模块

1. os模块

os模块有什么用

与操作系统交互，控制文件/文件夹

# 对文件操作
import os
## 判断是否为文件
res = os.path.isfile(r'D:上海python12期视频python12期视频day 160 上节课回顾.md')
print(res)

## 删除文件
# os.remove(r'')

## 重名名文件
# os.rename(r'', r'')

# 对文件夹操作

## 判断是否为文件夹
# os.path.isdir()

## 创建文件夹
if not os.path.exists(r'D:上海python12期视频python12期视频	est'):
    os.mkdir(r'D:上海python12期视频python12期视频	est')

## 删除文件夹
os.rmdir(r'D:上海python12期视频python12期视频	est')

## 列出文件夹内所有的文件(*****)
res = os.listdir(r'D:上海python12期视频python12期视频day 16')
print(res)

# 辅助性的

## 当前文件的所在文件夹
res = os.getcwd()
print(res)

## 当前文件所在的具体路径
## __file__ pycharm独有
print('__file__:', __file__)
res = os.path.abspath(__file__)  # 根据不同的操作系统,更换不同的或/
print(res)

## 文件的文件夹

res = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
print(res)

## 拼接文件路径
res = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'img', 'test.jpg')
print(res)

## 判断路径是否存在(文件or文件夹都适用)
res = os.path.exists(r'D:上海python12期视频python12期视频day 161 os模块.py')
print(res)

# 尽量不要写路径



## 代码统计(只是想告诉你os模块的应用场景)
def count_code(file_path):
    """通过文件路径计算文件代码量"""
    count = 0
    # tag = False
    # tag2 = False
    with open(file_path, 'r', encoding='utf8') as fr:
        for i in fr:
            if i.startswith('#'):
                continue
            if i.startswith('
'):
            count += 1
    # 计算代码量
    return count


def count_all_file_code(top):
    if os.path.isfile(top):
        count = count_code(top)
        return count

    # 针对文件夹做处理
    res = os.walk(top)  # 只针对文件夹
    count_sum = 0
    for dir, _, files in res:
        # print(i) # 所有文件夹名
        # print(l) # i文件夹下对应的所有文件名
        for file in files:
            file_path = os.path.join(dir, file)
            if file_path.endswith('py'):  # 判断是否为py文件
                count = count_code(file_path)
                count_sum += count
    return count_sum


top = r'D:上海python12期视频python12期视频项目-atm'
count_sum = count_all_file_code(top)
print(f' {top} 代码量统计: {count_sum}')

2. sys模块

sys模块的作用

与python解释器交互

import sys

## 最常用,当使用命令行式运行文件,接收多余的参数
res = sys.argv
print(res)
# print(1)
# print(res[1])


#
import requests


# 拿到当前导入的模块
print(sys.modules.keys())



# requests = __import__('requests')


# 了解
print(sys.api_version)

print(sys.copyright)

print(sys.version)

print(sys.hexversion)

3. json和pickle模块

json的作用

跨平台数据交互，json串，但python中的集合在json中没有对应的转化
pickle模块

不跨平台，针对python所有数据类型（如集合）使用

序列化: 按照特定的规则排列(json串-->跨平台交互,传输数据)
反序列化: 按照特定的规则把json串转换成python/java/c/php需要的数据类型

# json 实例
import json

dic = [1, (1, 2)]

res = json.dumps(dic)  # json串中没有单引号,
print(type(res), res)  # 跨平台数据交互

res = json.loads(res)
print(type(res), res)

# (********)
# dic = {'a': True, 'b': None}

# # # 序列化字典为json串,并保存文件
# import json
# def dic():
#     print('func')
# with open('test.json', 'w', encoding='utf8') as fw:
#     json.dump(dic, fw)
#
# # 反序列化
# with open('test.json', 'r', encoding='utf8') as fr:
#     data = json.load(fr)
#     print(type(data), data)

# goods = {
#     1: 'wawa',
# }
#
# with open('nick.json', 'r', encoding='utf8') as fr:
#     data = json.load(fr)
#     data['wawa'] = 1
#     data['extra'] -= 10
#     data['locked'] = 1
# with open('nick.json', 'w', encoding='utf8') as fw:
#     json.dump(data, fw)

# pickle 实例
import pickle  # -->未来存对象(存对象名,)


# def func():  # 针对地址而言,只存了一个函数名
#     print('func')

# with open('test.pkl','wb') as fw:
#     pickle.dump(func,fw)


def func():
    print('lksjdfkljskldfjlksjdlk')


with open('test.pkl', 'rb') as fr:
    data = pickle.load(fr)
    print(type(data), data)
    data()  # func()

4. logging模块

logging 模块的作用

就是记录日志

（1）日志配置

import logging

# 日志级别(如果不设置,默认显示30以上)
# v1
# logging.info('info')  # 10
# logging.debug('debug')  # 20
# logging.warning('wraning')  # 30
# logging.error('error')  # 40
# logging.critical('critical')  # 50


# v2 --> 添加设置

# logging.basicConfig(filename='20190927.log',
#                     format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
#                     datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
#                     level=10)
#
# username = 'nick'
# goods = 'bianxingjingang'
# logging.info(f'{username}购物{goods}成功')  # 10


# v3: 自定义配置


# 1. 配置logger对象
nick_logger = logging.Logger('nick')
json_logger = logging.Logger('jason')

# 2. 配置格式
formmater1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s -%(thread)d - %(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', )

# 3. 配置handler --> 往文件打印or往终端打印
h1 = logging.FileHandler('nick.log')
h2 = logging.FileHandler('json.log')
sm = logging.StreamHandler()

# 4. 给handler配置格式
h1.setFormatter(formmater1)
h2.setFormatter(formmater2)
sm.setFormatter(formmater3)

# 5. 把handler绑定给logger对象
nick_logger.addHandler(h1)
nick_logger.addHandler(sm)
json_logger.addHandler(h2)

# 6. 直接使用
nick_logger.info(f'nick 购买 变形金刚 4个')
# json_logger.info(f'json 购买 变形金刚 10个')

（2）实际开发中日志的使用



# 记住以上可以全部忘记,在实际开发中只要会下面的cv大法，只需要根据注释内容，按自己的需求自定义日志保存路径等内容即可

# settings文件中复制粘贴下面的内容：
*******************************************************************
# 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 = base_path  # 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:UsersoldboyDesktopatmlog

logfile_name = 'atmlog.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:UsersoldboyDesktopatmlog
    os.mkdir(logfile_dir)

# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)  # C:UsersoldboyDesktopatmloglog.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
        },
    },
}
************************************************************
# 在后端的公用方法中书写下面的内容即可。
import logging.config
def get_log(name):
    logging.config.dictConfig(setting.LOGGING_DIC)
    logger = logging.getLogger(name)
    return logger

# 在程序需要记录日志等的地方使用即可

logger = common.get_log('要记录内容')