标签：文件 各种 logging python handler 模块 日志 logger

python模块（3）

日志模块

基本配置

"""提前写好了主体 cv简单修改即可"""

import logging
import logging.config
# 定义日志输出格式 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'
# 定义日志输出格式 结束

# 自定义文件路径
logfile_path = 'a3.log'

# log配置字典
LOGGING_DIC = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
    },
    'filters': {},  # 过滤日志
    '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
        },  # 当键不存在的情况下 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置
        # '注册记录': {
        #     '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': 'WARNING',
        #     'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        # },  # 当键不存在的情况下 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置
    },
}



# 使用日志字典配置
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 自动加载字典中的配置
logger1 = logging.getLogger('转账记录')
logger2 = logging.getLogger('注册记录')
logger1.debug('输出内容1')
logger2.warning('输出内容2')


logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 自动加载字典中的配置
logger1 = logging.getLogger('转账记录')
'''loggers配置中使用空字符串作为字典的键 兼容性最好!!!'''
logger1.debug('输出内容')

配置字典在项目中使用

# 按照软件开发目录规范编写使用
日志字典数据应该放在哪个py文件内
	字典数据是日志模块固定的配置 写完一次之后几乎都不需要动
  它属于配置文件
  """配置文件中变量名推荐全大写"""
该案例能够带你搞明白软件开发目录规范中所有py文件的真正作用

def get_logger(msg):
    # 记录日志
    logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)  # 自动加载字典中的配置
    logger1 = logging.getLogger(msg)
    # logger1.debug(f'{username}注册成功')  # 这里让用户自己写更好
    return logger1

logging.basicConfig()函数说明

#	该方法用于为logging日志系统做一些基本配置，方法定义如下：
logging.basicConfig(**kwargs)

日志模块的主要组成部分

import logging
# 1.logger对象:产生日志                                   (无包装的产品)
logger = logging.getLogger('转账记录')
# 2.filter对象:过滤日志                                   (剔除不良品)
    # 针对过滤功能完全可以不看 因为handler自带了基本的过滤操作
# 3.handler对象:控制日志的输出位置(文件、终端...)            (产品分类)
hd1 = logging.FileHandler('a1.log',encoding='utf-8')  # 输出到文件中
hd2 = logging.FileHandler('a2.log',encoding='utf-8')  # 输出到文件中
hd3 = logging.StreamHandler()  # 输出到终端
# 4.format对象:控制日志的格式                              (包装)
fm1 = logging.Formatter(
        fmt='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
        datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
)
fm2 = logging.Formatter(
        fmt='%(asctime)s - %(name)s:  %(message)s',
        datefmt='%Y-%m-%d',
)
# 5.给logger对象绑定handler对象
logger.addHandler(hd1)
logger.addHandler(hd2)
logger.addHandler(hd3)
# 6.给handler绑定formmate对象
hd1.setFormatter(fm1)
hd2.setFormatter(fm2)
hd3.setFormatter(fm1)
# 7.设置日志等级
logger.setLevel(10)  # debug
# 8.记录日志
logger.debug('输出内容')

logging模块定义的格式字符串字段

logging日志模块四大组件

1.日志器（logger）需要通过处理器（handler）将日志信息输出到目标位置，如：文件、sys.stdout、网络等；

2.不同的处理器（handler）可以将日志输出到不同的位置；

3.日志器（logger）可以设置多个处理器（handler）将同一条日志记录输出到不同的位置；
4.每个处理器（handler）都可以设置自己的过滤器（filter）实现日志过滤，从而只保留感兴趣的日志；
5.每个处理器（handler）都可以设置自己的格式器（formatter）实现同一条日志以不同的格式输出到不同的地方。

'''简单点说就是：日志器（logger）是入口，真正干活儿的是处理器（handler），处理器（handler）还可以通过过滤器（filter）和格式器（formatter）对要输出的日志内容做过滤和格式化等处理操作'''

Logger对象有3个任务要做：

1）向应用程序代码暴露几个方法，使应用程序可以在运行时记录日志消息；
2）基于日志严重等级（默认的过滤设施）或filter对象来决定要对哪些日志进行后续处理；
3）将日志消息传送给所有感兴趣的日志handlers。

第三方模块

# 如何利用工具
	需要使用python解释器提供的pip工具
  	pip的路径在python解释器文件夹内的scripts目录下
  '''
  如果下载终端中直接使用pip目录 需要添加环境变量
  	python解释器的路径:  D:\python36
  	pip工具的路径:			  D:\python36\scripts
  我们在使用pip工具的时候 为了区分版本会人为的将python3的pip工具
  写成pip3  python2的pip工具写成pip
  '''
 
# 如何查看当前解释器下载的第三方模块(通常都是借助于编辑器查看)
	settings
  	project
    	python interprter
      	会列举出所有的第三方模块
        	纯净的解释器默认只有两个
          	pip
            setuptools
 
# 如何下载第三方模块
	方式1:直接使用命令行(cmd终端直接敲)
    	pip3 install 模块名  '''该方式默认下载的是最新版本'''
      pip3 install 模块名==版本号  '''自定义下载版本号'''
			ps:pip工具默认是从国外的仓库下载模块 速度会比较慢 可以修改
      pip3 install 模块名 -i 仓库地址  # 命令行临时修改地址
      """
      针对仓库地址 直接百度搜索pip源即可获得
      	（1）阿里云http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
        （2）豆瓣http://pypi.douban.com/simple/
        （3）清华大学https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
        （4）中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
        （5）华中科技大学http://pypi.hustunique.com/
      """
  方式2:利用编程软件提供的快捷方法
    	还是今日到查看下载的第三方模块界面
      	双击任意一个模块名称或者左下角加号按钮
      在搜索框中输入你想要下载的模块即可
      	并且可以在左侧勾选specify version选择版本
      # pycharm可以换源
      	左下方点击manage repositoires管理地址即可

"""
在下载第三方模块的时候可能会报错
	1.报错信息中含有timeout关键字
		原因是你当前计算机的网络不稳定 重新执行多次或者切换网络
	2.报错信息中没有太多的关键字 并且很长
		拷贝最后一行错误信息 去百度
			格式:  pip3下载模块名报错错误信息
"""

openpyxl模块

"""以后我们会接触到很多第三方模块 那么统一的学习策略其实就是看文档"""
	pip3 install openpyxl
# 将文档中的代码拷贝执行查看效果从而推导功能

"""
excel文件的版本及后缀
	2003版本之前 excel的文件后缀是xls
	2003版本之后 excel的文件后缀是xlsx、csv
在python中能够处理excel文件的模块有很多 其中最出名的有
	xlrd、xlwt分别控制excel文件的读写 能够兼容所有版本的文件
	openpyxl针对03版本之前的兼容性可能不好 但是功能更加强大
"""
# 如何创建excel文件
	from openpyxl import Workbook

  wb = Workbook()  # 创建excel文件
  wb1 = wb.create_sheet('学员名单')  # 创建工作簿
  wb1.title = '修改名单标题'
  wb.save('保存文件.xlsx')  # 保存excel文件
  
# 如何写数据
	# 写普通数据方式1
  wb1['A3'] = 666
  # 写普通数据方式2
  wb1.cell(row=3, column=4, value=999)
  # 批量写普通数据
  wb1.append(['id','username','password'])

  # 写公式数据(也可以在python代码中处理完毕以普通数据写入)
  wb1['A6'] = '=sum(A4:A5)'
	
# 如何读数据
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('1.xlsx',read_only=True,data_only=True)
print(wb.sheetnames)  # 获取1.xlsx中所有的工作薄名称  结果是列表数据类型
wb1 = wb['test']  # 拿到工作薄test对象

# 第一种取值方式
print(wb1['A3'].value)  # 不是结果 需要再点value
print(wb1['A6'].value)  # 获取用函数统计的数据，发生无法取到值
"""
  第一需要加一个参数
  第二需要人为的先去修改一下用程序产生的excel表格(不可能用程序产生excel文件之后又直接再用程序去读入，这样没有任何实际意义 通常用程序创建好表格后给人看，人讲自己修改的表格再交由程序处理)
"""
print(wb1.cell(row=3,column=4).value)  # 第二种取值方式

# 获取一行行的数据
for row in wb1.rows:  # 拿到每一行的数据
  for data in row:  # 拿到一行行数据里面每一个单元格的数据
    print(data.value)
    
# 获取一列列的数据(如果想获取 必须把readonly去掉)
for column in wb1.columns:  # 拿到每一列的数据
 	for r in column:  # 拿到一列列数据里面每一个单元格的数据
    print(r.value)

# 获取最大的行数和列数
print(wb1.max_row)
print(wb1.max_column)

标签：文件,各种,logging,python,handler,模块,日志,logger
来源： https://www.cnblogs.com/niceplayerzzz/p/16088598.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。