Python之常用模块（六）re模块与logging模块和包
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5.10 re模块
re（正则）简介：正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起（称为正则表达式）来描述字符或者字符串的方法。或者说：正则就是用来描述一类事物的规则。
re元字符
元字符匹配内容\w 匹配字母（包含中文）或数字或下划线 \W 匹配非字母（包含中文）或数字或下划线 \s 匹配任意的空白符 \S 匹配任意非空白符 \d 匹配数字 \D 匹配非数字 \A 从字符串开头匹配 \n 匹配一个换行符 \t 匹配一个制表符 ^ 匹配字符串的开始 $ 匹配字符串的结尾 . 匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符。 [...] 匹配字符组中的字符 [^] 匹配除了字符组中的字符的所有字符 * 匹配0个或者多个左边的字符。 + 匹配一个或者多个左边的字符。 ？ 匹配0个或者1个左边的字符，非贪婪方式。 {n} 精准匹配n个前面的表达式。 {n,m} 匹配n到m次由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式 a|b 匹配a或者b () 匹配括号内的表达式，也表示一个组
s = "meet 黑哥_dsb" print(re.findall("\w",s)) # 结果：['m', 'e', 'e', 't', '黑', '哥', '_', 'd', 's', 'b'] s = "meet @黑哥!_dsb" print(re.findall("\W",s)) # 结果：[' ', '@', '!'] s = "meet 黑哥\n_dsb\t" print(re.findall("\s",s)) # 结果：[' ', '\n', '\t'] s = "meet 黑哥\n_dsb\t" print(re.findall("\S",s)) # 结果：['m', 'e', 'e', 't', '黑', '哥', '_', 'd', 's', 'b'] s = "meet1 黑哥2_dsb3" print(re.findall("\d",s)) # 结果：['1', '2', '3'] s = "meet1 黑哥2_dsb3" print(re.findall("\D",s)) # 结果：['m', 'e', 'e', 't', ' ', '黑', '哥', '_', 'd', 's', 'b'] s = "meet 黑哥_dsb" print(re.findall("\Am",s)) print(re.findall("\Ad",s)) # 结果： ['m'] [] s = "meet \n黑哥\t_\ndsb" print(re.findall("\n",s)) # 结果： ['\n', '\n'] s = "meet \n黑哥\t_\ndsb" print(re.findall("\t",s)) # 结果： ['\t'] s = "meet 黑哥_dsb" print(re.findall("^m",s)) print(re.findall("^d",s)) # 结果： ['m'] [] s = "meet 黑哥_dsb" print(re.findall("b$",s)) print(re.findall("sb$",s)) # 结果： ['b'] ['sb'] s = "meet 黑哥_dsb" print(re.findall("m..",s)) # 结果：['mee'] s = "meet1 黑哥2_dsb3" print(re.findall("[1-3]",s)) # 结果：['1', '2', '3'] s = "meet1 黑哥2_dsb3" print(re.findall("[^(1-3)]",s)) # 结果：['m', 'e', 'e', 't', ' ', '黑', '哥', '_', 'd', 's', 'b'] s = "meet 黑m哥_dsb meet meee" print(re.findall("me*",s)) # 结果：['mee', 'm', 'mee', 'meee'] s = "meet 黑m哥_dsb meet meee" print(re.findall("me+",s)) # 结果：['mee', 'mee', 'meee'] s = "meet 黑m哥_dsb meet meee" print(re.findall("me*?",s)) print(re.findall("me+?",s)) # 结果: ['m', 'm', 'm', 'm'] ['me', 'me', 'me'] s = "meet 黑m哥_dsb meet meee" print(re.findall("e{3}",s)) # 结果： ['eee'] s = "meet 黑m哥_dsb meet meee" print(re.findall("e{1,3}",s)) # 结果： ['ee', 'ee', 'eee'] s = "2019-7-26 20:30:30" print(re.split(":|-|\s",s)) # 结果： ['2019', '7', '26', '20', '30', '30'] s = "meet 黑m哥_dsb meet meee" print(re.findall("m(.*?)t",s)) # 结果： ['ee', '哥_dsb mee']re模块常用方法
findall 全部找到返回一个列表
search 从字符串中任意位置进行匹配查找到一个就停止了,返回的是一个对象. 获取匹配的内容必须使用.group()进行获取
import re print(re.search("sb|nb","alexsb meetnb")) print(re.search("sb|nb","alexsb meetnb").group()) # 结果 <_sre.SRE_Match object; span=(4, 6), match='sb'> sbmatch 从字符串开始位置进行匹配
import re print()re.match("sb|nb","alexdsb,alex_sb,alexnb,al_ex") print(re.match("sb|nb","alexdsb,alex_sb,alexnb,al_ex").group()) # 结果： None AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group' # 'NoneType'对象没有属性'group'split 分隔 可按照任意分隔符进行分隔
import re s = "2019-7-26 20:30:30" print(re.split(":|-|\s",s)) # 结果： ['2019', '7', '26', '20', '30', '30']sub 替换
import re s = "meet是一位好老师，meet教会了我们很多知识" print(re.sub("meet","苍老师"，s)) # 结果： 苍老师是一位好老师，苍老师教会了我们很多知识compile 定义匹配规则
import re fn = "\d+" s = "太白123meet456" print(re.split(fn,s)) # 结果： ['太白', 'meet', '']finditer 返回一个迭代器
import re s = "太白123" g = re.finditer("\w",s) for i in g: print(i) print(next(i)) # 结果： <_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='太'> 太 <_sre.SRE_Match object; span=(1, 2), match='白'> 白 <_sre.SRE_Match object; span=(2, 3), match='1'> 1 <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='2'> 2 <_sre.SRE_Match object; span=(4, 5), match='3'> 3给分组起名字
import re ret = re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</\w+>","<h1>hello</h1>") # 给分组1取名tag_name print(ret.group("tag_name")) print(ret.group()) # 结果： h1 <h1>hello</h1> import re ret = re.search(r"<(\w+)>\w+</\1>","<h1>hello</h1>") # \1填充分组1中的内容 print(ret.group(1)) print(ret.group()) # 结果： h1 <h1>hello</h1>
5.11 logging模块和包
logging模块简介：logging模块是记录我们软件的各种状态，还可以记录各种交易信息；其实每个软件都是有错误日志的,开发人员可以通过错误日志中的内容对他的程序进行修改
日志级别
import logging logging.debug('调试debug') # DEBUG = 10 logging.info('消息info') # INFO = 20 logging.warning('警告warn') # WARNING = 30 logging.error('错误error') # ERROR = 40 logging.critical('严重critical') # CRITICAL = 50 ''' WARNING:root:警告warn ERROR:root:错误error CRITICAL:root:严重critical '''- 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。
灵活配置日志级别、日志格式、输出位置
import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S', filename='/tmp/test.log', filemode='w') logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warning('warning message') logging.error('error message') logging.critical('critical message')
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：设置记录日志的级别
- 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
logging对象配置
import logging logger = logging.getLogger() # 创建一个handler，用于写入日志文件 fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8') # 再创建一个handler，用于输出到控制台 ch = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') fh.setLevel(logging.DEBUG) fh.setFormatter(formatter) ch.setFormatter(formatter) logger.addHandler(fh) #logger对象可以添加多个fh和ch对象 logger.addHandler(ch) logger.debug('logger debug message') logger.info('logger info message') logger.warning('logger warning message') logger.error('logger error message') logger.critical('logger critical message')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,当然，也可以通过
fh.setLevel(logging.Debug)单对文件流设置某个级别。
包
包的简介:包是一种通过使用‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式。具体的：包就是一个包含有__init__.py文件的文件夹，所以其实我们创建包的目的就是为了用文件夹将文件/模块组织起来
需要强调的是：
- 在python3中，即使包下没有__init__.py文件，import 包仍然不会报错，而在python2中，包下一定要有该文件，否则import 包报错
- 创建包的目的不是为了运行，而是被导入使用，记住，包只是模块的一种形式而已，包的本质就是一种模块
为何要使用包
包的本质就是一个文件夹，那么文件夹唯一的功能就是将文件组织起来
随着功能越写越多，我们无法将所以功能都放到一个文件中，于是我们使用模块去组织功能，而随着模块越来越多，我们就需要用文件夹将模块文件组织起来，以此来提高程序的结构性和可维护性glance/ #Top-level package ├── __init__.py #Initialize the glance package ├── api #Subpackage for api │ ├── __init__.py │ ├── policy.py │ └── versions.py ├── cmd #Subpackage for cmd │ ├── __init__.py │ └── manage.py └── db #Subpackage for db ├── __init__.py └── models.py注意项:
#1.关于包相关的导入语句也分为import和from ... import ...两种，但是无论哪种，无论在什么位置，在导入时都必须遵循一个原则：凡是在导入时带点的，点的左边都必须是一个包，否则非法。可以带有一连串的点，如item.subitem.subsubitem,但都必须遵循这个原则。但对于导入后，在使用时就没有这种限制了，点的左边可以是包,模块，函数，类(它们都可以用点的方式调用自己的属性)。 #2、import导入文件时，产生名称空间中的名字来源于文件，import 包，产生的名称空间的名字同样来源于文件，即包下的__init__.py，导入包本质就是在导入该文件 #3、包A和包B下有同名模块也不会冲突，如A.a与B.a来自俩个命名空间
文件内容:按 Ctrl+C 复制代码；执行文件与示范文件在同级目录下
包的使用之import
import glance.db.models glance.db.models.register_models('mysql')单独导入包名称时不会导入包中所有包含的所有子模块，如
#在与glance同级的test.py中 import glance glance.cmd.manage.main() ''' 执行结果： AttributeError: module 'glance' has no attribute 'cmd' '''解决方法：
#glance/__init__.py from . import cmd #glance/cmd/__init__.py from . import manage执行：
#在于glance同级的test.py中 import glance glance.cmd.manage.main()
包的使用之from ... import ...
需要注意的是from后import导入的模块，必须是明确的一个不能带点，否则会有语法错误，如：from a import b.c是错误语法
from glance.db import models models.register_models('mysql') from glance.db.models import register_models register_models('mysql')
from glance.api import *
在讲模块时，我们已经讨论过了从一个模块内导入所有，此处我们研究从一个包导入所有。
此处是想从包api中导入所有，实际上该语句只会导入包api下__init.py文件中定义的名字，我们可以在这个文件中定义_all:
# 在__init__.py中定义 x=10 def func(): print('from api.__init.py') __all__=['x','func','policy']此时我们在于glance同级的文件中执行from glance.api import *就导入__all__中的内容（versions仍然不能导入）。
# 在__init__.py中定义 x = 10 def func(): print('from api.__init.py') __all__=['x','func','policy']此时我们在于glance同级的文件中执行from glance.api import *就导入__all__中的内容（versions仍然不能导入）。
练习：
# 执行文件中的使用效果如下，请处理好包的导入 from glance import * get() create_resource('a.conf') main() register_models('mysql')
绝对导入和相对导入
我们的最顶级包glance是写给别人用的，然后在glance包内部也会有彼此之间互相导入的需求，这时候就有绝对导入和相对导入两种方式：
绝对导入：以glance作为起始
相对导入：用.或者..的方式最为起始（只能在一个包中使用，不能用于不同目录内）
例如：我们在glance/api/version.py中想要导入glance/cmd/manage.py
在glance/api/version.py # 绝对导入 from glance.cmd import manage manage.main() # 相对导入 from ..cmd import manage manage.main()测试结果：注意一定要在于glance同级的文件中测试
from glance.api import versions包以及包所包含的模块都是用来被导入的，而不是被直接执行的。而环境变量都是以执行文件为准的
比如我们想在glance/api/versions.py中导入glance/api/policy.py，有的同学一抽这俩模块是在同一个目录下，十分开心的就去做了，它直接这么做
# 在version.py中 import policy policy.get()没错，我们单独运行version.py是一点问题没有的，运行version.py的路径搜索就是从当前路径开始的，于是在导入policy时能在当前目录下找到
但是你想啊，你子包中的模块version.py极有可能是被一个glance包同一级别的其他文件导入，比如我们在于glance同级下的一个test.py文件中导入version.py，如下
from glance.api import versions ''' 执行结果: ImportError: No module named 'policy' ''' ''' 分析: 此时我们导入versions在versions.py中执行 import policy需要找从sys.path也就是从当前目录找policy.py, # 这必然是找不到的 '''
绝对导入与相对导入总结
绝对导入与相对导入 # 绝对导入: 以执行文件的sys.path为起始点开始导入,称之为绝对导入 # 优点: 执行文件与被导入的模块中都可以使用 # 缺点: 所有导入都是以sys.path为起始点,导入麻烦 # 相对导入: 参照当前所在文件的文件夹为起始开始查找,称之为相对导入 # 符号: .代表当前所在文件的文件加,..代表上一级文件夹,...代表上一级的上一级文件夹 # 优点: 导入更加简单 # 缺点: 只能在导入包中的模块时才能使用 # 注意: # 1. 相对导入只能用于包内部模块之间的相互导入,导入者与被导入者都必须存在于一个包内 # 2. attempted relative import beyond top-level package # 试图在顶级包之外使用相对导入是错误的,言外之# 意,必须在顶级包内使用相对导入,每增加一个.代表跳到上一级文件夹,而上一级不应该超出顶级包
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Python之常用模块（六）re模块与logging模块和包全部内容，希望文章能够帮你解决Python之常用模块（六）re模块与logging模块和包所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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