python基础(11)-常用模块

时间:2021-05-07 10:10:32

re(正则)模块

常用方法

  • findall()

    以列表返回所有满足条件的结果

     import  re
     print(re.findall('\d','a1b2c2abc123'))#['1', '2', '2', '1', '2', '3']
  • search()

    查找到第一个匹配信息就返回一个包含匹配信息的对象(未找到时返回None),该对象通过group()函数查看结果

     import re
    
     str = 'a1b2c2abc123'
     
  • match()

    从字符串开始位置匹配,其它同search()

     import re
    
     str = 'a1b2c2abc123'
     print(re.match('\d', str).group() if re.match('\d', str) else '未找到')  # 未找到
     print(re.match('a.+', str).group() if re.match('a', str) else '未找到')  # a1b2c2abc123
  • split()

    以正则匹配到的字符切割字符串,返回切割后的字符串列表

     import re
    
     str = 'a1b2c2abc123'
     print(re.split('[123]', str))  # ['a', 'b', 'c', 'abc', '', '', '']
  • sub()

    将匹配到的内容替换为指定内容,返回替换后的字符串()

     import re
    
     str = 'a1b2c2abc123'
     print(re.sub('[123]', 'A', str))  # aAbAcAabcAAA
  • subn()

    将匹配到的内容替换为指定内容,返回元祖.第一个值是替换后的字符串,第二个值是替换的次数

     import re
    
     str = 'a1b2c2abc123'
     print(re.subn('[123]', 'A', str))  # ('aAbAcAabcAAA', 6)
  • compile()

    将正则表达式编译为字节码对象,可多次调用

     import re
    
     str = 'a1b2c2abc123'
     re_obj = re.compile('[123]')
     print(re_obj.sub('A', str))  # aAbAcAabcAAA
     print(re_obj.subn('A', str))  # ('aAbAcAabcAAA', 6)
     print(re_obj.findall(str))  # ['1', '2', '2', '1', '2', '3']
     print(re_obj.split(str))  # ['a', 'b', 'c', 'abc', '', '', '']
     print(re_obj.match(str))  # None
     
  • finditer()

    返回一个存放匹配结果的迭代器

     import re
    
     str = 'a1b2c2abc123'
     result = re.finditer('\d', str)
     print(result)  # <callable_iterator object at 0x00000000026F80F0>
    
     print([g.group() for g in result])  # ['2', '1', '2', '3']

优先级问题

  • findall()

    findall会优先把组匹配结果内容返回

    ?: 可取消优先返回组匹配结果

     import re
    
     print(re.findall('zz([a-y])', 'zze'))  # ['e']
     print(re.findall('zz(?:[a-y])', 'zze'))  # ['zze']
  • split()

    当正则包含组时,切割结果会保留分割内容

     import re
    
     str = 'a1b2c2abc123'
     print(re.split('\d', str))  # ['a', 'b', 'c', 'abc', '', '', '']
     print(re.split('(\d)', str))  # ['a', '1', 'b', '2', 'c', '2', 'abc', '1', '', '2', '', '3', '']

扩展

  • 组命名

    可通过'?P'给组命名

     import re
    
     str = '<title>python learning</title>'
     result = re.search('<(?P<tag_name>[a-z]+)>(?P<title>.+)</([a-z]+)>', str)
     print(result.group('title'))  # python learning
     print(result.group('tag_name'))  # title
     print(result.group())  # <title>python learning</title>

collections模块

新增的数据类型

  • namedtuple:带名称的元组

     from collections import namedtuple
    
     Point = namedtuple('point', ['x', 'y'])
     point1 = Point(1, 2)
     point2 = Point(2, 3)
     print(point1)  # point(x=1, y=2)
     print(point1.x, point1.y)  # 1 2
     print(point2)  # point(x=2, y=3)
     print(point2.x, point2.y)  # 2 3
  • deque:双向队列

     from collections import deque
    
     dq = deque([1, 2])
     dq.append('a')  # 尾部插入  [1,2,'a']
     dq.appendleft('b')  # 头部插入 ['b',1,2,'a']
     dq.insert(2, 3)  # ['b',1,3,2,'a']
     print(dq.pop())  # a 从后面取数据
    
     print(dq.popleft())  # b 从前面取数据
     print(dq)  # deque([1, 3])
  • OrderedDict:有序字典

     # 有序字典
     from collections import OrderedDict
    
     od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
     for k in od:
         print(k)
    
     # result:
     # a
     # b
     # c
  • defaultdict:默认字典

     from collections import defaultdict
    
     d = defaultdict(lambda: 5)  # 传入callable参数
     d['key1'] = 1
    
     print(d['key'])  # 5 不存在时使用默认值
  • Counter:计数器

     from collections import Counter
    
     c = Counter('abcdeabcdabcaba')
     print(c)  # Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

time(时间)模块

表示时间的三种方式

  • 时间戳(timestamp)

    通常来说,时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量运行“type(time.time())”,返回的是float类型

  • 格式化的时间字符串(Format String)

    如:'1999-12-06'

    python中时间日期格式化符号:
    %y 两位数的年份表示(00-99)
    %Y 四位数的年份表示(000-9999)
    %m 月份(01-12)
    %d 月内中的一天(0-31)
    %H 24小时制小时数(0-23)
    %I 12小时制小时数(01-12)
    %M 分钟数(00=59)
    %S 秒(00-59)
    %a 本地简化星期名称
    %A 本地完整星期名称
    %b 本地简化的月份名称
    %B 本地完整的月份名称
    %c 本地相应的日期表示和时间表示
    %j 年内的一天(001-366)
    %p 本地A.M.或P.M.的等价符
    %U 一年中的星期数(00-53)星期天为星期的开始
    %w 星期(0-6),星期天为星期的开始
    %W 一年中的星期数(00-53)星期一为星期的开始
    %x 本地相应的日期表示
    %X 本地相应的时间表示
    %Z 当前时区的名称
    %% %号本身
  • 元组(struct_time)

    struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年,月,日,时,分,秒,一年中第几周,一年中第几天等)

    索引(Index) 属性(Attribute) 值(Values)
    0 tm_year(年) 比如2011
    1 tm_mon(月) 1 - 12
    2 tm_mday(日) 1 - 31
    3 tm_hour(时) 0 - 23
    4 tm_min(分) 0 - 59
    5 tm_sec(秒) 0 - 60
    6 tm_wday(weekday) 0 - 6(0表示周一)
    7 tm_yday(一年中的第几天) 1 - 366
    8 tm_isdst(是否是夏令时) 默认为0

使用

  • 时间戳(timestamp)

     import time
     print(time.time())  # 1535813663.732
  • 格式化的时间字符串(Format String)

     import time
    
     print(time.strftime("%Y-%m-%d %X"))  # 2018-09-01 22:55:30
     print(time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S"))  # 2018-09-01 22-55-30
  • 元组(struct_time)

     import time
    
     print(
         time.localtime())  # time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=9, tm_mday=1, tm_hour=22, tm_min=56, tm_sec=31, tm_wday=5, tm_yday=244, tm_isdst=0)

转换

  • 时间戳(timestamp)和结构化时间(struct_time)

     import time
    
     # 时间戳-->结构化时间 localtime()
     print(time.localtime(
         1600000000))  # time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=9, tm_mday=13, tm_hour=20, tm_min=26, tm_sec=40, tm_wday=6, tm_yday=257, tm_isdst=0)
    
     # 结构化时间-->时间戳 mktime()
     print(time.mktime(time.localtime(1600000000)))  # 1600000000.0
  • 格式化的时间字符串(timestamp)和结构化时间(struct_time)

     import time
    
     # 结构化时间-->字符串时间
     # time.strftime("格式定义","结构化时间")  结构化时间参数若不传,则显示当前时间
     print(time.strftime("%Y-%m-%d %X"))  # 2018-09-01 23:06:43
     print(time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(1600000000)))  # 2020-09-13
    
     # 字符串时间-->结构化时间
     # time.strptime(时间字符串,字符串对应格式)
     print(time.strptime("2018-09-01 23:06:43",
                         "%Y-%m-%d %X"))  # time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=9, tm_mday=1, tm_hour=23, tm_min=6, tm_sec=43, tm_wday=5, tm_yday=244, tm_isdst=-1)
     print(time.strptime("07/24/2017",
                         "%m/%d/%Y"))  # time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=-1)

例子

  • 计算时间差

     import time
     last_time=time.mktime(time.strptime('1997-05-12 08:30:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
     time_now=time.mktime(time.strptime('2018-09-01 11:00:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
     dif_time=time_now-last_time
     struct_time = time.localtime(dif_time)
     print('过去了%d年%d月%d天%d小时%d分钟%d秒'%(struct_time.tm_year-1970,struct_time.tm_mon-1,
                                            struct_time.tm_mday-1,struct_time.tm_hour,
                                            struct_time.tm_min,struct_time.tm_sec))

random(随机数)模块

使用

  • 随机小数

     import random
    
     print(random.random())  # 0.33630703804107664 大于0且小于1之间的小数
     print(random.uniform(1, 3))  # 2.0639651365332607 大于1小于3的小数
  • 随机整数

     import random
    
     print(random.randint(1,5))  # 2 大于等于1且小于等于5之间的整数
     print(random.randrange(1,10,2)) # 1 大于等于1且小于10之间的奇数
  • 随机选择返回

     import random
    
     # 随机选择一个返回
    
     # 随机选择多个返回,返回的个数为函数的第二个参数
     ', [4, 5]], 2))  # ['23', [4, 5]]
  • 打乱次序

     import random
    
     item = [1, 2, 3, 4, 5]
     random.shuffle(item)  # 打乱次序
     print(item)  # [4, 2, 5, 3, 1]

例子

  • 生成随机验证码字符串

     import random
    
     def v_code():
         code = ''
         for i in range(5):
             num = random.randint(0, 9)
             alf = chr(random.randint(65, 90))
             add = random.choice([num, alf])
             code = "".join([code, str(add)])
    
         return code
    
     print(v_code())

os模块

os模块是与操作系统交互的一个接口

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.system("bash command")  运行shell命令,直接显示
os.popen("bash command).read()  运行shell命令,获取执行结果
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.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访问时间
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

sys模块

sys模块是与python解释器交互的一个接口

sys.argv           命令行参数List,第一个元素是程序本身路径
sys.exit(n)        退出程序,正常退出时exit(0),错误退出sys.exit(1)
sys.version        获取Python解释程序的版本信息
sys.path           返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
sys.platform       返回操作系统平台名称

序列化模块

序列化:将对象转成字符串

反序列化:将字符串转成对象

json

用于字符串和python数据类型间进行转换

  • dumps()和loads()

    dumps():序列化,将对象转成字符串

    loads():反序列化,将字符串转成对象

     import json
    
     dic = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
     str_dic = json.dumps(dic)  # 序列化:将一个字典转换成一个字符串
     print(type(str_dic), str_dic)  # <class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}
     # 注意,json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的
    
     dic2 = json.loads(str_dic)  # 反序列化:将一个字符串格式的字典转换成一个字典
     # 注意,要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示
     print(type(dic2), dic2)  # <class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
    
     list_dic = [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]
     str_dic = json.dumps(list_dic)  # 也可以处理嵌套的数据类型
     print(type(str_dic), str_dic)  # <class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
     list_dic2 = json.loads(str_dic)
     print(type(list_dic2), list_dic2)  # <class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]
     import json
     f = open('file','w')
     json.dump({'国籍':'中国'},f)
     ret = json.dumps({'国籍':'中国'})
     f.write(ret+'\n')
     json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False)
     ret = json.dumps({'国籍':'美国'},ensure_ascii=False)
     f.write(ret+'\n')
     f.close()
    
     # file:
     # {"\u56fd\u7c4d": "\u4e2d\u56fd"}{"\u56fd\u7c4d": "\u4e2d\u56fd"}
     # {"国籍": "美国"}{"国籍": "美国"}

    ensure_ascii

    参数说明:Skipkeys:默认值是False,如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None),设置为False时,就会报TypeError的错误。此时设置成True,则会跳过这类key
    ensure_ascii:,当它为True的时候,所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列,只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可,此时存入json的中文即可正常显示。) 
    indent:应该是一个非负的整型,如果是0就是顶格分行显示,如果为空就是一行最紧凑显示,否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示,这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json
    separators:分隔符,实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组,默认的就是(‘,’,’:’);这表示dictionary内keys之间用“,”隔开,而KEY和value之间用“:”隔开。
    default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError.
    sort_keys:将数据根据keys的值进行排序。 
     import json
     data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}
     json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)
     print(json_dic2)
     #result:
     # {
     #   "age":16,
     #   "sex":"male",
     #   "username":[
     #     "李华",
     #     "二愣子"
     #   ]
     # }

    格式化输出

  • dump()和load()

    dumps():序列化,将对象转成字符串并通过文件句柄输出到文件

    loads():反序列化,通过文件句柄读取文件字符串内容并转成对象

     import json
     f = open('json_file','w')
     dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
     json.dump(dic,f)  #dump方法接收一个文件句柄,直接将字典转换成json字符串写入文件
     f.close()
    
     f = open('json_file')
     dic2 = json.load(f)  #load方法接收一个文件句柄,直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
     f.close()
     print(type(dic2),dic2)

pickle

用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换

  • dumps()和loads()

    序列化,将对象转换为bytes

    反序列化,将bytes转换成对象

     str_dic = pickle.dumps(dic)
     print(
         str_dic)  # b'\x80\x03}q\x00(X\x02\x00\x00\x00k1q\x01X\x02\x00\x00\x00v1q\x02X\x02\x00\x00\x00k2q\x03X\x02\x00\x00\x00v2q\x04X\x02\x00\x00\x00k3q\x05X\x02\x00\x00\x00v3q\x06u.'
    
     dic2 = pickle.loads(str_dic)
     print(dic2)  # {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
    
     import time
  • dump()和load()

    序列化,将对象转换为bytes,并通过文件句柄保存到文件

    反序列化,通过文件句柄读取bytes并转换成对象

     import pickle
     import time
    
     struct_time = time.localtime(1000000000)
     print(
         struct_time)  # time.struct_time(tm_year=2001, tm_mon=9, tm_mday=9, tm_hour=9, tm_min=46, tm_sec=40, tm_wday=6, tm_yday=252, tm_isdst=0)
     f = open('pickle_file', 'wb')
     pickle.dump(struct_time, f)
     f.close()
    
     f = open('pickle_file', 'rb')
     struct_time2 = pickle.load(f)
     

shelve

通过文件句柄序列化同步到文件

 import shelve

 f1 = shelve.open('shelve_file')
 f1['key'] = {1: 'a'}
 f1.close()
 # writeback为True时,所做变更会同步到文件
 f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)
 print(f2['key'])  # {1: 'a'}
 f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'
 print(f2['key'])  # {1: 'a', 'new_value': 'this was not here before'}
 f2.close()

hashlib模块

md5和sha加密

 import hashlib

 str = '
 md5_helper = hashlib.md5()
 md5_helper.update(bytes(str, 'utf-8'))
 print(md5_helper.hexdigest())  # 202cb962ac59075b964b07152d234b70

 sha_helper = hashlib.sha1()
 sha_helper.update(bytes(str, 'utf-8'))
 print(sha_helper.hexdigest())  # 40bd001563085fc35165329ea1ff5c5ecbdbbeef

加盐

 import hashlib

 str = '
 md5_helper = hashlib.md5()
 md5_helper.update(bytes(str, 'utf-8'))
 print(md5_helper.hexdigest())  # 202cb962ac59075b964b07152d234b70
 # 加盐
 md5_salt_helper = hashlib.md5("salt".encode("utf8"))
 md5_salt_helper.update(bytes(str, 'utf-8'))
 print(md5_salt_helper.hexdigest())  # 8c4fb7bf681156b52fea93442c7dffc9

configparser模块

创建配置文件

 import configparser

 config = configparser.ConfigParser()

 config[',
                      'Compression': 'yes',
                      ',
                      'ForwardX11': 'yes'
                      }

 config['bitbucket.org'] = {'User': 'hg'}

 config[', 'ForwardX11': 'no'}

 with open('example.ini', 'w') as configfile:
     config.write(configfile)

 # example.ini:
 # [DEFAULT]
 # serveraliveinterval = 45
 # compression = yes
 # compressionlevel = 9
 # forwardx11 = yes
 #
 # [bitbucket.org]
 # user = hg
 #
 # [topsecret.server.com]
 # host
 # port = 50022
 # forwardx11 = no

查找

 import configparser

 config = configparser.ConfigParser()

 # ---------------------------查找文件内容,基于字典的形式

 print(config.sections())  # []

 config.read('example.ini')

 print(config.sections())  # ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']

 print('bytebong.com' in config)  # False
 print('bitbucket.org' in config)  # True

 print(config['bitbucket.org']["user"])  # hg

 print(config['DEFAULT']['Compression'])  # yes

 print(config['topsecret.server.com']['ForwardX11'])  # no

 print(config['bitbucket.org'])  # <Section: bitbucket.org>

 # 注意,有default会默认default的键
 for key in config['bitbucket.org']:
     print(key)
 # user
 # serveraliveinterval
 # compression
 # compressionlevel
 # forwardx11

 # 同for循环,找到'bitbucket.org'下所有键
 print(
     config.options('bitbucket.org'))  # ['user', 'serveraliveinterval', 'compression', 'compressionlevel', 'forwardx11']
 # 找到'bitbucket.org'下所有键值对
 print(config.items(
     'bitbucket.org'))  # [('serveraliveinterval', '45'), ('compression', 'yes'), ('compressionlevel', '9'), ('forwardx11', 'yes'), ('user', 'hg')]
 # 获取Section下的key对应的value
 print(config.get('bitbucket.org', 'compression'))  # yes

增删改

 import configparser

 config = configparser.ConfigParser()

 config.read('example.ini')

 config.add_section('yuan')

 config.remove_section('bitbucket.org')
 config.remove_option('topsecret.server.com', "forwardx11")

 config.set(')
 config.set(')
 with open('new.ini', "w") as f:
     config.write(f)

 # example.ini:
 # [DEFAULT]
 # serveraliveinterval = 45
 # compression = yes
 # compressionlevel = 9
 # forwardx11 = yes
 #
 # [bitbucket.org]
 # user = hg
 #
 # [topsecret.server.com]
 # host port = 50022
 # forwardx11 = no

 # new.ini:
 # [DEFAULT]
 # serveraliveinterval = 45
 # compression = yes
 # compressionlevel = 9
 # forwardx11 = yes
 #
 # [topsecret.server.com]
 # host port = 50022
 # k1 = 11111
 #
 # [yuan]
 # k2 = 22222

logging模块

默认

 import logging
 logging.debug('debug message')
 logging.info('info message')
 logging.warning('warning message')
 logging.error('error message')
 logging.critical('critical message') 

默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中,且只显示了大于等于WARNING级别的日志,这说明默认的日志级别设置为WARNING(日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG)

函数式简单配置

中文会出现乱码情况

 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='test.log',
                     filemode='w')

 logging.debug('debug message')
 logging.info('info message')
 logging.warning('warning message')
 logging.error('error message')
 logging.critical('critical message')

 # test.log:
 # Tue, 04 Sep 2018 22:10:44 loggingģ��.py[line:19] DEBUG debug message
 # Tue, 04 Sep 2018 22:10:44 loggingģ��.py[line:20] INFO info message
 # Tue, 04 Sep 2018 22:10:44 loggingģ��.py[line:21] WARNING warning message
 # Tue, 04 Sep 2018 22:10:44 loggingģ��.py[line:22] ERROR error message
 # Tue, 04 Sep 2018 22:10:44 loggingģ��.py[line:23] CRITICAL critical message

logger对象配置

 import logging

 logger = logging.getLogger()
 # 创建一个handler,用于写入日志文件
 fh = logging.FileHandler('test.log', encoding='utf-8')

 # 再创建一个handler,用于输出到控制台
 ch = logging.StreamHandler()
 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(filename)s - %(levelname)s - %(message)s')

 fh.setLevel(logging.DEBUG)

 fh.setFormatter(formatter)
 ch.setFormatter(formatter)
 ##logger对象可以添加多个fh和ch对象
 logger.addHandler(fh)
 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')

 #test.log:
 # 2018-09-04 22:19:08,855 - logging模块.py - WARNING - logger warning message
 # 2018-09-04 22:19:08,855 - logging模块.py - ERROR - logger error message
 # 2018-09-04 22:19:08,855 - logging模块.py - CRITICAL - logger critical message

配置参数说明

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,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(f=open(‘test.log’,’w’)),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。

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
%进程ID。可能没有
%(message)s:用户输出的消息