Python数据库 6.datetime与logging模块

1. datetime模块

Python的datetime模块提供了处理日期和时间的方法，通过它可以进行日期时间的计算和格式化等操作。以下是一些常用的操作：

1.1 获取当前时间

使用datetime库中的datetime对象，可以获取当前的日期和时间。

import datetime
now = datetime.datetime.now()
print("当前时间为：", now)

现在的时间是一个常见的操作，这个方法可以方便的获取系统当前的时间和日期。

1.2 时间的加减

使用datetime.timedelta()实现时间的加减。

import datetime
# 从现在起7天后的时间
d = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=7)
print(d.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
  
# 从现在起3小时后的时间
d = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)
print(d.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
  
# 从现在起10分钟后的时间
d = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=10)
print(d.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

时间的加减操作可以用于计算时间差或预测时间点，可以实现在指定时间之前或之后某一段时间的操作。

1.3 时间格式化

使用strftime()方法，可以将datetime对象转换为指定格式的字符串。

import datetime
# 将datetime对象转换为字符串
now = datetime.datetime.now()
print(now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

将时间转换为可视化的字符串，方便展示和存储。

2. logging模块

Python的logging模块是一个日志记录工具，主要用于跟踪程序的运行状态。可以很方便地记录程序的日志信息，通过对这些信息进行分析和统计，可以快速定位程序中的错误和异常。

2.1 日志级别

Python的logging模块可以设置不同的日志级别，用来输出不同类型的日志信息。以下是Python logging模块中的五个日志级别：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL。

import logging
logging.debug('调试信息')
logging.info('普通信息')
logging.warning('警告信息')
logging.error('错误信息')
logging.critical('严重错误信息')

设置不同级别的日志信息，方便查找不同的问题。

2.2 日志输出

logging的日志可以输出到文件、控制台等，可以根据需要定制输出。

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, filename='mylog.txt', filemode='w', format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
console.setFormatter(formatter)
logging.getLogger('').addHandler(console)
logging.debug('调试信息')
logging.info('普通信息')
logging.warning('警告信息')
logging.error('错误信息')
logging.critical('严重错误信息')

定制日志的输出方式，便于查找和分析。

2.3 日志追踪

logging模块可以使用堆栈信息来追踪代码问题。

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
def foo(s):
    return 10/int(s)
def bar(s):
    return foo(s) * 2
def main():
    try:
        res = bar('0')
    except Exception as e:
        logging.exception(e)
if __name__ == "__main__":
    main()

追踪日志信息的发生位置，便于debug。

2.4 日志过滤

对于一些需要过滤的日志信息，可以定制过滤规则来筛选输出日志。

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
class MyFilter(logging.Filter):
    def filter(self, record):
        if record.getMessage().startswith('Starting'):
            return False
        return True
def main():
    logger = logging.getLogger('')
    logger.addFilter(MyFilter())
    logger.debug('Starting read')
    logger.debug('Continuing')
    logger.debug('Whew! Finished reading')
if __name__ == "__main__":
    main()

通过过滤规则筛选需要的日志信息，方便输出和查找。

总结

Python的datetime和logging模块在日常的开发中经常用到，时间的加减、时间的格式化和输出日志等操作经常出现在不同的场景中。掌握这些模块可以提高我们的开发效率，减少调试和排查的时间，提高开发效率和质量。