常用模塊一

　　collections模塊

　　時間模塊

　　random模塊

　　os模塊

　　sys模塊

　　序列化模塊

　　re模塊

常用模塊二

　　hashlib模塊

　　configparse模塊

　　logging模塊

collections模塊

在內置數據類型（dict、list、set、tuple）的基礎上，collections模塊還提供了幾個額外的數據類型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。

1.namedtuple: 生成可以使用名字來訪問元素內容的tuple

2.deque: 雙端隊列，可以快速的從另外一側追加和推出對象

3.Counter: 計數器，主要用來計數

4.OrderedDict: 有序字典

5.defaultdict: 帶有默認值的字典

namedtuple

我們知道tuple可以表示不變集合，例如，一個點的二維坐標就可以表示成：

>>> p = (1, 2)

但是，看到(1, 2)，很難看出這個tuple是用來表示一個坐標的。

這時，namedtuple就派上了用場：

>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple(‘Point‘, [‘x‘, ‘y‘])
>>> p = Point(1, 2)
>>> p.x
1
>>> p.y
2

類似的，如果要用坐標和半徑表示一個圓，也可以用namedtuple定義：

#namedtuple(‘名稱‘, [屬性list]):
Circle = namedtuple(‘Circle‘, [‘x‘, ‘y‘, ‘r‘])

deque

使用list存儲數據時，按索引訪問元素很快，但是插入和刪除元素就很慢了，因為list是線性存儲，數據量大的時候，插入和刪除效率很低。

deque是為了高效實現插入和刪除操作的雙向列表，適合用於隊列和棧：

>>> from collections import deque
>>> q = deque([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘])
>>> q.append(‘x‘)
>>> q.appendleft(‘y‘)
>>> q
deque([‘y‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘x‘])

deque除了實現list的append()和pop()外，還支持appendleft()和popleft()，這樣就可以非常高效地往頭部添加或刪除元素。

OrderedDict

使用dict時，Key是無序的。在對dict做叠代時，我們無法確定Key的順序。

如果要保持Key的順序，可以用OrderedDict：

>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)])
>>> d # dict的Key是無序的
{‘a‘: 1, ‘c‘: 3, ‘b‘: 2}
>>> od = OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)])

註意，OrderedDict的Key會按照插入的順序排列，不是Key本身排序

defaultdict

有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，將所有大於 66 的值保存至字典的第一個key中，將小於 66 的值保存至第二個key的值中。

from collections import defaultdict

values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]

my_dict = defaultdict(list)

for value in  values:
    if value>66:
        my_dict[‘k1‘].append(value)
    else:
        my_dict[‘k2‘].append(value)

使用dict時，如果引用的Key不存在，就會拋出KeyError。如果希望key不存在時，返回一個默認值，就可以用defaultdict：

>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: ‘N/A‘)
>>> dd[‘key1‘] = ‘abc‘
>>> dd[‘key1‘] # key1存在
‘abc‘
>>> dd[‘key2‘] # key2不存在，返回默認值
‘N/A‘

Counter

Counter類的目的是用來跟蹤值出現的次數。它是一個無序的容器類型，以字典的鍵值對形式存儲，其中元素作為key，其計數作為value。計數值可以是任意的Interger（包括0和負數）

c = Counter(‘abcdeabcdabcaba‘)
print c
輸出：Counter({‘a‘: 5, ‘b‘: 4, ‘c‘: 3, ‘d‘: 2, ‘e‘: 1})

時間模塊

在Python中，通常有這三種方式來表示時間：時間戳、元組(struct_time)、格式化的時間字符串：

%y 兩位數的年份表示（00-99）
%Y 四位數的年份表示（000-9999）
%m 月份（01-12）
%d 月內中的一天（0-31）
%H 24小時制小時數（0-23）
%I 12小時制小時數（01-12）
%M 分鐘數（00=59）
%S 秒（00-59）
%a 本地簡化星期名稱
%A 本地完整星期名稱
%b 本地簡化的月份名稱
%B 本地完整的月份名稱
%c 本地相應的日期表示和時間表示
%j 年內的一天（001-366）
%p 本地A.M.或P.M.的等價符
%U 一年中的星期數（00-53）星期天為星期的開始
%w 星期（0-6），星期天為星期的開始
%W 一年中的星期數（00-53）星期一為星期的開始
%x 本地相應的日期表示
%X 本地相應的時間表示
%Z 當前時區的名稱
%% %號本身

元組(struct_time) ：struct_time元組共有9個元素共九個元素:(年，月，日，時，分，秒，一年中第幾周，一年中第幾天等）　

首先，我們先導入time模塊，來認識一下python中表示時間的幾種格式：

#導入時間模塊
>>>import time

#時間戳
>>>time.time()
1500875844.800804

#時間字符串
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
‘2017-07-24 13:54:37‘
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S")
‘2017-07-24 13-55-04‘

#時間元組:localtime將一個時間戳轉換為當前時區的struct_time
time.localtime()
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24,
　　　　　　　　　　tm_hour=13, tm_min=59, tm_sec=37, 
                 tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=0)

小結：時間戳是計算機能夠識別的時間；時間字符串是人能夠看懂的時間；元組則是用來操作時間的

幾種格式之間的轉換　　

#時間戳-->結構化時間
#time.gmtime(時間戳)    #UTC時間，與英國倫敦當地時間一致
#time.localtime(時間戳) #當地時間。例如我們現在在北京執行這個方法：與UTC時間相差8小時，UTC時間+8小時 = 北京時間 
>>>time.gmtime(1500000000)
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=2, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)
>>>time.localtime(1500000000)
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=14, tm_hour=10, tm_min=40, tm_sec=0, tm_wday=4, tm_yday=195, tm_isdst=0)

#結構化時間-->時間戳　
#time.mktime(結構化時間)
>>>time_tuple = time.localtime(1500000000)
>>>time.mktime(time_tuple)
1500000000.0

#結構化時間-->字符串時間
#time.strftime("格式定義","結構化時間")  結構化時間參數若不傳，則顯示當前時間
>>>time.strftime("%Y-%m-%d %X")
‘2017-07-24 14:55:36‘
>>>time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(1500000000))
‘2017-07-14‘

#字符串時間-->結構化時間
#time.strptime(時間字符串,字符串對應格式)
>>>time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d")
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=3, tm_mday=16, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=75, tm_isdst=-1)
>>>time.strptime("07/24/2017","%m/%d/%Y")
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=24, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=0, tm_yday=205, tm_isdst=-1)

#結構化時間 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串
#time.asctime(結構化時間) 如果不傳參數，直接返回當前時間的格式化串
>>>time.asctime(time.localtime(1500000000))
‘Fri Jul 14 10:40:00 2017‘
>>>time.asctime()
‘Mon Jul 24 15:18:33 2017‘

#時間戳 --> %a %b %d %H:%M:%S %Y串
#time.ctime(時間戳)  如果不傳參數，直接返回當前時間的格式化串
>>>time.ctime()
‘Mon Jul 24 15:19:07 2017‘
>>>time.ctime(1500000000)
‘Fri Jul 14 10:40:00 2017‘ 

random模塊

>>> import random
#隨機小數
>>> random.random()      # 大於0且小於1之間的小數
0.7664338663654585
>>> random.uniform(1,3) #大於1小於3的小數
1.6270147180533838
#恒富：發紅包

#隨機整數
>>> random.randint(1,5)  # 大於等於1且小於等於5之間的整數
>>> random.randrange(1,10,2) # 大於等於1且小於10之間的奇數


#隨機選擇一個返回
>>> random.choice([1,‘23‘,[4,5]])  # #1或者23或者[4,5]
#隨機選擇多個返回，返回的個數為函數的第二個參數
>>> random.sample([1,‘23‘,[4,5]],2) # #列表元素任意2個組合
[[4, 5], ‘23‘]


#打亂列表順序
>>> item=[1,3,5,7,9]
>>> random.shuffle(item) # 打亂次序
>>> item
[5, 1, 3, 7, 9]
>>> random.shuffle(item)
>>> item
[5, 9, 7, 1, 3]

os模塊

os模塊是與操作系統交互的一個接口

os.makedirs(‘dirname1/dirname2‘)    可生成多層遞歸目錄
os.removedirs(‘dirname1‘)    若目錄為空，則刪除，並遞歸到上一級目錄，如若也為空，則刪除，依此類推
os.mkdir(‘dirname‘)    生成單級目錄；相當於shell中mkdir dirname
os.rmdir(‘dirname‘)    刪除單級空目錄，若目錄不為空則無法刪除，報錯；相當於shell中rmdir dirname
os.listdir(‘dirname‘)    列出指定目錄下的所有文件和子目錄，包括隱藏文件，並以列表方式打印
os.remove()  刪除一個文件
os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目錄
os.stat(‘path/filename‘)  獲取文件/目錄信息

os.system("bash command")  運行shell命令，直接顯示
os.popen("bash command).read()  運行shell命令，獲取執行結果
os.getcwd() 獲取當前工作目錄，即當前python腳本工作的目錄路徑
os.chdir("dirname")  改變當前腳本工作目錄；相當於shell下cd

os.path
os.path.abspath(path) 返回path規範化的絕對路徑
os.path.split(path) 將path分割成目錄和文件名二元組返回 
os.path.dirname(path) 返回path的目錄。其實就是os.path.split(path)的第一個元素 
os.path.basename(path) 返回path最後的文件名。如何path以／或\結尾，那麽就會返回空值。即os.path.split(path)的第二個元素
os.path.exists(path)  如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path)  如果path是絕對路徑，返回True
os.path.isfile(path)  如果path是一個存在的文件，返回True。否則返回False
os.path.isdir(path)  如果path是一個存在的目錄，則返回True。否則返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]])  將多個路徑組合後返回，第一個絕對路徑之前的參數將被忽略
os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目錄的最後訪問時間
os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目錄的最後修改時間
os.path.getsize(path) 返回path的大小

註意：os.stat(‘path/filename‘) 獲取文件/目錄信息 的結構說明

sys模塊

sys模塊是與python解釋器交互的一個接口

sys.argv           命令行參數List，第一個元素是程序本身路徑
sys.exit(n)        退出程序，正常退出時exit(0),錯誤退出sys.exit(1)
sys.version        獲取Python解釋程序的版本信息
sys.path           返回模塊的搜索路徑，初始化時使用PYTHONPATH環境變量的值
sys.platform       返回操作系統平臺名稱

序列化模塊

將原本的字典、列表等內容轉換成一個字符串的過程就叫做序列化

序列化的目的

json

Json模塊提供了四個功能：dumps、dump、loads、load

pickle

pickle模塊提供了四個功能：dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，讀）、load （不僅可以序列化字典，列表...可以把python中任意的數據類型序列化）

json & pickle 模塊

• json，用於字符串 和 python數據類型間進行轉換
• pickle，用於python特有的類型 和 python的數據類型間進行轉換

re模塊

正則表達式

正則表達式在線測試工具： http://tool.chinaz.com/regex/

正則

待匹配字符

匹配
結果

說明

[0123456789]

8

True

在一個字符組裏枚舉合法的所有字符，字符組裏的任意一個字符
和"待匹配字符"相同都視為可以匹配

[0123456789]

a

False

由於字符組中沒有"a"字符，所以不能匹配

[0-9]

7

True

也可以用-表示範圍,[0-9]就和[0123456789]是一個意思

[a-z]

s

True

同樣的如果要匹配所有的小寫字母，直接用[a-z]就可以表示

[A-Z]

B

True

[A-Z]就表示所有的大寫字母

[0-9a-fA-F]

e

True

可以匹配數字，大小寫形式的a～f，用來驗證十六進制字符

字符：

元字符

匹配內容

匹配非字母或數字或下劃線

匹配非數字

匹配非空白符

匹配字符a或字符b

匹配括號內的表達式，也表示一個組

匹配字符組中的字符

匹配除了字符組中字符的所有字符

量詞：

量詞

用法說明

. ^ $

* + ? { }

?表示重復零次或一次，即只匹配"李"後面一個任意字符

*表示重復零次或多次，即匹配"李"後面0或多個任意字符

+表示重復一次或多次，即只匹配"李"後面1個或多個任意字符

{1,2}匹配1到2次任意字符

註意：前面的*,+,?等都是貪婪匹配，也就是盡可能匹配，後面加?號使其變成惰性匹配

字符集［］［^］

表示匹配"李"字後面[傑蓮英二棍子]的字符任意次

表示匹配一個不是"和"的字符任意次

表示匹配任意一個數字，匹配到4個結果

表示匹配任意個數字，匹配到2個結果

分組 ()與 或 ｜［^］

身份證號碼是一個長度為15或18個字符的字符串，如果是15位則全部由數字組成，首位不能為0；如果是18位，則前17位全部是數字，末位可能是數字或x，下面我們嘗試用正則來表示：

表示也可以匹配這串數字，但這並不是一個正確的身份證號碼，它是一個16位的數字

現在不會匹配錯誤的身份證號了
()表示分組，將\d{2}[0-9x]分成一組，就可以整體約束他們出現的次數為0-1次

表示先匹配[1-9]\d{16}[0-9x]如果沒有匹配上就匹配[1-9]\d{14}

轉義符 \

在正則表達式中，有很多有特殊意義的是元字符，比如\n和\s等，如果要在正則中匹配正常的"\n"而不是"換行符"就需要對"\"進行轉義，變成‘\\‘。

在python中，無論是正則表達式，還是待匹配的內容，都是以字符串的形式出現的，在字符串中\也有特殊的含義，本身還需要轉義。所以如果匹配一次"\n",字符串中要寫成‘\\n‘，那麽正則裏就要寫成"\\\\n",這樣就太麻煩了。這個時候我們就用到了r‘\n‘這個概念，此時的正則是r‘\\n‘就可以了。

因為在正則表達式中\是有特殊意義的字符，所以要匹配\n本身，用表達式\n無法匹配

轉義\之後變成\\，即可匹配

如果在python中，字符串中的‘\‘也需要轉義，所以每一個字符串‘\‘又需要轉義一次

在字符串之前加r，讓整個字符串不轉義

貪婪匹配

貪婪匹配：在滿足匹配時，匹配盡可能長的字符串，默認情況下，采用貪婪匹配

默認為貪婪匹配模式，會匹配盡量長的字符串

加上？為將貪婪匹配模式轉為非貪婪匹配模式，會匹配盡量短的字符串

幾個常用的非貪婪匹配Pattern

*? 重復任意次，但盡可能少重復
+? 重復1次或更多次，但盡可能少重復
?? 重復0次或1次，但盡可能少重復
{n,m}? 重復n到m次，但盡可能少重復
{n,}? 重復n次以上，但盡可能少重復

.*?的用法

. 是任意字符
* 是取 0 至 無限長度
? 是非貪婪模式。
何在一起就是 取盡量少的任意字符，一般不會這麽單獨寫，他大多用在：
.*?x

就是取前面任意長度的字符，直到一個x出現

re模塊下的常用方法

import re

ret = re.findall(‘a‘, ‘eva egon yuan‘)  # 返回所有滿足匹配條件的結果,放在列表裏
print(ret) #結果 : [‘a‘, ‘a‘]

ret = re.search(‘a‘, ‘eva egon yuan‘).group()
print(ret) #結果 : ‘a‘
# 函數會在字符串內查找模式匹配,只到找到第一個匹配然後返回一個包含匹配信息的對象,該對象可以
# 通過調用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串沒有匹配，則返回None。

ret = re.match(‘a‘, ‘abc‘).group()  # 同search,不過盡在字符串開始處進行匹配
print(ret)
#結果 : ‘a‘

ret = re.split(‘[ab]‘, ‘abcd‘)  # 先按‘a‘分割得到‘‘和‘bcd‘,在對‘‘和‘bcd‘分別按‘b‘分割
print(ret)  # [‘‘, ‘‘, ‘cd‘]

ret = re.sub(‘\d‘, ‘H‘, ‘eva3egon4yuan4‘, 1)#將數字替換成‘H‘，參數1表示只替換1個
print(ret) #evaHegon4yuan4

ret = re.subn(‘\d‘, ‘H‘, ‘eva3egon4yuan4‘)#將數字替換成‘H‘，返回元組(替換的結果,替換了多少次)
print(ret)

obj = re.compile(‘\d{3}‘)  #將正則表達式編譯成為一個 正則表達式對象，規則要匹配的是3個數字
ret = obj.search(‘abc123eeee‘) #正則表達式對象調用search，參數為待匹配的字符串
print(ret.group())  #結果 ： 123

import re
ret = re.finditer(‘\d‘, ‘ds3sy4784a‘)   #finditer返回一個存放匹配結果的叠代器
print(ret)  # <callable_iterator object at 0x10195f940>
print(next(ret).group())  #查看第一個結果
print(next(ret).group())  #查看第二個結果
print([i.group() for i in ret])  #查看剩余的左右結果

註意：

1 findall的優先級查詢：

import re

ret = re.findall(‘www.(baidu|oldboy).com‘, ‘www.oldboy.com‘)
print(ret)  # [‘oldboy‘]     這是因為findall會優先把匹配結果組裏內容返回,如果想要匹配結果,取消權限即可

ret = re.findall(‘www.(?:baidu|oldboy).com‘, ‘www.oldboy.com‘)
print(ret)  # [‘www.oldboy.com‘]

2 split的優先級查詢

ret=re.split("\d+","eva3egon4yuan")
print(ret) #結果 ： [‘eva‘, ‘egon‘, ‘yuan‘]

ret=re.split("(\d+)","eva3egon4yuan")
print(ret) #結果 ： [‘eva‘, ‘3‘, ‘egon‘, ‘4‘, ‘yuan‘]

#在匹配部分加上（）之後所切出的結果是不同的，
#沒有（）的沒有保留所匹配的項，但是有（）的卻能夠保留了匹配的項，
#這個在某些需要保留匹配部分的使用過程是非常重要的。

綜合練習與擴展

1、匹配標簽

2、匹配整數

3、數字匹配

4、爬蟲練習

hashlib模塊　

Python的hashlib提供了常見的摘要算法，如MD5，SHA1等等

我們以常見的摘要算法MD5為例，計算出一個字符串的MD5值：

import hashlib
 
md5 = hashlib.md5()
md5.update(‘how to use md5 in python hashlib?‘)
print md5.hexdigest()

計算結果如下：
d26a53750bc40b38b65a520292f69306

如果數據量很大，可以分塊多次調用update()，最後計算的結果是一樣的：

md5 = hashlib.md5()
md5.update(‘how to use md5 in ‘)
md5.update(‘python hashlib?‘)
print md5.hexdigest()

MD5是最常見的摘要算法，速度很快，生成結果是固定的128 bit字節，通常用一個32位的16進制字符串表示。另一種常見的摘要算法是SHA1，調用SHA1和調用MD5完全類似：

import hashlib
 
sha1 = hashlib.sha1()
sha1.update(‘how to use sha1 in ‘)
sha1.update(‘python hashlib?‘)
print sha1.hexdigest()

SHA1的結果是160 bit字節，通常用一個40位的16進制字符串表示。比SHA1更安全的算法是SHA256和SHA512，不過越安全的算法越慢，而且摘要長度更長。

由於常用口令的MD5值很容易被計算出來，所以，要確保存儲的用戶口令不是那些已經被計算出來的常用口令的MD5，這一方法通過對原始口令加一個復雜字符串來實現，俗稱“加鹽”：

hashlib.md5("salt".encode("utf8"))

經過Salt處理的MD5口令，只要Salt不被黑客知道，即使用戶輸入簡單口令，也很難通過MD5反推明文口令。

但是如果有兩個用戶都使用了相同的簡單口令比如123456，在數據庫中，將存儲兩條相同的MD5值，這說明這兩個用戶的口令是一樣的。有沒有辦法讓使用相同口令的用戶存儲不同的MD5呢？

如果假定用戶無法修改登錄名，就可以通過把登錄名作為Salt的一部分來計算MD5，從而實現相同口令的用戶也存儲不同的MD5。

摘要算法在很多地方都有廣泛的應用。要註意摘要算法不是加密算法，不能用於加密（因為無法通過摘要反推明文），只能用於防篡改，但是它的單向計算特性決定了可以在不存儲明文口令的情況下驗證用戶口令。

configparser模塊

該模塊適用於配置文件的格式與windows ini文件類似，可以包含一個或多個節（section），每個節可以有多個參數（鍵=值）。

創建文件

來看一個好多軟件的常見文檔格式如下：

[DEFAULT]
ServerAliveInterval = 45
Compression = yes
CompressionLevel = 9
ForwardX11 = yes
  
[bitbucket.org]
User = hg
  
[topsecret.server.com]
Port = 50022
ForwardX11 = no

如果想用python生成一個這樣的文檔怎麽做呢？

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config["DEFAULT"] = {‘ServerAliveInterval‘: ‘45‘,
                      ‘Compression‘: ‘yes‘,
                     ‘CompressionLevel‘: ‘9‘,
                     ‘ForwardX11‘:‘yes‘
                     }

config[‘bitbucket.org‘] = {‘User‘:‘hg‘}

config[‘topsecret.server.com‘] = {‘Host Port‘:‘50022‘,‘ForwardX11‘:‘no‘}

with open(‘example.ini‘, ‘w‘) as configfile:

   config.write(configfile)

查找文件

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

#---------------------------查找文件內容,基於字典的形式

print(config.sections())        #  []

config.read(‘example.ini‘)

print(config.sections())        #   [‘bitbucket.org‘, ‘topsecret.server.com‘]

print(‘bytebong.com‘ in config) # False
print(‘bitbucket.org‘ in config) # True


print(config[‘bitbucket.org‘]["user"])  # hg

print(config[‘DEFAULT‘][‘Compression‘]) #yes

print(config[‘topsecret.server.com‘][‘ForwardX11‘])  #no


print(config[‘bitbucket.org‘])          #<Section: bitbucket.org>

for key in config[‘bitbucket.org‘]:     # 註意,有default會默認default的鍵
    print(key)

print(config.options(‘bitbucket.org‘))  # 同for循環,找到‘bitbucket.org‘下所有鍵

print(config.items(‘bitbucket.org‘))    #找到‘bitbucket.org‘下所有鍵值對

print(config.get(‘bitbucket.org‘,‘compression‘)) # yes       get方法Section下的key對應的value

增刪改操作

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config.read(‘example.ini‘)

config.add_section(‘yuan‘)



config.remove_section(‘bitbucket.org‘)
config.remove_option(‘topsecret.server.com‘,"forwardx11")


config.set(‘topsecret.server.com‘,‘k1‘,‘11111‘)
config.set(‘yuan‘,‘k2‘,‘22222‘)

config.write(open(‘new2.ini‘, "w"))

logging模塊　　

函數式簡單配置

import logging  
logging.debug(‘debug message‘)  
logging.info(‘info message‘)  
logging.warning(‘warning message‘)  
logging.error(‘error message‘)  
logging.critical(‘critical message‘) 

默認情況下Python的logging模塊將日誌打印到了標準輸出中，且只顯示了大於等於WARNING級別的日誌，這說明默認的日誌級別設置為WARNING（日誌級別等級CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG），默認的日誌格式為日誌級別：Logger名稱：用戶輸出消息。

靈活配置日誌級別，日誌格式，輸出位置:

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‘)

配置參數：

logger對象配置

import logging

logger = logging.getLogger()
# 創建一個handler，用於寫入日誌文件
fh = logging.FileHandler(‘test.log‘,encoding=‘utf-8‘) 

# 再創建一個handler，用於輸出到控制臺 
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對象可以添加多個fh和ch對象 
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庫提供了多個組件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger對象提供應用程序可直接使用的接口，Handler發送日誌到適當的目的地，Filter提供了過濾日誌信息的方法，Formatter指定日誌顯示格式。另外，可以通過：logger.setLevel(logging.Debug)設置級別,當然，也可以通過

fh.setLevel(logging.Debug)單對文件流設置某個級別。

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