DAY 25 模块2

sys模块

sys模块提供了一系列有关Python运行环境的变量和函数。

#重点记忆
sys.argv           #命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
sys.exit(n)        #退出执行的程序未见，正常退出时exit(0)，不同于循环用的break跳出循环
sys.path           #返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值

#一般
sys.platform       #返回操作系统平台名称
sys.version        #获取Python解释程序的版本信息
sys.maxint         #最大的Int值

详细说明：

sys.argv方法：返回值为命令行操作的列表，模拟sql登录代码

res=sys.argv
print(res)
username=res[2]
password=res[4]
if res[1] == '-u' and res[3] == '-p':
    if username == 'bob' and password == '123':
        print('loging successful')
else:
    print('格式不对')

cmd调用
F:\homework\6.22>python lianxi.py -u bob -p 123
['模块2.py', '-u', 'bob', '-p', '123']　　#sys.argv返回值
loging successful

sys.path：返回模块的搜索路径，初始化时用PYTHONPATH环境变量的值

#pycharm下执行
print(sys.path)
输出结果：
['C:\\Users\\Mr.chai\\Desktop\\PythonProject\\笔记\\2017.6.22', 'C:\\Users\\Mr.chai\\Desktop\\PythonProject', 'C:\\Python36\\python36.zip', 'C:\\Python36\\DLLs', 'C:\\Python36\\lib', 'C:\\Python36', 'C:\\Python36\\lib\\site-packages']

#cmd下执行
C:\Users\Mr.chai\Desktop\PythonProject\笔记\2017.6.22>python 模块2.py
['C:\\Users\\Mr.chai\\Desktop\\PythonProject\\笔记\\2017.6.22', 'C:\\Python36\\python36.zip', 'C:\\Python36\\DLLs', 'C:\\Python36\\lib', 'C:\\Python36', 'C:\\Python36\\lib\\site-packages']

pycharm下执行的’C:\Users\Mr.chai\Desktop\PythonProject’是pycharm给加的，以cmd下调用为准

找模块的优先级：内置模块（即python解释器下的目录）—第三方模块和自定义模块，会统一按照一个路径去找（执行文件或者导入会将目录加到sys.path下，默认加到前面）

导入自定义模块的时候，如果模块名和python解释器下的第三方模块冲突会优先到当前导入自定义模块目录文件下找。

内置模块：sys、time、os模块（测试的不太确认）

当自定义的模块需要跨目录调用的时候，需要在调用的py文件下手动加上要调用的模块的目录：

sys.path.append('module路径')

logging模块

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。

默认日志会输出到当前屏幕终端
日志格式配置（不推荐该配置方式）：

import logging  
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,  #默认级别设置
                    format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',  　　#日志输出格式
                    datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',  　　#时间输出格式
                    filename='/tmp/test.log',  　　#日志输出目录
                    filemode='w')  　　#文件写入权限，a或w

logging.debug('debug message')  
logging.info('info message')  
logging.warning('warning message')  
logging.error('error message')  
logging.critical('critical message')

logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有：

filename：用指定的文件名创建FiledHandler，这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
format：指定handler使用的日志显示格式。
datefmt：指定日期时间格式。
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’))，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。

format参数中可能用到的格式化串：
%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s 调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d 线程ID。可能没有
%(threadName)s 线程名。可能没有
%(process)d 进程ID。可能没有
%(message)s用户输出的消息

日志对象配置：（推荐日志配置方式）

#使用logger对象
logger_obj=logging.getLogger()

# 屏幕输出流
cp=logging.StreamHandler()
# 文件输出流
fp=logging.FileHandler('logger.txt')

#定义格式对象
formatter=logging.Formatter('%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')

#设置格式
cp=cp.setFormatter(formatter)
fp=cp.setFormatter(formatter)

#定义默认级别
logger_obj.setLevel(logging.DEBUG)

#输出流定义
logger_obj.addHandler(fp)
logger_obj.addHandler(cp)

logger_obj.debug('log info')
logger_obj.info('log error')
logger_obj.warning('log error')
logger_obj.error('log error')
logger_obj.critical('log error')

logging库提供了多个组件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger对象提供应用程序可直接使用的接口，Handler发送日志到适当的目的地，Filter提供了过滤日志信息的方法，Formatter指定日志显示格式。另外，可以通过：logger.setLevel(logging.Debug)设置级别。

序列化模块

把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化

python内部使用的序列化模块是pickle模块，而不同编程语言之间使用的是json模块

json模块

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象一个子集，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

#----------------------------序列化
import json
dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#<class 'dict'>
data=json.dumps(dic)
print("type",type(data))#<class 'str'>
print("data",data)
f=open('序列化对象','w')
f.write(data)  #等价于json.dump(dic,f)，等同于打开文件和写入文件两步
f.close()

#-----------------------------反序列化<br>
import json
f=open('序列化对象')
new_data=json.loads(f.read())#  等价于data=json.load(f)，打开文件和读数据
print(type(new_data))

pickle模块

##----------------------------序列化
import pickle
dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
print(type(dic))#<class 'dict'>
j=pickle.dumps(dic)
print(type(j))#<class 'bytes'>
f=open('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
f.write(j)  #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)
f.close()

#-------------------------反序列化
import pickle
f=open('序列化对象_pickle','rb')
data=pickle.loads(f.read())#  等价于data=pickle.load(f)
print(data['age'])