class Logger(object): def __init__(self, filename): self.filename = filename f = open(self.filename+'.log', "a") f.close() def write(self, message): f = open(self.filename+'.log', "a") f.write(message) f.close()

这段代码定义了一个Logger类，用于将日志信息写入文件。让我来解释一下这段代码的逻辑：

该类的构造函数__init__接受一个参数filename，用于指定日志文件的名称。

在构造函数中，代码打开一个以追加模式打开的文件，文件名为filename+'.log'。通过这样的方式，如果文件不存在，则会创建一个新文件；如果文件已存在，则会在文件末尾追加内容。然后，代码立即关闭文件对象，以保证文件操作的安全性。

该类还定义了一个write方法，用于将消息写入日志文件。

在write方法中，代码再次打开文件，以追加模式打开日志文件。然后，代码使用write函数将消息写入文件中。最后，代码关闭文件对象。

通过Logger类，可以方便地将消息写入日志文件中。可以在需要记录日志信息的地方调用Logger类的write方法，传入要写入的消息即可。这样可以方便地记录程序的运行状态和调试信息。

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class Logger(object): def __init__(self, file_path: str = "D:/T4/test.jpg/Default.log"): self.terminal = sys.stdout self.log = open(file_path, "a") def write(self, message): self.terminal.write(message) self.log.write(message) def flush(self): pass

你好！对于你的代码，这是一个简单的日志记录器类。它的作用是将输出同时写入到终端（stdout）和日志文件中。日志文件的路径是通过构造函数的`file_path`参数传入的，默认为"D:/T4/test.jpg/Default.log"。这个类重写了`write`方法和`flush`方法来实现这个功能。

在`__init__`方法中，它将终端（stdout）保存在`self.terminal`变量中，并将日志文件以追加模式打开，并保存在`self.log`变量中。

`write`方法将消息同时写入到终端和日志文件中，它调用了`self.terminal.write`方法将消息写入到终端，然后调用了`self.log.write`方法将消息写入到日志文件。

`flush`方法在这里没有实际的操作，但通常用于清空缓冲区。

这个类可以用来将程序的输出同时打印到终端和写入到指定的日志文件中，方便调试和记录程序运行时的信息。

def __init__(self, glueContext: GlueContext, config: argparse.Namespace): """ init function. :param glueContext: the glueContext. the spark session can get from glueContext. :param config: Obtained by parsing from the Glue Job Input parameter list. """ self.config = config self.logger = logging.getLogger(self.config.table_full_name) self.logger.info(f'job init with params: {vars(self.config)}') self.glueContext = glueContext self.spark = glueContext.spark_session self.table_schema = Custom_Schema(self.spark).get_schema(self.config.source_file_schema) self.source_df_count = 0 self.destination_df_count = 0 self.load_date = datetime.now() self.logger.info(f'job load date: {self.load_date}') self.database_name, self.table_name = self.config.table_full_name.split('.') self.set_spark_configs()

这是一个Python类的初始化函数，它接受两个参数：glueContext和config。其中，glueContext是Glue的上下文，可以从中获取Spark会话，而config则是从Glue作业的输入参数列表中解析得到的命名空间。在初始化函数中，将这两个参数分别赋值给实例变量self.glueContext和self.config，并且设置了一些其他的实例变量，比如self.logger、self.spark、self.table_schema等。最后，调用了self.set_spark_configs()方法。可以看到，这个类是用来处理一些数据加载和转换的任务的，具体实现需要看其他方法的实现。