Python常用模块

一、time时间模块

import time

1 、时间戳

  时间戳(timestamp)：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。

time_stamp = time.time()
print(time_stamp, type(time_stamp))  # 1574923359.1739607 

2、 格式化时间

  格式化的时间字符串(format string)：格式化时间表示的是普通的字符串格式的时间。

format_time = time.strftime("%Y-%m-%d %X")
print(format_time, type(format_time)) #2019-03-07 16:22:11 

3 、结构化时间

  结构化的时间(struct time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素，分别为(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)

# 本地时区的struct_time: 
print( time.localtime() )  # time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=11, tm_mday=28, tm_hour=14, tm_min=45, tm_sec=34, tm_wday=3, tm_yday=332, tm_isdst=0)

# UTC时区的struct_time:
print(time.gmtime() )  # time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=11, tm_mday=28, tm_hour=6, tm_min=45, tm_sec=34, tm_wday=3, tm_yday=332, tm_isdst=0)

# 结构化时间的基准时间
print(time.localtime(0) )  # time.struct_time(tm_year=1970, tm_mon=1, tm_mday=1, tm_hour=8, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=1, tm_isdst=0)

# 结构化时间的基准时间上增加一年时间
print(time.localtime(3600 * 24 * 365) )  # time.struct_time(tm_year=1971, tm_mon=1, tm_mday=1, tm_hour=8, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=1, tm_isdst=0)

4、 不同格式时间的转换

  如上图所示，我们总能通过某些方法在结构化时间-格式化时间-时间戳三者之间进行转换，下面我们将用代码展示如何通过这些方法转换时间格式。

# 结构化时间
now_time = time.localtime()
print(now_time)  # time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=11, tm_mday=28, tm_hour=14, tm_min=51, tm_sec=55, tm_wday=3, tm_yday=332, tm_isdst=0)

# 把结构化时间转换为时间戳格式
print(time.mktime(now_time))  # 1574923915.0

# 把结构化时间转换为格式化时间
# %Y年-%m月-%d天 %X时分秒=%H时:%M分:%S秒
print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", now_time) )  # 2019-11-28 14:51:55

# 把格式化时间化为结构化时间，它和strftime()是逆操作
print(time.strptime('2013-05-20 13:14:52', '%Y-%m-%d %X') )  # time.struct_time(tm_year=2013, tm_mon=5, tm_mday=20, tm_hour=13, tm_min=14, tm_sec=52, tm_wday=0, tm_yday=140, tm_isdst=-1)

# 把结构化时间表示为这种形式：'Sun Jun 20 23:21:05 1993'。
print(time.asctime() )  # Thu Nov 28 14:51:55 2019
# 如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。
print(time.asctime(time.localtime()) )  # Thu Nov 28 14:51:55 2019

# 把一个时间戳转化为time.asctime()的形式。
print(time.ctime() )  # Thu Nov 28 14:51:55 2019
# 如果参数未给或者为None的时候，将会默认time.time()为参数。它的作用相当于time.asctime(time.localtime(secs))。
print(time.ctime(time.time()))  # Thu Nov 28 14:51:55 2019

5、 其他用法

  
  
  
  

   
   
   
   
# 推迟指定的时间运行，单位为秒
start = time.time()
time.sleep(3)
end = time.time()

print(end-start) #3.0005428791046143
  
  
  
  

二、datetime时间加减的模块

datetime模块可以看成是时间加减的模块

import datetime

用法：

import datetime
import time

# 返回当前时间
print(datetime.datetime.now() )  # 2019-11-28 15:02:23.138960
print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()))  # 2019-11-28

# 当前时间+3天
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3) )  # 2019-12-01 15:02:23.138960
# 当前时间-3天
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3))  # 2019-11-25 15:02:23.138960
# 当前时间-3小时
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)  )  # 2019-11-28 18:02:23.138960
# 当前时间+30分钟
print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30) )  # 2019-11-28 15:32:23.138960

# 时间替换
c_time = datetime.datetime.now()
print(c_time.replace(minute=20, hour=5, second=13))  # 2019-11-28 05:20:13.138960

三、random随机数模块

import random

# 大于0且小于1之间的小数
print(random.random())  # 0.42866657593385415

# 大于等于1且小于等于3之间的整数
print(random.randint(1, 3))  # 3

# 大于等于1且小于3之间的整数
print(random.randrange(1, 3))  # 2

# 大于1小于3的小数，如1.927109612082716
print(random.uniform(1, 3))  # 2.1789596280319605

# 列表内的任意一个元素，即1或者‘23’或者[4,5]
print(random.choice([1, '23', [4, 5]]))  # [4, 5]

# random.sample([], n)，列表元素任意n个元素的组合，示例n=2
print(random.sample([1, '23', [4, 5]], 2))  # ['23', 1]

lis = [1, 3, 5, 7, 9]
# 打乱l的顺序,相当于"洗牌"
random.shuffle(lis)
print(lis)  # [9, 1, 5, 7, 3]

四、os文件处理模块

os模块负责程序与操作系统的交互，提供了访问操作系统底层的接口，多用于文件处理。

用法：

• 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

五、sys运行时环境模块

sys模块负责程序与python解释器的交互，提供了一系列的函数和变量，用于操控python的运行时环境。

用法：

• sys.argv：命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
• sys.modules.keys()：返回所有已经导入的模块列表
• sys.exc_info()：获取当前正在处理的异常类,exc_type、exc_value、exc_traceback当前处理的异常详细信息
• sys.exit(n)：退出程序，正常退出时exit(0)
• sys.hexversion：获取Python解释程序的版本值，16进制格式如：0x020403F0
• sys.version：获取Python解释程序的版本信息
• sys.maxint：最大的Int值
• sys.maxunicode：最大的Unicode值
• sys.modules：返回系统导入的模块字段，key是模块名，value是模块
• 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
• sys.stdout：标准输出
• sys.stdin：标准输入
• sys.stderr：错误输出
• sys.exc_clear()：用来清除当前线程所出现的当前的或最近的错误信息
• sys.exec_prefix：返回平台独立的python文件安装的位置
• sys.byteorder：本地字节规则的指示器，big-endian平台的值是'big',little-endian平台的值是'little'
• sys.copyright：记录python版权相关的东西
• sys.api_version：解释器的C的API版本

六、JSON、Pickle序列化模块

序列化把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening。

1、Json序列化(以json格式)

使用json序列化能够达到跨平台传输数据的目的。跨平台性质,它可以序列化dict/list/str/int/float/bool/None数据类型

json数据类型和python数据类型对应关系表：

Json类型——Python类型

• {}——dict
• []——list
• "string"——str
• 520.13——int或float
• true/false——True/False
• null——None

json模块序列化和反序列化的一个过程如下图所示

import json

struct_data = {'name': 'json', 'age': 23, 'sex': 'male'}
print(struct_data, type(struct_data))  # {'name': 'json', 'age': 23, 'sex': 'male'} 

data = json.dumps(struct_data)
print(data, type(data))  # {"name": "json", "age": 23, "sex": "male"} 

# 注意：无论数据是怎样创建的，只要满足json格式（如果是字典，则字典内元素都是双引号），就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads
data = json.loads(data)
print(data, type(data))  # {'name': 'json', 'age': 23, 'sex': 'male'} 

# 序列化,写入磁盘
with open('Json序列化对象.json', 'w') as fw:
    json.dump(struct_data, fw)

# 反序列化
with open('Json序列化对象.json') as fr:
    data = json.load(fr)
print(data)  # {'name': 'json', 'age': 23, 'sex': 'male'}

2、Pickle序列化(以pickle格式,二进制形式)

Pickle序列化和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容。

只能用Pickle保存那些不重要的数据，即不能成功地反序列化也没关系。但是pickle的好处是可以存储Python中的所有的数据类型，包括对象，而json模块不可以。

无法跨平台,但是可以序列化Python的任意数据类型。

pickle模块序列化和反序列化的过程如下图所示：

import pickle

struct_data = {'name': 'json', 'age': 23, 'sex': 'male'}
print(struct_data, type(struct_data))  # {'name': 'json', 'age': 23, 'sex': 'male'} 

data = pickle.dumps(struct_data)
print(data, type( data))  # b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x04\x00\x00\x00jsonq\x02X\x03\x00\x00\x00ageq\x03K\x17X\x03\x00\x00\x00sexq\x04X\x04\x00\x00\x00maleq\x05u.' 

data = pickle.loads(data)
print(data, type(data))  # {'name': 'json', 'age': 23, 'sex': 'male'} 

# 序列化(注意：pickle模块需要使用二进制存储，即'wb'模式存储)
with open('Pickle序列化对象.pkl', 'wb') as fw:
    pickle.dump(struct_data, fw)

# 反序列化
with open('Pickle序列化对象.pkl', 'rb') as fr:
    pickle = pickle.load(fr)
print(data)  # {'name': 'json', 'age': 23, 'sex': 'male'}

七 、hashlib加密模块

hash是一种算法（Python3.版本里使用hashlib模块代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1、SHA224、SHA256、SHA384、SHA512、MD5 算法），该算法接受传入的内容，经过运算得到一串hash值。

hash值的特点：

1. 只要传入的内容一样，得到的hash值一样，可用于非明文密码传输时密码校验
2. 不能由hash值返解成内容，即可以保证非明文密码的安全性
3. 只要使用的hash算法不变，无论校验的内容有多大，得到的hash值长度是固定的，可以用于对文本的哈希处理

import hashlib

m = hashlib.md5()

m.update('hello'.encode('utf8'))
print(m.hexdigest())  # 5d41402abc4b2a76b9719d911017c592

m.update('hash'.encode('utf8'))
print(m.hexdigest())  # 97fa850988687b8ceb12d773347f7712

m2 = hashlib.md5()
m2.update('hellohash'.encode('utf8'))
print(m2.hexdigest())  # 97fa850988687b8ceb12d773347f7712

m3 = hashlib.md5()
m3.update('hello'.encode('utf8'))
print(m3.hexdigest())  # 5d41402abc4b2a76b9719d911017c592

1、撞库破解hash算法加密

hash加密算法虽然看起来很厉害，但是他是存在一定缺陷的，即可以通过撞库可以反解，如下代码所示。

import hashlib

# 假定我们知道hash的微信会设置如下几个密码
pwd_list = [
    'hash3714',
    'hash1313',
    'hash94139413',
    'hash123456',
    '123456hash',
    'h123ash',
]


def make_pwd_dic(pwd_list):
    dic = {}
    for pwd in pwd_list:
        m = hashlib.md5()
        m.update(pwd.encode('utf-8'))
        dic[pwd] = m.hexdigest()
    return dic


def break_code(hash_pwd, pwd_dic):
    for k, v in pwd_dic.items():
        if v == hash_pwd:
            print('hash的微信的密码是===>%s' % k)


hash_pwd = '0562b36c3c5a3925dbe3c4d32a4f2ba2'
break_code(hash_pwd, make_pwd_dic(pwd_list))
# hash的微信的密码是===>hash123456

2、hmac 加盐加密模块

为了防止密码被撞库，我们可以使用python中的另一个hmac 模块，它内部对我们创建key和内容做过某种处理后再加密。

如果要保证hmac模块最终结果一致，必须保证：

1. hmac.new括号内指定的初始key一样
2. 无论update多少次，校验的内容累加到一起是一样的内容

import hashlib
import hmac

# 注意hmac模块只接受二进制数据的加密
h1 = hmac.new(b'hash', msg=None, digestmod=hashlib.md5)
h1.update(b'hello')
h1.update(b'world')
print(h1.hexdigest())  # 905f549c5722b5850d602862c34a763e

h2 = hmac.new(b'hash', msg=None, digestmod=hashlib.md5)
h2.update(b'helloworld')
print(h2.hexdigest())  # 905f549c5722b5850d602862c34a763e

h3 = hmac.new(b'hashhelloworld', msg=None, digestmod=hashlib.md5)
print(h3.hexdigest())  # a7e524ade8ac5f7f33f3a39a8f63fd25

八、logging日志模块

0、步骤

• 创建logger对象
• 创建handler对象
• 创建formatter对象
• 把formatter绑定到handler对象上
• 把handler对象绑定到logger对象上
• 设置级别
• 测试

1、低配logging

日志总共分为以下五个级别，这个五个级别自下而上进行匹配 debug-->info-->warning-->error-->critical，默认最低级别为warning级别。

v1

v1版本无法指定日志的级别；无法指定日志的格式；只能往屏幕打印，无法写入文件。

  
  
  
  

   
   
   
   
import logging

logging.debug('调试信息')
logging.info('正常信息')
logging.warning('警告信息')  # WARNING:root:警告信息
logging.error('报错信息')  # ERROR:root:报错信息
logging.critical('严重错误信息')  # CRITICAL:root:严重错误信息
  
  
  
  

v2

v2版本不能指定字符编码；只能往文件中打印。

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。

import logging
# 日志的基本配置

logging.basicConfig(filename='access.log',
                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
                    level=10)

logging.debug('调试信息')  #  2019-11-28 18:25:26 PM - root - DEBUG -run: 调试信息
logging.info('正常信息')  #  2019-11-28 18:25:26 PM - root - INFO -run: 正常信息
logging.warning('警告信息')  #  2019-11-28 18:25:26 PM - root - WARNING -run: 警告信息
logging.error('报错信息')  #  2019-11-28 18:25:26 PM - root - ERROR -run: 报错信息
logging.critical('严重错误信息')  #  2019-11-28 18:25:26 PM - root - CRITICAL -run: 严重错误信息

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

v3

logging模块包含四种角色：logger、Filter、Formatter对象、Handler

1. logger：产生日志的对象
2. Filter：过滤日志的对象
3. 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
4. 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

"""
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
sm = 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)
sm.setFormatter(formmater3)

# 6、将Handler添加给logger并设置日志级别
logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(sm)

# 设置日志级别，可以在两个关卡进行设置logger与handler
# logger是第一级过滤，然后才能到handler
logger.setLevel(30)
h1.setLevel(10)
h2.setLevel(10)
sm.setLevel(10)

# 7、测试
logger.debug('debug')
logger.info('info')
logger.warning('warning')
logger.error('error')
logger.critical('critical')

2、高配logging

1、 配置日志文件

以上三个版本的日志只是为了引出我们下面的日志配置文件

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；lineno为调用日志输出函数的语句所在的代码行
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.dirname(os.path.abspath(__file__)))  # log文件的目录，需要自定义文件路径 # atm
logfile_dir = os.path.join(logfile_dir, 'log')  # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log

logfile_name = 'log.log'  # log文件名，需要自定义路径名

# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):  # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log
    os.mkdir(logfile_dir)

# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)  # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log\log.log
# 定义日志路径 结束

# log配置字典
LOGGING_DIC = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
    },
    'filters': {},  # filter可以不定义
    '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': 'INFO',
            '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。如果''设置为固定值logger1，则下次导入必须设置成logging.getLogger('logger1')
        '': {
            # 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
            'handlers': ['default', 'console'],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,  # 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
    
    return logger


if __name__ == '__main__':
    load_my_logging_cfg()

2、 使用日志

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()

3、Django日志配置文件

Django(发音：[`dʒæŋɡəʊ])是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，视图V和模版T。

# 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