


Image d'en-tête (C) Tai Kedzierski
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Ce message est opiniâtre.
La configuration du journal par défaut de Python n'est d'aucune utilité ; cela va à l'encontre de l'approche « piles incluses » à laquelle nous nous attendons.
À partir d'un message de journal utile, je veux savoir quand, quel niveau et quelles informations. Je le veux peut-être sur console, je le veux peut-être dans un fichier.
Cela devrait être simple - mais en Python, je me retrouve à chaque fois obligé de chercher comment créer un utilitaire de journalisation complet avec une gestion de fichiers et un formatage de chaîne personnalisés.
Cela devrait être aussi simple que logger = getLogger(), mais le comportement par défaut, pour une raison inconnue, est de fournir un formatage complètement inutile, et aucun raccourci pour une valeur par défaut raisonnable.
Cela ou je dois télécharger un paquet pip de provenance inconnue, avoir confiance qu'il n'a pas été détourné par son nom ou faire une exfiltration obscurcie. L'incident du panneau gauche de 2016 me vient à l'esprit, ainsi que l'attaque de détournement Revival de 2024 qui était essentiellement le même problème dans un système de pension différent.
En fait, tout dépôt d'utilisateur sans espace de noms est vulnérable à ceci : le npm de Node, le pip de Python, l'AUR d'Arch, le snap de Canonical... pour n'en nommer qu'une poignée qui permettent simplement aux utilisateurs de télécharger n'importe quoi. Même l'espace de noms n'est pas une garantie de confiance - j'ai rencontré des projets qui distribuent leurs logiciels via ces canaux, non pas via le nom du projet, mais via le surnom arbitraire d'un développeur, soulevant des doutes quant à l'authenticité du package. J'ai expliqué mon processus de réflexion sur la façon de décider de faire ou non confiance à une source dans un article précédent sur l'utilisation de la synchronisation dans un environnement de travail.
Les dépendances externes dans les dépôts contrôlés par l'utilisateur sont le diable et ne doivent être prises en compte que lorsque la solution à un problème est complexe. Et en général, les solutions simples devraient simplement exister directement dans la base de code - idéalement auto-écrites, mais parfois le problème juste se glisse dans l'espace "assez encombrant" pour qu'une dépendance semble à la fois raisonnable et dégueulasse.
La réponse : écrivez-le une fois, rangez-le dans un Github Gist ou dans votre propre dépôt d'"extraits utiles". Copiez et collez.
Copier Coller ? Euh!
Le "copier-coller" du code envoie probablement la sonnette d'alarme à tout codeur chevronné. "Ne vous répétez pas", "utilisez un gestionnaire de paquets", "écrivez une fois, mettez à jour partout". Ce sont de bons instincts à avoir, mais au cas par cas, il est également bon de savoir quand le copier-coller est préférable.
Dans ce cas, l'exigence est d'éviter les dépendances externes inutiles pour une solution simple à un besoin simple . Dans leftpad comme avec ce mini-logger, l'extrait de code requis est court et facile à comprendre ; ce n'est pas une perte de réimplémenter si nécessaire. Il est également sous licence appropriée (oui, il peut s'agir simplement d'un extrait de code ; il reste cependant recommandé de s'assurer que ce que vous copiez est bien autorisé. Méfiez-vous de la copie de blobs de code aléatoires.)
Extrait de mini-enregistreur
J'inclus ci-dessous un extrait de code pour un utilitaire de mini-enregistreur qui permet un seul appel avec une configuration minimale :
from minilog import SimpleLogger LOG = SimpleLogger(name="mylog", level=SimpleLogger.INFO) LOG.info("this is useful")
Quelles impressions consoler :
2024-11-20 10:43:44,567 | INFO | mylog : this is useful
Le code du mini-enregistreur
Copiez ceci dans un fichier minilogger.py dans votre projet. Tada - aucune dépendance externe n'est nécessaire. Laissé intact, il restera le même pour toujours. Pas de détournement de nom. Aucune injection dans la chaîne d’approvisionnement.
# For completeness: # (C) Tai Kedzierski - Provided under MIT license. Go wild. import logging class SimpleLogger(logging.Logger): FORMAT_STRING = '%(asctime)s | %(levelname)s | %(name)s : %(message)s' ERROR = logging.ERROR WARN = logging.WARN INFO = logging.INFO DEBUG = logging.DEBUG def __init__(self, name="main", fmt_string=FORMAT_STRING, level=logging.WARNING, console=True, files=None): logging.Logger.__init__(self, name, level) formatter_obj = logging.Formatter(fmt_string) if files is None: files = [] elif isinstance(files, str): files = [files] def _add_stream(handler:logging.Handler, **kwargs): handler = handler(**kwargs) handler.setLevel(level) handler.setFormatter(formatter_obj) self.addHandler(handler) if console is True: _add_stream(logging.StreamHandler, stream=sys.stdout) for filepath in files: _add_stream(logging.FileHandler, filename=filepath)
La licence MIT vous permet essentiellement de "faire ce que vous voulez avec ça". Aucune condition attachée.
Nous y sommes. Un simple journal ?
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.


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