python.filter

我可以回答这个问题。Python 中的 filter() 函数是一个内置函数，它可以根据指定的函数过滤序列中的元素。该函数接受两个参数：一个函数和一个序列。函数将应用于序列中的每个元素，并根据函数的返回值确定是否保留该元素。如果函数返回 True，则保留该元素，否则将其删除。

相关问题

python ast.filter用法

在 Python 的 ast 模块中，ast.filter 函数用于过滤指定类型的节点。它接受两个参数：ast 树和一个函数，函数用于判断节点是否符合过滤条件。该函数返回一个生成器，可以用于遍历所有符合条件的节点。

下面是一个示例代码，演示了如何使用 ast.filter 过滤出所有的函数定义节点：

import ast

# 定义一个函数，用于判断节点是否为函数定义节点
def is_function(node):
    return isinstance(node, ast.FunctionDef)

# 解析 Python 代码，生成 ast 树
code = '''
def add(x, y):
    return x + y

def sub(x, y):
    return x - y
'''
tree = ast.parse(code)

# 使用 ast.filter 过滤函数定义节点
functions = ast.filter(tree, is_function)

# 遍历所有的函数定义节点
for func in functions:
    print('Function name:', func.name)
    print('Function args:', [arg.arg for arg in func.args.args])

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个名为 `is_function` 的函数，用于判断节点是否为函数定义节点。然后解析了一段 Python 代码，生成了对应的 ast 树。接着使用 ast.filter 过滤出所有的函数定义节点，并遍历所有的函数定义节点，打印出函数的名称和参数列表。

需要注意的是，ast.filter 返回的是一个生成器，如果需要多次遍历符合条件的节点，需要将其转换为列表。例如：`functions = list(ast.filter(tree, is_function))`

python.logging教程

Python的logging模块允许你在你的应用程序中记录消息，以便在开发、测试和生产环境中进行故障排除。

下面是一个简单的入门教程来介绍如何在Python中使用logging模块。

## 基本用法

首先，导入logging模块。

import logging

然后，你可以使用logging.basicConfig()函数来配置默认的日志记录器，例如：

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

这将设置默认的日志记录级别为DEBUG，并将日志消息格式设置为时间戳、日志级别和消息文本。

现在，你可以使用logging模块中的函数来记录日志消息。例如：

logging.debug('This is a debug message')
logging.info('This is an info message')
logging.warning('This is a warning message')
logging.error('This is an error message')
logging.critical('This is a critical message')

当你运行此代码时，你将看到输出类似于以下内容的日志消息：

2019-02-26 13:23:45,678 - DEBUG - This is a debug message
2019-02-26 13:23:45,678 - INFO - This is an info message
2019-02-26 13:23:45,678 - WARNING - This is a warning message
2019-02-26 13:23:45,678 - ERROR - This is an error message
2019-02-26 13:23:45,678 - CRITICAL - This is a critical message

默认情况下，日志消息将发送到控制台。你也可以将其写入文件，例如：

logging.basicConfig(filename='example.log', level=logging.DEBUG)

现在，所有日志消息都将写入example.log文件。

## 高级用法

logging模块还提供了其他一些功能，例如：

### 调试器

logging模块还提供了一个方便的调试器，可以帮助你识别和调试代码中的错误。例如：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

def foo(x):
    logging.debug('x = %s' % x)
    return x * 2

def bar(y):
    z = y + 3
    return foo(z)

def main():
    result = bar(5)
    logging.debug('result = %s' % result)

if __name__ == '__main__':
    main()

当你运行此代码时，你将看到输出类似于以下内容的日志消息：

DEBUG:root:x = 8
DEBUG:root:result = 16

这表明foo()函数接收到参数x=8，并返回结果x*2=16，而bar()函数接收到参数y=5，计算z=y+3=8，并将其传递给foo()函数。

### 记录器

logging模块还提供了Logger类，可以让你创建自定义的日志记录器。例如：

import logging

# create logger
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# create console handler and set level to debug
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)

# create formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# add formatter to ch
ch.setFormatter(formatter)

# add ch to logger
logger.addHandler(ch)

# 'application' code
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warning('warn message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

这个例子创建了一个名为“my_logger”的自定义日志记录器，并将其配置为记录DEBUG级别的消息。它还创建了一个控制台处理程序，并将其添加到日志记录器中。最后，它使用Logger类中的函数来记录日志消息。

### 过滤器

logging模块还提供了Filter类，可以让你过滤特定类型的日志消息。例如：

import logging

class MyFilter(logging.Filter):
    def filter(self, record):
        return record.levelno == logging.WARNING

# create logger
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# create console handler and set level to debug
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)

# create formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# add formatter to ch
ch.setFormatter(formatter)

# add ch to logger
logger.addHandler(ch)

# add filter to handler
ch.addFilter(MyFilter())

# 'application' code
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warning('warn message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

这个例子创建了一个名为“my_logger”的自定义日志记录器，并将其配置为记录DEBUG级别的消息。它还创建了一个控制台处理程序，并将其添加到日志记录器中。但是，它还使用自定义的MyFilter类来过滤只记录WARNING级别的消息。

当你运行此代码时，你将看到输出类似于以下内容的日志消息：

2019-02-26 13:23:45,678 - my_logger - WARNING - warn message
2019-02-26 13:23:45,678 - my_logger - ERROR - error message
2019-02-26 13:23:45,678 - my_logger - CRITICAL - critical message

这表明只有WARNING、ERROR和CRITICAL级别的消息被记录下来了，而DEBUG和INFO级别的消息被过滤掉了。

## 总结

这是一个简单的Python.logging教程，介绍了如何在Python中使用logging模块来记录日志消息。logging模块提供了许多功能，例如自定义日志记录器、过滤器和调试器，可以帮助你更好地理解和调试你的代码。