利用python格式化json 字符串输出. $ echo '{"json":"obj"}' | python -m json.tool 利用python -m json.tool, 输出成带缩进和换行格式的输出.

编写python脚本,调试的时候需要打印json格式报文,直接打印看不出层次,可以使用json.dumps格式化打印 import json import requests def test_json(): r=requests.get('https://home.testing-studio.com/categories.json') print(r.json()) print(json.dumps(r.json(), indent=2,ensure_ascii=False)) # r.jso

格式化输出 转载地址  https://blog.csdn.net/real_tino/article/details/76422634 问题分析: Python下json手法的json在打印查看时,括号和数据都没有展开,查看起来比较困难 解决方案: 使用json.dumps的separators设置,将数据展开格式化打印 解决步骤: data = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4, separators=(‘, ‘, ‘: ‘)) data={

背景: 项目使用Python自带的logging库来打印日志 项目部署在一台Centos7的机器上 项目采用gunicorn多进程部署 过程: 1.LOG日志代码封装: 采用logging库,并设置when='MIDNIGHT',以天为单位,进行日志分割,前一天的日志会自动加上前一天的日期,最新日志始终会打印到mock-service.log文件中,以下为log打印的封装 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/8

Python之读取用户指令和格式化打印 一.读取用户指令 当你的程序要接收用户输入的指令时,可以用input函数: name = input("请输入你的名字:") print("Hi " + name) 程序中只要有input函数就会等待用户输入完并按回车键之后才会继续往下执行代码 注:input()函数接收得到的值只是字符串,即使你输入的是数字或者其他数据类型的值,它也会把数字按照字符串处理,即接收得到值只会字符串. 二.格式化打印 假设现在需要打印出以下格式的

非json格式示例 {"name": "chen2ha", "where": {"country": "China", "info": {"age": "27", "birthday": "1995-03-20", "body": {"sex": "gentl

记录下常用的一些东西,每次用总是查文档有点小麻烦. py2.7 日志应该是生产应用的重要生命线,谁都不应该掉以轻心 有益原则 级别分离 日志系统通常有下面几种级别,看情况是使用 FATAL - 导致程序退出的严重系统级错误,不可恢复,当错误发生时,系统管理员需要立即介入,谨慎使用. ERROR - 运行时异常以及预期之外的错误,也需要立即处理,但紧急程度低于FATAL,当错误发生时,影响了程序的正确执行.需要注意的是这两种级别属于服务自己的错误,需要管理员介入,用户输入出错不属于此分类. WAR

#!/usr/local/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warn('warn message') logging.error('error message') logging.critical('critical message') 输出: WARNING:root:warn messageER

之前写过一篇文章日志的艺术(The art of logging),提到了输出日志的时候记录上下文信息的重要性,我认为上下文信息包括: when:log事件发生的时间 where:log事件发生在哪个模块(文件.函数) how important:log 事件的紧急程度 who:事件产生者的唯一标识 what:具体的事件内容,以及其他所必须的上下文信息 其中,when.where.how important都很容易通过logging框架自动包含,但是who(事件生产者的唯一标识)就不能框架自动填

搜了一下自己的 Blog 一直缺乏一篇 Python logging 模块的深度使用的文章.其实这个模块非常常用,也有非常多的滥用.所以看看源码来详细记录一篇属于 logging 模块的文章. 整个 logging 模块的主要部分 1700 来行代码,还是很简单的.我们从实际行为来带大家过下代码 当我们在写 logging.info 的时候我们在干啥? def info(msg, *args, **kwargs): if len(root.handlers) == 0: basicConfig(

一.logging模块的简介 logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级.日志保存路径.日志文件回滚等:相比print,具备如下优点: 可以通过设置不同的日志等级,在release版本中只输出重要信息,而不必显示大量的调试信息: print将所有信息都输出到标准输出中,严重影响开发者从标准输出中查看其它数据:logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方,以及怎么输出 二.logging模块的机制: logger:提供日志接口,供应用代码使

python logging模块 原文:http://www.cnblogs.com/dahu-daqing/p/7040764.html 1 logging模块简介 logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级.日志保存路径.日志文件回滚等:相比print,具备如下优点: 可以通过设置不同的日志等级,在release版本中只输出重要信息,而不必显示大量的调试信息: print将所有信息都输出到标准输出中,严重影响开发者从标准输出中查看其它数据:l

对一名开发者来说最糟糕的情况,莫过于要弄清楚一个不熟悉的应用为何不工作.有时候,你甚至不知道系统运行,是否跟原始设计一致. 在线运行的应用就是黑盒子,需要被跟踪监控.最简单也最重要的方式就是记录日志.记录日志允许我们在开发软件的同时,让程序在系统运行时发出信息,这些信息对于我们和系统管理员来说都是有用的. 就像为将来的程序员写代码文档一样,我们应该让新软件产生足够的日志供系统的开发者和管理员使用.日志是关于应用运行状态的系统文件的关键部分.给软件加日志产生句时,要向给未来维护系统的开发者和管理员

我们在写程序的时候经常会打一些日志来帮助我们查找问题,这次学习一下logging模块,在python里面如何操作日志. 介绍一下logging模块,logging模块就是python里面用来操作日志的模块,logging模块中主要有4个类,分别负责不同的工作: Logger 记录器,暴露了应用程序代码能直接使用的接口:简单点说就是一个创建一个办公室,让人在里头工作 Handler 处理器,将(记录器产生的)日志记录发送至合适的目的地:这个简单点说就是办事的人,你可以指定是让在控制输出日志,还是在

简单使用 #!/usr/local/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warn('warn message') logging.error('error message') logging.critical('critical message') 输出: WARNING:root:warn mess

python标准库中的logging模块在记录日志时经常会用到,但在实际使用发现它自带的用于本地日志回滚的类 logging.handlers.RotatingFileHandler 在多进程环境下会出现不同进程向不同文件写的问题,原因就是在当前 日志文件写满后回滚的时候没有处理好并发问题(或者可以说基本没处理),因此自己实现了一个相似功能的类, 本来是打算使用多进程锁,写完后发现没啥用...,于是就新建了一个.lock文件作为锁来处理多进程.用文件的 修改时间来控制只能有一个进程访问. 代码如

转自:https://www.cnblogs.com/dahu-daqing/p/7040764.html 参考:老顽童log模块,讲的很细致,基本上拿到手就可以直接用了,很赞 1 logging模块简介 logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级.日志保存路径.日志文件回滚等:相比print,具备如下优点: 可以通过设置不同的日志等级,在release版本中只输出重要信息,而不必显示大量的调试信息: print将所有信息都输出到标准输出中,严重

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.易于人阅读和编写.同时也易于机器解析和生成.它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集.JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等).这些特性使JSON成

yformater是一款chrome浏览器插件,用来格式化(高亮)服务端接口返回的json数据. 实际上小菜并不是第一个写这种插件的,但是现有的chrome json格式化插件实在是不太好用,索性小菜自己写一个,自己用的同时,分享给大家. 先说说为什么需要yformater,如果直接使用chrome浏览器访问api,我们看到的数据是这样的: 这样的数据一般人分析不了,于是大多数读者会把它复制粘贴到某某在线json格式化工具上,然后才能继续分析. 而有了yformater之后,是这样的: 完全不需

python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化.通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去,永久存储:通过pickle模块的反序列化操作,我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象. 基本接口: pickle.dump(obj, file, [,protocol]) 注解:将对象obj保存到文件file中去. protocol为序列化使用的协议版本,0:ASCII协议,所序列化的对象使用可打印的ASCII码表示:1:老式的二进制协议:2:2.3版本引

python logging模块主要是python提供的通用日志系统,使用的方法其实挺简单的,这块就不多介绍.下面主要会讲到在使用python logging模块的时候,涉及到多个python文件的调用,而每个文件设置了对应的logging方式不同,可能会产生的令人困惑的现象. 下面以自己在开发的时候遇到的问题作为叙述的背景: 有三个python模块A.B.C.主模块A会import B和C模块,主模块有对应的logging方式, A使用logging的模块的方式为: import loggin