logging模块、shutil模块、subprocess模块、xml模块

logging模块

shutil模块

subprocess模块

xml模块

logging模块

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')

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()

#定义一个输出格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setLevel(logging.CRITICAL) #设置日志文件对象fh的日志打印级别

#使用格式
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)

#logger对象可以添加多个fh和ch对象
logger.addHandler(fh)
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,当然，也可以通过fh.setLevel(logging.Debug)单对文件流设置某个级别。

logger的配置文件

有的同学习惯通过logger的对象配置去完成日志的功能，没问题，但是上面这种方式需要创建各种对象，比如logger对象，fileHandler对象，ScreamHandler对象等等，比较麻烦，那么下面给你提供一种字典的方式，创建logger配置文件，这种才是工作中经常使用的实现日志功能的方法，真正的做到   ----- 拿来即用（简单改改）。

"""
logging配置
"""

import os
import logging.config

# 定义三种日志输出格式 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'
id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
# 定义日志输出格式 结束

logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  # log文件的目录
logfile_name = 'all2.log'  # log文件名

# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):
    os.mkdir(logfile_dir)

# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)

# log配置字典
LOGGING_DIC = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
    },
    'filters': {},
    '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
        },
    },
}

def load_my_logging_cfg():
    logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置
    logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成一个log实例
    logger.info('It works!')  # 记录该文件的运行状态

if __name__ == '__main__':
    load_my_logging_cfg()

logging配置

注意注意注意：

#1、有了上述方式我们的好处是：所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了，更加清晰，方便管理

#2、我们需要解决的问题是：
    1、从字典加载配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)

    2、拿到logger对象来产生日志
    logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的
    按照我们对logging模块的理解，要想获取某个东西都是通过名字，也就是key来获取的
    于是我们要获取不同的logger对象就是
    logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名')

    但问题是：如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置，那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key
 'loggers': {
        'l1': {
            'handlers': ['default', 'console'],  #
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        },
        'l2: {
            'handlers': ['default', 'console' ],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,  # 向上（更高level的logger）传递
        },
        'l3': {
            'handlers': ['default', 'console'],  #
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        },

}

#我们的解决方式是，定义一个空的key
    'loggers': {
        '': {
            'handlers': ['default', 'console'],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,
        },

}

这样我们再取logger对象时
logging.getLogger(__name__)，不同的文件__name__不同，这保证了打印日志时标识信息不同，但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到，于是默认使用key=''的配置

　　

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shutil模块

高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块

shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length])
将文件内容拷贝到另一个文件中

1 import shutil
2
3 shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))

shutil.copyfile(src, dst)
拷贝文件

1 shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log') #目标文件无需存在

shutil.copymode(src, dst)
仅拷贝权限。内容、组、用户均不变

1 shutil.copymode('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在

shutil.copystat(src, dst)
仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags

1 shutil.copystat('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在

shutil.copy(src, dst)
拷贝文件和权限

1 import shutil
2
3 shutil.copy('f1.log', 'f2.log')

shutil.copy2(src, dst)
拷贝文件和状态信息

1 import shutil
2
3 shutil.copy2('f1.log', 'f2.log')

shutil.ignore_patterns(*patterns)
shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)
递归的去拷贝文件夹

1 import shutil
2
3 shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*')) #目标目录不能存在，注意对folder2目录父级目录要有可写权限，ignore的意思是排除 

import shutil

shutil.copytree('f1', 'f2', symlinks=True, ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))

'''
通常的拷贝都把软连接拷贝成硬链接，即对待软连接来说，创建新的文件
'''

拷贝软连接

shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])
递归的去删除文件

1 import shutil
2
3 shutil.rmtree('folder1')

shutil.move(src, dst)
递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。

1 import shutil
2
3 shutil.move('folder1', 'folder3')

shutil.make_archive(base_name, format,...)

创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar

创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar

• base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，
  如 data_bak                       =>保存至当前路径
  如：/tmp/data_bak =>保存至/tmp/
• format： 压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
• root_dir： 要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
• owner： 用户，默认当前用户
• group： 组，默认当前组
• logger： 用于记录日志，通常是logging.Logger对象

#将 /data 下的文件打包放置当前程序目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data')

#将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录
import shutil
ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", 'gztar', root_dir='/data')

                                                                                                                  　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　返回顶部

subprocess模块

五、执行系统命令 

可以执行shell命令的相关模块和函数有：

• os.system
• os.spawn*
• os.popen*          --废弃
• popen2.*           --废弃
• commands.*      --废弃，3.x中被移除

import commands

result = commands.getoutput('cmd')
result = commands.getstatus('cmd')
result = commands.getstatusoutput('cmd')

commands

以上执行shell命令的相关的模块和函数的功能均在 subprocess 模块中实现，并提供了更丰富的功能。

call 

执行命令，返回状态码

?

1 2	ret = subprocess.call(["ls", "-l"], shell=False) ret = subprocess.call("ls -l", shell=True)

shell = True ，允许 shell 命令是字符串形式

check_call

执行命令，如果执行状态码是 0 ，则返回0，否则抛异常

?

1 2	subprocess.check_call(["ls", "-l"]) subprocess.check_call("exit 1", shell=True)

check_output

执行命令，如果状态码是 0 ，则返回执行结果，否则抛异常

?

1 2	subprocess.check_output(["echo", "Hello World!"]) subprocess.check_output("exit 1", shell=True)

subprocess.Popen(...)

用于执行复杂的系统命令

参数：

• args：shell命令，可以是字符串或者序列类型（如：list，元组）
• bufsize：指定缓冲。0 无缓冲,1 行缓冲,其他 缓冲区大小,负值 系统缓冲
• stdin, stdout, stderr：分别表示程序的标准输入、输出、错误句柄
• preexec_fn：只在Unix平台下有效，用于指定一个可执行对象（callable object），它将在子进程运行之前被调用
• close_sfs：在windows平台下，如果close_fds被设置为True，则新创建的子进程将不会继承父进程的输入、输出、错误管道。
  所以不能将close_fds设置为True同时重定向子进程的标准输入、输出与错误(stdin, stdout, stderr)。
• shell：同上
• cwd：用于设置子进程的当前目录
• env：用于指定子进程的环境变量。如果env = None，子进程的环境变量将从父进程中继承。
• universal_newlines：不同系统的换行符不同，True -> 同意使用 \n
• startupinfo与createionflags只在windows下有效
  将被传递给底层的CreateProcess()函数，用于设置子进程的一些属性，如：主窗口的外观，进程的优先级等等

import subprocess
ret1 = subprocess.Popen(["mkdir","t1"])
ret2 = subprocess.Popen("mkdir t2", shell=True)

执行普通命令

终端输入的命令分为两种：

• 输入即可得到输出，如：ifconfig
• 输入进行某环境，依赖再输入，如：python

import subprocess

obj = subprocess.Popen("mkdir t3", shell=True, cwd='/home/dev',)

import subprocess

obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
obj.stdin.write('print 1 \n ')
obj.stdin.write('print 2 \n ')
obj.stdin.write('print 3 \n ')
obj.stdin.write('print 4 \n ')
obj.stdin.close()

cmd_out = obj.stdout.read()
obj.stdout.close()
cmd_error = obj.stderr.read()
obj.stderr.close()

print cmd_out
print cmd_error

import subprocess

obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
obj.stdin.write('print 1 \n ')
obj.stdin.write('print 2 \n ')
obj.stdin.write('print 3 \n ')
obj.stdin.write('print 4 \n ')

out_error_list = obj.communicate()
print out_error_list

import subprocess

obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
out_error_list = obj.communicate('print "hello"')
print out_error_list

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