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(1)Python所有方向的学习路线(新版)
这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
最近我才对这些路线做了一下新的更新,知识体系更全面了。
(2)Python学习视频
包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频,总共100多个,虽然没有那么全面,但是对于入门来说是没问题的,学完这些之后,你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。
(3)100多个练手项目
我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了,只是里面的项目比较多,水平也是参差不齐,大家可以挑自己能做的项目去练练。
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这里提到的级别函数就是上面所用的 DEBGE、ERROR 等级别,而四大组件则是指 loggers、handlers、filters 和 formatters 这几个组件,下图简单明了的阐述了它们各自的作用:
日志器(logger)是入口,真正工作的是处理器(handler),处理器(handler)还可以通过过滤器(filter)和格式器(formatter)对要输出的日志内容做过滤和格式化等处理操作。
下面介绍下与logging四大组件相关的类:Logger, Handler, Filter, Formatter。
Logger类
Logger 对象有3个工作要做:
1)向应用程序代码暴露几个方法,使应用程序可以在运行时记录日志消息;
2)基于日志严重等级(默认的过滤设施)或filter对象来决定要对哪些日志进行后续处理;
3)将日志消息传送给所有感兴趣的日志handlers。
Logger对象最常用的方法分为两类:配置方法 和 消息发送方法
最常用的配置方法如下:
关于Logger.setLevel()方法的说明:
内建等级中,级别最低的是DEBUG,级别最高的是CRITICAL。例如setLevel(logging.INFO),此时函数参数为INFO,那么该logger将只会处理INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL级别的日志,而DEBUG级别的消息将会被忽略/丢弃。
logger对象配置完成后,可以使用下面的方法来创建日志记录:
那么,怎样得到一个Logger对象呢?一种方式是通过Logger类的实例化方法创建一个Logger类的实例,但是我们通常都是用第二种方式–logging.getLogger()方法。
logging.getLogger()方法有一个可选参数name,该参数表示将要返回的日志器的名称标识,如果不提供该参数,则其值为’root’。若以相同的name参数值多次调用getLogger()方法,将会返回指向同一个logger对象的引用。
关于logger的层级结构与有效等级的说明:
logger的名称是一个以'.'分割的层级结构,每个'.'后面的logger都是'.'前面的logger的children,例如,有一个名称为 foo 的logger,其它名称分别为 foo.bar, foo.bar.baz 和 foo.bam都是 foo 的后代。
logger有一个"有效等级(effective level)"的概念。如果一个logger上没有被明确设置一个level,那么该logger就是使用它parent的level;如果它的parent也没有明确设置level则继续向上查找parent的parent的有效level,依次类推,直到找到个一个明确设置了level的祖先为止。需要说明的是,root logger总是会有一个明确的level设置(默认为 WARNING)。当决定是否去处理一个已发生的事件时,logger的有效等级将会被用来决定是否将该事件传递给该logger的handlers进行处理。
child loggers在完成对日志消息的处理后,默认会将日志消息传递给与它们的祖先loggers相关的handlers。因此,我们不必为一个应用程序中所使用的所有loggers定义和配置handlers,只需要为一个顶层的logger配置handlers,然后按照需要创建child loggers就可足够了。我们也可以通过将一个logger的propagate属性设置为False来关闭这种传递机制。
Handler
Handler对象的作用是(基于日志消息的level)将消息分发到handler指定的位置(文件、网络、邮件等)。Logger对象可以通过addHandler()方法为自己添加0个或者更多个handler对象。比如,一个应用程序可能想要实现以下几个日志需求:
1)把所有日志都发送到一个日志文件中;
2)把所有严重级别大于等于error的日志发送到stdout(标准输出);
3)把所有严重级别为critical的日志发送到一个email邮件地址。
这种场景就需要3个不同的handlers,每个handler复杂发送一个特定严重级别的日志到一个特定的位置。
一个handler中只有非常少数的方法是需要应用开发人员去关心的。对于使用内建handler对象的应用开发人员来说,似乎唯一相关的handler方法就是下面这几个配置方法:
需要说明的是,应用程序代码不应该直接实例化和使用Handler实例。因为Handler是一个基类,它只定义了素有handlers都应该有的接口,同时提供了一些子类可以直接使用或覆盖的默认行为。下面是一些常用的Handler:
Formater
Formater对象用于配置日志信息的最终顺序、结构和内容。与logging.Handler基类不同的是,应用代码可以直接实例化Formatter类。另外,如果你的应用程序需要一些特殊的处理行为,也可以实现一个Formatter的子类来完成。
Formatter类的构造方法定义如下:
logging.Formatter.__init__(fmt=None, datefmt=None, style='%')
该构造方法接收3个可选参数:
Filter
Filter可以被Handler和Logger用来做比level更细粒度的、更复杂的过滤功能。Filter是一个过滤器基类,它只允许某个logger层级下的日志事件通过过滤。该类定义如下:
class logging.Filter(name='')
filter(record)
比如,一个filter实例化时传递的name参数值为’A.B’,那么该filter实例将只允许名称为类似如下规则的loggers产生的日志记录通过过滤:‘A.B’,‘A.B,C’,‘A.B.C.D’,‘A.B.D’,而名称为’A.BB’, 'B.A.B’的loggers产生的日志则会被过滤掉。如果name的值为空字符串,则允许所有的日志事件通过过滤。
filter方法用于具体控制传递的record记录是否能通过过滤,如果该方法返回值为0表示不能通过过滤,返回值为非0表示可以通过过滤。
说明:
如果有需要,也可以在filter(record)方法内部改变该record,比如添加、删除或修改一些属性。
我们还可以通过filter做一些统计工作,比如可以计算下被一个特殊的logger或handler所处理的record数量等。
上面文绉绉的说了(复制/粘贴)那么多,现在应该动手实践了。
现在我需要既将日志输出到控制台、又能将日志保存到文件,我应该怎么办?
利用刚才所学的知识,我们可以构思一下:
看起来好像也不难,挺简单的样子,但是实际如此吗?
在实际的工作或应用中,我们或许还需要指定文件存放路径、用随机数作为日志文件名、显示具体的信息输出代码行数、日志信息输出日期和日志写入方式等内容。再构思一下:
具体代码如下:
import os import logging import uuid from logging import Handler, FileHandler, StreamHandler class PathFileHandler(FileHandler): def __init__(self, path, filename, mode='a', encoding=None, delay=False): filename = os.fspath(filename) if not os.path.exists(path): os.mkdir(path) self.baseFilename = os.path.join(path, filename) self.mode = mode self.encoding = encoding self.delay = delay if delay: Handler.__init__(self) self.stream = None else: StreamHandler.__init__(self, self._open()) class Loggers(object): # 日志级别关系映射 level_relations = { 'debug': logging.DEBUG, 'info': logging.INFO, 'warning': logging.WARNING, 'error': logging.ERROR, 'critical': logging.CRITICAL } def __init__(self, filename='{uid}.log'.format(uid=uuid.uuid4()), level='info', log_dir='log', fmt='%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s'): self.logger = logging.getLogger(filename) abspath = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) self.directory = os.path.join(abspath, log_dir) format_str = logging.Formatter(fmt) # 设置日志格式 self.logger.setLevel(self.level_relations.get(level)) # 设置日志级别 stream_handler = logging.StreamHandler() # 往屏幕上输出 stream_handler.setFormatter(format_str) file_handler = PathFileHandler(path=self.directory, filename=filename, mode='a') file_handler.setFormatter(format_str) self.logger.addHandler(stream_handler) self.logger.addHandler(file_handler) if __name__ == "__main__": txt = "关注公众号【进击的 Coder】,回复『日志代码』可以领取文章中完整的代码以及流程图" log = Loggers(level='debug') log.logger.info(4) log.logger.info(5) log.logger.info(txt)
文件保存后运行,运行结果如下图所示:
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书籍的好处就在于权威和体系健全,刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课,但等你学完之后,你觉得你掌握了,这时候建议还是得去看一下书籍,看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。
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光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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成为一个Python程序员专家或许需要花费数年时间,但是打下坚实的基础只要几周就可以,如果你按照我提供的学习路线以及资料有意识地去实践,你就有很大可能成功!
最后祝你好运!!!
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