​ 包可以把一个模块分成多个文件同样的导入方式即可,用了包之后导入方式不变,使用者感觉不到变化。包其实是一个文件夹(必须得含有__init__.py 这个文件)

​ 导包就是导入init

​ 包的文件以执行文件的环境变量为基准,包的init只能从包名开始导入

time模块

​ 支持三种不同形式(时间戳、格式化时间和结构化时间)的时间,不同形式的时间之间可以转换。

​ 重点记住time.time()(时间戳,打印从1970到现在的时间,秒数)和time.sleep()(系统睡眠一段时间)这两个方法

datatime模块

​ 对时间进行修改

os模块

​ 与操作系统交互,可以操控文件,主要是针对文件的操作

​ 重点记住os.listdir(path)(可以列出所有文件)、os.path.join(pathA, pathB)(可以把pathA和pathB两个路径拼接起来)、os.path.abspath(__file__)(打印当前路径)、os.path.dirname()(打印父目录)和os.walk(path) # 返回三个值,第一个值是路径;第二个值是路径下的文件夹,第三个值是路径下的文件

sys模块

​ 与python解释器进行交互

json模块

​ 主要用于数据存储,可以跨平台,主要记住序列化和反序列化

​ 序列化:从python的字典(最常用)变成json串,json.dump()(序列化到内存)

​ 反序列化:从json串变成python的字典(最常用),json.load(从内存中获取json串)

​ 字典中的字符串都用双引号

pickle模块

​ 可以序列化python中的所用对象(数据类型),但是无法跨平台,也是用到dump和load两个方法

hashlib模块和hmac模块

​ 用于密码加密,摘要算法,无论丢什么字符,都会返回一个固定长度的字符串。前者用m = hashlib.md5() m.update(b'123456')print(m.hexdigest())打印一个固定长度的值,且可以拼接123和456,输出值一样;后者用m = hmac.new(b'abc') # 对称密码算法中的密钥 m.update(b'123456')print(m.hexdigest())使用不同的密钥字符串可以输出不同的字符串

logging模块

​ 用于记录日志,写法比较固定

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;lineno为调用日志输出函数的语句所在的代码行
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,需要自定义文件路径 # atm
logfile_dir = os.path.join(logfile_dir, 'log') # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log
print(logfile_dir)
logfile_name = 'log.log' # log文件名,需要自定义路径名
# ***** # 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir): # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log
os.mkdir(logfile_dir) # log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name) # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log\log.log
print('logfile_path:',logfile_path)
# 定义日志路径 结束 # log配置字典
LOGGING_DIC = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': standard_format
},
'simple': {
'format': simple_format
},
},
'filters': {}, # filter可以不定义
'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': 'INFO',
'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。如果''设置为固定值logger1,则下次导入必须设置成logging.getLogger('logger1')
'': {
# 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
'handlers': ['default', 'console'],
'level': 'DEBUG',
'propagate': False, # 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 return logger if __name__ == '__main__':
load_my_logging_cfg()

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