一、python logging日志模块简单封装

项目根目录创建 utils/logUtil.py

import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
from logging.handlers import RotatingFileHandler
class Log(object):
    STAND = "stand"   # 输出到控制台
    FILE = "file"     # 输出到文件
    ALL = "all"       # 输出到控制台和文件

    def __init__(self, mode=STAND):
        self.LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
        self.logger = logging.getLogger()
        self.init(mode)
    def debug(self, msg):
        self.logger.debug(msg)
    def info(self, msg):
        self.logger.info(msg)
    def warning(self, msg):
        self.logger.warning(msg)
    def error(self, msg):
        self.logger.error(msg)
    def init(self, mode):
        self.logger.setLevel(logging.DEBUG)
        if mode == "stand":
            # 输出到控制台 ------
            self.stand_mode()
        elif mode == "file":
            # 输出到文件 --------
            self.file_mode()
        elif mode == "all":
            # 输出到控制台和文件
            self.stand_mode()
            self.file_mode()
    def stand_mode(self):
        stand_handler = logging.StreamHandler()
        stand_handler.setLevel(logging.DEBUG)
        stand_handler.setFormatter(logging.Formatter(self.LOG_FORMAT))
        self.logger.addHandler(stand_handler)

    def file_mode(self):
        '''
        filename:日志文件名的prefix;
        when:是一个字符串,用于描述滚动周期的基本单位,字符串的值及意义如下:
         “S”: Seconds
         “M”: Minutes
         “H”: Hours
         “D”: Days
         “W”: Week day (0=Monday)
         “midnight”: Roll over at midnight
        interval: 滚动周期,单位有when指定,比如:when='D',interval=1,表示每天产生一个日志文件;
        backupCount: 表示日志文件的保留个数;
        '''
        # 输出到文件 -----------------------------------------------------------
        # 按文件大小输出
        # file_handler = RotatingFileHandler(filename="my1.log", mode='a', maxBytes=1024 * 1024 * 5, backupCount=10, encoding='utf-8')  # 使用RotatingFileHandler类,滚动备份日志
        # 按时间输出
        file_handler = TimedRotatingFileHandler(filename="my.log", when="D", interval=1, backupCount=10,
                                                encoding='utf-8')
        file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
        file_handler.setFormatter(logging.Formatter(self.LOG_FORMAT))
        self.logger.addHandler(file_handler)
log = Log(mode=Log.STAND)

使用方法:

from utils.logUtil import log
if __name__ == '__main__':
    log.debug("debug msg")
    log.info("info msg")
    log.warning("warning msg")
    log.error("error msg")

跑一下测试结果:

二、pandas编写命令行脚本操作excel的小tips

这里用上面日志小工具
如果不想用这个,可以把日志输出的代码换成 print() 或者删掉

1、tips

1.1使用说明格式

# 使用说明 -----------------------------------
time.sleep(1)
print('===========================================================')
print('简单说明:使用正则表达式拆分excel表中不规范的作者,初步提取对应需求字段')
print('PS:')
print('1.文件夹下需要有一个excel(只放一个,名称随意),其中一列“作者”保存着待拆分的作者')
print('2.拆分后的excel将新增几列拆分结果列,以 <作者>[拆分] 作为列名标记')
print('===========================================================')
time.sleep(1)
# ------------------------------------------

1.2接收操作目录方法

# 输入操作路径 ----------------------------------------------------------------
operate_dir = input('请输入excel目录(旺柴):')  # D:\PycharmProjects\spiders\图片下载工具\excel
operate_dir = os.path.abspath(operate_dir)
# operate_dir = os.path.abspath(r'C:\Users\cxstar46\Desktop\正则表达式题名拆分测试')
# -----------------------------------------------------------------------------

1.3检测并读取目录下的excel,并限制当前目录只能放一个excel

# 检测excel数量,只能放一个,当只有一个excel时,提取它的路径excel_path -------
log.info('检查路径下的文件格式...')
excel_name = None
excel_count = 0
file_list = os.listdir(operate_dir)
for file in file_list:
    if file.endswith('.xlsx') or file.endswith('.xlx'):
        excel_count  = 1
        excel_name = file
if excel_count == 0:
    log.error('文件夹下没有excel')
    input('按任意键退出...')
    raise Exception(0)
if excel_count > 1:
    log.error("无法读取excel,文件夹下有多个excel,或者excel未关闭")
    input('按任意键退出...')
    raise Exception(0)

# print(excel_name)
# raise Exception(1212)
# ----------------------------------------------------------------------
# print(excel_path)
# print(img_dir)

# 读取excel ----------------------------------------
excel_path = os.path.join(operate_dir, excel_name)
# print(excel_path)
try:
    df = pd.read_excel(excel_path)
    df = df.where(df.notnull(), None)
except Exception as e:
    log.error(e)
    log.error('文件不存在或已损坏...')
    input('按任意键退出...')
    raise Exception(0)
# -------------------------------------------------

# 打印excel行数
print(df.shape[0])

1.4备份excel

# 备份原始excel表 --------------------------------------------------------------
log.info('备份excel...')
bak_dir = '封面上传前的备份'   # 备份文件夹的名称
file_list = os.listdir(operate_dir)
if bak_dir not in file_list:
    os.makedirs(os.path.join(operate_dir, bak_dir))
bak_excel_path = os.path.join(os.path.join(operate_dir, bak_dir), "{}_{}".format(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S"), excel_name))
shutil.copyfile(excel_path, bak_excel_path)
# -----------------------------------------------------------------------------

1.5报错暂停,并显示异常信息

try:
    raise Exception("执行业务报错")
except Exception as e:
    import traceback
    log.error(traceback.format_exc())	# 记录异常信息
input('执行完毕,按任意键继续...')

1.6判断excel是否包含某列,不包含就新建

cover_ruid_col_name = "封面ruid"

# 没有封面ruid这一列就创建
if cover_ruid_col_name not in df.columns.values:
    df.loc[:, cover_ruid_col_name] = None

1.7进度展示与阶段保存

# 读取excel
excel_path = './封面上传测试.xlsx'
df = pd.read_excel(excel_path)
review_col = "审核结果"
# 没有“审核结果”这一列就创建
if review_col not in df.columns.values:
    df.loc[:, review_col] = None
for i in range(df.shape[0]):

	# 打印进度 ---------------------------------------------
    log.info("----------------------------------")
    log.info("当前进度: {} / {}".format(i 1, df.shape[0]))
    # ----------------------------------------------------
	# 执行表格插入业务
	# 判断业务
	# 吧啦吧啦
	# 业务执行结果插入原表
	df.loc[i, "审核结果"] = "好耶"

    # 阶段性保存 ----------------------------
    save_space = 200	# 每执行两百行保存一次
    if i 1 % save_space == 0 and i != 0:
        df.to_excel(excel_path, index=0)
        log.info("阶段性保存...")
    # -------------------------------------

到此这篇关于Python pandas编写命令行脚本操作excel的tips详情的文章就介绍到这了,更多相关Python操作excel的tips内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax!

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