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news 2025/10/18 15:20:45

什么网站可以做美食,网站式小程序,企业网站源码搜一品资源,徐州鼓楼区建设网站构建一个Python命令行工具：玩转标准库中的数据处理与日志记录导语刚从 iOS 转向 Python 开发的你，可能会被 Python 丰富的标准库惊艳到。本篇博客，我们将围绕 json、csv、re、datetime、collections、argparse 和 logging 等高频标准库&a…

构建一个Python命令行工具：玩转标准库中的数据处理与日志记录

导语

刚从 iOS 转向 Python 开发的你，可能会被 Python 丰富的标准库惊艳到。本篇博客，我们将围绕 json、csv、re、datetime、collections、argparse 和 logging 等高频标准库，构建一个实用的命令行工具：它能分析文件中的关键词出现情况，并生成清晰的日志记录。这不仅巩固你对标准库的理解，也能为你的 Python 项目开发积累基础能力。

知识点预览

阅读本篇你将掌握：

如何使用 argparse 构建命令行接口
如何读取和处理 json 和 csv 文件
使用 re 正则提取关键词信息
利用 collections.Counter 进行词频统计
datetime 时间处理与 logging 日志记录的结合
构建具备实用性的 CLI 工具结构

正文结构

背景介绍：为什么要掌握这些标准库？

Python 的强大很大程度上来源于其标准库的丰富性。在实际开发中，处理文本数据、日志记录、命令行参数解析都是必备技能。相比 iOS 更偏 UI 的开发，Python 更注重数据和脚本实用性，因此构建一个命令行数据处理工具将是你迈向后端或数据处理方向的起点。

技术方案拆解

argparse：构建 CLI 参数接口
json / csv：读取结构化数据文件
re：正则匹配关键词
Counter：快速统计词频
datetime：生成带时间戳的输出
logging：日志记录，便于排查问题

实战步骤讲解：关键词统计 CLI 工具

1. 项目结构

keyword_counter/
├── main.py               # CLI 主程序
├── utils.py              # 工具函数封装
├── sample.json           # 示例输入数据
├── logs/
│   └── run_20250701.log  # 日志文件输出

2. `main.py` 主入口（使用 argparse 和 logging）

import argparse
import logging
from utils import process_filedef setup_logger():logging.basicConfig(filename=f'logs/run_{__import__("datetime").datetime.now().strftime("%Y%m%d")}.log',level=logging.INFO,format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')def main():parser = argparse.ArgumentParser(description="关键词计数工具")parser.add_argument("filepath", help="文件路径，支持 .json 或 .csv")parser.add_argument("keyword", help="要查找的关键词")args = parser.parse_args()setup_logger()logging.info("程序启动")process_file(args.filepath, args.keyword)logging.info("程序结束")if __name__ == "__main__":main()

3. `utils.py` 工具函数封装

import json
import csv
import re
from collections import Counter
from pathlib import Path
import loggingdef process_file(filepath, keyword):path = Path(filepath)if not path.exists():logging.error(f"文件不存在: {filepath}")print(f"[错误] 文件不存在：{filepath}")returnlogging.info(f"开始处理文件: {filepath}")if filepath.endswith(".json"):with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:data = json.load(f)content = json.dumps(data)  # 统一转成字符串处理elif filepath.endswith(".csv"):with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:reader = csv.reader(f)content = "\n".join([",".join(row) for row in reader])else:logging.error("不支持的文件格式")print("[错误] 只支持 .json 或 .csv 文件")returnmatches = re.findall(fr"\b{re.escape(keyword)}\b", content, flags=re.IGNORECASE)count = Counter(matches)print(f"🔍 在文件中找到 {len(matches)} 次关键词「{keyword}」")logging.info(f"关键词统计完成：{count}")

4. 示例运行（命令行）

python main.py sample.json apple

输出：

🔍 在文件中找到 4 次关键词「apple」

日志文件（logs/run_20250701.log）中：

2025-07-01 14:30:01,123 - INFO - 程序启动
2025-07-01 14:30:01,456 - INFO - 开始处理文件: sample.json
2025-07-01 14:30:01,789 - INFO - 关键词统计完成：Counter({'apple': 4})
2025-07-01 14:30:01,800 - INFO - 程序结束

常见问题与踩坑经验

问题	解决方案
`UnicodeDecodeError`	添加 `encoding="utf-8"` 打开文件
正则匹配大小写不敏感	加上 `flags=re.IGNORECASE`
日志无输出或覆盖旧日志	使用时间戳命名日志文件，或配置 `filemode='a'`
argparse 不生效	确保是在 `__name__ == "__main__"` 中调用