2023-02-22Python89

Python logging模块实现同时向控制台和文件打印日志

原创

CorwinPC2022-07-18 17:27:18博主文章分类：Python ©著作权

文章标签 python 开发语言后端日志文件日志输出 文章分类 Python 后端开发

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者CorwinPC的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

有时候我们在运行程序的时候，希望日志既要在控制台面板输出，同时也要在日志文件中写入，这样有利于我们实时掌握程序的运行状态，也方便程序出错的时候，能够在日志文件中分析程序中存在的错误。

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-"""@author: Roc-xb"""import logging, sysdef config_logging(file_name: str, console_level: int = logging.INFO, file_level: int = logging.DEBUG):    file_handler = logging.FileHandler(file_name, mode='a', encoding="utf8")    file_handler.setFormatter(logging.Formatter(        '[%(asctime)s %(levelname)s] %(message)s',        datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S"    ))    file_handler.setLevel(file_level)    console_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)    console_handler.setFormatter(logging.Formatter(        '[%(asctime)s %(levelname)s] %(message)s',        datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S"    ))    console_handler.setLevel(console_level)    logging.basicConfig(level=min(console_level, file_level), handlers=[file_handler, console_handler])if __name__ == '__main__':    # 参数解释：    # 第一个参数：日志文件名称    # 第二个参数：控制台日志输出最小等级（默认：logging.INFO）    # 第三个参数：文件日志输出最小等级(默认：logging.DEBUG)    config_logging("test.log", logging.INFO, logging.DEBUG)    logger = logging.getLogger(__name__)    logger.info("一般日志")    logger.warning("警告日志")    logger.error("错误日志")

Python logging模块实现同时向控制台和文件打印日志

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Original: https://blog.51cto.com/YangPC/5483037
Author: CorwinPC
Title: Python logging模块实现同时向控制台和文件打印日志

Title: 03_Django-GET请求和POST请求-设计模式及模板层

03_Django-GET请求和POST请求-设计模式及模板层

视频🔗：https://www.bilibili.com/video/BV1vK4y1o7jH
博客🔗：https://blog.csdn.net/cpen_web

一. GET请求和POST请求

定义

·无论是GET还是POST，统一都由 视图函数接收请求，通过判断request.method区分具体的请求动作
·样例：

if requests.method == 'GET':
    处理GET请求时的业务逻辑
elif requests.method == 'POST':
    处理POST请求的业务逻辑
else:
    其他请求业务逻辑

GET请求方式中，如果有数据需要传递给服务器，通常会用 查询字符串（Query String）传递【注意： 不要传递敏感数据】
URL格式：xxx ?参数名1=值1&参数名2=值2...
- 如：http://127.0.0.1:8000/page1 ?a=100&b=200
服务器端接收参数
获取客户端请求GET请求提交的数据
·方法示例：

request.GET['参数名'] # QueryDict
request.GET.get('参数名', '默认值')
request.GET.getlist('参数名')
# mypage?a=100&b=200&c=300&b=400
# request.GET=QueryDict({'a': ['100'], 'b': ['200', '400'], 'c': ['300']})
# a = request.GET['a']
# b = request.GET['b'] # Error

·思考：之前的计算器功能，能否拿查询字符串做？
http://127.0.0.1:8000/整数/操作符/整数
http://127.0.0.1:8000/cal?x=10&y=20&op=add

POST处理

·POST请求动作，一般用于 向服务器提交大量/隐私数据
·客户端通过表单等POST请求将数据传递给服务器端，如：

·服务器端 接收参数
通过request.method来判断是否为POST请求，如：

if request.method == 'POST':
 处理POST请求的数据并响应
else:
 处理非POST请求的响应

取消csrf验证
- 禁止掉settings.py中MIDDLEWARE中的CsrfviewsMiddleWare的中间件

MIDDLEWARE = [
    ...

 # 'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',
 ...

]

小节
·Django处理GET请求
查询字符串 - 少量数据传递
·Django处理POST请求
专用于浏览器提交数据

二. Django的设计模式及模板层

MVC和MTV

传统的MVC

MVC代表 Model-View-Controller（模型-视图-控制器）模式。

M模型层（Model），主要用于对数据库层的封装
V视图层（View），用于向用户展示结果（WHAT + HOW）
C控制（Controller），用于处理请求、获取数据、返回结果（重要）

作用： 降低模块间的耦合度（解耦）
Python logging模块实现同时向控制台和文件打印日志

Django的MTV模式

MTV代表 Model-Template-View（模型-模板-视图）模式。

M模型层（Model）负责与数据库交互
T模板层（Template）负责呈现内容到浏览器（HOW）
V视图层（View）是核心，负责接收请求、获取数据、返回结果（WHAT）

作用： 降低模块间的耦合度（解耦）
Python logging模块实现同时向控制台和文件打印日志
演示


 /settings.py
TEMPLATES = [
    {
        ...

        'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'templates')],
        ...

模板的加载方式

方案1 - 通过loader获取模板，通过HttpResponse进行响应（特点：麻烦）
在视图函数中：

from django.template import loader
# 1.通过 loader 加载模板
t = loader.get_template("模板文件名")
# 2.将 t 转换成 HTML 字符串
html = t.reader(字典数据)
# 3.用响应对象将转换的字符串内容返回给浏览器
return HttpResponse(html)

方案2 - 通过render() 直接加载并响应模板（特点：方便，大量使用这种）
在视图函数中：

from django.shortcuts import render
return render(request, '模板文件名', 字典数据)

演示
http://127.0.0.1:8000/test_html
Python logging模块实现同时向控制台和文件打印日志

 /urls.py
urlpatterns = [
    ...

    path('test_html', views.test_html)
]

 /views.py
def test_html(request):
    from django.shortcuts import render
    dic = {'username': 'peng', 'age': 23}
    return render(request, 'test_html.html', dic)

 /templates/test_html.html
{{ username }}是模板层的~~~~

Original: https://www.cnblogs.com/mycpen/p/15898758.html
Author: mycpen
Title: 03_Django-GET请求和POST请求-设计模式及模板层

Title: 设计模式(Python语言)----工厂方法模式

Title: Python 快速排序法（转）

方法解读：

例：对初始序列："6 1 2 7 9 3 4 5 10 8"采用快速排序法：

一、分别从初始序列"6 1 2 7 9 3 4 5 10 8"两端开始"探测"。

先 从右往左找一个 小于6的数，再从 左往右找一个大于 6的数，然后 交换他们。

这里可以用两个变量 i 和 j ，分别指向序列最左边和最右边。

我们为这两个变量起个好听的名字" 哨兵i"和" 哨兵j"。

刚开始的时候让 哨兵i指向序列的最左边（即 i=1），指向 数字6。

让 哨兵j指向序列的最右边（即 j=10），指向 数字8。

Python logging模块实现同时向控制台和文件打印日志

二、首先哨兵j 开始出动。

因为此处设置的基准数是最左边的数，所以需要让 哨兵j先出动，这一点非常重要（请自己想一想为什么）。

哨兵j一步一步地向左挪动（即 j--），直到找到一个小于6的数停下来。

接下来 哨兵i 再一步一步向右挪动（即 i++），直到找到一个数大于6的数停下来。

最后 哨兵j 停在了数字5面前， 哨兵i 停在了数字7面前。

现在交换 哨兵i 和 哨兵j 所指向的元素的值。

Python logging模块实现同时向控制台和文件打印日志

到此，第一次交换结束。

三、接下来开始哨兵j 继续向左挪动（再友情提醒，每次必须是哨兵j先出发）。

他发现了4（比基准数6要小，满足要求）之后停了下来。

哨兵i 也继续向右挪动的，他发现了9（比基准数6要大，满足要求）之后停了下来。

此时再次进行交换。

四、第二次交换结束，"探测"继续。

哨兵j继续向左挪动，他发现了3（比基准数6要小，满足要求）之后又停了下来。

哨兵i 继续向右移动，糟啦！此时 哨兵i 和 哨兵j 相遇了， 哨兵i 和 哨兵j 都走到3面前。

说明此时"探测"结束。

我们将基准数6和3进行交换。交换之后的序列如下。
Python logging模块实现同时向控制台和文件打印日志

五、到此第一轮"探测"真正结束。

此时以基准数6为分界点，6左边的数都小于等于6，6右边的数都大于等于6。

回顾一下刚才的过程，其实 哨兵j 的使命就是要找小于基准数的数，而 哨兵i 的使命就是要找大于基准数的数，直到 i 和 j 碰头为止。

现在基准数6已经归位，它正好处在序列的第6位。

此时我们已经将原来的序列，以6为分界点拆分成了两个序列，左边的序列是"3 1 2 5 4"，右边的序列是"9 7 10 8"。

接下来还需要分别处理这两个序列。因为6左边和右边的序列目前都还是很混乱的。

不过不要紧，我们已经掌握了方法，接下来只要模拟刚才的方法分别处理6左边和右边的序列即可。

六、现在先来处理6左边的序列现吧。

左边的序列是"3 1 2 5 4"。请将这个序列以3为基准数进行调整，使得3左边的数都小于等于3，3右边的数都大于等于3。好了开始动笔吧。

如果你模拟的没有错，调整完毕之后的序列的顺序应该是。

2 1 3 5 4

OK，现在3已经归位。

接下来需要处理3左边的序列"2 1"和右边的序列"5 4"。

对序列"2 1"以2为基准数进行调整，处理完毕之后的序列为"1 2"，到此2已经归位。

序列"1"只有一个数，也不需要进行任何处理。至此我们对序列"2 1"已全部处理完毕，得到序列是"1 2"。

序列"5 4"的处理也仿照此方法，最后得到的序列如下。

1 2 3 4 5 6 9 7 10 8

七、对于序列"9 7 10 8"也模拟刚才的过程，直到不可拆分出新的子序列为止。

最终将会得到这样的序列，如下。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

八、到此，排序完全结束。

细心的同学可能已经发现，快速排序的每一轮处理其实就是将这一轮的基准数归位，直到所有的数都归位为止，排序就结束了。

下面上个霸气的图来描述下整个算法的处理过程。
Python logging模块实现同时向控制台和文件打印日志

九、原始网址：https://blog.csdn.net/adusts/article/details/80882649

十、Python程序：

#快速排序法一：有小到大排序

def quickSort(arr,left,right):#arr:待排序的数列；left:数列开始的下标索引；right:数列结束的下标索引

if left > right:#如果开始索引大于结束索引
return

temp=arr[left];#取最左边的数为基准数
i,j=left,right

while i!= j:#现从右边开始找
while arr[j]>=temp and i

将基准数归位

arr[left]=arr[i]
arr[i]=temp

quickSort(arr,left,i-1)#递归：继续处理左边的
quickSort(arr,i+1,right)#递归：继续处理右边的

测试

arr=[10,7,8,8,9,1,5]
n=len(arr)
quickSort(arr,0,n-1)
print("排序后的数组：")
for i in range(n):
print("%d" %arr[i])

#快速排序法二：由大到小排序

def quickSort(arr,left,right):#arr:待排序的数列；left:数列开始的下标索引；right:数列结束的下标索引

if left > right:#如果开始索引大于结束索引
return

temp=arr[left];#取最左边的数为基准数
i,j=left,right

while i!= j:#现从右边开始找
while arr[j] and i

将基准数归位

arr[left]=arr[i]
arr[i]=temp

quickSort(arr,left,i-1)#递归：继续处理左边的
quickSort(arr,i+1,right)#递归：继续处理右边的

测试

arr=[10,7,8,8,9,1,5]
n=len(arr)
quickSort(arr,0,n-1)
print("排序后的数组：")
for i in range(n):
print("%d" %arr[i])

Original: https://www.cnblogs.com/xiangers/p/15433774.html
Author: xiangers
Title: Python 快速排序法（转）

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MVC和MTV

传统的MVC

Django的MTV模式

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