Python进阶(十一)----包,logging模块

Python进阶(十一)----包,logging模块

一丶包的使用

什么是包:

​ 包是通过使用 .模块名的方式组织python模块名称空间的方式. 通俗来说,含有一个__init__.py文件的文件夹就是包.

包的作用:

​ 将文件夹/模块组织起来,来提高程序的结构性和可维护性.

​ 目的不是运行,为了导入使用.包只是一种形式,包的本质就是一个模块

import:

# 创建一个包,也会发生三件事:
'''
    1. 将该aaa包内 __init__py文件加载到内存.
    2. 创建一个以aaa命名的名称空间.
    3. 通过aaa. 的方式引用__init__的所有的名字.
'''

# 引入包 aaa      , aaa作为一个包,默认执行__init__文件
    import aaa
    print(aaa.x)		# 引用aaa包中__init__的 x变量
    aaa.f1() 			# 引用aaa包中__init__的 f1函数	

#错误实例
    print(aaa.m1)		#m1 在aaa包中的一个py文件 ,会报错, 因为m1找不到
    print(aaa.m1.a)		#m1 在aaa包中的一个py文件 ,会报错, 因为m1的a变量找不到	

### 我想要引用 aaa包的m1文件的a变量
### 错误示例1:
	import aaa
    # 1. aaa的 __init__ 里面 写import m1
    # 2. print(aaa.m1.a)
    # print(aaa.m1.a)

    # 报错原因: No module named 'm1'
    # 分析报错原因: 模块找不到 内存,内置,sys.path三个地方找不到.
    # m1 不在内存,不在内置,sys.path 会主动加载执行文件(包的使用.py)的当前目录.

# 解决方式:
    import aaa
    # 1. 在执行文件写入 import aaa
    # 2. aaa的 __init__ 里面 写 from aaa import m1
    # 3. 然后在执行文件  aaa.m1.a
    # print(aaa.m1.a)
    # aaa.m1.func1()

### 想要引用aaa包中的bbb包
    import aaa
    # 1. 在执行文件写入 import aaa
    # 2. aaa的 __init__ 里面 写 from aaa import bbb
    # 3. 然后在执行文件  aaa.bbb
    # print(aaa.bbb)

### 如何在当前文件中,引用 aaa包的bbb包 的 变量 name.
    # 1. 在执行文件写入 import aaa
    # 2. aaa的 __init__ 里面 写 from aaa import bbb
    # 3. 然后在执行文件  aaa.bbb
    # print(aaa.bbb)

    # 如何在当前文件中,引用 aaa包的bbb包 的 mb文件的函数func.
    # 1. 在执行文件写入 import aaa
    # 2. 在aaa包的__Init__ 写上 from aaa import bbb  (这样写 bbb包的__init__里面所有的名字都能引用)
    # print(aaa.bbb.name)
    # 3. 在bbb包的__Init__ 写上 from aaa.bbb import mb
    # aaa.bbb.mb.func3()

###  首先 无论从哪里引用模块,import 或者 from  ... import ...
###  最开始的模块或者包名一定是内存,内置,sys.path三个地方中能找到的.(可参考bbb包中的 __init__)

###  直接import 为了让我们会使用 包里面的 __init__

from ... import ...

### from ... import ...
    # 通过这种方式不用设置__init__文件
   from aaa import m1
   		m1.func()

   from aaa.bbb.m2 import func1
    	func1()
   from aaa.bbb import m2
    	m2.func1()

####  from  包   import 变量
#比如:  from a.b.c import d.e.f
    # c的 .的前面一定是包 ( c 可以是一个包,也可以是一个文件. 但是c之前的肯定是包)
    # import 变量或者是模块名字或者是具体的变量, 但在后面不能再有 .变量或者是 .模块名字

    from aaa.bbb.m2.func1 import a  # 错误的
    from aaa.bbb import m2
    m2.func1()

相对导入与绝对导入

# 由于nb模块增加了很多很多功能,所以我们nb这个文件就要划整一个包,
# 无论对nb模块有任何操作,对于使用者来说不应该改变,极少的改变对其的调用.

import sys
sys.path.append(r'D:\s23\day19\相对导入绝对导入\dir')

import nb

 nb.f1()
 nb.f2()
 nb.f3()
 nb.f4()
 nb.f5()
 nb.f6()

# 我将原包名改成了大写的NB
    import sys
    sys.path.append(r'D:\s23\day19\相对导入绝对导入\dir')
    import NB as nb

    nb.f1()
    nb.f2()
    nb.f3()
    nb.f4()
    nb.f5()
    nb.f6()
    nb.f7()

# 目前为止,今天所看到的引用模块的方式都是绝对导入
# 相对导入: .(当前路径)   ..(父级路径) 

#相对导入:
	#NB中 下的init文件
    from .m1 import f1,f2
    from .m2 import f3,f4
    from .m3 import f5,f6
    from .dsb.ly import f7

    # m1,m2,m3 文件的内容相似
  	def f1():
    	print('in f1')

    def f2():
        print('in f2')

    # 执行文件.py
    import NB as nb   #  还是nb调用
    nb.f7() 		  # f7是ly文件中的函数

相对路径导入( . 或者 ..)

二丶logging日志模块

1. 系统日志: 记录服务区的一些重要信息: 监控系统,cpu温度,网卡流量,重要的硬件的一些指标
2. 网站日志:访问异常, 卡顿,网站一些板块 ,受欢迎程度,访问量,点击率,等等,蜘蛛爬取次数等等
3. 辅助开发日志: 开发人员在开发项目中,利用日志进行排错 ,排除了一些避免不了的错误. 辅助开发
4. 记录用户信息日志:用户的消费习惯.偏好等等

日志记录的三个版本:

### 简易版                      只能选择打印到终端,或者是保存到文件
import logging
logging.basicConfig(
    level=30,
    format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
    filename='简易版.log',   # 编码是根据系统的编码进行的
    filemode='w',  # 默认是 a 模式

)
# 日志级别
logging.debug('调试') # 10
logging.info('正常') # 20
logging.warning('警告调试') # 30
logging.error('错误信息') # 40
logging.critical('严重错误') # 50

### 标准版                       保存在文件,同时显示在终端. 但是一次只能保存在一个文件
import logging

logger = logging.getLogger()  # 创建logger 对象容器

# 创建一个  handler 用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('标配版.log', encoding='utf-8',mode='w')

# 用于输出到控制台
sh = logging.StreamHandler()

# 显示格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s-%(name)s')

# 控制对象绑定格式
fh.setFormatter(formatter)
sh.setFormatter(formatter)

# logger 添加 handler对象
logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(sh)

# 设置开关
logger.setLevel(10)
fh.setLevel(10)
sh.setLevel(40)

logging.debug('调试模式')
logging.info('正常模式')
logging.warning('警告模式')
logging.error('错误模式')
logging.critical('严重错误模式')

### 旗舰版                                    同时再终端打印,保存文件. 还支持多个文件记录保存
# -*-coding:utf-8-*-
# Author:Ds
import os
import logging.config

#### 定义三种日志的输出格式
# 全面的日志内容

def my_log(file_name):
    standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
                      '[%(levelname)s][%(message)s]'
    # 简易模式
    simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'

    # 极简模式
    id_simple = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'

    # 定义日志的输出格式
    logfile_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), '日志文件夹')

    # 判断一下路径存在不存在
    if not os.path.isdir(logfile_dir):
        os.makedirs(logfile_dir)

    # log 文件全路径
    logfile_name = '日志1'
    logfile_name1 = 'staff'
    logfile_name2 = 'boss'
    logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)
    logfile_path_staff = os.path.join(logfile_dir, logfile_name1)
    logfile_path_boss = os.path.join(logfile_dir, logfile_name2)

    # log 配置字典
    LOGING_DIC = {
        'version': 1,
        'disable_existing_loggers': False,
        'formatters': {
            'standard': {
                'format': standard_format,        #将记录日志的模式,以键值对的形式保存
            },
            'simple': {
                'format': simple_format
            },
            'id_simple': {
                'format': id_simple
            },
        },
        'filters': {},
        'handlers': {
            # 打印到终端的日志
            'console': {
                'level': 'DEBUG',
                'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕(控制台)
                'formatter': 'simple'
            },
            # 打印到文件的日志,收集info及以上的日志
            'default': {
                'level': 'INFO',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存文件 ,轮寻模式
                'formatter': 'standard',  # 定义使用哪种格式
                'filename': logfile_path,  # 日志的文件路径
                'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小5M
                'backupCount': 5,
                'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码
            },
            # 打印到文件的日志,收集nfo及以上的日志
            'staff': {
                'level': 'DEBUG',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存文件 ,轮寻模式
                'formatter': 'standard',  # 定义使用哪种格式
                'filename': logfile_path_staff,  # 日志的文件路径
                'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小5M
                'backupCount': 5,
                'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码
            },
            # 打印到文件的日志,收集info及以上的日志
            'boss': {
                'level': 'INFO',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存文件 ,轮寻模式
                'formatter': 'id_simple',  # 定义使用哪种格式
                'filename': logfile_path_boss,  # 日志的文件路径
                'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码
            }
        },
        'loggers': {
            # logging.getLogger(__name__) # 拿到logger的配置
            '': {
                'handlers': ['default', 'console','staff','boss'],  # 这里是将定义好的两个handler对象添加上,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
            },
        },
    }

    logging.config.dictConfig(LOGING_DIC) # 导入上面的定义的logging的配置
    logger=logging.getLogger(file_name) # 生成一个log实例
    return logger
    # logger.info('It works!') # 记录该文件运行的状态

ret=my_log('Tex')   #   这里的Tex 给了 日志格式化的taskId
ret.info('Successful记录日志!!')  #  日志消息 message