阅读须知⚠️ 1.示例代码可直接放在项目py文件中即可使用 2.project_name,logfile_name变量需根据你的项目进行修改 3.日志输出格式format选择(可根据你的需要替换或修改示例代码中的format) %(levelno)s: 打印日志级别的数值 %(levelname)s: 打印日志级别名称 %(pathname)s: 打印当前执行程序的路径,其实就是sys.argv[0] %(filename)s: 打印当前执行程序名 %(funcName)s: 打印日志的当前函数

Python的logging.config.fileConfig方式配置日志,通过解析conf配置文件实现.文件 logglogging.conf 配置如下: [loggers]keys=root,fileLogger,rotatingFileLogger [handlers]keys=consoleHandler,fileHandler,rotatingFileHandler [formatters]keys=simpleFormatter [logger_root]level=DEBUGha

Python中有ConfigParser类,可以很方便的从配置文件中读取数据(如DB的配置,路径的配置),所以可以自己写一个函数,实现读取config配置. config文件的写法比较简单,[section]下配置key=value,一下是例子:db.conf #配置数据库 [database] dbhost=127.0.0.1 dbport=3366 dbname=test dbuser=test dbpassword=test dbcharset=utf8 接着写一个读取config的方法模

Python配置日志的几种方式 作为开发者,我们可以通过以下3种方式来配置logging: (1)使用Python代码显式的创建loggers,handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: (2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: (3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递给dictConfig()函数: 需要说明的是:logging.basicConfig()也属于第一种方式,它只是对loggers,handlers和fo

import os import logging.config #不能只导入logging BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)) # DB_PATH=os.path.join(BASE_DIR,'db') # DB_PATH=r'%s\db' %BASE_DIR # 定义日志文件的路径 LOG_PATH=os.path.join(BASE_DIR,'log','access.log') # LOG_PATH=r'%s\log\ac

原文地址:https://blog.csdn.net/alanzjl/article/details/49383943 Vim as a python IDE ** 最近一直在写Python,但一直没有像样的配置一下Vim,没有代码提示.没有Highlight导致写代码效率低下,于是辗转找到了英国的一篇配置Vim for Python的文章,抽空翻译了一下. 时间不多,前言部分就不翻译了,直接开始正文. 首先,在开始为python配置之前,你需要安装vim和Vundle.Vundle是一种vim

[理论] 在很多情况下,你需要设置程序的某些行为,这时你就需要使用配置变量.在Flask中,配置变量就是一些大写形式的Python变量, 你也可以称之为配置参数或配置键.使用统一的配置变量可以避免在程序中以硬编码的形式设置程序. 在一个项目中,你会用到许多配置,Flask提供的配置,扩展(比如flask-sqlalchemy,flask-mail)提供的配置,还有程序特定的配置. 和平时使用的变量不同,这些配置变量都通过Flask对象的app.config属性作为统一的接口来设置和获取,它指向的

(1) 相关博文地址: 学习一下 SpringCloud (一)-- 从单体架构到微服务架构.代码拆分(maven 聚合): https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/14105682.html 学习一下 SpringCloud (二)-- 服务注册中心 Eureka.Zookeeper.Consul.Nacos :https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/14193443.html 学习一下 SpringCloud (三)-- 服务调用.负载均衡 R

配置web.config有两处地方需要配置,分别是集成模式和经典模式. 集成模式: <!--文件上传大小设置--> <httpRuntime requestValidationMode="2.0" executionTimeout="90" maxRequestLength="2147483" useFullyQualifiedRedirectUrl="false" minFreeThreads="

Anaconda多环境多版本python配置指导 字数3696 阅读644 评论0 喜欢0 最近学python,读完了语法后在GitHub找了一些练习来做,由 于学的是python3.x语法,而GitHub上的好多数练习源码都是基于2.x的,而有些有些module在python3.x上没有,因此为装这些 包折腾了好久,浪费了好些时间,这两天才发现Anaconda这个神奇的软件,它是python科学计算的一个分发版,据说常用的包都打包在里边了.并由 此得知还有不少该类型的软件.安装完成之后也遇到了

方案一:传统作法(不推荐) 服务端负载均衡 将所有的Config Server都指向同一个Git仓库,这样所有的配置内容就通过统一的共享文件系统来维护,而客户端在指定Config Server位置时,只要配置Config Server外的均衡负载即可. 注:服务器端负载均衡和客户端负载均衡的区别 存在的问题: 客户端都是直接调用配置中心的server端来获取配置文件信息.这样就存在了一个问题,客户端和服务端的耦合性太高,如果server端要做集群,客户端只能通过原始的方式来路由,server端改

微信小程序:工具配置 project.config.json 一.项目配置文件project.config.json 小程序开发者工具在每个项目的根目录都会生成一个 project.config.json,在工具上做的任何配置都会写入到这个文件,当重新安装工具或者换电脑工作时,只要载入同一个项目的代码包,开发者工具就自动会帮你恢复到当时你开发项目时的个性化配置,其中会包括编辑器的颜色.代码上传时自动压缩等等一系列选项. 可以在项目根目录使用 project.config.json 文件对项目进行

<1>. mylogger = logging.getLogger("abc") logging.debug()/logging.info()/logging.warning()/logging.error()等使用的是全局的root logger实例, mylogger是一个新实例,它默认继承root logger的设置. The root of the hierarchy of loggers is called the root logger. That's the

springcloud应用配置中心config的安全设置 在springcloud应用开发中,为了方便在线管理我们的配置文件,通常会配一个配置中心config-server,这里托管着应用的一些配置文件,这些配置文件中配置着我们很多的账号信息:如mysql.redis.mongodb.rabbitmq等等的账号和密码.牵扯到账号信息,想必我们要保证如何保证其安全性. 1.保证容器文件访问的安全性,即保证所有的网络资源请求都需要登录 通过springboot配置属性之security,配置secu

Windows系统Git配置教程(Git配置git config)   在很多Git配置教程中,多是安装完毕后就告诉大家要配置用户名和邮箱,但是这个配置是保存在哪里呢,配置后面的参数有什么不同呢,下面就具体说一说Git配置,刚好重新安装了一下Git,做个记录. Git配置文件种类   Git的配置文件在控制台中使用 git config 命令用来修改配置,Git配置级别有3种,分别存在不同的配置文件中:   1.仓库级别(当前仓库有效) local [优先级最高]   2.用户级别(当前用户有效

webpack安装大于4.x版本(没有配置webpack.config.js) webpack 输出参数-o 高版本  如果安装的webpack版本大于4+,还需要安装webpack-cli.在没有配置webpack.config.js之前,还需要配置输出参数 webpack ./src/main.js ./dist/bundle.js //没有配置输出参数 -o /没有配置输出参数 -o WARNING in configuration The 'mode' option has not be

webpack安装低于4版本(没有配置webpack.config.js) webpack 无需配置输出参数-o 低版本  1.初始化项目 npm init -y 初始化项目 2.安装webpack@3.6.0版本 npm i webpack@3.6.0 -g 安装webpack@3.6.0版本 3.分别新建一个文件夹src,dist..再在src下新建一个js文件main.js和test.js..main.js引用test.js..此时目录结构如下:                      

  回忆一下,在前面的文章中,我们使用了spring cloud eureka/ribbon/feign/hystrix/zuul搭建了一个完整的微服务系统,不管是队内还是对外都已经比较完善了,那我们的系统是否还有值得继续优化的地方呢?答案肯定是有的,那就是分布式配置中心config.那什么是分布式配置中心,我们为什么又需要分布式配置中心呢? 什么是分布式配置中心?   所谓配置中心,就是将配置的数据放在某种存储介质中,该介质可以是文件/数据库/中间件等等,像业界常用的zookeeper/Apo

1,配置中心可以用zookeeper来实现,也可以用apllo 来实现,springcloud 也自带了配置中心config Apollo 实现分布式配置中心 zookeeper:实现分布式配置中心,主要是通过持久节点存储配置信息加上事件通知 Apollo:实现分布式配置中心,主要是通过mysql 数据库存储配置信息,通过有图形界面可以管理配置文件信息 srpingcloud config: 实现分布式配置中心,主要是通过版本控制器(git/svn)存储配置文件信息,没有后台 2,搭建sprin

  spring cloud config是一个基于http协议的远程配置实现方式. 通过统一的配置管理服务器进行配置管理,客户端通过http协议主动的拉取服务的的配置信息,完成配置获取. 下面我们对spring cloud config配置中心进行搭建 主要有以下模块 eureka-server 服务注册中心 eureka-config config配置中心 eureka-config-resp1  git远程仓库,用于存储客户端的配置文件 eureka-client1 客户端1,它的配置从c

ubuntu sublime text3 python 配置     1.安装sublime text 3 安装过程非常简单,在terminal中输入: sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/sublime-text-3 #添加sublime text 3的仓库 sudo apt-get update #更新软件库 sudo apt-get install sublime-text-installer #安装Sublime Text 3 如果需要启动su