json_str3) #'[1, 4, 6]'
print(json_str4) #'[3, 5, 7]'
print(json_str5) #'{"name": "yuan"}'
#----------------------------序列化
import json dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#<class 'dict'> data=json.dumps(dic)
print("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=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f) print(type(new_data))

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