第二模块（函数编程（极速版））-第二章-常用模块

系列文章目录

基础常用模块

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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一、模块介绍与导入

1.什么是模块

2.模块的好处

避免函数名，变量名冲突
a.py
def sayhi():
xxx
b.py
import a
def sayhi():
xxx
a.sayhi()
sayhi()

3.模块的分类

标准模块，内置模块 库 300
第三方模块 18万 pip install
自定义模块，自己写的

4.导入方式

5.自定义模块

6.查找路径

模块查找路径有关系
[‘D:\pyfile\路飞学城就业课程\第二模块-函数编程（极速版）\第二章-常用模块’,
‘D:\pyfile’,
‘D:\PyCharm-professional-2020.2.1\plugins\python\helpers\pycharm_display’, ‘C:\Users\82766\AppData\Local\Programs\Python\Python38\python38.zip’, ‘C:\Users\82766\AppData\Local\Programs\Python\Python38\DLLs’, 标准库
‘C:\Users\82766\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib’, ‘C:\Users\82766\AppData\Local\Programs\Python\Python38’, ‘C:\Users\82766\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages’, 第三方模块
‘D:\PyCharm-professional-2020.2.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend’]

二、第三方开源模块的安装使用

pip install -i http://pypi.douban.com/simple/ alex_sayhi --trusted-host pypi.douban.com #alex_sayhi是模块名

三、系统调用os模块

代码如下：

import os

得到当前工作目录，即当前Python脚本工作的目录路径: os.getcwd()
>>> os.getcwd()
'C:\\Users\\82766'

返回指定目录下的所有文件和目录名:os.listdir()
>>> os.listdir( 'Desktop')
['Adobe After Effects 2020.lnk', 'Adobe Audition 2020.lnk', 'Adobe Photoshop 2020.lnk', 'Adobe Premiere Pro 2020.lnk', 'desktop.ini', 'Google Chrome.lnk', 'WPS Office.lnk', '微信.lnk', '有道云笔记.lnk', '百度网盘.lnk', '金山打字通.lnk']

函数用来删除一个文件:os.remove()
删除多个目录：os.removedirs（r“c：\python”）

返回一个路径的目录名和文件名:os.path.split()     os.path.split('/home/swaroop/byte/code/poem.txt') 结果：('/home/swaroop/byte/code', 'poem.txt') 

检验给出的路径是否是一个文件：os.path.isfile()
检验给出的路径是否是一个目录：os.path.isdir()

判断是否是绝对路径：os.path.isabs()
检验给出的路径是否真地存在:os.path.exists()

获取路径名：os.path.dirname()
>>> os.path.dirname("D:\pyfile\路飞学城就业课程\第二模块-函数编程（极速版）\第二章-常用模块\ssh_remote_cmd.py")
'D:\\pyfile\\路飞学城就业课程\\第二模块-函数编程（极速版）\\第二章-常用模块'

获得绝对路径: os.path.abspath()  
获取文件名：os.path.basename()

打印当前脚本所在路径，包含文件名
print(__file__)

四、系统调用sys模块

代码如下（示例）：

>>> import sys
>>> sys.platform 打印操作系统
'win32'

>>> sys.getdefaultencoding() 获取解释器默认编码
'utf-8'

>>> sys.getfilesystemencoding() 获取内存数据存到文件里的默认编码
'utf-8'

五、time&datetime模块

unix 1970 B C
ibm AIX unix
hp hp unix
oracle sun soloris

linux
windows
mac = unix

1.time模块

>>> import time
time.localtime([secs])：将一个时间戳转换为当前时区的struct_time
time.localtime()
>time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=10, tm_mday=19, tm_hour=15, tm_min=52, tm_sec=23, tm_wday=0, tm_yday=293, tm_isdst=0)

time.gmtime([secs])：gmtime()方法是将一个时间戳转换为UTC时区（0时区）的struct_time
time.gmtime()
>time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=10, tm_mday=19, tm_hour=7, tm_min=54, tm_sec=9, tm_wday=0, tm_yday=293, tm_isdst=0)

time.time()：返回当前时间的时间戳
>1603094049.6242926

time.mktime(t)：将一个struct_time转化为时间戳
t1 = time.gmtime()
print(t1)
time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=10, tm_mday=19, tm_hour=12, tm_min=51, tm_sec=39, tm_wday=0, tm_yday=293, tm_isdst=0)

print(time.mktime(t1))
1603083099.0

time.sleep(secs)：线程推迟指定的时间运行,单位为秒
time.sleep(3)

time.asctime([t])：把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式：’Sun Oct 1 12:04:38 2019’。如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入
time.asctime()
Mon Oct 19 15:57:06 2020

time.ctime([secs])：把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化为time.asctime()的形式。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))
time.ctime()
Mon Oct 19 15:59:06 2020

time.strftime(format[, t])：把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和time.gmtime()返回）转化为格式化的时间字符串。如果t未指定，将传入time.localtime()
>>> time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M %p %j %z",time.localtime())
'2020-10-19 20:57 PM 293 +0800'

time.strptime(string[, format])：把一个格式化时间字符串转化为struct_time。实际上它和strftime()是逆操作。
time.strptime("2020/04/01 19:30","%Y/%m/%d %H:%M")
time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=4, tm_mday=1, tm_hour=19, tm_min=30, tm_sec=0, tm_wday=2, tm_yday=92, tm_isdst=-1)

2.datetime模块

1.datetime.datetime.now() 返回当前的datetime日期类型/显示当前时间
datetime.datetime.now()
>datetime.datetime(2020, 10, 19, 16, 20, 53, 427247)

2.>>> datetime.date.timetuple(datetime.date.today()) 转换成元组格式
time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=10, tm_mday=28, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=2, tm_yday=302, tm_isdst=-1)

3.datetime.date.fromtimestamp(322222) 把一个时间戳转为datetime日期类型
>>> datetime.datetime.fromtimestamp(123333)
datetime.datetime(1970, 1, 2, 18, 15, 33)

4.datetime.timedelta：表示时间间隔，即两个时间点之间的长度
>>> datetime.timedelta(days = 3)
datetime.timedelta(days=3)
>>> t1 - datetime.timedelta(days = 3)
datetime.datetime(2020, 10, 16, 16, 24, 17, 407845)
>>> t1 - datetime.timedelta(days = 3,minutes = 5)
datetime.datetime(2020, 10, 16, 16, 19, 17, 407845)
>>> t1 + datetime.timedelta(days = -3,minutes = 5)
datetime.datetime(2020, 10, 16, 16, 29, 17, 407845)

5.时间替换
>>> t1.replace(year = 2015,month = 10,minute = 1) 时间替换
datetime.datetime(2015, 10, 19, 16, 1, 17, 407845)

6.时区
import pytz
>>> import pytz
>>> pytz.all_timezones 查看所有时区
['Africa/Abidjan', 'Africa/Accra'

>>> pytz.timezone("Asia/Shanghai") 生成时区
<DstTzInfo 'Asia/Shanghai' LMT+8:06:00 STD>

>>> datetime.datetime.now(tz = pytz.timezone("Asia/Saigon")) 给时间配时区
datetime.datetime(2020, 10, 19, 15, 36, 42, 128838, tzinfo=<DstTzInfo 'Asia/Saigon' +07+7:00:00 STD>)

六、random随机数模块

>>> random.randrange(1,10) #返回1-10之间的一个随机数，不包括10
>>> random.randint(1,10) #返回1-10之间的一个随机数，包括10

>>> random.randrange(0, 100, 2) #随机选取0到100间的偶数
>>> random.random()  #返回一个0-1直间的随机浮点数

>>> random.choice('abce3#$@1') #返回一个给定数据集合中的随机字符
'#'
>>> random.sample('abcdefghij',3)  #从多个字符中选取特定数量的字符
['a', 'd', 'b']

#生成随机字符串
import string
print("".join(random.sample(string.digits + string.ascii_lowercase,5)))
h8gsn

#洗牌
a = list(range(100))
random.shuffle(a)
print(a)
[96, 41, 37, 49, 45, 72, 5, 59, 48, 14, 90, 80, 69, 54, 55, 10, 32, 0, 24, 53, 76, 13, 9, 25, 92, 27, 70, 75, 56, 35, 18, 38, 6, 73, 21, 12, 28, 16, 86, 30, 84, 65, 52, 94, 63, 77, 71, 23, 88, 61, 50, 93, 51, 67, 44, 39, 74, 34, 87, 64, 83, 42, 3, 1, 31, 60, 85, 36, 58, 68, 20, 66, 17, 33, 98, 19, 47, 99, 22, 62, 81, 8, 4, 78, 89, 15, 29, 79, 97, 2, 11, 26, 40, 57, 91, 46, 7, 82, 95, 43]

七、序列化pickle&json模块

pickle

import pickle

#dump写入文件
f = open("game.pkl","wb")
pickle.dump(d,f)

#dumps生成序列化字符串 
d_dump = pickle.dumps(d) #序列化
print(d_dump)

b'\x80\x04\x95=\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x04alex\x94\x8c\x04role\x94\x8c\x06police\x94\x8c\x05blood\x94KL\x8c\x06weapon\x94\x8c\x04ak47\x94u.'

#load从文件加载
f = open("game.pkl","rb")
print(pickle.load(f))

b'\x80\x04\x95=\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x04alex\x94\x8c\x04role\x94\x8c\x06police\x94\x8c\x05blood\x94KL\x8c\x06weapon\x94\x8c\x04ak47\x94u.'

#loads 把序列化的字符串反向解析
print(pickle.loads(d_dump))

{'name': 'alex', 'role': 'police', 'blood': 76, 'weapon': 'ak47'}

json

import json
d = {
    "name":"alex",
    "role":"police",
    "blood":76,
    "weapon":"ak47"
}
alive_players = ["alex","jack","rain"]

f = open("game.json","w")
json.dump(d,f)

f = open("game.json","r")
json.load(f)

pickle vs json
pickle:
只支持python
支持python所有数据类型
class->object
function
datetime
json:
所有语言都支持
只支持python常规数据类型 str,int,dict,set,list,tuple

web fronted
html/js/css
function(){}
backed
python --json–>fronted dict
def nfname()

八、hashlib加密

sdfdsgfd->2333333 碰撞
hfgrwerb->2333333

import hashlib
m = hashlib.md5()
m.update(b"hello alex")
print(m.hexdigest())
m.update("欢迎来到这里".encode("utf-8"))
# print(m.digest()) #消化
print(m.hexdigest())

m2 = hashlib.md5()
m2.update("hello alex欢迎来到这里".encode("utf-8"))
print(m.hexdigest())

九、文件copy模块shutil

拷贝文件

import shutil
shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log') #目标文件无需存在

zipfile压缩&解压缩

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()

十、正则表达式re模块

匹配手机号
phone_list = re.search("[0-9]{11}",f.read()) #从全局找一个
print(phone_list)

常用的表达式规则：
‘.’ 默认匹配除\n之外的任意一个字符

>>> re.search(".","alex")
<re.Match object; span=(0, 1), match='a'>
打印
>>> re.search(".","alex").group()
'a'

‘^’ 匹配字符开头

>>> re.search("^alex","alex").group()
'alex'
>>> re.search("^alex","falex").group()
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in <module>
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'

‘$’ 匹配字符结尾

>>> re.search("^alex$","alex").group()
'alex'
>>> re.search("^alex$","alexop").group()
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in <module>
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'

** 匹配*号前的字符0次或多次，开头没有就返回空

>>> re.search("a*","ddd")
<re.Match object; span=(0, 0), match=''>
>>> re.search("a*","daaaddd")
<re.Match object; span=(0, 0), match=''>
>>> re.search("a*","adaaaddd")
<re.Match object; span=(0, 1), match='a'>
>>> re.search("a*","aaaadaaaddd")
<re.Match object; span=(0, 4), match='aaaa'>

‘+’ 匹配前一个字符1次或多次，可以到中间找

>>> re.search("a+","aaaadaaaddd")
<re.Match object; span=(0, 4), match='aaaa'>
>>> re.search("a+","daaaddd")
<re.Match object; span=(1, 4), match='aaa'>
>>> re.search("a+","dddd")

‘?’ 匹配前一个字符1次或0次，0次或1次

>>> re.search("a?","dddd")
<re.Match object; span=(0, 0), match=''>
>>> re.search("a?","aaadddd")
<re.Match object; span=(0, 1), match='a'>

‘{m}’ 匹配前一个字符m次

>>> re.search("a{4}","aaadddd")
>>> re.search("a{3}","aaadddd")
<re.Match object; span=(0, 3), match='aaa'>

‘{n,m}’ 匹配前一个字符n到m次

>>> re.search("a{1,2}","aaadddd")
<re.Match object; span=(0, 2), match='aa'>
>>> re.search("a{3,5}","aaadddd")
<re.Match object; span=(0, 3), match='aaa'>
>>> re.search("a{3,5}","aaaaaadddd")
<re.Match object; span=(0, 5), match='aaaaa'>

‘|’ 匹配|左或|右的字符

>>> re.search("abc|ABC","abcABC")
<re.Match object; span=(0, 3), match='abc'>
>>> re.search("abc|ABC","addggbcABdddfgC")
>>>    

‘(…)’ 分组匹配

>>> re.search("(abc){2}a(123|45)", "abcabca456c")
<re.Match object; span=(0, 9), match='abcabca45'>

‘\A’ 只从字符开头匹配，相当于re.match(‘abc’,“alexabc”) 或^

>>> re.search("\Aabc","alexabc")
>>> re.search("\Aabc","abclexabc")
<re.Match object; span=(0, 3), match='abc'>

‘\Z’ 匹配字符结尾，同$

>>> re.search("abc\Z","dddabc")
<re.Match object; span=(3, 6), match='abc'>

[]

>>> re.search("[a-zA-Z0-9]{4}","jack")
<re.Match object; span=(0, 4), match='jack'>

‘\d’ 匹配数字0-9

>>> re.search("\d","ja455ck")
<re.Match object; span=(2, 3), match='4'>
>>> re.search("\d{3}","ja455ck")
<re.Match object; span=(2, 5), match='455'>
>>> re.search("\d+","ja455ck")
<re.Match object; span=(2, 5), match='455'>

‘\D’ 匹配非数字

>>> re.search("\D+","ja455ck")
<re.Match object; span=(0, 2), match='ja'>

>>> re.findall("\D+","ja455ck2523dggfd")
['ja', 'ck', 'dggfd']

>>> re.findall("\d+","ja455ck2523dggfd")
['455', '2523']

‘\w’ 匹配[A-Za-z0-9]

>>> re.findall("\w+","ja455ck25'>23dggfd")
['ja455ck25', '23dggfd']

‘\W’ 匹配非[A-Za-z0-9]

>>> re.findall("\W+","a*dvd+lombf/")
['*', '+', '/']

‘s’ 匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+",“ab\tc1\n3”).group() 结果 ‘\t’

>>> re.findall("\s","a*\ndvd\t+lo\nmbf/")
['\n', '\t', '\n']

‘(?P…)’ 分组匹配 re.search("(?P[0-9]{4})(?P[0-9]{2})(?P[0-9]{4})

>>> re.search("([0-9]{3})([0-9]{3})([0-9]{4})",id_num)
<re.Match object; span=(0, 10), match='3714811993'>
>>> a = re.search("([0-9]{3})([0-9]{3})([0-9]{4})",id_num)
>>> a.groups()
('371', '481', '1993')

>>> a = re.search("(?P[0-9]{3})(?P[0-9]{3})(?P[0-9]{4})",id_num)
>>> a.groupdict()
{'province': '371', 'city': '481', 'birthday': '1993'}

re的匹配语法有以下几种：
re.match 从头开始匹配
re.search 匹配包含

re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回

re.findall("[0-9]{11}",phone)

re.split 以匹配到的字符当做列表分隔符

>>> import re
>>> re.split("[0-9]","alex3jack4rain6mike")
['alex', 'jack', 'rain', 'mike']
>>> re.split("[a-z]","alex3jack4rain6mike")
['', '', '', '', '3', '', '', '', '4', '', '', '', '6', '', '', '', '']
>>> re.findall("[0-9]","alex3jack4rain6mike")
['3', '4', '6']
取数字
>>> s='9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14'
>>> re.split("[+\-\*/]",s)加\后面的语法不解释
['9', '2', '5', '3', '7', '3', '99', '4', '2998', '10', '568', '14']

re.sub 匹配字符并替换

>>> re.sub("abc","ABC","abcdefg")
'ABCdefg'
>>> re.sub("abc","ABC","abcdefgabc",count=2)
'ABCdefgABC'
>>> re.sub("[a-z]","0","abcdefg")
'0000000'
>>> re.sub("[a-z]","0","abcdefgAFB")
'0000000AFB'

re.fullmatch 全部匹配/精确匹配

>>> re.fullmatch("aaa","aaa")
<re.Match object; span=(0, 3), match='aaa'>

re.compile定义规则

>>> p = re.compile("[0-9]{11}")
>>> p
re.compile('[0-9]{11}')

>>> p.search("1222555555555")
<re.Match object; span=(0, 11), match='12225555555'>

Flags标志符:

re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写

>>> re.search("Efg","alexEFg",re.I)
<re.Match object; span=(4, 7), match='EFg'>

re.M(MULTILINE): 多行模式，改变’^’和’$’的行为

>>> re.search("^alex","alexjackrain")
<re.Match object; span=(0, 4), match='alex'>

>>> re.search("^alex","mack\nalexjackrain")
>
>>> re.search("^alex","mack\nalexjackrain",re.M)
<re.Match object; span=(5, 9), match='alex'>

>>> re.search("alex$","mack\nalex\njackrain",re.M)
<re.Match object; span=(5, 9), match='alex'>

re.S(DOTALL): 改变’.’的行为

>>> re.search(".","\n")

>>> re.search(".","\n",re.S)
<re.Match object; span=(0, 1), match='\n'>

re.X(re.VERBOSE) 可以给你的表达式写注释，使其更可读

a = re.compile(r"""\d + # the integral part
                \. # the decimal point
                \d * # some fractional digits""", 
                re.X)
b = re.compile(r"\d+\.\d*")

十一、软件开发目录设计规范

• bin/: 存放项目的一些可执行文件，当然你可以起名script/之类的也行，启动，管理。
• foo/: 存放项目的所有源代码。
• (1) 源代码中的所有模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录。
• (2)其子目录tests/存放单元测试代码；
• (3) 程序的入口最好命名为main.py。
• docs/: 存放一些文档。
• setup.py: 安装、部署、打包的脚本。
• requirements.txt: 存放软件依赖的外部Python包列表。
• README: 项目说明文件。

requirements.txt
1.生成requirement
pip freeze > requirements
2.安装requirements中的包
pip install -r requirements
这个文件存在的目的是:
方便开发者维护软件的包依赖。将开发过程中新增的包添加进这个列表中，避免在setup.py安装依赖时漏掉软件包。

方便读者明确项目使用了哪些Python包。

这个文件的格式是每一行包含一个包依赖的说明，通常是flask>=0.10这种格式，要求是这个格式能被pip识别，这样就可以简单的通过pip install -r requirements.txt来把所有Python包依赖都装好了。

十二、包&跨模块代码调用

一个文件夹管理多个模块文件，这个文件夹就被称为包:
一个包就是一个文件夹，但该文件夹下必须存在init.py 文件, 该文件的内容可以为空，int.py用于标识当前文件夹是一个包。

这个init.py的文件主要是用来对包进行一些初始化的，当当前这个package被别的程序调用时，init.py文件会先执行，一般为空， 一些你希望只要package被调用就立刻执行的代码可以放在init.py里。
在package路径下
init文件先执行

print("----welcome invoke my first pacckage-----")

跨目录导入

import sys
import os

base_dir = os.path.abspath(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))) #找到根目录
print(base_dir)
sys.path.append(base_dir) #将目录添加到查找路径
from logging_mod import log_test

def home_page():
    print("welcome to applend")
    print(log_test.sayhi)

home_page()
print("hahaha")

官方推荐方法
在manage中

print("---run my pro---")
from my_package import test

在test中

from logging_mod import log_test

def home_page():
    print("welcome to applend")
    print(log_test.sayhi)

home_page()
print("hahaha")

项目里创建个入口程序，整个程序调用的开始应该是从入口程序发起，这个入口程序一般放在项目的顶级目录

这样做的好处是，项目中的二级目录 apeland_web/views.py中再调用他表亲my_proj/settings.py时就不用再添加环境变量了。

原因是由于manage.py在顶层，manage.py启动时项目的环境变量路径就会自动变成….xxx/my_proj/这一级别

十三、常用模块学习-logging模块基础

python的logging模块提供了标准的日志接口，你可以通过它存储各种格式的日志

logging的日志可以分为 debug(), info(), warning(), error() and critical()5个级别

• DEBUG 出问题，调试10
• INFO 无错误，普通记录20
• WARNING 潜在问题30
• ERROR 故障40
• CRITICAL 严重问题50

import logging
输出到屏幕
logging.warning("user [alex] attempted wrong password more than 3 times")
logging.critical("server is down")

WARNING:root:user [alex] attempted wrong password more than 3 times
CRITICAL:root:sever is down

写到文件
import logging

logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.INFO)
#输入只记录info及以上级别的日志
logging.debug('This message should go to the log file')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')

#定义格式
logging.basicConfig(filename="log_test.log",level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s:%(levelname)s#级别:%(filename)s:#打印文件名%(funcName)s:#哪个函数%(lineno)d:#哪行代码%(process)d#进程id %(message)s'#用户信息,datefmt='%Y-%m-%d %I:%M:%S %p'#时间)

同时向屏幕和文件输出日志

Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类，使用官方文档中的概括最为合适：

• logger提供了应用程序可以直接使用的接口；
• handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出；
• filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录；
• formatter决定日志记录的最终输出格式。

每个组件的主要功能

• logger
  每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。
• handler
  handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台，有些Handler可以把信息输出到文件，还有些 Handler可以把信息发送到网络上。

每个Logger可以附加多个Handler。

1. logging.StreamHandler
   使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。
2. logging.FileHandler 和StreamHandler
   类似，用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件
3. logging.handlers.RotatingFileHandler
   这个Handler类似于上面的FileHandler，但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后，它会自动将当前日志文件改名，然后创建
   一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后，RotatingFileHandler自动把
   文件改名为chat.log.1。不过，如果chat.log.1已经存在，会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建
   chat.log，继续输出日志信息。
4. logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
   这个Handler和RotatingFileHandler类似，不过，它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件，而是间隔一定时间就 自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似，不过新的文件不是附加数字，而是当前时间。

RotatingFileHandler方法

import logging
from logging import handlers

class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter):
    """忽略带db backup 的日志"""
    def filter(self, record): #固定写法
        return  "db backup" not in record.getMessage()

#1.生成logger对象
logger = logging.getLogger("web")
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 1.1把filter对象添加到logger中
logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())

#2.生成handler对象
ch = logging.StreamHandler()
fh = handlers.RotatingFileHandler(filename="web.log",maxBytes=10,backupCount=3)
#2.1把handler对象绑定到logger对象
logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh)
#3生成formatter对象
file_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
console_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(lineno)d - %(message)s')
#3.1把formatter对象绑定到handler对象
ch.setFormatter(console_formatter)
fh.setFormatter(file_formatter)

logger.info("test_log3")
logger.warning("test_log4")
logger.debug("test_log")
logger.debug("test log db backup")

TimedRotatingFileHandler方法

import logging
from logging import handlers


class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter):
    """忽略带db backup 的日志"""
    def filter(self, record): #固定写法
        return  "db backup" not in record.getMessage()

#1.生成logger对象
logger = logging.getLogger("web")
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 1.1把filter对象添加到logger中
logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())

#2.生成handler对象
ch = logging.StreamHandler()

fh = handlers.TimedRotatingFileHandler("web.log",when="S",interval=5,backupCount=3)
#2.1把handler对象绑定到logger对象
logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh)
#3生成formatter对象
file_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
console_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(lineno)d - %(message)s')
#3.1把formatter对象绑定到handler对象
ch.setFormatter(console_formatter)
fh.setFormatter(file_formatter)

logger.info("test_log3")
logger.warning("test_log4")
logger.debug("test_log")
logger.debug("test log db backup")

formatter 组件
日志的formatter是个独立的组件，可以跟handler组合

import logging
#1.生成logger对象
logger = logging.getLogger("web")
#设置整体日志级别
logger.setLevel(logging.DEBUG)
#2.生成handler对象
ch = logging.StreamHandler()
#设置日志级别
ch.setLevel(logging.INFO)

fh = logging.FileHandler("web.log")#输出到文件
#设置日志级别
fh.setLevel(logging.WARNING)
#2.1把handler对象绑定到logger对象
logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh)
#3生成formatter对象
file_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
console_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(lineno)d - %(message)s')
#3.1把formatter对象绑定到handler对象
ch.setFormatter(console_formatter)
fh.setFormatter(file_formatter)
#默认日志级别是warning
logger.debug("test_log")

#全局设置为debug后，console handler设置为info，如果输出的日志级别是debug，那就不会在屏幕上打印

filter 组件
如果你想对日志内容进行过滤，就可自定义一个filter

import logging
from logging import handlers

class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter):
    """忽略带db backup 的日志"""
    def filter(self, record): #日志对象传进来，固定写法
        return  "db backup" not in record.getMessage()#不在日志里，返回true

#1.生成logger对象
logger = logging.getLogger("web")
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 1.1把filter对象添加到logger中
logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())

#2.生成handler对象
ch = logging.StreamHandler()
# fh = handlers.RotatingFileHandler(filename="web.log",maxBytes=10,backupCount=3)
fh = handlers.TimedRotatingFileHandler("web.log",when="S",interval=5,backupCount=3)
# fh = logging.FileHandler("web.log")
#2.1把handler对象绑定到logger对象
logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh)

#3生成formatter对象
file_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
console_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(lineno)d - %(message)s')
#3.1把formatter对象绑定到handler对象
ch.setFormatter(console_formatter)
fh.setFormatter(file_formatter)

logger.info("test_log3")
logger.warning("test_log4")
logger.debug("test_log")
logger.debug("test log db backup")

总结

基础常用模块