Python之旅.第四章.模块与包


软件开发目录规范

路径:用常量名,后面赋予路径

常量路径名=r'路径'

常用目录:(当前水平用这个目录足够了)

ATM:文件夹,所需要做的项目名,用于存放项目相关所有文件和文件夹

readme:文件,用于介绍程序功能

bin:文件夹,只放启动文件

start:文件,启动文件

conf:文件夹,用于存放配置文件

settings:文件名,配置文件

core:文件夹,存放核心逻辑

src:文件名,业务核心逻辑文件

db:文件夹,用于存放数据文件

db:文件名,用于存放数据

lib:文件夹,用于存放常用工具,也就是模块文件

common:文件名,常用功能文件,也就是常用模块文件

log:文件夹,用于存放文件日志

access.log:文件名,日志文件

应该把项目的根目录添加到环境变量中;

就比如上方的ATM项目:

根目录就是ATM目录,以后需要调用什么功能,在根目录下都可以查找到

取目录:

os.path.dirname(__file__) :取当前文件所在的目录

os.path.dirname(os.path.dirname(__file__) ) :取当前所在在文件目录的上一级目录

以此类推,取第几层就写几段,后面有跟方便的方法,此方法仅供参考

然后把你需要的路径,赋值到一个常量当中,当以后有需要调用的时候,直接调用常量名

不必输入固定目录,以限制程序

比如,sys.path.append(os.path.dirname(__file__) ):直接加入当前路径

第二种方法:推荐

os.path.normpath(os.path.join(

     __file__,
     '..',
     '..'
     ))

logging模块

debug:代表调试信息,级别10

info:代表正常运行信息,级别20

warning:代表警告信息,级别30

errot:代表错误信息,级别40

critical:代表崩溃信息,级别50

设置成什么级别,打印什么级别信息

logging模块模板

"""
logging配置
"""

#定义日志文件路径
#把日志路径赋予一个变量
LOG_PATH=r'a3.log'

# 定义三种日志输出格式 开始
#把自己定义的个数赋予一个变量用于后面的调用
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'

id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'


# log配置字典
LOGGING_DIC = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
#多个日志格式,不可更改
'formatters': {
#日志格式名,可更改,这名字的意思是往终端打
'standard': {
#日志格式:上方定义的格式的变量名
'format': standard_format
},
#这个名字的意思是往文件打
'simple': {
'format': simple_format
},
},
#过滤,没什么用,可以无视
'filters': {},
#定义日志输出的格式:文件或终端,不可更改
'handlers': {
#打印到终端的日志名,可以更改
'console': {
#定义日志级别,不可更改:日志级别,可更改为DEBUG/INFO/WARNING/ERROT/CRITICAL
'level': 'DEBUG',
#定义日志输出格式,不可更改
'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕
#绑定格式,不可更改:具体格式根据上方定义的格式更改
'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',
#日志写到哪个文件:变量名,此变量我们在上面以赋予路径
'filename': LOG_PATH, # 日志文件
#规定日志切分大小,以字节为单位
'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M
#规定日志切分后保存的日志次数
'backupCount': 5,
#日志文件编码
'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码,再也不用担心中文log乱码了
},
},
#产生日志,并且传的名字,名字空为默认
'loggers': {
#logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
'': {
#把日志丢给谁,列表内存放的上上方定义的日志名
'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
#设置级别,两层关卡,与上方级别相同即可
'level': 'DEBUG',
#向父级传递,通常关闭就可以了
'propagate': False, # 向上(更高level的logger)传递
},
},
}

import logging
import logging.config

#加载上方定义的字典
def get_logger(name):
#让logging模块从字典里加载配置
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置
#拿到logging名,因为上面logging名为空,所以这里用__name__,如果上方定义了实名,就用上方定义的实名
logger = logging.getLogger(name) # 生成一个log实例
return logger # 记录该文件的运行状态
#用来测试是否在当前文件执行
if __name__ == '__main__':
get_logger()

什么是序列化:

我们把对象(变量)从内存中变成可储存或可传输的过程叫做序列化;

为什么要有序列化:

1.持久保存状态

2.跨平台数据交互

json模块

json只能处理字典,列表,字符串,数字,bool,空类型

json内都是双引号

序列化:内存中的数据结构——转成一种中间格式(字符串)——存储到文件中

关键字:json.dump()

用法:json.dump(需要序列化的值,打开文件的变量名)

反序列化:文件——读取中间格式(字符串)——转成内存中的数据结构

只用W写模式

关键字:json.load

用法:json.load(打开文件的变量名)

pickle模块

pickle可以转换所有的类型,但只能在python中使用

序列化:内存中的数据结构——转成一种中间格式(字符串)——存储到文件中

关键字:pickle.dump()

用法:pickle.dump(需要序列化的值,打开文件的变量名)

反序列化:文件——读取中间格式(字符串)——转成内存中的数据结构

只用W写模式

关键字:pickle.load

用法:pickle.load(打开文件的变量名)

os模块

os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径
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,不区分文件夹
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.getsize(path)统计文件大小,单位为字节

os.path.join('a','b','c.txt') 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

不用写路径符

os.path.normpath(path) 规范化路径,把里面的斜杠同一,..(..返回上一层符号)执行等

用于取需要的绝对路径:

原文地址:https://www.cnblogs.com/yangli0504/p/8724378.html