- 第 1 章 安装 Python
- 1.2. Windows 上的 Python
- 1.3. Mac OS X 上的 Python
- 1.4. Mac OS 9 上的 Python
- 1.5. RedHat Linux 上的 Python
- 1.6. Debian GNU/Linux 上的 Python
- 1.7. 从源代码安装 Python
- 1.8. 使用 Python 的交互 Shell
- 1.9. 小结
- 第 2 章 第一个 Python 程序
- 2.2. 函数声明
- 2.3. 文档化函数
- 2.4. 万物皆对象
- 2.5. 代码缩进
- 2.6. 测试模块
- 第 3 章 内置数据类型
- 3.2. List 介绍
- 3.3. Tuple 介绍
- 3.4. 变量声明
- 3.5. 格式化字符串
- 3.6. 映射 list
- 3.7. 连接 list 与分割字符串
- 3.8. 小结
- 第 4 章 自省的威力
- 4.2. 使用可选参数和命名参数
- 4.3. 使用 type、str、dir 和其它内置函数
- 4.4. 通过 getattr 获取对象引用
- 4.5. 过滤列表
- 4.6. and 和 or 的特殊性质
- 4.7. 使用 lambda 函数
- 4.8. 全部放在一起
- 4.9. 小结
- 第 5 章 对象和面向对象
- 5.2. 使用 from module import 导入模块
- 5.3. 类的定义
- 5.4. 类的实例化
- 5.5. 探索 UserDict: 一个封装类
- 5.6. 专用类方法
- 5.7. 高级专用类方法
- 5.8. 类属性介绍
- 5.9. 私有函数
- 5.10. 小结
- 第 6 章 异常和文件处理
- 6.2. 与文件对象共事
- 6.3. for 循环
- 6.4. 使用 sys.modules
- 6.5. 与 Directory 共事
- 6.6. 全部放在一起
- 6.7. 小结
- 第 7 章 正则表达式
- 7.2. 个案研究:街道地址
- 7.3. 个案研究:罗马字母
- 7.4. 使用{n,m} 语法
- 7.5. 松散正则表达式
- 7.6. 个案研究: 解析电话号码
- 7.7. 小结
- 第 8 章 HTML 处理
- 8.2. sgmllib.py 介绍
- 8.3. 从 HTML 文档中提取数据
- 8.4. BaseHTMLProcessor.py 介绍
- 8.5. locals 和 globals
- 8.6. 基于 dictionary 的字符串格式化
- 8.7. 给属性值加引号
- 8.8. dialect.py 介绍
- 8.9. 全部放在一起
- 8.10. 小结
- 第 9 章 XML 处理
- 9.2. 包
- 9.3. XML 解析
- 9.4. Unicode
- 9.5. 搜索元素
- 9.6. 访问元素属性
- 9.7. Segue
- 第 10 章 Scripts 和 Streams
- 10.2. 标准输入、输出和错误
- 10.3. 缓冲节点查询
- 10.4. 查找节点的直接子节点
- 10.5. 通过节点类型创建独立的处理句柄 Creating separate handlers by node type
- 10.6. 处理命令行参数
- 10.7. 全部放在一起
- 10.8. 小结
- 第 11 章 HTTP Web 服务
- 11.2. 避免通过 HTTP 重复地获取数据
- 11.3. HTTP 的特性
- 11.4. 调试 HTTP web 服务
- 11.5. 设置 User-Agent
- 11.6. 处理 Last-Modified 和 ETag
- 11.7. 处理重定向
- 11.8. 处理被压缩的数据
- 11.9. 全部放在一起
- 11.10. 小结
- 第 12 章 SOAP Web 服务
- 12.2. 安装 SOAP 库
- 12.3. 步入 SOAP
- 12.4. SOAP 网络服务查错
- 12.5. WSDL 介绍
- 12.6. 以 WSDL 进行 SOAP 内省
- 12.7. 搜索 Google
- 12.8. SOAP 网络服务故障排除
- 12.9. 小结
- 第 13 章 单元测试
- 13.2. 深入
- 13.3. 介绍 romantest.py
- 13.4. 正面测试(Testing for success)
- 13.5. 负面测试(Testing for failure)
- 13.6. 完备性检测(Testing for sanity)
- 第 14 章 以测试优先为原则的编程
- 14.2. roman.py, 第 2 阶段
- 14.3. roman.py, 第 3 阶段
- 14.4. roman.py, 第 4 阶段
- 14.5. roman.py, 第 5 阶段
- 第 15 章 重构
- 15.2. 应对需求变化
- 15.3. 重构
- 15.4. 后记
- 15.5. 小结
- 第 16 章 有效编程(Functional Programming)
- 16.2. 找到路径
- 16.3. 过滤已访问列表
- 16.4. 关联已访问列表
- 16.5. 数据中心思想编程
- 16.6. 动态导入模块
- 16.7. 全部放在一起
- 16.8. 小结
- 第 17 章 动态函数
- 17.2. plural.py, 第 1 阶段
- 17.3. plural.py, 第 2 阶段
- 17.4. plural.py, 第 3 阶段
- 17.5. plural.py, 第 4 阶段
- 17.6. plural.py, 第 5 阶段
- 17.7. plural.py, 第 6 阶段
- 17.8. 小结
- 第 18 章 性能优化
- 18.2. 使用 timeit 模块
- 18.3. 优化正则表达式
- 18.4. 优化字典查找
- 18.5. 优化列表操作
- 18.6. 优化字符串操作
- 18.7. 小结
- 附录 A. 进一步阅读
- 附录 B. 五分钟回顾
- 附录 C. 技巧和窍门
- 附录 D. 示例清单
- 附录 E. 修订历史
- 附录 F. 关于本书
- 附录 G. GNU Free Documentation License
- G.1. Applicability and definitions
- G.2. Verbatim copying
- G.3. Copying in quantity
- G.4. Modifications
- G.5. Combining documents
- G.6. Collections of documents
- G.7. Aggregation with independent works
- G.8. Translation
- G.9. Termination
- G.10. Future revisions of this license
- G.11. How to use this License for your documents
- 附录 H. Python license
- H.B. Terms and conditions for accessing or otherwise using Python
10.2. 标准输入、输出和错误
10.2. 标准输入、输出和错误
UNIX 用户已经对标准输入,标准输出和标准错误的概念非常熟悉了。这一节是为其他不熟悉的人准备的。
标准输入和标准错误(通常缩写为 stdout 和 stderr)是內建在每一个 UNIX 系统中的管道。当你 print 某些东西时,结果前往 stdout 管道;当你的程序崩溃并打印出调试信息(类似于 Python 中的错误跟踪)的时候,信息前往 stderr 管道。通常这两个管道只与你正在工作的终端窗口相联,所以当一个程序打印时,你可以看到输出,而当一个程序崩溃时,你可以看到调式信息。(如果你正在一个基于窗口的 Python IDE 上工作时,stdout 和 stderr 缺省为你的“交互窗口”。)
例 10.8. stdout 和 stderr 介绍
>>> for i in range(3): ... print 'Dive in' Dive in Dive in Dive in >>> import sys >>> for i in range(3): ... sys.stdout.write('Dive in') Dive inDive inDive in >>> for i in range(3): ... sys.stderr.write('Dive in') Dive inDive inDive in
正如例 6.9 “简单计数”中看到的,你可以使用 Python 内置的 range 函数来构造简单的计数循环,即重复某物一定的次数。 | |
stdout 是一个类文件对象;调用它的 write 函数可以打印出你给定的任何字符串。实际上,这就是 print 函数真正做的事情;它在你打印的字符串后面加上一个硬回车,然后调用sys.stdout.write函数。 | |
在最简单的例子中,stdout 和 stderr 把它们的输出发送到相同的地方:Python IDE (如果你在一个 IDE 中的话),或者终端(如果你从命令行运行 Python 的话)。像 stdout,stderr 并不为你添加硬回车;如果需要,要自己加上。 |
stdout 和 stderr 都是类文件对象,就像在第 10.1 节 “抽象输入源”中讨论的一样,但是它们都是只写的。它们都没有 read 方法,只有 write 方法。然而,它们仍然是类文件对象,并且你可以将其它任何文件或者类文件对象赋值给它们来重定向它们的输出。
例 10.9. 重定向输出
[you@localhost kgp]$ python stdout.py Dive in [you@localhost kgp]$ cat out.log This message will be logged instead of displayed
(在Windows上,你可以使用type来代替cat显式文件的内容。)
如果您还没有下载本书附带的例子程序, 可以 下载本程序和其他例子程序。
#stdout.py import sys print 'Dive in' saveout = sys.stdout fsock = open('out.log', 'w') sys.stdout = fsock print 'This message will be logged instead of displayed' sys.stdout = saveout fsock.close()
打印输出到 IDE “交互窗口”(或终端,如果从命令行运行脚本的话)。 | |
始终在重定向前保存 stdout ,这样的话之后你还可以将其设回正常。 | |
打开一个新文件用于写入。如果文件不存在,将会被创建。如果文件存在,将被覆盖。 | |
将所有后续的输出重定向到刚才打开的新文件上。 | |
这样只会将输出结果“printed”到日志文件中;在 IDE 窗口中或在屏幕上不会看到输出结果。 | |
在我们将 stdout 搞乱之前,让我们把它设回原来的方式。 | |
关闭日志文件。 |
重定向 stderr 完全以相同的方式进行,用 sys.stderr 代替 sys.stdout。
例 10.10. 重定向错误信息
[you@localhost kgp]$ python stderr.py [you@localhost kgp]$ cat error.log Traceback (most recent line last): File "stderr.py", line 5, in ? raise Exception, 'this error will be logged' Exception: this error will be logged
如果您还没有下载本书附带的例子程序, 可以 下载本程序和其他例子程序。
#stderr.py import sys fsock = open('error.log', 'w') sys.stderr = fsock raise Exception, 'this error will be logged'
打开你要存储调试信息的日志文件。 | |
将新打开的日志文件的文件对象赋值给 stderr 以重定向标准错误。 | |
引发一个异常。从屏幕输出上可以注意到这个行为没有在屏幕上打印出任何东西。所有正常的跟踪信息已经写进 error.log。 | |
还要注意你既没有显式关闭日志文件,也没有将 stderr 设回最初的值。这样挺好,因为一旦程序崩溃(由于引发的异常),Python 将替我们清理并关闭文件,这和永远不恢复 stderr 不会造成什么不同,因为,我提到过,一旦程序崩溃,则 Python 结束。如果你希望在同一个脚本的后面去做其它的事情,恢复初始值对 stdout 更为重要。 |
向标准错误写入错误信息是很常见的,所以有一种较快的语法可以立刻信息导出。
例 10.11. 打印到 stderr
>>> print 'entering function' entering function >>> import sys >>> print >> sys.stderr, 'entering function' entering function
print 语句的快捷语法可以用于向任何打开的文件写入,或者是类文件对象。在这种情况下,你可以将单个print 语句重定向到stderr 而且不用影响后面的print 语句。 |
标准输出,另一方面,只是一个只读文件对象,它表示从前一个程序到这个程序的数据流。这个对于老的Mac OS用户和Windows用户可能不太容易理解,除非你受到过 MS-DOS 命令行的影响。它工作的方式是你可以在单个命令行中构造一个命令的链,这样的话一个程序的输出就可以成为下一个程序的输入。第一个程序只是简单的输出到标准输出上(其本身没有做任何特别的重定向,只是执行了普通的 print 语句),然后,下一个程序从标准输入中读取,操作系统只是关注将一个程序的输出连接到一个程序的输入。
例 10.12. 链接命令
[you@localhost kgp]$ python kgp.py -g binary.xml 01100111 [you@localhost kgp]$ cat binary.xml <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE grammar PUBLIC "-//diveintopython.org//DTD Kant Generator Pro v1.0//EN" "kgp.dtd"> <grammar> <ref id="bit"> <p>0</p> <p>1</p> </ref> <ref id="byte"> <p><xref id="bit"/><xref id="bit"/><xref id="bit"/><xref id="bit"/>\ <xref id="bit"/><xref id="bit"/><xref id="bit"/><xref id="bit"/></p> </ref> </grammar> [you@localhost kgp]$ cat binary.xml | python kgp.py -g - 10110001
正如你在第 9.1 节 “概览”中看到的,该命令将只打印一个随机的八位字符串,其中只有0 或者 1。 | |
该处只是简单的打印出整个binary.xml文档的内容。(Windows用户应该用type代替cat。) | |
该处打印binary.xml的内容,但是“|”字符,称为“管道”符,说明内容不会打印到屏幕上。而且,它们会成为下一个命令的标准输入,在这个例子中是你调用的Python 脚本。 | |
为了不用指定一个模块(例如binary.xml),你需要指定“-”,它会使得你的脚本从标准输入载入脚本而不是从磁盘上的特定文件。(下一个例子更多地说明了这是如何实现的)。所以效果和第一种语法是一样的,在那里你要直接指定语法文件,但是想想这里的扩展性。代替cat binary.xml,你可以通过运行一个脚本动态生成语法,然后你可以通过管道将它导入你的脚本。它可以来源于任何地方:数据库,或者是生成语法的元脚本,或者其他。你根本不需要修改你的kgp.py 脚本就可以混合使用这个功能。所有你要作的仅仅是从标准输入取得一个语法文件,然后你就可以将其他的逻辑分离出来放到另一程序中去了。 |
那么脚本是如何“知道”在语法文件是“-”时从标准输入读取? 其实不神奇;它只是代码。
例 10.13. 在kgp.py中从标准输入读取
def openAnything(source): if source == "-": import sys return sys.stdin # try to open with urllib (if source is http, ftp, or file URL) import urllib try: [... snip ...]
这是toolbox.py 中的openAnything函数,以前在第 10.1 节 “抽象输入源”中你已经检视过了。所有你要做的就是在函数的开始加入3行代码来检测源是否是“-”; 如果是,返回sys.stdin。实际上,that's it! 记住,stdin 是一个拥有read方法的类文件对象,所以剩下的代码(在kgp.py中,在那里你调用了openAnything) 一点都不需要改动。 |
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