random 模块
随机：在某个范围内取到每一个值的概率是相同的
import random# 随机小数print(random.random()) # 0-1之内的随机小数print(random.uniform(1, 5)) # 任意范围之内的随机小数# 随机整数print(random.randint(1, 2)) # [1,2] 包含2在内的范围内随机取整数print(random.randrange(1, 2)) # [1,2) 不包含2在内的范围内随机取整数print(random.randrange(1, 10, 2)) # [1,10) 不包含10在内的范围内随机取奇数# 随机抽取lst = [1, 2, 3, 'abc', ('wahaha', 'qqxing')]
ret = random.choice(lst) # 随机抽取一个值print(ret)
ret1 = random.sample(lst, 2) # 随机抽取两个值print(ret1)# 打乱顺序 在原列表的基础上做乱序lst = [1, 2, 3, 'abc', ('wahaha', 'qqxing')]
random.shuffle(lst)print(lst)练习：生成随机验证码
生成验证码
time 模块
#常用方法1.time.sleep(secs) (线程)推迟指定的时间运行。单位为秒。2.time.time() 获取当前时间戳
表示时间的三种方式
在python中，通常用这三种方式表示时间：时间戳、格式化的时间字符串、元组（struct_time）。
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。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。
格式化的时间字符串(Format String)： ‘1999-12-06’
python中时间日期格式化符号：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2018 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
认识Python中表示时间的几种格式：
# 时间模块import time# 时间戳print(time.time()) # 返回当前时间的时间戳# 结果>>> 1543743462.3950245# 时间字符串print(time.strftime('%Y-%m-%d %X'))# 结果>>> 2018-12-02 17:39:58print(time.strftime('%Y-%m-%d %H-%M-%S'))# 结果>>> 2018-12-02 17-39-58# 时间元组：localtime将一个时间戳转换为当前时区的struct_timeprint(time.localtime())# 结果>>> time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=12, tm_mday=2, tm_hour=17, tm_min=43, tm_sec=44, tm_wday=6, tm_yday=336, tm_isdst=0)
小结：时间戳是计算机能够识别的时间；时间字符串是人能够看懂的时间；元组则是用来操作时间的。
time模块相关方法：
time.localtime([secs])：将一个时间戳转换为当前时区的struct_time；secs参数未提供，则以当前时间为准。 time.gmtime([secs])：和 localtime()类似；gmtime()方法是将一个时间戳转换为UTC时区(0 时区)的struct_time。 time.time()：返回当前时间戳 time.mktime(t)：将一个time.struct_time转为时间戳 time.sleep(secs)：线程推迟指定的时间运行，单位为秒 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 Dec 2 17:52:36 2018'。如果没有参数，默认将time.localtime()作为参数传入 time.ctime([t])：把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转为time.asctime()的形式。如果参数未给或者为None的时候，默认将time.time()作为参数，相当于time.asctime(time.localtime(secs)) 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)转为格式化的时间字符串，如果t未指定，默认传入time.localtime() 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
几种格式之间的转化
# 时间戳——>结构化时间# time.gmtime(时间戳) #UTC时间，与英国伦敦当地时间一致# time.localtime(时间戳) #当地时间。例如我们现在在北京执行这个方法：与UTC时间相差8小时，UTC时间+8小时 = 北京时间print(time.gmtime(1510000000))#结果>>> time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=11, tm_mday=6, tm_hour=20, tm_min=26, tm_sec=40, tm_wday=0, tm_yday=310, tm_isdst=0)print(time.localtime())#结果>>> time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=12, tm_mday=2, tm_hour=18, tm_min=4, tm_sec=23, tm_wday=6, tm_yday=336, tm_isdst=0)# 结构化时间——>时间戳# time.mktime(结构化时间)time_tuple = time.localtime(1510000000)print(time.mktime(time_tuple))#结果>>> 1510000000.0
# 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"))#结果>>> 2018-12-02 18:07:47print(time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(1510000000)))#结果>>> 2017-11-07# 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("2018-02-22", "%Y-%m-%d"))#结果>>> time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=2, tm_mday=22, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=53, tm_isdst=-1)print(time.strptime("2018/03/01", "%Y/%m/%d"))#结果>>> time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=3, tm_mday=1, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=60, tm_isdst=-1)
# 结构化时间 ——> %a %b %d %H:%M:%S %Y串# time.asctime(结构化时间) 如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串print(time.asctime(time.localtime(1510000000)))#结果>>> Tue Nov 7 04:26:40 2017print(time.asctime())#结果>>> Sun Dec 2 18:12:19 2018# 时间戳 ——> %a %b %d %H:%M:%S %Y串# time.ctime(时间戳) 如果不传参数，直接返回当前时间的格式化串print(time.ctime())#结果>>> Sun Dec 2 18:13:14 2018print(time.ctime(1510000000))#结果>>> Tue Nov 7 04:26:40 2017
计算本月一号的时间戳时间
datetime 模块
相比于time模块，datetime模块的接口则更直观，更容易调用
datetime模块定义了下面这几个类：
datetime.date：表示日期的类；常用的属性有year, month, day;
datetime.time：表示时间的类；常用的属性有hour, minute, second, microsecond;
datetime.datetime：表示日期时间。
datetime.timedelta：表示时间间隔，即两个时间点之间的长度。
datetime.tzinfo：与时区有关的相关信息。
import datetimeprint(datetime.datetime.now()) # 现在的时间# 只能调整的字段：weeks days hours minutes secondsprint(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(weeks=3)) # 三周后print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(weeks=-3)) # 三周前print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=-3)) # 三天前print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=3)) # 三天后print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=5)) # 5小时后print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=-5)) # 5小时前print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=-15)) # 15分钟前print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=15)) # 15分钟后print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=-70)) # 70秒前print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(seconds=70)) # 70秒后current_time = datetime.datetime.now()# 可直接调整到指定的 年 月 日 时 分 秒 等print(current_time.replace(year=1977)) # 直接调整到1977年print(current_time.replace(month=1)) # 直接调整到1月份print(current_time.replace(year=1989,month=4,day=25)) # 1989-04-25 18:49:05.898601# 将时间戳转化成时间print(datetime.date.fromtimestamp(1232132131)) # 2009-01-17
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，(类似shell中调用脚本后面传入的$1,$2,$3) 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
sys.argv用法
os 模块
os 模块是与操作系统交互的一个接口
#当前执行这个python文件的工作目录相关的工作路径
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：('..')
#和文件夹相关
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
# 和文件相关
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
# 和操作系统差异相关
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'
# 和执行系统命令相关
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.environ 获取系统环境变量
#path系列，和路径相关
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
注意：os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息 的结构说明
stat 结构
练习
统计目录大小
序列化模块
前提：
试想一下，有没有这种需求，想把一个字典或者列表直接存储起来，等下次再用，但是这些数据类型是存储在内存中的，程序结束后内存就被自动释放了。想把数据永久的存储下来，可以存储在内存里面，可是文件中只能存储字符串类型，那么这种怎么实现呢？比如打游戏过程中，打累了，停下来、关掉游戏，想过两天再玩，两天之后，游戏又从你上次停止的地方继续运行，你上次的游戏进度肯定是存储在硬盘上了，是以何种方式实现的呢？
可能你会想到强大的eval()内置函数，通过eval就能操作字符串。
stu = {'name':'xiaobai', 'age': 20}
ret = str(stu)print(eval(ret), type(eval(ret)))>>> {'name': 'xiaobai', 'age': 20} <class 'dict'>但是强大的eval()的安全性却得不到保证，如果在文件中读取出来的是一条类似‘rm /’之类的命令，后果就不堪设想
所以在三个场景中是不建议使用eval函数的：
1、用户输入的时候 2、文件读入的时候 3、网络传输的时候
所以这个时候用到：序列化
序列化：
将一个对象从内存中转换为可存储(字符串类型)或者可传输(bytes)类型的过程，就叫做序列化。在python中叫做pickling，通俗讲：序列化就是将其他数据类型转换为字符串/bytes类型的过程。
为什么要使用序列化：
（1）持久化数据类型
（2）跨平台进行交互。不同的编程语言都用协商好的序列化格式，那么便能打破平台/语言之间的限制，实现跨平台数据交互。
（3）使程序更具维护性。
json
json格式在各个语言之间都是通用的序列化格式。在json中，所有的字符串都必须是" "双引号。
json的优点：
所有的数据类型都是各个语言通用的。在各个编程语言中都支持。
json的缺点：
1、json只是支持非常少的数据类型
2、对数据类型的约束十分严格
（1）字典中的key必须是字符串。
（2）json只支持列表，字典，数值，字符串，布尔值。
json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
# dumps 与 loadsimport json# 序列化dic = {'name': 'xiaobai', 'age': 20, 'sex': 'nan', 2: 4}
str_dic = json.dumps(dic) # 序列化：将一个字典转换为字符串print(str_dic, type(str_dic))#结果>>> {"name": "xiaobai", "age": 20, "sex": "nan", "2": 4} <class 'str'># 注意：json转换完的字符串类型的字典中的字符串是有""表示; 如果数字为key那么dump之后会强行转换为字符串数据类型# 反序列化dic2 = json.loads(str_dic) # 将一个字符串格式的字典转换成一个字典print(dic2, type(dic2))#结果>>> {'name': 'xiaobai', 'age': 20, 'sex': 'nan', '2': 4} <class 'dict'># 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有""表示# json是否支持元组，对元组做value的字典会把元组强制转换为列表dic = {'a': (1, 2, 3)}
str_dic = json.dumps(dic)print(str_dic) # {"a": [1, 2, 3]}new_dic = json.loads(str_dic)print(new_dic) # {'a': [1, 2, 3]}# json是否支持元组做key？ 不支持，会报错# dic = {(1, 2, 3): "a"}# str_dic = json.dumps(dic) # TypeError: keys must be a string# 处理嵌套的数据类型list_dic = [1, ['a', 'b', 'c'], 2, {'k1': 'k2', 'k3': 'k4'}]
str_dic = json.dumps(list_dic)print(str_dic, type(str_dic))#结果：[1, ["a", "b", "c"], 2, {"k1": "k2", "k3": "k4"}] <class 'str'>new_dic = json.loads(str_dic)print(new_dic, type(new_dic))#结果：[1, ['a', 'b', 'c'], 2, {'k1': 'k2', 'k3': 'k4'}] <class 'list'>
如果想把数据类型直接序列化到一个文件中，那么就要使用到dump和load方法
# dump 与 load# 系列化进文件import json
dic = {'name': 'xiaobai', 'age': 20, 'sex': 'nan', 2: 4}
with open('dump_json', 'w') as f:
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with open('dump_json') as f:
ret = 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
print(type(ret), ret) # <class 'dict'> {'name': 'xiaobai', 'age': 20, 'sex': 'nan', '2': 4}# 能不能dump多个数据进入文件, dump可以多个数据进去，但是load不出来了，会报错dic = {'name': 'xiaobai', 'age': 20, 'sex': 'nan', 2: 4}
dic2 = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}
with open('dump_json', 'w') as f:
json.dump(dic, f)
json.dump(dic2, f)# with open('dump_json') as f:# json.load(f) # json.decoder.JSONDecodeError# 如果非要使用json dump多个数据到文件里面，那么就要用到dumpsdic = {'name': 'xiaobai', 'age': 20, 'sex': 'nan', 2: 4}
dic2 = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}
with open('dump_json', 'w') as f:
str_dic1 = json.dumps(dic)
str_dic2 = json.dumps(dic2)
f.write(str_dic1 + '\n')
f.write(str_dic2 + '\n')
with open('dump_json') as f: for line in f:
ret = json.loads(line) print(ret)
写入中文乱码，需要使用ensure_ascii关键字参数
ensure_ascii关键字参数示例
json的格式化输出
pickle
由于json格式对python数据类型的支持不是那么完美，如果只是在python程序之间交互，使用pickle模块的支持性会更好。但是不足之处就是，pickle只是适用于python语言。
pickle的优点：
（1）pickle支持python中的几乎所有数据类型
（2）pickle会把数据类型序列化为bytes类型
pickle的缺点：
（1）pickle只适用于python
pickle模块提供了四个功能：dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，读）、load （不仅可以序列化字典，列表...可以把python中任意的数据类型序列化）
import pickle# dumps 与 loadsdic = {'name': 'xiaobai', 'age': 20, 'sex': 'nan', 2: 4}
b_dic = pickle.dumps(dic)print(type(b_dic)) # <class 'bytes'>d_dic = pickle.loads(b_dic)print(type(d_dic)) #<class 'dict'># dump 与 loaddic = {'name': 'xiaobai', 'age': 20, 'sex': 'nan', 2: 4}
with open('pickle_dump', 'wb') as f:
pickle.dump(dic, f)
with open('pickle_dump', 'rb') as f:
ret = pickle.load(f) print(ret) # {'name': 'xiaobai', 'age': 20, 'sex': 'nan', 2: 4}# 可以发现pickle和json用法其实是完全一样，只是dump写和读的时候注意，因为pickle转换为bytes类型，所以写读时候都要以wb 和rb的形式hashlib模块
算法介绍：
Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如MD5，SHA1等等。
什么是摘要算法呢？摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。
摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡改过。
摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过，就是因为摘要函数是一个单向函数，计算f(data)很容易，但通过digest反推data却非常困难。而且，对原始数据做一个bit的修改，都会导致计算出的摘要完全不同。
hashlib介绍：
hashlib模块是一个内部有摘要算法的模块，而且内部可以给我们提供不止一种摘要算法。能够把 一个 字符串 数据类型的变量，转换成一个 定长的 密文的 字符串,字符串里的每一个字符都是一个十六进制数字
为什么需要hashlib？
对于同一个字符串,用相同的算法,相同的手段去进行摘要,获得的值总是相同的
hashlib模块的使用：
hashlib模块提供了多种摘要算法：
md5算法： 定长32位 16进制（应用最广发的摘要算法）
sha系统算法： 定长40位
sha算法要比MD5算法更加复杂，且sha N数值越大，算法越复杂，耗时越久，结果越长，但也更安全
import hashlib# hashlib模块md5摘要算法的使用name = "xiaobai"password = 'xiaobai123'# 1.首先，需要先实例化一个md5的对象，一个对象只加密一个数据md5_obj = hashlib.md5()# 2. update()方法，把需要进行md5的对象放入md5_obj.update(password.encode('utf-8'))# 3. 通过hexdigest()，得到摘要算法之后的密文md5_password = md5_obj.hexdigest()print(md5_password) # 21b3a6792936ba9c2ecbcbe0da8ba961print(len(md5_password)) # md5算法，定长32位# hashlib模块sha摘要算法的使用# 操作和md5如出一辙，先创建对象，通过update加密，再通过hexdigest取值name = "xiaobai"password = 'xiaobai123'sha_obj = hashlib.sha1()
sha_obj.update(password.encode('utf-8'))
sha_password = sha_obj.hexdigest()print(sha_password) # 6e96c5250d4d9c3b1ea9b5815d41aa0343a3c691print(len(sha_password)) # sha1算法，定长40位
hashlib的应用
用户登录的验证
name | password-------+--------xiaobai|xiaobai123
有一个用户小白，密码为xiaobai123，如果密码就这样明文存储，如果数据库被黑，那么密码就毫无保留的暴露给了黑客。所以这时候就需要用到摘要，在数据库中，存储密码的摘要信息，每次登陆的时候，再做摘要信息的对比
name | password-------+--------xiaobai|21b3a6792936ba9c2ecbcbe0da8ba961
所以每次登陆的时候，便需要进行密码信息的摘要对比
import hashlibdef get_md5_pwd(s):
md5_obj = hashlib.md5()
md5_obj.update(s.encode('utf-8'))
ret = md5_obj.hexdigest() return ret
username = input("username>>>: ").strip()
password = input("password>>>: ").strip()
with open('userinfo', encoding='utf-8') as f: for line in f:
user, pwd = line.strip().split('|') if username == user and get_md5_pwd(password) == pwd: print("登录成功") break
else: print("登录失败")通过摘要算法的手段，虽然密码是用密文的形式存储了，但是在现在的攻击手段中，有一种叫做"撞库"的手段，就是通过一个存储着大量密码与md5后的摘要对应的关系，再一一进行匹配，如果摘要信息一致，便能够反推出密码，因为同一种算法的同一个字符串，结果总是不变的。那么，有什么方法能够防止撞库？那就通过加盐值得手段（1.固定盐值 2.更好的方法：动态加盐）
何为盐值(salt)，其实就是给原数据+一段指定的字符串，这样得到的MD5值就会发生变化。只要颜值不被黑客知道，那么就很难反向推出原数据。
# 加盐的md5算法，采用固定盐值(盐值:static)username = "xiaobai"password = "xiaobai123"md5_obj = hashlib.md5()
md5_obj.update('static'.encode('utf-8')) # 加油md5_obj.update(password.encode('utf-8'))
ret = md5_obj.hexdigest()print(ret)# 动态加盐，通过把用户的唯一标识作为盐值，例如每个用户的用户名都是唯一username = "xiaobai"password = "xiaobai123"md5_obj = hashlib.md5()
md5_obj.update(username.encode('utf-8')) # 动态加盐md5_obj.update(password.encode('utf-8'))
ret = md5_obj.hexdigest()print(ret)
文件一致性的校验
给一个文件中的所有内容进行摘要算法，得到一个md5结果。此时，我们可以体验到md5摘要算法的神奇的地方，对于同一个字符串，不管把他拆开多少段，最终得到的md5值都是一样。
# 同一个字符串，不管拆开多少段，最终的md5都是一样的。s = 'hello world'md5_obj = hashlib.md5()
md5_obj.update(s.encode('utf-8'))
ret = md5_obj.hexdigest()print(ret) # 5eb63bbbe01eeed093cb22bb8f5acdc3md5_obj = hashlib.md5()
md5_obj.update('hello '.encode('utf-8'))
md5_obj.update('world'.encode('utf-8'))
ret = md5_obj.hexdigest()print(ret) # 5eb63bbbe01eeed093cb22bb8f5acdc3所以对文件进行一致性校验
def get_file_md5(file_path):
file_md5_obj = hashlib.md5()
with open(file_path, encoding='utf-8') as f: for line in f:
file_md5_obj.update(line.encode('utf-8'))
ret = file_md5_obj.hexdigest() return ret
综合版两个文件MD5对比
对视频文件进行一致性校验
一般是视频格式的文件/网络传输的文件，都是二进制的bytes类型。此时没有行的概念，该怎么做？此时，可以设置一个buffer，每次都读取相同长度的buffer.
#设置一个buffer,每次都通过f.read(buffer)读取定长的数据。如果电脑配置比较高，调整相应的buffer即可import os, sys, hashlibdef get_vedio_md5(file_path, buffer=1024): file_size = os.path.getsize(file_path) md5_obj = hashlib.md5() with open(file_path, 'rb') as f: while file_size: content = f.read(buffer) md5_obj.update(content) file_size -= len(content) ret = md5_obj.hexdigest() return ret
logging模块
logging模块是用来操作日志的。
logging模块分为两种配置方式：（1）函数式简单配置。（2）logger对象配置
函数式简单配置
import logging
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical')
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），默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息。此时如果想改变显示，就需要在logging.basicConfig()中，把level级别调低
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical')
此时，如果不想日志默认输出到标准输出，想重定向输出到指定的日志文件中，那么也可以通过修改logging.basicconfig()中filename属性，指定重定向的文件。
import logging# 通过修改logging.basicConfig(filename=‘file_path’),进行输出重定向logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, filename='loging.log')
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical')
basicConfig常用的参数及输出格式
总结：
通过logging模块的简单配置项可以完成对日志的基本操作，但是依然有几点痛点：
（1）basicConifg不支持输出中文
（2）日志的输出只能够文件/屏幕二选一，不能做到同时。
logger 对象配置
既然logging模块自带的basicConfig配置不能够解决中文问题，那么只能通过自己创建对象的方式来更加灵活的操作，解决固有的痛点：1.不能支持中文 2.同时向文件和屏幕输出内容
事前应该有几个准备事项：
（1）先实例化一个日志对象
（2）创建一个控制文件输出的文件操作符
（3）创建一个控制屏幕输出的屏幕操作符
（4）指定日志输出的格式（可以指定多个，文件输出和屏幕输出格式可以不同）
（5）文件操作符绑定一个日志格式
（6）屏幕操作符绑定一个日志格式
（7）日志对象绑定文件操作符以及屏幕操作符
import logging# (1) 创建一个log对象logger = logging.getLogger()# (2) 创建一个控制文件输出的文件操作符,encoding='utf-8‘’，解决中文问题file_handler = logging.FileHandler('test.log', encoding='utf-8')# (3) 创建一个控制屏幕输出的屏幕操作符screen_handler = logging.StreamHandler()# (4) 设置日志输出的格式log_fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')# (5) 给文件操作符绑定一个日志格式file_handler.setFormatter(log_fmt)# (6) 给屏幕操作符绑定一个日志格式screen_handler.setFormatter(log_fmt)# (7) 日志对象绑定文件操作符和屏幕操作符logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(screen_handler)# (8) 设置日志输出的级别logger.setLevel(logging.DEBUG)# (9) 打印日志logger.debug('这是debug的消息')
logger.info('这是info的消息')
logger.warning('这是warning的消息')
logger.error('这是error的消息')
import logging# (1) 创建一个log对象logger = logging.getLogger()# (2) 创建一个控制文件输出的文件操作符,encoding='utf-8‘’，解决中文问题file_handler = logging.FileHandler('test.log', encoding='utf-8')# (3) 创建一个控制屏幕输出的屏幕操作符screen_handler = logging.StreamHandler()# (4) 设置日志输出的格式log_fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')# (5) 给文件操作符绑定一个日志格式file_handler.setFormatter(log_fmt)# (6) 给屏幕操作符绑定一个日志格式screen_handler.setFormatter(log_fmt)# (7) 日志对象绑定文件操作符和屏幕操作符logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(screen_handler)# (8) 设置日志输出的级别logger.setLevel(logging.DEBUG)# (9) 打印日志def login():
username = input("username>>>: ")
password = input("password>>>: ") if username == "xiaobai" and password == "xiaobai123":
logger.info("%s 登录成功 " % username) print("登录成功") else:
logger.error("%s 登录失败,密码：%s " % (username, password)) print("登录失败")
login()出处：https://www.cnblogs.com/yanjieli/p/10053183.html
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