


Best Practices für das Python-Protokollierungsmodul: Sauberen, wartbaren Code schreiben
Log-Level
Loglevel bestimmt, welche Meldungen im Protokoll ausgegeben werden. Python Das Protokollierungsmodul bietet 6 Protokollierungsstufen (von niedrig bis hoch):
DEBUG INFO WARNING ERROR CRITICAL FATAL
Generell werden folgende Stufen empfohlen:
- DEBUG: Wird für Debugging-Informationen verwendet und nur während der Entwicklungsphase verwendet
- INFO: Wird für allgemeine Informationen, zur Aufzeichnung des Systemstatus und der Vorgänge verwendet
- WARNUNG: Für potenzielle Probleme, die Probleme verursachen können, das System jedoch nicht sofort stören
- FEHLER: Wird für Fehler und Ausnahmen verwendet, die Aufmerksamkeit und Lösung erfordern
- KRITISCH: wird bei schwerwiegenden Fehlern verwendet, die zu Systemunterbrechungen führen
Protokollformat
Das Protokollformat bestimmt die in der Protokollnachricht enthaltenen Informationen. DasPython-Protokollierungsmodul bietet eine Vielzahl vordefinierter Formatierer, wie zum Beispiel:
logging.FORMatter() logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
Thread-Name oder Aufrufstapel hinzuzufügen.
ProtokollverarbeitungDie Protokollverarbeitung bestimmt, wie Protokollmeldungen ausgegeben und verarbeitet werden. Das Python-Logging-Modul bietet eine Vielzahl von Prozessoren, wie zum Beispiel:
- StreamHandler:
- Protokollnachrichten an stdout oder stderr ausgeben FileHandler:
- Protokollmeldungen in eine Datei ausgeben RotatingFileHandler:
- Protokollmeldungen in eine Datei ausgeben und automatisch scrollen, wenn die Datei eine bestimmte Größe erreicht SocketHandler:
- Senden Sie Protokollnachrichten über das Netzwerk an den Remote-Host Mehrere Prozessoren können gleichzeitig verwendet werden, um Protokollnachrichten auf unterschiedliche Weise zu verarbeiten.
Hier sind einige Best Practices für das Python-Logging-Modul:
- Verwenden Sie die entsprechende Protokollebene:
- Wählen Sie die geeignete Protokollebene basierend auf der Wichtigkeit der Nachricht. Benutzerdefiniertes Protokollformat:
- Fügen Sie nach Bedarf zusätzliche Informationen hinzu, um die Lesbarkeit und Rückverfolgbarkeit des Protokolls zu verbessern. Verwenden Sie mehrere Prozessoren:
- Verwenden Sie mehrere Prozessoren gleichzeitig, um Protokollmeldungen auf unterschiedliche Weise zu verarbeiten, z. B. um Fehlermeldungen in einer Datei zu protokollieren und Debugging-Informationen an die Konsole auszugeben. Verwendung des Moduls logging.config:
- Verwenden Sie dieses Modul, um komplexe Protokollierungseinstellungen zu konfigurieren, z. B. mithilfe einer Konfigurationsdatei oder der Funktion dictConfig(). Befolgen Sie die Protokollierungskonventionen:
- Verwenden Sie in Ihrer gesamten Codebasis einheitliche Protokollierungsformate und -ebenen, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes zu verbessern. Stack-Trace für Ausnahmen protokollieren:
- Wenn Sie einen Fehler oder eine Ausnahme protokollieren, schließen Sie einen Stack-Trace ein, um das Debuggen zu erleichtern. Verwenden Sie Debug-Protokolle mit Bedacht:
- Verwenden Sie die DEBUG-Ebene nur bei Bedarf, da sonst viel Lärm entsteht. Protokolle regelmäßig überprüfen:
- Protokolle regelmäßig auf Fehler, Warnungen oder andere Informationen überprüfen, die Aufmerksamkeit erfordern.
Hier ist ein einfaches Beispiel mit dem Python Logging-Modul:
import logging # 创建一个 logger,传递名称为 my_app logger = logging.getLogger("my_app") # 设置日志级别为 INFO logger.setLevel(logging.INFO) # 创建一个流处理器,将日志消息输出到 stdout handler = logging.StreamHandler() handler.setLevel(logging.INFO) # 创建一个格式器 formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s") handler.setFormatter(formatter) # 将处理器添加到 logger logger.addHandler(handler) # 记录一條 INFO 級別的日誌信息 logger.info("This is an info message")
Indem Sie diese Best Practices befolgen, können Sie das Python-Protokollierungsmodul effektiv zum Aufzeichnen von Ereignissen in Ihrer Anwendung nutzen und so die Wartbarkeit, Lesbarkeit und Debugbarkeit Ihres Codes verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBest Practices für das Python-Protokollierungsmodul: Sauberen, wartbaren Code schreiben. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.
