发布时间:2022-08-19 11:54
标准库 {#stdlib}
Python标准库包括大量有用的模块,安装完Python之后就随之安装了。Python标准库能够帮助你快速解决很多问题,如果你非常熟悉这些库可以做什么。因此熟练掌握Python标准库非常重要。
我们会快速浏览一下最常用的标准库模块,如果你想查看Python标准库的完整文档,请访问标准库参考,这份文档随着Python安装包也安装在你的电脑上。
让我们开始浏览一些有用的库模块。
注意:如果你发现本章讨论的问题太过深奥,你可以略过本章。然而,我强烈建议你在熟练掌握Python编程技能之后再返回头过来看看本章的内容。
sys模块
sys模块包括一些与操作系统相关的功能。我们已经知道了sys.argv可以列出命令行的参数列表。
假定我们想要检查我们使用的Python版本,我们可以使用sys模块完成这个工作。
>>> import sys
>>> sys.version_info
sys.version_info(major=3, minor=5, micro=1, releaselevel='final', serial=0)
>>> sys.version_info.major == 3
True
它是如何工作的
sys模块包含了一个名为version_info的元组,保存着Python软件的版本信息,其中第一项为主版本号, 我们可以通过读取这些内容来使用它。
日志模块
如果你想要输出调试信息,或者保存其他一些重要信息,以便于你可以随时调取用来检查你的程序是否按照你的想法在运行。怎样做才能保存这些信息呢?可以使用logging模块。
保存为stdlib_logging.py:
import os
import platform
import logging
if platform.platform().startswith('Windows'):
logging_file = os.path.join(os.getenv('HOMEDRIVE'),
os.getenv('HOMEPATH'),
'test.log')
else:
logging_file = os.path.join(os.getenv('HOME'),
'test.log')
print("Logging to", logging_file)
logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s',
filename=logging_file,
filemode='w',
)
logging.debug("Start of the program")
logging.info("Doing something")
logging.warning("Dying now")
输出为:
$ python stdlib_logging.py
Logging to /Users/swa/test.log
$ cat /Users/swa/test.log
2014-03-29 09:27:36,660 : DEBUG : Start of the program
2014-03-29 09:27:36,660 : INFO : Doing something
2014-03-29 09:27:36,660 : WARNING : Dying now
如果你没有cat命令,你可以使用一个Visual Studio Code打开test.log。
它是如何工作的
在这个程序中我们使用了Python标准库的三个模块:os模块用于和操作系统进行交互,platform模块用于获取运行平台(如操作系统)的信息,logging模块用于记录日志。
首先,我们调用platform.platform()检查程序运行的操作系统(更详细的信息请参考import platform; help(platform))。如果是Windows操作系统,我们通过指定主盘、主目录和文件名保存信息。我们把这三个信息拼接起来,就得到了日志文件的完整路径。针对其他的操作系统,我们只需要知道用户的主目录以及文件名就可以得到日志文件的完整路径。
我们使用os.path.join()函数连接三部分作为一个字符串,保存日志文件的完整路径。之所以使用函数做字符串连接而不是采用字符串+操作,是因为我们要确保这个操作可以在所有的操作系统环境下运行。
我们配置了logging模块,把所有的信息用特定的格式写到我们指定的文件中。
最后,我们可以指定输出的信息的属性,比如调试、提示、警告或者致命错误。程序运行起来之后,我们可以通过查看这个文件了解我们的程序的运行情况,即使我们的程序没有向用户输出信息。
Python Module of the Week
还有很多其他有用的模块,比如调试, 处理命令行参数, 正则表达式等等,已经超出了本书的范围。
想要继续学习Python标准库,推荐大家阅读Doug Hellmann写的非常棒的Python Module of the Week,也可以在Amazon购买纸质的书籍,当然你也可以直接阅读Python官方文档。
总结
我们浏览了Python标准库的一些模块,强烈推荐大家快速浏览一下Python标准库官方文档,以便知道有哪些模块时可以拿来就用的。
接下来,我们探讨一下Python语言其他方面的事情,这样可以让我们这本教程更加完整。
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