(0, 1) 小数：random.random() ***
[1, 10] 整数：random.randint(1, 10) *****
[1, 10) 整数：random.randrange(1, 10)
(1, 10) 小数：random.uniform(1, 10)
单例集合随机选择1个：random.choice(item) ***
单例集合随机选择n个：random.sample(item, n)
洗牌单列集合：random.shuffle(item)
# 产生指定位数的验证码 import random def random_code(count): code = '' for i in range(count): num = random.randint(1, 3) if num == 1: tag = str(random.randint(0, 9)) elif num == 2: tag = chr(random.randint(65, 90)) else: tag = chr(random.randint(97, 122)) code += tag return code print(random_code(6)) ----------------------------------------------------------- import random def random_code1(count): source = 'ABCDEFabcdef0123456789' code_list = random.sample(source, count) return ''.join(code_list) print(random_code1(6))
# 基于路径的文件复制： shutil.copyfile('source_file', 'target_file') # 基于流的文件复制： with open('source_file', 'rb') as r, open('target_file', 'wb') as w: shutil.copyfileobj(r, w) # 递归删除目标目录 shutil.rmtree('target_folder') # 文件移动 shutil.remove('old_file', 'new_file') # 文件夹压缩 shutil.make_archive('file_name', 'format', 'archive_path') # 文件夹解压 shutil.unpack_archive('unpack_file', 'unpack_name', 'format')
import shelve s_dic = shelve.open("target_file", writeback=True) # 注：writeback允许序列化的可变类型，可以直接修改值 # 序列化:：存 s_dic['key1'] = 'value1' s_dic['key2'] = 'value2' # 反序列化：取 print(s_dic['key1']) # 文件的释放 s_dic.close() ------------------------------------------------------------------- import shelve s_dic=shelve.open('target.txt') # 默认 writeback=False s_dic['key1']=[1,2,3,4,5] s_dic['key2']={'name':'Bob','age':18} s_dic['key3']='abc' print(s_dic['key1']) # [1,2,3,4,5] s_dic['key1'][2]=30 print(s_dic['key1']) # [1,2,3,4,5] s_dic.close() ------------------------------------------------------------------ import shelve s_dic=shelve.open('target.txt',writeback=True) s_dic['key1']=[1,2,3,4,5] s_dic['key2']={'name':'Bob','age':18} s_dic['key3']='abc' print(s_dic['key1']) # [1,2,3,4,5] s_dic['key1'][2]=30 print(s_dic['key1']) # [1,2,30,4,5] s_dic.close()
import sys sys.stdout.write('msg') sys.stderr.write('msg') msg = sys.stdin.readline() # print默认是对sys.stdout.write('msg') + sys.stdout.write(' ')的封装 # 格式化结束符print：print('msg', end='') ----------------------------------------------------- import sys sys.stdout.write('mag') # =print('mag',end='') 不分行 sys.stdout.write('msg ') # =print('msg') 分行 sys.stderr.write('msg ') #错误流输出的数据为红色 res=sys.stdin.read(3) #输入数据，最多只输出指定位数 ① print(res) res1=sys.stdin.readline() #将输入数据按行输出 ② print(res1)
①和②同时执行:
》》》输入的数据，前三位是①的结果（包括enter），三位后是②的结果，包括enter
1) root logging的基本使用：五个级别
2）root logging的基本配置：logging.basicConfig()
3）logging模块四个核心：Logger | Filter | Handler | Formater
4）logging模块的配置与使用
-- 配置文件：LOGGING_DIC = {}
-- 加载配置文件：logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) => logging.getLogger('log_name')
logging模块：python提供的用于记录日志的模块
logging作用：手动写日志操作重复且没有任何技术含量，所以python帮我们进行了封装，有了logging后我们在记录日志时，只需要简单的调用接口即可,非常方便!
#1.导入模块 import logging #2.输出日志：打印级别是人为规定的 logging.info("info") logging.debug("debug") logging.warning("warning") logging.error("error") logging.critical("critical") #输出 WARNING:root:warning #输出 ERROR:root:error #输出 CRITICAL:root:critical ---------------------------------------------- import logging import sys handler1 = logging.FileHandler("owen.log", encoding="utf-8") handler2 = logging.StreamHandler() logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, stream=sys.stdout, format='%(asctime)s -【%(levelname)s】: %(message)s', filename='owen.log', handlers=[handler1, handler2] )
logging的最低显示级别为warning,对应的数值为30
日志被打印到了控制台
日志输出格式为：级别:日志生成器名称:日志消息 WARNING:root:warning
#案例: logging.basicConfig( filename="aaa.log", filemode="at", datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S %p", format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(module)s: %(message)s", level=10 )
将同一个日志输出到不同位置：
1.Logger 日志生成器：产生日志
2.Filter 日志过滤器：过滤日志
3.Handler 日志处理器：对日志进行格式化,并输出到指定位置(控制台或文件)
4.Formater 处理日志的格式
import logging # 规定输出源 handler1 = logging.FileHandler("owen.log", encoding="utf-8") handler2 = logging.StreamHandler()
# 规定输出格式 fmt = logging.Formatter( fmt="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s: %(message)s", datefmt="%m-%d %H:%M:%S %p") o_log1 = logging.getLogger('owen') o_log1.setLevel(10) # 给logger设置打印级别 o_log1.addHandler(handler1) # 设置输出源，可以多个 o_log1.addHandler(handler2) handler1.setFormatter(fmt) # 设置输出格式 o_log1.warning('owen message') o_log2 = logging.getLogger('zero') o_log2.setLevel(10) o_log2.addHandler(handler2) handler2.setFormatter(fmt) o_log2.warning('zero message')
一条日志完整的声明周期：
-> 1.由logger 产生日志
-> 2.交给过滤器判断是否被过滤
-> 3.将日志消息分发给绑定的所有处理器
-> 4处理器按照绑定的格式化对象输出日志
第一步：会先检查日志级别，如果低于设置的级别则不执行
第二步：使用场景不多，需要使用面向对象的技术点
第三步：也会检查日志级别，如果得到的日志低于自身的日志级别则不输出
第四步：如果不指定格式则按照默认格式
```
生成器的级别应低于句柄否则给句柄设置级别是没有意义的,
例如： handler设置为20，生成器设置为30，30以下的日志压根不会产生
```
# 生成器 logger1 = logging.getLogger("日志对象1") # 文件句柄 handler1 = logging.FileHandler("log1.log",encoding="utf-8") handler2 = logging.FileHandler("log2.log",encoding="utf-8") # 控制台句柄 handler3 = logging.StreamHandler() # 格式化对象 fmt1 = logging.Formatter( fmt="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s: %(message)s", datefmt="%m-%d %H:%M:%S %p") fmt2 = logging.Formatter( fmt="%(asctime)s - %(levelname)s : %(message)s", datefmt="%Y/%m/%d %H:%M:%S") # 绑定格式化对象与文件句柄 handler1.setFormatter(fmt1) handler2.setFormatter(fmt2) handler3.setFormatter(fmt1) # 绑定生成器与文件句柄 logger1.addHandler(handler1) logger1.addHandler(handler2) logger1.addHandler(handler3) # 设置日志级别 logger1.setLevel(10) #生成器日志级别 handler1.setLevel(20) #句柄日志级别 # 测试 logger1.debug("debug msessage") logger1.info("info msessage") logger1.warning("warning msessage") logger1.critical("critical msessage")
import logging log1 = logging.getLogger("mother") log2 = logging.getLogger("mother.son") log3 = logging.getLogger("mother.son.grandson") # handler fh = logging.FileHandler(filename="cc.log",encoding="utf-8") # formatter fm = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s -%(filename)s - %(message)s") # 绑定 log1.addHandler(fh) log2.addHandler(fh) log3.addHandler(fh)
# 绑定格式 fh.setFormatter(fm)
# 测试 # log1.error("测试") # log2.error("测试") log3.error("测试") # 取消传递 log3.propagate = False # 再次测试 log3.error("测试")
import logging.config logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) logging.getLogger("aa").debug("测试") LOGGING_DIC模板: 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' logfile_path = "配置文件路径" LOGGING_DIC = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, }, 'filters': {}, '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': 'DEBUG', '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, #日志文件最大个数 'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码 }, }, 'loggers': { #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 'aa': { '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 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递 }, }, }
补充: getLogger参数就是对应字典中loggers的key , 如果没有匹配的key 则返回系统默认的生成器,我们可以在字典中通过空的key来将一个生成器设置为默认的 'loggers': { # 把key设置为空 '': { '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 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递 }, }, 往后在使用时可以这调用模块提供的函数,来输出日志 logging.info("测试信息!") 另外我们在第一次使用日志时并没有指定生成器,但也可以使用,这是因为系统有默认的生成器名称就叫root
# 程序员看的格式 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 -
import os import sys BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)) sys.path.append(BASE_DIR) LOG_PATH = os.path.join(BASE_DIR, 'log', 'my.log') 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' LOGGING_DIC = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, }, 'filters': {}, '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': 'DEBUG', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件 'formatter': 'standard', 'filename': LOG_PATH, # 日志文件 'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M 'backupCount': 5, #日志文件最大个数 'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码 }, }, 'loggers': { #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 'owen': { '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 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递 }, 'zero': { 'handlers': ['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 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递 }, }, }
项目流程：
1.调研
2.需求分析（产品经理）
3.任务分配
4.写项目demo
5.架构分析（架构师）
6.编写代码
7.测试
8.上线（项目→产品）
项目结构：
bin:可执行文件-项目入口
conf：配置文件
core：核心代码
db：数据库操作
interface：接口操作
lib：共有模块（功能）
log：日志文件