python
python log.conf文件如何配置？
一、python log.conf文件如何配置？
您可以使用Python的logging.config模块来配置log.conf文件。以下是一个示例，其中log.conf文件包含以下内容：
```
[loggers]
keys=root,sampleLogger
[handlers]
keys=consoleHandler
[formatters]
keys=sampleFormatter
[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler
[logger_sampleLogger]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler
qualname=sampleLogger
propagate=0
[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=sampleFormatter
args=(sys.stdout,)
[formatter_sampleFormatter]
format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
datefmt=%Y-%m-%d %H:%M:%S
```
二、python中log函数含参数怎么表示？
直接在Python中输入log（x，y）的形式即可，x或者y可以为参数。
三、python中log和logging模块一样吗？
Python中log和logging模块是不一样的，但是这两个模块有部分相同的函数。
四、log转换计算器？
令y=logaf(x),再转化为解方程y2-αy-logab=0. 3.转换法.可利用对数的定义,把对数方程中的对数式转换为指数式,从而去掉对数符号
很多年前刚接触编程时候写的计算器代码。 支持加减乘数、多层括号嵌套、开多次方、开负方、平方、阶乘、log、三角函数、对数、绝对值。含“π”“E”。支持算式格式模糊和化简，还有出错提示。可能还有其他功能，记不清了，看看代码就好了，当时有些一些注释。 当年写的，过了很多年也懒的再改了。直接上传。供刚学编程的童鞋借鉴吧。技术简单，全程只是For、IF而已。一开始是Java写的，复制到的VS2008上，有了个简单界面。输入框下方空白处，点击清空输入框。 基本就这些吧。
五、log计算器怎么用？
科学计算机计算对数log的方法：一般的计算器都默认log的底数为10，因此计算这类对数时，直接点击计算机的“log”键，再打上数字即可。
例如，求“lg（10）”可在科学计算器中按下：“log”，“10”，“=”即可。
例如，求“ln（10）”可在科学计算器中按下：“ln”，“10”，“=”即可。
情况三：计算以任意数为底数的log，即logx（y）
例如求“log3（9）”，由对数换地公式可知log3（9）=lg9/lg3，故此，求“log3（9）”可在科学计算器中输入：
六、计算器log如何使用？
计算器上的log自动作为以10为底数来算。如果你输入log10的话，就是求以10为底的10的对数，答案为1
如果你要求不是以10为底数的对数的话，如求log5（25），你就输入log25/log5 ，答案为2。
七、云服务器 python
互联网的发展使得越来越多的企业和个人需要拥有自己的网站，为此，选择一个可靠的云服务器托管平台成为了至关重要的一环。而对于众多的云服务器托管平台来说，Python作为一种强大的编程语言，在实现网站开发和运维方面有着突出的优势。
为什么选择云服务器托管平台
传统的服务器托管需要自己购买服务器硬件，并进行日常的维护和管理工作，对于初创企业或个人开发者来说，这无疑是一个沉重的负担。而云服务器托管平台的出现，解决了这一问题。通过云服务器托管平台，用户可以将自己的网站应用部署在云端，由云服务器提供商负责硬件设施的维护和管理，用户只需关注自己的网站应用开发和运维，大大减轻了工作负担。
为什么选择Python作为开发语言
Python作为一种简洁而强大的编程语言，具有诸多优势，特别适合在云服务器上进行开发和运维。首先，Python语法简单易学，上手快，无论是初学者还是有经验的开发者，都能够很快上手使用。其次，Python拥有丰富的开源库和框架，如Django、Flask等，这些库和框架提供了许多现成的组件和功能，可以极大地提高开发效率。再次，Python具有良好的可读性和可维护性，使得团队协作开发变得更加便捷和高效。
如何选择适合的云服务器托管平台
在选择云服务器托管平台时，需要考虑一些关键因素：
- 性能和可靠性：选择一个性能稳定、可靠性高的云服务器托管平台非常重要。可以通过查看用户的评价和平台的服务指标来评估其性能和可靠性。
- 可扩展性：如果你的网站应用需要在未来进行扩展，选择一个支持弹性扩展的云服务器托管平台是必要的。
- 安全性：确保云服务器托管平台提供了足够的安全保障，包括数据加密、访问控制等功能。
- 技术支持：选择一个提供及时、专业的技术支持的云服务器托管平台，可以在遇到问题时获得帮助。
云服务器托管平台的比较和推荐
目前市面上有许多知名的云服务器托管平台，如阿里云、腾讯云、华为云等。下面对这些平台进行比较和推荐：
阿里云：作为中国领先的云计算服务提供商之一，阿里云提供了强大的云服务器托管服务。其云服务器实例性能稳定可靠，提供了丰富的套餐选择，满足不同用户的需求。阿里云还提供了全面的技术支持和安全保障，可以放心选择。
腾讯云：作为中国云计算领域的巨头，腾讯云也提供了可靠的云服务器托管服务。腾讯云的云服务器实例性能卓越，支持弹性扩容和负载均衡，适合高并发访问的网站应用。腾讯云还提供了丰富的技术支持和安全防护措施。
华为云：作为全球领先的ICT基础设施和智能终端提供商，华为云的云服务器托管服务也备受认可。华为云的云服务器性能优秀，具有高性价比，适合中小型企业和个人开发者使用。华为云还提供了强大的技术支持和全方位的安全保障。
总结
云服务器托管平台为企业和个人开发者提供了便利的网站部署和运维解决方案。选择适合的云服务器托管平台可以极大地提升开发效率和网站性能。而Python作为一种强大而易用的编程语言，与云服务器托管平台的结合更能发挥其优势。无论是初创企业还是个人开发者，选择一个稳定可靠的云服务器托管平台，并使用Python进行开发和运维，将会是一个明智的选择。
八、centos python 编辑器
CentOS 是一种基于 Linux 内核的自由及开放源代码的操作系统。它是社区企业 Red Hat 公司提供支持的一个用于服务器的 Linux 发行版。CentOS 专注于稳定性和安全性，广泛应用于企业级服务器上。作为一款流行的服务器操作系统，CentOS 的稳定性和可靠性备受赞誉。本文将介绍在 CentOS 系统上如何配置和使用Python 编辑器的相关信息。
Python 在 CentOS 上的应用
Python 是一种高级编程语言，被广泛应用于软件开发、数据分析、人工智能等领域。在 CentOS 操作系统上，Python 的应用也相当普遍。为了更好地使用 Python 进行开发工作，一款功能强大的 Python 编辑器是必不可少的工具。编辑器的选择直接影响到开发效率和代码质量，因此，在 CentOS 系统上选择合适的 Python 编辑器至关重要。
选择合适的 Python 编辑器
在 CentOS 系统上，有多种选择可供开发者使用。其中，Vim 和 Emacs 是两个备受推崇的文本编辑器，同时也可以作为 Python 的编辑器来使用。它们都具有强大的功能和高度的可定制性，适合有一定开发经验的用户使用。
另外，Visual Studio Code 是一款由 Microsoft 开发的开源代码编辑器，拥有丰富的插件生态系统和直观的用户界面，为 Python 开发者提供了良好的开发环境。其轻量级的特性使其在 CentOS 系统上运行良好，成为许多开发者的首选工具之一。
对于喜欢集成开发环境（IDE）的开发者来说，PyCharm 是一个强大的选择。作为专业的 Python IDE，PyCharm 提供了丰富的功能，包括代码补全、调试、单元测试等，可以帮助开发者提高开发效率和代码质量。
配置 Python 编辑器
无论选择了哪种 Python 编辑器，都需要对其进行相应的配置，以确保顺利地进行代码编辑和开发工作。在 CentOS 系统上，配置 Python 编辑器通常涉及以下几个方面：
- 安装 Python 解释器：Python 编辑器需要依赖 Python 解释器来执行代码，因此需要在 CentOS 系统上安装 Python 解释器。
- 配置 Python 环境：设置 Python 解释器的路径、安装必要的第三方库以及配置相应的环境变量，以确保编辑器可以正常使用 Python。
- 安装插件：根据需要安装和配置相关的插件，以提升编辑器的功能和性能。
通过以上配置步骤，开发者可以在 CentOS 系统上顺利地配置和使用各种 Python 编辑器，从而提高开发效率和编码体验。
总结
在 CentOS 系统上，选择合适的 Python 编辑器对开发工作至关重要。不同的编辑器具有各自的特点和优势，开发者可以根据自己的需求和习惯选择合适的工具。无论是 Vim、Emacs、Visual Studio Code 还是 PyCharm，都可以帮助开发者更高效地进行 Python 开发工作，在 CentOS 系统上发挥出最佳的效果。
九、装饰器是什么？为什么要有装饰器？
装饰器（decorator）是Python一个进阶的用法，通常以如下形式出现，但是它到底怎么用呢？且看本文细细分解。
@decorator # 装饰器
def self_defined_function():
print("Self-defined function is called.")1. 什么时候需要用装饰器？
试想你有一系列函数，例如如下所示的两个函数（分别计算和与积）：
def my_sum_function(*args):
print("The sum is", sum(args))
def my_product_function(*args):
res = 1
for x in args:
res *= x
print("The product is", res)
my_sum_function(1, 2, 3, 4)
my_product_function(1, 2, 3, 4, 5)现在，你需要为这一系列函数添加一个一样的功能，就是统计输入参数的个数，同时检查里面是否有0，那么低阶的解决方法就是为每一个函数单独添加部分代码，即
def my_sum_function(*args):
print("No. of input args is", len(args)) # 重复部分
contain_zero = any([x == 0 for x in args]) # 重复部分
print("Input arguments contain 0:", contain_zero) # 重复部分
print("The sum is", sum(args))
def my_product_function(*args):
print("No. of input args is", len(args)) # 重复部分
contain_zero = any([x == 0 for x in args]) # 重复部分
print("Input arguments contain 0:", contain_zero) # 重复部分
res = 1
for x in args:
res *= x
print("The product is", res)
my_sum_function(1, 2, 3, 4)
my_product_function(0, 1, 2, 3, 4, 5)这样写的话，代码中存在大量重复的部分，有没有好一点的办法呢？也许你已经想到了，就是把添加的这部分功能封装成一个单独的函数，然后让每一个函数单独调用这个函数（嵌套调用），这样就能减少写代码过程中的“Ctrl+C和Ctrl+V”，即
def my_sum_function(*args):
additional_function(*args) # 嵌套调用
print("The sum is", sum(args))
def my_product_function(*args):
additional_function(*args) # 嵌套调用
res = 1
for x in args:
res *= x
print("The product is", res)
def additional_function(*args):
print("No. of input args is", len(args))
contain_zero = any([x == 0 for x in args])
print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
my_sum_function(1, 2, 3, 4)
my_product_function(0, 1, 2, 3, 4, 5)那有没有更pythonic的写法呢？这里就可以用到装饰器了，实现方法如下
def a_decorator(f):
def additional_function(*args):
print("No. of input args is", len(args))
contain_zero = any([x == 0 for x in args])
print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
f(*args)
return additional_function
@a_decorator
def my_sum_function(*args):
print("The sum is", sum(args))
@a_decorator
def my_product_function(*args):
res = 1
for x in args:
res *= x
print("The product is", res)
my_sum_function(1, 2, 3, 4)
my_product_function(0, 1, 2, 3, 4, 5)2. 装饰器的执行机制
现在我么已经知道了装饰器的使用场景：就是为函数定制化额外功能的时候，可是添加装饰器。使用装饰器可以使代码更加简洁。那么装饰器是如何工作的呢？我们以如下例子说明：
def a_decorator(f): # 函数作为参数被传入
print(f"Function {f.__name__} is passed as the augument!")
def additional_function(*args): # 函数嵌套
print("No. of input args is", len(args))
contain_zero = any([x == 0 for x in args])
print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
f(*args) # 最终执行目标函数my_sum_function的地方
return additional_function # 函数作为返回对象
@a_decorator
def my_sum_function(*args):
print("The sum is", sum(args))
my_sum_function(1, 2, 3, 4)运行结果如下
$ python demo.py
Function my_sum_function is passed as the augument!
No. of input args is 4
Input arguments contain 0: False
The sum is 10在进一步解释运行机制之前，我们需要明确几个问题：
- 一、在Python中，一切皆对象，包括函数。一个函数可以作为另一个函数的参数，一个函数也可以作为另一个函数的返回对象；
- 二、如果在一个函数体中定义了另一个函数，称为函数嵌套，前者称为enclosing function，后者称为enclosed function或者nested function
根据运行结果，我们可以反推出装饰器的工作机制：
- my_sum_function作为参数传入a_decorator函数，并开始执行，因此首先打印出“Function my_sum_function is passed as the augument!”
- 随后a_decorator函数执行过程中返回了additional_function函数对象，然后开始执行additional_function(1, 2, 3, 4)，于是打印出“No. of input args is 4”和“Input arguments contain 0: False”
- 在additional_function函数嵌套调用了my_sum_function函数，因此最后打印“The sum is 10”
也就是说，上述例子如果不用@符号，和下面是完全等价的
def a_decorator(f):
print(f"Function {f.__name__} is passed as the augument!")
def additional_function(*args):
print("No. of input args is", len(args))
contain_zero = any([x == 0 for x in args])
print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
f(*args)
return additional_function
def my_sum_function(*args):
print("The sum is", sum(args))
a_decorator(my_sum_function)(1, 2, 3, 4) # 注意理解这一行3. 闭包
在上述例子中，对于a_decorator函数的设计使用了闭包（closure）的概念[1]，即
- 一个函数中嵌套了另一个函数，如上述a_decorator函数中嵌套了additional_function函数
- enclosed function中直接使用了enclosing funcion中的参数，如上述additional_function函数中使用了a_decorator函数的参数f
- 最终返回enclosing funcion，如上述例子中最终返回了additional_function
满足以上三个条件的称为Python闭包。
4. 函数名被重写了怎么办？用functools.wraps！
在上述例子中，如我们print(my_sum_function.__name__)，会发现
def a_decorator(f): # 函数作为参数被传入
print(f"Function {f.__name__} is passed as the augument!")
def additional_function(*args): # 函数嵌套
print("No. of input args is", len(args))
contain_zero = any([x == 0 for x in args])
print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
f(*args) # 最终执行目标函数my_sum_function的地方
return additional_function # 函数作为返回对象
@a_decorator
def my_sum_function(*args):
print("The sum is", sum(args))
print(my_sum_function.__name__)
# output: additional_functionmy_sum_function函数的名字被重写了，怎么解决这个问题呢，很简单，调用functools.wraps即可[2]，即
from functools import wraps
def a_decorator(f): # 函数作为参数被传入
print(f"Function {f.__name__} is passed as the augument!")
@wraps(f) # 注意这一行
def additional_function(*args): # 函数嵌套
print("No. of input args is", len(args))
contain_zero = any([x == 0 for x in args])
print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
f(*args) # 最终执行目标函数my_sum_function的地方
return additional_function # 函数作为返回对象
@a_decorator
def my_sum_function(*args):
print("The sum is", sum(args))
print(my_sum_function.__name__)
# output: my_sum_function5. 如何给装饰器传入参数？带参装饰器！
如果我想给装饰器再添加一个功能，就是把目标函数（my_sum_function）的计算结果存入本地文件，本地文件的文件名可以作为参数随时进行修改。这时候就需要用到带参装饰器了，那么带参装饰器如何实现呢？其实很简单，就是再嵌套一层，即
from functools import wraps
filename = "output.txt"
def a_decorator(filename):
print(filename)
def inter_function(f): # 第一层嵌套
@wraps(f)
def additional_function(*args): # 第二层嵌套
print("No. of input args is", len(args))
contain_zero = any([x == 0 for x in args])
print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
result = f(*args)
with open(filename, "w") as txt:
txt.write(result)
txt.close()
return additional_function
return inter_function
@a_decorator(filename) # 带参装饰器
def my_sum_function(*args):
print("The sum is", sum(args))
return str(sum(args))
my_sum_function(1, 2, 3)
# 执行完毕会在本地创建output.txt文件同时写入结果你应该也已经注意到了，在调用functools.wraps时，@wraps(f)其实就是一个带参装饰器。
6. 类装饰器
除了函数可以作为装饰器，类也可以作为装饰器，这时候就需要类可以作为函数进行调用。如何实现把类作为函数使用呢？答案是__call__魔法函数，如
from functools import wraps
class A_decorater:
def __init__(self) -> None:
pass
def __call__(self, f):
@wraps(f)
def additional_function(*args):
print("No. of input args is", len(args))
contain_zero = any([x == 0 for x in args])
print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
f(*args)
return additional_function
@A_decorater() # 千万注意这里括号不能少，因为A_decorater是类，A_decorater()是类的实例
def my_sum_function(*args):
print("The sum is", sum(args))
return str(sum(args))
my_sum_function(1, 2, 3)如果要带参数的话，同样地需要再嵌套一层，即
from functools import wraps
filename = "output.txt"
class A_decorater:
def __init__(self) -> None:
pass
def __call__(self, filename):
print(filename)
def inter_function(f):
@wraps(f)
def additional_function(*args):
print("No. of input args is", len(args))
contain_zero = any([x == 0 for x in args])
print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
result = f(*args)
with open(filename, "w") as txt:
txt.write(result)
txt.close()
return additional_function
return inter_function
a_decorater = A_decorater() # 不可避免，还是要先生成一个实例
@a_decorater(filename)
def my_sum_function(*args):
print("The sum is", sum(args))
return str(sum(args))
my_sum_function(1, 2, 3)十、python默认解释器？
答：python默认解释器方法是：
1.查看VsCode中默认使用的python解释器
2.Ctrl + Shift + p 打开命令行面板
3.输入 Python:Select Interpreter 命令,配置默认的解释器
4.默认解释器生效
查看VsCode中默认使用的python解释器
Ctrl + Shift + p打开命令行面板
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