


Journalisation Python simple - et une digression sur les dépendances, la confiance et le code copier/coller
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!

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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.

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.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
