sys 模塊

sys.argv 命令行參數List，第一個元素是程序本身路徑，通常用來避免io 阻塞

print(‘歡迎進入‘)
info=sys.argv
if info[index(‘-u‘)+1] == ‘mona‘ and info[index(‘-p‘)+1] == ‘123‘:
    print(‘login successful‘)

sys.exit(n) 退出程序，正常退出時exit(0）

count=1
while count<10:
    if count == 8:
        sys.exit()
    print(count)
    count+=1   
print
 
(‘ending‘)

sys.path 返回模塊的搜索路徑，初始化時使用PYTHONPATH環境變量的值

logging 模塊

默認情況下Python的logging模塊將日誌打印到了標準輸出中，且只顯示了大於等於WARNING級別的日誌，默認的日誌級別設置為WARNING

日誌級別等級CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG

默認的日誌格式為日誌級別：Logger名稱：用戶輸出消息。

日誌配置一：

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‘)

參數說明：

logging.basicConfig()函數中可通過具體參數來更改logging模塊默認行為，可用參數有：

filename：用指定的文件名創建FiledHandler，這樣日誌會被存儲在指定的文件中。
filemode：文件打開方式，在指定了filename時使用這個參數，默認值為“a”還可指定為“w”。
format：指定handler使用的日誌顯示格式。
datefmt：指定日期時間格式。
level：設置rootlogger（後邊會講解具體概念）的日誌級別
stream：用指定的stream創建StreamHandler。可以指定輸出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’))，默認為sys.stderr。若同時列出了filename和stream兩個參數，則stream參數會被忽略。

format參數中可能用到的格式化串：
%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 數字形式的日誌級別
%(levelname)s 文本形式的日誌級別
%(pathname)s 調用日誌輸出函數的模塊的完整路徑名，可能沒有
%(filename)s 調用日誌輸出函數的模塊的文件名
%(module)s 調用日誌輸出函數的模塊名
%(funcName)s 調用日誌輸出函數的函數名
%(lineno)d 調用日誌輸出函數的語句所在的代碼行
%(created)f 當前時間，用UNIX標準的表示時間的浮 點數表示
%(relativeCreated)d 輸出日誌信息時的，自Logger創建以 來的毫秒數
%(asctime)s 字符串形式的當前時間。默認格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗號後面的是毫秒
%(thread)d 線程ID。可能沒有
%(threadName)s 線程名。可能沒有
%(process)d 進程ID。可能沒有
%(message)s用戶輸出的消息

配置二：一般用第二種

import logging

logger = logging.getLogger()
# 創建一個handler，用於寫入日誌文件
fh = logging.FileHandler(‘test.log‘)

# 再創建一個handler，用於輸出到控制臺
ch = logging.StreamHandler()

formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘)

fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(fh) #logger對象可以添加多個fh和ch對象
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‘)

實例：

def my_log():
    # logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    mylogger = logging.getLogger()
    fh = logging.FileHandler(‘log.txt‘) #文件輸出
    sh = logging.StreamHandler() #屏幕輸出
    fh.setLevel(logging.DEBUG)#設置級別
    sh.setLevel(logging.DEBUG)

    mylogger.setLevel(logging.DEBUG)

    formater = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘) #設置日誌格式
    fh.setFormatter(formater)#將設置好的格式傳遞給fh
    sh.setFormatter(formater)#將設置好的格式傳遞給sh

    mylogger.addHandler(fh)
    mylogger.addHandler(sh)
    return mylogger


log_obj = my_log()
log_obj.info=(‘info message‘)

序列化模塊

序列化：對象(變量)從內存中變成可存儲或傳輸的過程稱之為序列化。

反序列化：把變量內容從序列化的對象重新讀到內存裏稱之為反序列化。

• json

jSON表示出來就是一個字符串，可以被所有語言讀取，也可以方便地存儲到磁盤或者通過網絡傳輸。JSON不僅是標準格式，並且比XML更快，而且可以直接在Web頁面中讀取，非常方便。

#----------------------------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(‘序列化對象‘,‘w‘)
f.write(data)  #-------------------等價於json.dump(dic,f)
f.close()


#-----------------------------反序列化<br>
import json
f=open(‘序列化對象‘)
new_data=json.loads(f.read())#  等價於data=json.load(f)

print(type(new_data))

• pickle模塊

##----------------------------序列化
import pickle
 
dic={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘}
 
print(type(dic))#<class ‘dict‘>
 
j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#<class ‘bytes‘>
 
 
f=open(‘序列化對象_pickle‘,‘wb‘)#註意是w是寫入str,wb是寫入bytes,j是‘bytes‘
f.write(j)  #-------------------等價於pickle.dump(dic,f)
 
f.close()
#-------------------------反序列化
import pickle
f=open(‘序列化對象_pickle‘,‘rb‘)
 
data=pickle.loads(f.read())#  等價於data=pickle.load(f)
 
print(data[‘age‘]) 

常用模塊---sys&logging&序列化模塊（json&pickle)