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

http://python.jobbole.com/86887/ 最近修改了项目里的logging相关功能,用到了python标准库里的logging模块,在此做一些记录.主要是从官方文档和stackoverflow上查询到的一些内容. 官方文档 技术博客 基本用法 下面的代码展示了logging最基本的用法.     1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

可爱的 Python:Python 中的 TK编程 http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/python/charm-12/ python checkbox 用法详解 http://www.android100.org/html/201407/13/39698.html Tkinter GUI编程——pack http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b5039210100epkl.html 环境安装: sudo apt

本着下定义开头吧:python中import某个A模块时,首先会从python的内置模块中查找是否含义该模块的定义若未查询到会从sys.path对应的模块路径查询是否含有对应模块的定义,如果搜索完成依然没有对应A模块时则抛出import的异常 接着说明下python的两种加载py文件的方式: python xxx.py python -m xxx.py 第一种方式是直接运行方式 第二种方式是把模块当做脚本来启动 可能看起来说的python运行方式和sys.path有点大相径庭,但实际上两种不同方

介绍 Redis是内存中的数据结构存储,用于缓存.高速数据摄取.处理消息队列.分布式锁定等等. 与其他内存存储相比,使用Redis的优势在于它提供了持久性和数据结构,比如列表.集合.排序集合和散列. 在这篇文章中,介绍一个Redis keyspace通知的简短概述.并演示如何配置Redis来接收它们.并展示如何在python中订阅Redis通知 在开始之前,请安装并启动Redis服务器,如下所述:https://redis.io/topics/quickstart 启用通知 默认情况下,redi

python中configparser模块学习 ConfigParser模块在python中用来读取配置文件,配置文件的格式跟windows下的ini配置文件相似,可以包含一个或多个节(section), 每个节可以有多个参数(键=值).使用的配置文件的好处就是不用在程序员写死,可以使程序更灵活. 目录 三种创建方法 增删改查 三种创建方法 程序示例: import configparser #实例化出来一个类,相当于生成一个空字典 config = configparser.ConfigPar

MySQL Connector/Python 是 MySQL 官方提供的 Python 连接 MySQL 数据库的驱动程序了,很多初学者对于 在python中连接mysql数据库还是有点为难了,下文我们只需要了解这个MySQLConnector模块问题就可以解决了.相较于MySQLdb模块来说,其支持python3,而MySQLdb目前只支持到python2.7版本.这里就结合示例,总结下MySQL Connector模块的用法. 1.数据库连接 连接数据库的代码如下 import mysql.

一.序列化 指:在我们存储数据的时候,需要对我们的对象进行处理,把对象处理成方便存储和传输的数据格式,这个就是序列化, 不同的序列化结果不同,但目的是一样的,都是为了存储和传输. 一,pickle.可以将我们python中的任意数据类型转化成bytes并写入到文件中. 同样也可以把文件中写好的bytes转换回我们的python的数据.这个过程被称为序列化 import pickle class Cat: def __init__(self, name, age): self.name = nam

基本用法 下面的代码展示了logging最基本的用法. import logging import sys # 获取logger实例,如果参数为空则返回root logger logger = logging.getLogger("AppName") # 指定logger输出格式 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)-8s: %(message)s') # 文件日志 file_handler = logging.

在python中执行和操作目录和文件的操作是通过内置的python OS模块封装的函数实现的. 首先导入模块,并查看操作系统的类型: >>> import os os.name # 操作系统类型 'nt' nt,是Windows:posix是Linux或者unix 1.对目录和文件的操作. >>> os.path#查看当前工作路径 <module 'ntpath' from 'C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Local\\Pr

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

介绍 Redis是一个内存数据结构存储库,用于缓存,高速数据摄取,处理消息队列,分布式锁定等等. 使用Redis优于其他内存存储的优点是Redis提供持久性和数据结构,如列表,集合,有序集和散列. 在本文中,我想简要介绍一下Redis键空间通知.我将解释键空间通知是什么,并演示如何配置Redis以接收它们.然后我将向您展示如何在python中订阅Redis通知. 在我们开始之前,请按照此处所述安装并启动Redis服务器:https://redis.io/topics/quickstart. 启用

YAML 是专门用来写配置文件的语言,非常简洁和强大,远比 JSON 格式方便. YAML在python语言中有PyYAML安装包. YAML 语言(发音 /ˈjæməl/ )的设计目标,就是方便人类读写.它实质上是一种通用的数据串行化格式. 它的基本语法规则如下: 1.大小写敏感 2.使用缩进表示层级关系 3.缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格. 4.缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可 5.# 表示注释,从这个字符一直到行尾,都会被解析器忽略,这个和python的注释一

因为我的个人网站 restran.net 已经启用,博客园的内容已经不再更新.请访问我的个人网站获取这篇文章的最新内容,Python 中 logging 日志模块在多进程环境下的使用 使用 Python 来写后台任务时,时常需要使用输出日志来记录程序运行的状态,并在发生错误时将错误的详细信息保存下来,以别调试和分析.Python 的 logging 模块就是这种情况下的好帮手. logging 模块可以指定日志的级别,DEBUG.INFO.WARNING.ERROR.CRITICAL,例如可以在

最近遇到一个需求,需要通过shell调用python中的一个函数,发现其实也挺简单的: python脚本如下: test.py: import ConfigParser config = ConfigParser.ConfigParser() config.read("test.conf") def get_foo(): return config.get("locations", "foo") def get_bar(): return con

在 PyCon 2018 上,Mario Corchero 介绍了在开发过程中如何更方便轻松地记录日志的流程. 整个演讲的内容包括: 为什么日志记录非常重要 日志记录的流程是怎样的 怎样来进行日志记录 怎样进行日志记录相关配置 日志记录使用常见误区 下面我们来梳理一下整个演讲的过程,其实其核心就是介绍了 logging 模块的使用方法和一些配置. 日志记录的重要性 在开发过程中,如果程序运行出现了问题,我们是可以使用我们自己的 Debug 工具来检测到到底是哪一步出现了问题,如果出现了问题的话,

什么是 Elasticsearch ​ 想查数据就免不了搜索,搜索就离不开搜索引擎,百度.谷歌都是一个非常庞大复杂的搜索引擎,他们几乎索引了互联网上开放的所有网页和数据.然而对于我们自己的业务数据来说,肯定就没必要用这么复杂的技术了,如果我们想实现自己的搜索引擎,方便存储和检索,Elasticsearch 就是不二选择,它是一个全文搜索引擎,可以快速地储存.搜索和分析海量数据. 为什么要用 Elasticsearch ​ Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库

python中configparser模块读取ini文件 ConfigParser模块在python中用来读取配置文件,配置文件的格式跟windows下的ini配置文件相似,可以包含一个或多个节(section), 每个节可以有多个参数(键=值).使用的配置文件的好处就是不用在程序员写死,可以使程序更灵活. 三种创建方法 程序示例: import configparser #实例化出来一个类,相当于生成一个空字典 config = configparser.ConfigParser() #创建也

PySpark 的背后原理 Spark主要是由Scala语言开发,为了方便和其他系统集成而不引入scala相关依赖,部分实现使用Java语言开发,例如External Shuffle Service等.总体来说,Spark是由JVM语言实现,会运行在JVM中.然而,Spark除了提供Scala/Java开发接口外,还提供了Python.R等语言的开发接口,为了保证Spark核心实现的独立性,Spark仅在外围做包装,实现对不同语言的开发支持,本文主要介绍Python Spark的实现原理,剖析p

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