Pythonベース5

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Pythonの異常処理,ファイル処理ログ処理に関する概念を紹介し,データ処理の様々な方法をまとめた.

Pythonの異常処理

ダウンタイムなしでプログラムを実行するために、発生する可能性のある例外を事前に処理します.

文法以外

try文エラー発生時に除外文を実行

Exceptionはすべてのエラーを見つけることができます.

複数の扉がある場合は上から調査を行い、異常が発生した場合は処理される

「as」文を使用してエラー文を出力できます

try~を除く(+)構文

try~を除く~els:try構文誤りなし

try~exception~finally:tryまたはexception構文完了後に実行

フレーズ

ユーザーが必要とするときに例外が発生する可能性があります

アサーション文

後の条件がTrueでない場合、AssertErrorが生成される.(関数のタイプチェックなどです.<ヒントを使用する方法もあります>)

PythonのファイルI/O

ファイルオープンモードのタイプ

ファイルの取得

ファイル読み込み(readlines):コンテンツを一度に取得

ファイル読み込み(readline):行ごとにコンテンツを取得する(大きなファイルの処理に役立ち、終了条件を設定する必要がある)

ファイルをエンコーディングで書き込む

pickle

bullit-inオブジェクト(オブジェクトの情報をpickleファイルとして保存)

格納する必要がある情報、計算結果(モデル)など.

Pythonログを残す

print()とは異なり、ログモジュールはどのようなメッセージ(単純情報、エラーなど...)判断しやすいのでloggigモジュールを使用できます.また、プログラムの進捗状況を残すために、コンテンツをファイルに保存することもできます.

osモジュールのpath.joinを使用してオペレーティングシステムに適したパスをエクスポート

ファイルのコピー

pathlibモジュールを使用すると、pathをオブジェクトとしてより容易にアクセスできます.

必要なファイルに保存する文字列(文)を保存

ログ処理:ログモジュールを使用して基本ログを管理できます.
デフォルトでは、初期設定は警告レベルから出力されます

ステップ制御には追加の設定が必要です

ログの内容はファイルに保存できます

フォーマットアプリケーション:ログのフォーマットを指定できます

#log formatter
#log의 결과값의 format을 지정해줄 수 있음
import logging


logger = logging.getLogger('spam_application')
logger.setLevel(logging.DEBUG) 

fh = logging.FileHandler('spam.log') #파일에 로그 저장
fh.setLevel(logging.DEBUG)

ch = logging.StreamHandler() #콘솔에 찍히는 로그 레벨 저장
ch.setLevel(logging.ERROR)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)

logger.debug("a")
logger.info("b")
logger.warning("c")
logger.error("d")
logger.critical ("e")

Pythonの設定の管理

ファイルの場所、格納場所、操作タイプなどの項目で重複して使用する設定情報を管理するため、Pythonは1)configparser 2)argpparserを使用する

configparser:プログラム設定情報をファイルに挿入し、モジュールの値を使用します.
端末のtouchコマンドを使用してファイルを作成し、viコマンドでファイルを変更します.

-argparser(Command-Line Option):コンソールでプログラム実行時の設定を提供し、保存します.

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')
parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',
                    help='an integer for the accumulator')
parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const',
                    const=sum, default=max,
                    help='sum the integers (default: find the max)')

args = parser.parse_args()
print(args)
print(args.accumulate(args.integers))

python3 argparser_ex.py 1 2 3 4

python3 argparser_ex.py 1 2 3 4 --sum

python3 argparser_ex.py -h

データの格納方式

データストアタイプ

csv

Webファイル

XMLファイル

JSONファイル

csv(comma separate Values)

フィールドをカンマで区切ったテキストファイル

EXCELテーブルのデータは、プログラムを記述するために作成された

with open("csv/customers.csv") as f:
    
    while True:
        data = f.readline() #한줄씩 가져옴
        if not data:
            break

import csv
with open("csv/customers.csv") as f:
    #delimiter : 필드의 구분, quotechar : delimiter를 포함한 데이터를 묶을 구분자, quote의 필드 적용범위<csv.QUOTE_ALL - 모든 필드가 '"'로 구분>
    reader = csv.reader(f,delimiter = ',', quotechar = '"', quoting = csv.QUOTE_ALL)

Webファイル

Web上のhtmlは、通常、特定のデータをスクロールするために使用される

正規表現を使用して必要なデータを抽出できます

|通常のテスト

https://regexr.com/で行うことができます

import re
import urllib.request

#html내용을 가져옴
url = "https://bit.ly/3rxQFS4"
html = urllib.request.urlopen(url)
html_contents = str(html.read().decode("utf8"))
results = re.findall(r"([A-Za-z0-9]+\*\*\*)", html_contents) #패턴을 가진 문자열을 찾아냄

for result in results:
    print(result)