日志模块和包
logging
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
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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