2.常用库(共 15 个)
大约 26 分钟约 7886 字
2.常用库(共 15 个)
1，os 模块
import os
# 判断文件是否存在
os.path.exists() # 判断文件或者文件夹是否存在，返回布尔值
os.path.join() # 路径拼接
os.path.join(path1,path2,path3)
os.makedirs() # 创建文件夹
os.getcwd() # 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname") # 改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd
os.curdir # 返回当前目录: ('.')
os.pardir # 获取当前目录的父目录字符串名：('..')
os.makedirs('dirname1/dirname2') # 可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname1') # 若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推
os.mkdir('dirname') # 生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname') # 删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname') # 列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印
os.remove() # 删除一个文件
os.rename("oldname","newname") # 重命名文件/目录
os.stat('path/filename') # 获取文件/目录信息
os.sep # 输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep # 输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"
os.pathsep # 输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
os.name # 输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
os.system("bash command") # 运行shell命令，直接显示
os.environ # 获取系统环境变量
os.path.abspath(path) # 返回path规范化的绝对路径
os.path.split(path) # 将path分割成目录和文件名二元组返回
os.path.dirname(path) # 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
os.path.basename(path) # 返回path最后的文件名。如何path以／或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
os.path.exists(path) # 如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path) # 如果path是绝对路径，返回True
os.path.isfile(path) # 如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path) #如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]]) # 将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略
os.path.getatime(path) # 返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
os.path.getmtime(path) # 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
os.path.getsize(path) # 返回path的大小2，json 模块
## JSON格式兼容的是所有语言通用的数据类型，不能支持单一数据类型
# JSON ---------字典
dic = json.loads(s)
# 字典-----------JSON
s = json.dumps(dic)
import json
## 有时保存下来的中文数据打开后发现变成ASCII码，这是需要将ensure_ascii参数设置成False
data = {
'name' : 'name',
'age' : 20,
}
json_str = json.dumps(data,ensure_ascii=False)
# josn.dump
data = {
'name':'name',
'age':20,
}
#讲python编码成json放在那个文件里
filename = 'a.txt'
with open (filename,'w') as f:
json.dump(data ,f)
## json.load
data = {
'name':'name',
'age':20
}
filename = 'a.txt'
with open (filename,'w') as f:
json.dump(data,f)
with open (filename) as f_:
print(json.load(f_))
2.1 猴子补丁 S
### 在入扣文件处进行猴子补丁
import json
import ujson
def monkey_patch_json():
json.__name__ = 'ujson'
json.dumps = ujson.dumps
json.loads = ujson.loads
monkey_patch_json()3，random 模块
a = random.choice('abcdefghijklmn') # 参数也可以是个列表
a = "abcdefghijklmnop1234567890"
b = random.sample(a,3) # 随机取三个值，返回一个列表
num = random.randint(1,100)
1，random.random() # 得到的是 0----1 之间的小数 -------------- 0.6400374661599008
2，random.randint(1,3) # 范围是 [1,3] 包头包尾
3，random.randrange(1,2) # 范围是 [1,3) 顾头不顾尾
4，random.chioce('abcdefghijklmn') # 参数也可以是个列表
5，random.sample(['a','b','c','d'],3) # 随机取三个值，返回一个列表
6，random.uniform(1,3) # 得到 1-------3 之间的浮点数
item = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
7，random.shuffle(item) # 洗牌，打乱顺序 [4, 1, 2, 9, 7, 5, 6, 3, 8]4，string 模块
string.ascii_letters # 返回小写字母大写字母字符串
# 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
string.ascii_uppercase # 返回大写字母的字符串
# 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
string.ascii_lowercase # 返回小写字母的字符串
# 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
string.punctuation # 打印特殊字符
# '!"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~'
string.digits # 打印数字
# '0123456789'5，异常处理
5.1 错误类型
## 语法错误 SyntaxError
## 逻辑错误 NameError IndexError ZeroDivisionError ValueError
## 一种是语法上的错误SyntaxError，这种错误应该在程序运行前就修改正确
if
File "<stdin>", line 1
if
^
SyntaxError: invalid syntax
# -------------------------------------------------------------------------------------------
# TypeError：数字类型无法与字符串类型相加
1+’2’
# ValueError：当字符串包含有非数字的值时，无法转成int类型
num=input(">>: ") #输入hello
int(num)
# NameError：引用了一个不存在的名字x
x
# IndexError：索引超出列表的限制
l=['egon','aa']
l[3]
# KeyError：引用了一个不存在的key
dic={'name':'egon'}
dic['age']
# AttributeError：引用的属性不存在
class Foo:
pass
Foo.x
# ZeroDivisionError：除数不能为0
1/05.1 逻辑错误两种处理方式
5.1.1 错误时可以预知的
age = input(">>:").strip()
if age.isdigit(): ## 可以用if 判断避免错误出现
age = int(age) ## age必须是数字，才能转换为int类型
if age > 18:
print("猜大了")
else:
print('猜小了')5.1.2 错误时不可预知的
## 只要抛出异常同级别的代码不会往下运行
try:
##有可能抛出异常的子代码块
except 异常类型1 as e:
pass
except 异常类型2 as e:
pass
....
else:
## 如果被检测的子代码块没有异常发生则运行else
finally:
## 无论有没有异常发生都会运行此代码
## --------------------------------------------------------------------------------------------
## 用法一
try:
print('11111111111')
l = ['aaa','bbbb']
l[3] ## 抛出异常IndexError，该码块同级别的后续代码不会运行
print('222222222222222')
xxx
print('3333333333333333333')
dic = {'a':1}
dic['a']
print('end')
except IndexError as e:
print('异常处理了')
print(e)
except NameError as e:
print('异常处理了')
print(e)
## --------------------------------------------------------------------------------------
# 用法二
print('start')
try:
print('11111111111')
l = ['aaa','bbbb']
l[3] ## 抛出异常IndexError，该码块同级别的后续代码不会运行
print('222222222222222')
# xxx
print('3333333333333333333')
dic = {'a':1}
dic['a']
print('end')
except (IndexError,NameError) as e:
print('异常处理了')
except KeyError as e:
print('字典的key不存在',e)
## ------------------------------------------------------------------------------------------
## 用法三
## 万能异常
print('start')
try:
print('11111111111')
l = ['aaa','bbbb']
l[3] ## 抛出异常IndexError，该码块同级别的后续代码不会运行
print('222222222222222')
# xxx
print('3333333333333333333')
dic = {'a':1}
dic['a']
print('end')
except Exception as e: ## 万能异常，都能匹配上
print('万能异常')
## ----------------------------------------------------------------------------------------
## 方法四
##tyr 不能跟 else 连用
try:
print('11111111111111')
print('33333333333')
print('2222222222222222222')
except Exception as e:
print('所有异常都能匹配到')
else:
print('==============>')
print('end...........')
## ------------------------------------------------------------------------------------------
## 方法五
## finally 可以单独与try配合使用
print('start')
try:
print('11111111111')
l = ['aaa','bbbb']
l[3] ## 抛出异常IndexError，该码块同级别的后续代码不会运行
print('222222222222222')
xxx
print('3333333333333333333')
dic = {'a':1}
dic['a']
print('end')
finally:
## 应该把被检测代码中，回收系统化资源的代码放这里
print('我不处理异常，无论是否发生异常我都会运行')6，打码平台使用
import base64
import json
import requests
def base64_api(uname, pwd, img, typeid):
with open(img, 'rb') as f:
base64_data = base64.b64encode(f.read())
b64 = base64_data.decode()
data = {"username": uname, "password": pwd, "typeid": typeid, "image": b64}
result = json.loads(requests.post("http://api.ttshitu.com/predict", json=data).text)
if result['success']:
return result["data"]["result"]
else:
#！！！！！！！注意：返回 人工不足等 错误情况 请加逻辑处理防止脚本卡死 继续重新 识别
return result["message"]
return ''
if __name__ == "__main__":
img_path = "./code.png"
result = base64_api(uname='xxxxx', pwd='xxxxx', img=img_path, typeid=3)
print(result)
import base64
import json
import requests
# 一、图片文字类型(默认 3 数英混合)：
# 1 : 纯数字
# 1001：纯数字2
# 2 : 纯英文
# 1002：纯英文2
# 3 : 数英混合
# 1003：数英混合2
# 4 : 闪动GIF
# 7 : 无感学习(独家)
# 11 : 计算题
# 1005: 快速计算题
# 16 : 汉字
# 32 : 通用文字识别(证件、单据)
# 66: 问答题
# 49 :recaptcha图片识别
# 二、图片旋转角度类型：
# 29 : 旋转类型
#
# 三、图片坐标点选类型：
# 19 : 1个坐标
# 20 : 3个坐标
# 21 : 3 ~ 5个坐标
# 22 : 5 ~ 8个坐标
# 27 : 1 ~ 4个坐标
# 48 : 轨迹类型
#
# 四、缺口识别
# 18 : 缺口识别（需要2张图 一张目标图一张缺口图）
# 33 : 单缺口识别（返回X轴坐标 只需要1张图）
# 五、拼图识别
# 53：拼图识别
def base64_api(uname, pwd, img, typeid):
with open(img, 'rb') as f:
base64_data = base64.b64encode(f.read())
b64 = base64_data.decode()
data = {"username": uname, "password": pwd, "typeid": typeid, "image": b64}
result = json.loads(requests.post("http://api.ttshitu.com/predict", json=data).text)
if result['success']:
return result["data"]["result"]
else:
#！！！！！！！注意：返回 人工不足等 错误情况 请加逻辑处理防止脚本卡死 继续重新 识别
return result["message"]
return ""
if __name__ == "__main__":
img_path = "C:/Users/Administrator/Desktop/file.jpg"
result = base64_api(uname='你的账号', pwd='你的密码', img=img_path, typeid=3)
print(result)7，时间模块
7.1 time 模块
import time
# 时间戳 ： 从1970年到现在经过的秒数
time.time() # 时间戳---------用于计算
# 按照某种格式显示时间： 2020-03-30 11:11:11 AM || PM
time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %p') # 2023-06-27 14:24:38 PM
time.strftime('%Y-%m-%d %X') # 2023-06-27 14:24:38
#结构化时间
res = time.localtime() ## --------------获取年月日
print(res) ## time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=6, tm_mday=27, tm_hour=14, tm_min=26, tm_sec=17, tm_wday=1, tm_yday=178, tm_isdst=0)
print(res.tm_year) ## 年
print(res.tm_mon) ## 月
print(res.tm_mday) ## 日
print(res.tm_hour) ## 小时
print(res.tm_min) ## 分钟
print(res.tm_sec) ## 秒
print(res.tm_wday)
print(res.tm_yday)
print(res.tm_isdst)7.2 datetime 模块
import datetime
datetime.datetime.now() ## 2023-06-27 14:38:31.929938
datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days = 3) ## 三天后的时间 2023-06-30 14:40:55.794329
# 参数有 days || secondes || weeks || hours || minutes
# days = 3 || -3 参数可以 为负数7.3 时间格式的转换
import time
1，时间戳 <-----------------> 结构化时间
# 结构化时间 -------------------------> 时间戳
s_time = time.localtime() # 结构化时间
res = time.mktime(s_time)
print(res) # 1687848357.0
# 时间戳 ---------------------------------> 结构化时间
tp_time = time.time()
res = time.localtime(tp_time)
print(res) # time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=6, tm_mday=27, tm_hour=14, tm_min=48, tm_sec=36, tm_wday=1,tm_yday=178, tm_isdst=0)
# 时间戳 --------------------------------> 世界标准时间 --------- 跟本地时间差8小时
tp_time = time.time()
res = time.gmtime(tp_time)
print(res) # time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=6, tm_mday=27, tm_hour=6, tm_min=50, tm_sec=35, tm_wday=1,tm_yday=178, tm_isdst=0)
2, 结构化 <-------------------------> 格式化时间
## time.strptime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',time.localtime())
res = time.strptime('1988-03-03 11:11:11','%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(res)
## time.struct_time(tm_year=1988, tm_mon=3, tm_mday=3, tm_hour=11, tm_min=11, tm_sec=11, tm_wday=3, tm_yday=63, tm_isdst=-1)
'1988-03-03 11:11:11' + 7 -----------------------> 结构化时间
s_time = time.strptime('1988-03-03 11:11:11','%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 结构化时间
miao = time.mktime(s_time) + 7 * 86400 ## 得到时间戳
struct_time = time.localtime(miao) ## 得到结构化时间
res = time.strftime('%Y-%m-%d %X',time.localtime(miao)) # 格式化时间
print(res) # 1988-03-10 11:11:117.4 ，了解
import time
## linix 操作系统上常见
print(time.asctime()) # Tue Jun 27 15:26:23 20238, sys 模块
1 sys.argv # 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径，用于获取终端里的参数
2 sys.exit(n) # 退出程序，正常退出时exit(0)
3 sys.version # 获取Python解释程序的版本信息
4 sys.maxint # 最大的Int值
5 sys.path # 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
6 sys.platform # 返回操作系统平台名称8.1 打印进度条
import time
def process():
recv_size = 0
total_size = 333333
while recv_size < total_size:
# 下载了1024个字节数据
time.sleep(0.05)
recv_size += 1024
if recv_size > total_size:
recv_size = total_size
percent = recv_size / total_size
res = int(50 * percent) * "#"
# 打印进度条
print('\r[%-50s] %d%%' % (res,100 * percent) ,end='')
process()
## [##################################################] 100%9，shutii 模块
import shutill
# 将文件内容拷贝到另一个文件中
shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))
# 仅拷贝权限。内容、组、用户均不变
shutil.copymode('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在
# 拷贝文件
shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log') #目标文件无需存在
# 仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags
shutil.copystat('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在
# 拷贝文件和权限
shutil.copy('f1.log', 'f2.log')
# 拷贝文件和状态信息
shutil.copy2('f1.log', 'f2.log')
# 递归的去拷贝文件夹
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
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
'''
#递归的去删除文件
shutil.rmtree('folder1')
#递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。
shutil.move('folder1', 'folder3')
# 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
ret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data')
#将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录
ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", 'gztar', root_dir='/data')
#shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，详细：
import zipfile
# 压缩
z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'w')
z.write('a.log')
z.write('data.data')
z.close()
# 解压
z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r')
z.extractall(path='.')
z.close()
import tarfile
# 压缩
t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','w')
t.add('/test1/a.py',arcname='a.bak')
t.add('/test1/b.py',arcname='b.bak')
t.close()
# 解压
t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','r')
t.extractall('/egon')
t.close()10，pickle 模块(有兼容性问题，了解就行)
import pickle
res = pickle.dumps({1,2,3,4,5})
print(res)
# b'\x80\x04\x95\x0f\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x8f\x94(K\x01K\x02K\x03K\x04K\x05\x90.'
res = pickle.loads(res)
print(res)
# {1, 2, 3, 4, 5}
# coding:utf-8
import pickle
with open('a.pkl',mode='wb') as f:
# 一：在python3中执行的序列化操作如何兼容python2
# python2不支持protocol>2，默认python3中protocol=4
# 所以在python3中dump操作应该指定protocol=2
pickle.dump('你好啊',f,protocol=2)
with open('a.pkl', mode='rb') as f:
# 二：python2中反序列化才能正常使用
res=pickle.load(f)
print(res)11，xml 模块
<?xml version="1.0"?>
<data>
<country name="Liechtenstein">
<rank updated="yes">2</rank>
<year>2008</year>
<gdppc>141100</gdppc>
<neighbor name="Austria" direction="E"/>
<neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
</country>
<country name="Singapore">
<rank updated="yes">5</rank>
<year>2011</year>
<gdppc>59900</gdppc>
<neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
</country>
<country name="Panama">
<rank updated="yes">69</rank>
<year>2011</year>
<gdppc>13600</gdppc>
<neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
<neighbor name="Colombia" direction="E"/>
</country>
</data>
xml协议在各个语言里的都 是支持的，在python中可以用以下模块操作xml：
# print(root.iter('year')) #全文搜索
# print(root.find('country')) #在root的子节点找，只找一个
# print(root.findall('country')) #在root的子节点找，找所有
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
print(root.tag)
#遍历xml文档
for child in root:
print('========>',child.tag,child.attrib,child.attrib['name'])
for i in child:
print(i.tag,i.attrib,i.text)
#只遍历year 节点
for node in root.iter('year'):
print(node.tag,node.text)
#---------------------------------------
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
#修改
for node in root.iter('year'):
new_year=int(node.text)+1
node.text=str(new_year)
node.set('updated','yes')
node.set('version','1.0')
tree.write('test.xml')
#删除node
for country in root.findall('country'):
rank = int(country.find('rank').text)
if rank > 50:
root.remove(country)
tree.write('output.xml')
#在country内添加（append）节点year2
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("a.xml")
root=tree.getroot()
for country in root.findall('country'):
for year in country.findall('year'):
if int(year.text) > 2000:
year2=ET.Element('year2')
year2.text='新年'
year2.attrib={'update':'yes'}
country.append(year2) #往country节点下添加子节点
tree.write('a.xml.swap')
自己创建xml文档：
import xml.etree.ElementTree as ET
new_xml = ET.Element("namelist")
name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"})
sex = ET.SubElement(name,"sex")
sex.text = '33'
name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
age = ET.SubElement(name2,"age")
age.text = '19'
et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象
et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True)
ET.dump(new_xml) #打印生成的格式12，configparser 模块（导入某种格式的配置文件）
## 配置文件内容
[section1]
k1 = v1
k2:v2
user=egon
age=18
is_admin=true
salary=31
[section2]
k1 = v112.1 读取
import configparser
config=configparser.ConfigParser()
config.read('a.cfg') # 读取配置文件
#查看所有的标题
res=config.sections() #['section1', 'section2']
print(res)
#查看标题section1下所有key=value的key
options=config.options('section1')
print(options) #['k1', 'k2', 'user', 'age', 'is_admin', 'salary']
#查看标题section1下所有key=value的(key,value)格式
item_list=config.items('section1')
print(item_list)
#[('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('user', 'egon'), ('age', '18'), ('is_admin', 'true'), ('salary', '31')]
#查看标题section1下user的值=>字符串格式
val=config.get('section1','user')
print(val) #egon
#查看标题section1下age的值=>整数格式
val1=config.getint('section1','age')
print(val1) #18
#查看标题section1下is_admin的值=>布尔值格式
val2=config.getboolean('section1','is_admin')
print(val2) #True
#查看标题section1下salary的值=>浮点型格式
val3=config.getfloat('section1','salary')
print(val3) #31.012.2 改写
import configparser
config=configparser.ConfigParser()
config.read('a.cfg',encoding='utf-8')
#删除整个标题section2
config.remove_section('section2')
#删除标题section1下的某个k1和k2
config.remove_option('section1','k1')
config.remove_option('section1','k2')
#判断是否存在某个标题
print(config.has_section('section1'))
#判断标题section1下是否有user
print(config.has_option('section1',''))
#添加一个标题
config.add_section('egon')
#在标题egon下添加name=egon,age=18的配置
config.set('egon','name','egon')
config.set('egon','age',18) #报错,必须是字符串
#最后将修改的内容写入文件,完成最终的修改
config.write(open('a.cfg','w'))13 hashlib 模块
# hash是一类算法，该算法根据传入的内容，经过运算得到一串哈希值
# hash值的特单
1，传入的内容一样，则得到的结果一样
2，无论传多大内容，得到的hash值长度一样
3，不能反向破解14 subprocess 模块
import subprocess
'''
sh-3.2# ls /Users/egon/Desktop |grep txt$
mysql.txt
tt.txt
事物.txt
'''
## 查看 /Users/jieli/Desktop 下的文件列表
res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop',shell=True,stdout=subprocess.PIPE，stderr=subprocess.PIPE)
# shell = True 意思是调一个终端 stdout 是正确结果的输出管道 stderr 是接受错误结果的输出管道
# res1 是对象
print(res2.stdout.read()) # 打印正确的结果，得到的格式是字节，解码用的是系统的编码格式,mac为utf-8
print(res1.stderr.read()) # 打印错误的结果，得到的是字节格式，解码用的是系统的编码格式，windows为gbk
res=subprocess.Popen('grep txt$',shell=True,stdin=res1.stdout,stdout=subprocess.PIPE)
print(res.stdout.read().decode('utf-8'))
#等同于上面,但是上面的优势在于,一个数据流可以和另外一个数据流交互,可以通过爬虫得到结果然后交给grep
res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop |grep txt$',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
print(res1.stdout.read().decode('utf-8'))
#windows下:
# dir | findstr 'test*'
# dir | findstr 'txt$'
import subprocess
res1=subprocess.Popen(r'dir C:\Users\Administrator\PycharmProjects\test\函数备课',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
res=subprocess.Popen('findstr test*',shell=True,stdin=res1.stdout,
stdout=subprocess.PIPE)
print(res.stdout.read().decode('gbk')) #subprocess使用当前系统默认编码，得到结果为bytes类型，在windows下需要用gbk解码15，日志模块（logging）
14.1 日志级别
import logging
CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30 #WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 0 #不设置14.2 默认级别为 warning，默认打印到终端
import logging
logging.debug('调试debug')
logging.info('消息info')
logging.warning('警告warn') ## WARNING:root:警告warn
logging.error('错误error') ## ERROR:root:错误error
logging.critical('严重critical') ## CRITICAL:root:严重critical
'''
WARNING:root:警告warn
ERROR:root:错误error
CRITICAL:root:严重critical
'''14.3 为 logging 模块指定全局配置，针对所有 logger 有效，控制打印到文件中
'''
可在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（后边会具体讲解handler的概念），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，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。
'''
## 例如：
logging.basicConfig(
format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(module)s' # 就这样自定义格式
)
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14.4 使用例子
#========使用
import logging
logging.basicConfig(
## 写到文件里的编码格式以系统编码格式为准，Windows为gbk
filename='access.log', ## 日志输出的位置
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', ## 一个日志输出的格式
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', ## 输出里的时间格式
level=10 ## 日志错误级别
)
logging.debug('调试debug')
logging.info('消息info')
logging.warning('警告warn')
logging.error('错误error')
logging.critical('严重critical')
#========结果
access.log内容:
2017-07-28 20:32:17 PM - root - DEBUG -test: 调试debug
2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test: 消息info
2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test: 警告warn
2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test: 错误error
2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test: 严重critical14.5 logging 模块的 Formatter，Handler，Logger，Filter 对象
#logger：产生日志的对象
#Filter：过滤日志的对象
#Handler：接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端
#Formatter对象：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式
'''
critical=50
error =40
warning =30
info = 20
debug =10
'''
import logging
#1、logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出
logger=logging.getLogger(__file__)
#2、Filter对象：不常用，略
#3、Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出
h1=logging.FileHandler('t1.log') #打印到文件
h2=logging.FileHandler('t2.log') #打印到文件
h3=logging.StreamHandler() #打印到终端
#4、Formatter对象：日志格式
formmater1=logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
)
formmater2=logging.Formatter(
'%(asctime)s : %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
)
formmater3=logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)
#5、为Handler对象绑定格式
h1.setFormatter(formmater1)
h2.setFormatter(formmater2)
h3.setFormatter(formmater3)
#6、将Handler添加给logger并设置日志级别
logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(h3)
logger.setLevel(10)
#7、测试
logger.debug('debug')
logger.info('info')
logger.warning('warning')
logger.error('error')
logger.critical('critical')14.6 Logger 与 Handler 的级别
### logger是第一级过滤，然后才能到handler，我们可以给logger和handler同时设置level
#验证
import logging
form=logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
)
ch=logging.StreamHandler()
ch.setFormatter(form)
# ch.setLevel(10)
ch.setLevel(20)
l1=logging.getLogger('root')
# l1.setLevel(20)
l1.setLevel(10)
l1.addHandler(ch)
l1.debug('l1 debug')14.7 Logger 的继承（了解）
import logging
formatter=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
ch=logging.StreamHandler()
ch.setFormatter(formatter)
logger1=logging.getLogger('root')
logger2=logging.getLogger('root.child1')
logger3=logging.getLogger('root.child1.child2')
logger1.addHandler(ch)
logger2.addHandler(ch)
logger3.addHandler(ch)
logger1.setLevel(10)
logger2.setLevel(10)
logger3.setLevel(10)
logger1.debug('log1 debug')
logger2.debug('log2 debug')
logger3.debug('log3 debug')
'''
2017-07-28 22:22:05 PM - root - DEBUG -test: log1 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug
'''14.8 应用
14.8.1 logging 配置
"""
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()14.8.2 使用
"""
MyLogging Test
"""
import time
import logging
import my_logging # 导入自定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__) # 生成logger实例
def demo():
logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))
logger.info("中文测试开始。。。")
for i in range(10):
logger.debug("i:{}".format(i))
time.sleep(0.2)
else:
logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))
logger.info("中文测试结束。。。")
if __name__ == "__main__":
my_logging.load_my_logging_cfg() # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置
demo()14.8.3 注意注意注意
"""
MyLogging Test
"""
import time
import logging
import my_logging # 导入自定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__) # 生成logger实例
def demo():
logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))
logger.info("中文测试开始。。。")
for i in range(10):
logger.debug("i:{}".format(i))
time.sleep(0.2)
else:
logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))
logger.info("中文测试结束。。。")
if __name__ == "__main__":
my_logging.load_my_logging_cfg() # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置
demo()14.8.4 另外一个 django 的配置，瞄一眼就可以，跟上面的一样
#logging_config.py
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'
'[%(levelname)s][%(message)s]'
},
'simple': {
'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
},
'collect': {
'format': '%(message)s'
}
},
'filters': {
'require_debug_true': {
'()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',
},
},
'handlers': {
#打印到终端的日志
'console': {
'level': 'DEBUG',
'filters': ['require_debug_true'],
'class': 'logging.StreamHandler',
'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，自动切
'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日志文件
'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M
'backupCount': 3,
'formatter': 'standard',
'encoding': 'utf-8',
},
#打印到文件的日志:收集错误及以上的日志
'error': {
'level': 'ERROR',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切
'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"), # 日志文件
'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M
'backupCount': 5,
'formatter': 'standard',
'encoding': 'utf-8',
},
#打印到文件的日志
'collect': {
'level': 'INFO',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切
'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"),
'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M
'backupCount': 5,
'formatter': 'collect',
'encoding': "utf-8"
}
},
'loggers': {
#logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
'': {
'handlers': ['default', 'console', 'error'],
'level': 'DEBUG',
'propagate': True,
},
#logging.getLogger('collect')拿到的logger配置
'collect': {
'handlers': ['console', 'collect'],
'level': 'INFO',
}
},
}
# -----------
# 用法:拿到俩个logger
logger = logging.getLogger(__name__) #线上正常的日志
collect_logger = logging.getLogger("collect") #领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志14.9 直奔主题，常规使用
14.9.1 日志级别与配置
import logging
# 在
# 一：日志配置
logging.basicConfig(
# 1、日志输出位置：1、终端 2、文件
# filename='access.log', # 不指定，默认打印到终端
# 2、日志格式
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
# 3、时间格式
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
# 4、日志级别
# critical => 50
# error => 40
# warning => 30
# info => 20
# debug => 10
level=30,
)
# 二：输出日志
logging.debug('调试debug')
logging.info('消息info')
logging.warning('警告warn')
logging.error('错误error')
logging.critical('严重critical')
'''
# 注意下面的root是默认的日志名字
WARNING:root:警告warn
ERROR:root:错误error
CRITICAL:root:严重critical
'''14.9.2 日志配置字典（setting.py）
"""
logging配置
在 setting.py中定义
"""
import os
# 1、定义三种日志输出格式，日志中可能用到的格式化串如下
# %(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
# 2、强调：其中的%(name)s为getlogger时指定的名字
## 这些是预先定义好的自定义格式
standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
'[%(levelname)s][%(message)s]'
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
test_format = '%(asctime)s] %(message)s'
# 3、日志配置字典
LOGGING_DIC = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
# 自己自定义的日志格式，可以自己改
'standard': {
# 自己定义的自定义格式
'format': standard_format
},
'simple': {
'format': simple_format
},
'test': {
'format': test_format
},
},
'filters': {},
## 日志的接受者，不同的handle可以使日志输出到不同位置
'handlers': {
#打印到终端的日志
'console': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕
## 指定输出格式
'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,日志轮转
'formatter': 'standard',
# 可以定制日志文件路径
# BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # log文件的目录
# LOG_PATH = os.path.join(BASE_DIR,'a1.log')
'filename': 'a1.log', # 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
},
## 测试用的日志格式
'other': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.FileHandler', # 保存到文件
'formatter': 'test',
'filename': 'a2.log',##拿到项目的跟文件夹 os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))
'encoding': 'utf-8',
},
},
# 负责产生日志，产生的日志传递给handler负责处理
'loggers': {
#logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
'kkk': {
# kkk 产生的日志传给谁
'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', # loggers(第一层日志级别关限制)--->handlers(第二层日志级别关卡限制)
'propagate': False, # 默认为True，向上（更高level的logger）传递，通常设置为False即可，否则会一份日志向上层层# 传递
},
'bbb': {
# kkk 产生的日志传给谁
'handlers': ['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', # loggers(第一层日志级别关限制)--->handlers(第二层日志级别关卡限制)
'propagate': False, # 默认为True，向上（更高level的logger）传递，通常设置为False即可，否则会一份日志向上层层# 传递
},
'专门的采集': {
'handlers': ['other',],
'level': 'DEBUG',
'propagate': False,
},
},
}14.9.3 使用
import settings
# !!!强调!!!
# 1、logging是一个包，需要使用其下的config、getLogger，可以如下导入
# 可能不能正常使用
# import logging.config
# import logging.getLogger
# 2、也可以使用如下导入
# from logging import config,getLogger
from logging import config # 这样连同logging.getLogger都一起导入了,然后使用前缀logging.config.
from logging import getLogger # 用于获取配置文件里的日志生产者
# 3、加载配置
# 把配置好的配置字典扔进去
logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)
logger1 = getLogger("kkk") ## kkk 是可以同时向终端和文件里输出日志的
logger2 = getLogger('bbb') ### bbb 只向终端里输出日志
# 4、输出日志
logger1=logging.getLogger('用户交易')
logger1.info('egon儿子alex转账3亿冥币')
# logger2=logging.getLogger('专门的采集') # 名字传入的必须是'专门的采集'，与LOGGING_DIC中的配置唯一对应
# logger2.debug('专门采集的日志')14.9.4 日志轮换
## 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件,日志轮转
## 'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M
## 'backupCount': 5, 最多保运几份
#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,日志轮转
'formatter': 'standard',
# 可以定制日志文件路径
# BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # log文件的目录
# LOG_PATH = os.path.join(BASE_DIR,'a1.log')
'filename': 'a1.log', # 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
},15，struct 模块
## 该模块可以把一个类型，如数字，转成固定长度的bytes
import struct
bytes = struct.pack('i',1000) ## 拿到长度固定的四个字节
num = struct.unpack('i',bytes)[0] ## 结果是元祖，元祖里拿到数字拿到数字