이 글은 Python 로그인에 대한 자세한 소개를 제공합니다(예제 포함). 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다.
소개
인터넷 로그인에는 기본적인 사용법이 많이 있으므로 여기서는 소개하지 않겠습니다. 본문을 소개하기 전에 먼저 요구 사항을 살펴보겠습니다.
다른 사람이 사용할 수 있도록 특정 기능을 클래스 라이브러리에 캡슐화해야 한다고 가정해 보겠습니다. 클래스 라이브러리의 로그를 처리하는 방법은 무엇입니까?
몇 년 전 어느 날 C#으로 개발된 프로젝트에서는 로깅 기본 클래스를 정의하는 방법을 사용했습니다. 로깅을 사용해야 하는 모든 클래스는 이 기본 클래스에서 상속합니다. 특정 로깅 작업을 구현하는 데 사용되는 LogHandler 이벤트는 동시에 A 클래스의 LogHandler 대리자를 클래스 B의 대리자에 연결할 수 있습니다. LogHandler에는 두 클래스의 로그 정보가 함께 추가됩니다.
파이썬에서 로그인 구현을 살펴보니 내 접근 방식이 정말 취약하다는 것을 알았습니다.
이전 블로그 Python에서 peewee 프레임워크의 로그 출력을 소개했습니다.logging.NullHandler의 사용 간단히 말하면 peewee라는 로거가 peewee에 정의되고 호출자는 NullHandler를 추가하기만 하면 됩니다. 특정 핸들러는 로그를 출력할 수 있어 매우 편리합니다.
주 프로그램에도 Logger가 있다고 가정해 보겠습니다. peewee를 호출한 후 두 로그를 동일한 로그 파일에 출력하고 싶습니다. 동시에 파일을 선점할 위험이 있으므로 두 로그의 FileHandler가 동일한 로그 파일을 가리키도록 하는 것은 바람직하지 않습니다. 물론 메인 프로그램에서 Logger의 이름을 peewee로 지정할 수도 있지만 이는 너무 낮을 뿐만 아니라 Logger를 캡슐화하는 다른 라이브러리를 호출하는 경우 처리하기 어려울 것입니다.
나무 그루터기 구조의 Logger
Logger 객체는 트리 구조로 설계되었으며 상위 속성을 갖습니다. root라는 Logger는 로깅에서 모든 Logger의 루트 노드로 정의되며 루트의 상위 속성은 None입니다. 루트는 전역적입니다.
Logger 개체를 가져오기 위해
logging.getLogger(name=None)
를 호출할 때 이름이 None이면 루트 노드 루트가 반환됩니다. 이름에 .가 포함되어 있으면(예: name = 'a.b') a라는 Logger가 이미 있으면 a.b는 a의 하위 노드입니다. a라는 Logger가 없으면 a.b는 루트의 하위 노드입니다. .노드.
하위 로거가 로그 메시지 처리를 완료한 후 기본적으로 로그 메시지를 상위 로거에 전달합니다. 따라서 애플리케이션에서 사용되는 모든 로거에 대한 핸들러를 정의하고 구성할 필요가 없습니다. 최상위 로거에 대한 핸들러를 구성한 다음 필요에 따라 하위 로거를 생성하는 것으로 충분합니다. Logger의 전파 속성을 False로 설정하여 이 전달 메커니즘을 끌 수 있습니다.
무슨 뜻인가요? 코드를 살펴보겠습니다.
import logging logA = logging.getLogger('a') logA.setLevel(logging.DEBUG) logA.addHandler(logging.StreamHandler()) logB = logging.getLogger('a.b') logB.addHandler(logging.StreamHandler())
출력 결과:
Logger A Logger B Logger B
Logger B가 두 번 출력되는 이유는 logB가 logA의 하위 노드이고 Handler도 logB에 정의되어 있기 때문입니다. 핸들러는 한 번만 출력하고, logA의 핸들러도 한 번, 두 번만 출력합니다. 한번만 출력하고 싶다면 logB에서 Handler를 삭제하면 됩니다. 물론 이는 특히 로그 관리 도구가 없는 경우 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 프로그램의 전반적인 실행 순서를 이해하려면 메인 프로그램의 모든 로그를 출력해야 하지만, 특정 모듈의 경우 별도의 로그를 출력하여 오류 보고나 실행 순서를 명확하게 이해할 수 있도록 하려는 경우입니다. 기준 치수.
이전 peewee 예제는 peewee 로그의 상위 속성을 기본 프로그램의 로그로 설정하기만 하면 됩니다.
결론
사실 이 문제는 설명하기가 비교적 쉬운 문제이고, 그렇게 많이 쓸 필요는 없습니다. Python에서 로깅을 사용하는 방법을 여러분과 공유하고 싶지는 않지만 로깅이 어떻게 구현되는지에 대한 아이디어를 여러분과 공유하고 싶습니다. 왜냐하면 저는 이 문제에 직면하고 솔루션을 설계한 후 완전히 망가졌기 때문입니다. 떨어져 있는.
위 내용은 Python 로그인에 대한 자세한 소개(예제 포함)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

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