def logging_config(folder=None, name=None, level=logging.DEBUG, console_level=logging.DEBUG, no_console=True): if not os.path.exists(folder): os.makedirs(folder) for handler in logging.root.handlers: logging.root.removeHandler(handler) logging.root.handlers = [] logpath = os.path.join(folder, name + ".log") print("All logs will be saved to %s" %logpath) logging.root.setLevel(level) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') logfile = logging.FileHandler(logpath) logfile.setLevel(level) logfile.setFormatter(formatter) logging.root.addHandler(logfile) if not no_console: logconsole = logging.StreamHandler() logconsole.setLevel(console_level) logconsole.setFormatter(formatter) logging.root.addHandler(logconsole) return folder

这段代码是用来配置日志记录器的，它可以将日志记录到文件中并且可以在控制台中输出。其中，参数 folder 表示日志文件夹，name 表示日志文件名，level 表示日志级别，console_level 表示控制台日志级别，no_console 表示是否在控制台中输出日志。函数首先检查文件夹是否存在，如果不存在则创建文件夹。然后移除所有的处理器并重新设置处理器，设置日志记录的级别和格式，创建一个文件处理器并添加到根处理器中，如果 no_console 的值为 False，则创建一个控制台处理器并添加到根处理器中。最后返回日志文件夹的路径。

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cls.params["folderId"] = folder_id res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params) js_data = json.loads(res.text)["data"] js_data_folders: list[dict] = js_data["FoldersInfo"] js_data_files: list[dict] = js_data["FilesInfo"] df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0) ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0) folders_to_process = js_data_folders.copy() while folders_to_process: folder_id = folders_to_process.pop(0)["FolderId"] cls.params["folderId"] = folder_id res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params) js_data = json.loads(res.text)["data"] js_data_folders: list[dict] = js_data["FoldersInfo"] js_data_files: list[dict] = js_data["FilesInfo"] df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0) ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0) folders_to_process.extend(js_data_folders) return df, ft 优化这段代码

这段代码已经进行了一些优化，但是还有一些可以改进的地方：

1. 需要确保请求返回的数据格式和结构是正确的，否则可能会导致代码出错。可以添加一些异常处理机制，例如使用 try-except 捕获异常并记录错误日志。
2. 对于返回的数据，可以使用 data.get("FoldersInfo", []) 和 data.get("FilesInfo", []) 来获取需要的信息，这样可以避免出现 Key Error 的问题。
3. 可以使用列表推导式来简化代码，例如使用 [x["FolderId"] for x in js_data_folders] 来获取所有文件夹的 ID。

下面是一个可能的优化方案：

def get_all_file_info(cls, folder_id, df, ft):
    """
    获取指定文件夹及其子文件夹中的所有文件和文件夹信息
    :param cls: 类实例
    :param folder_id: 文件夹 ID
    :param df: 文件信息 DataFrame
    :param ft: 文件夹信息 DataFrame
    :return: 文件信息 DataFrame 和文件夹信息 DataFrame
    """
    try:
        cls.params["folderId"] = folder_id
        res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params)
        res.raise_for_status()
        data = json.loads(res.text)["data"]
    except (requests.HTTPError, ValueError) as e:
        logging.error(f"Failed to get file info for folder {folder_id}: {e}")
        return df, ft

    js_data_folders = data.get("FoldersInfo", [])
    js_data_files = data.get("FilesInfo", [])

    df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0)
    ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0)

    folders_to_process = [x["FolderId"] for x in js_data_folders]
    while folders_to_process:
        folder_id = folders_to_process.pop(0)
        try:
            cls.params["folderId"] = folder_id
            res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params)
            res.raise_for_status()
            data = json.loads(res.text)["data"]
        except (requests.HTTPError, ValueError) as e:
            logging.error(f"Failed to get file info for folder {folder_id}: {e}")
            continue

        js_data_folders = data.get("FoldersInfo", [])
        js_data_files = data.get("FilesInfo", [])

        df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0)
        ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0)
        folders_to_process.extend([x["FolderId"] for x in js_data_folders])

    return df, ft

这个优化方案添加了异常处理机制，使用了 data.get() 方法来获取需要的信息，并使用了列表推导式来获取所有文件夹的 ID。如果请求出错，会记录错误日志并跳过当前文件夹的处理。

downloadFileStream = requests.get(url=userDataUrl) filename = "{bucket}/{folder}/{file_name}.csv".format( bucket=config.Configuration["BUCKET"], folder="pinterestUserFile", file_name=today, ) logging.info("filename:") logging.info(filename) logging.info("downloadFileStream:") logging.info(downloadFileStream.content) logging.info("downloadFileStream.status_code:") logging.info(downloadFileStream.status_code) # getCsvUrl生成csv fwrite = blobstore.open(filename, 'w', content_type='text/csv') fwrite.write(downloadFileStream.content.decode("utf-8")) fwrite.close()

这段代码的作用是从指定的 URL 中下载文件，并将其存储到 Google Cloud Storage 中。具体来说，代码使用 requests 库向指定的 URL 发送 GET 请求，获取文件的字节流（content）。然后，代码将文件内容写入到 Google Cloud Storage 中的指定文件中，文件路径和文件名由代码中的变量 filename 指定。最后，代码关闭文件流。

需要注意的是，代码中使用了 Python 的 logging 模块进行日志记录，可以方便地跟踪代码的执行情况。另外，代码中使用了 Google Cloud Storage 的 blobstore 模块进行文件的写入操作，需要先导入该模块。