详解python中的functools模块

functools模块是Python标准库中的一个模块，它提供了一些函数，用于函数式编程。其中最常用的函数是partial和reduce。partial函数可以用来固定函数的一些参数，从而生成一个新的函数；reduce函数可以用来对一个序列进行累积计算。此外，functools模块还提供了一些其他的函数，如lru_cache、total_ordering等，这些函数可以用来优化代码的性能和可读性。

相关问题

python中logging模块详解

### 回答1：
logging模块是Python标准库中的一个模块，用于记录程序运行时的日志信息。它提供了一种灵活的方式来控制日志记录的级别、格式和输出目标，可以将日志信息输出到控制台、文件、网络等不同的位置。使用logging模块可以帮助我们更好地理解程序的运行情况，快速定位问题并进行调试。在使用logging模块时，我们需要定义一个Logger对象，然后使用它来记录日志信息。Logger对象可以设置多个Handler对象，每个Handler对象可以设置不同的日志级别和输出目标。日志级别包括DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL五个级别，级别越高，记录的信息越重要。在记录日志信息时，我们可以使用不同的格式化字符串来控制日志信息的输出格式，例如时间、级别、模块名、函数名等。除了基本的日志记录功能外，logging模块还提供了一些高级功能，例如日志回滚、日志过滤、日志轮换等，可以根据实际需求进行配置。

### 回答2：
logging模块是Python内置的一个用于输出日志信息的模块，通过它我们可以记录程序运行时产生的各种信息，帮助我们了解程序运行过程中的动态情况，有助于快速排查问题和系统优化。

logging模块的主要特点：

1.提供了5种不同的日志级别控制，从低到高分别是DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL，不同级别的日志信息可以按照需求进行输出和记录。

2.可以灵活配置日志的输出位置和格式，包括控制台输出、文件输出和邮件输出等，还可以通过配置格式化器进行日志信息格式化。

3.支持输出、记录异常信息及堆栈信息等，便于排查问题。

以下是logging模块的一些常用方法及用法：

1. basicConfig()：进行一些基本配置，如日志级别、输出格式、输出位置等，通常在程序入口处调用。

2. getLogger()：获取一个logger实例，可以用来输出日志信息，常用于创建模块级别的日志记录器。

3. setLevel()：设置日志级别，只有比设置级别高的日志才会输出。

4. addHandler()：添加处理器，将日志信息发送到指定的输出位置，比如文件、控制台等。

5. Formatter()：定义日志信息的格式化方式，可以定义不同的格式化字符串实现不同的输出格式。

6. 异常处理：可以使用try-except语句结合logging模块来记录异常信息及堆栈信息，方便排查问题。

7. 多模块日志处理：使用getLogger()方法可以创建多个记录器，为不同的模块或功能区分开来，方便排查问题。

总之，logging模块是Python中非常有用的一个模块，它可以帮助我们记录程序运行中的各种信息，并提供各种定制化的输出方式，有助于提高代码的可读性和可维护性，快速排查问题。同时，也要注意在实际使用中避免频繁输出日志信息导致程序性能下降。

### 回答3：
Python中的logging模块是一个优秀的记录日志的方式，可以将程序中任何需要记录的信息输出到特定的位置，如控制台、文件或者网络。logging模块提供了强大的日志功能，可以将输出日志进行分级、格式化、过滤、存储等多种功能，可以让开发者方便地实现程序日志输出。下面将对logging模块的详细使用进行介绍。

logging模块的主要概念包括Logger、Handler、Formatter。Logger表示一个日志记录器对象，可以设定日志记录级别、输出地点和格式；Handler表示在哪里输出日志，不同Handler可以输出到不同位置；Formatter表示日志输出的格式。

使用logging模块记录日志需要以下步骤：

1. 创建一个Logger对象，用于记录日志信息。Logger对象可以指定名字，如果不指定，会使用rootLogger。

import logging
logger = logging.getLogger("mylogger")

2. 设置Logger的级别，只有高于该级别的日志才会输出。默认级别为warning。

logger.setLevel(logging.DEBUG)

3. 创建Handler对象，用于将日志信息输出到指定位置。常用的Handler有StreamHandler（输出到控制台）、FileHandler（输出到文件）、HTTPHandler（输出到网络）等。

stream_handler = logging.StreamHandler()
file_handler = logging.FileHandler("log.txt")

4. 设置Handler的级别，如果不设置，默认级别为warning。

stream_handler.setLevel(logging.INFO)
file_handler.setLevel(logging.ERROR)

5. 创建Formatter对象，用于确定日志信息的输出格式。

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
stream_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.setFormatter(formatter)

6. 将Handler添加到Logger对象中。

logger.addHandler(stream_handler)
logger.addHandler(file_handler)

7. 使用Logger对象记录日志。

logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warning('warning message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

日志级别从高到低为：CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET。

最后，logging模块还可以进行日志的过滤、日志的旋转等操作，可以根据实际需求进行设置。总的来说，logging模块为Python程序提供了一种方便、灵活的日志记录方式，可以帮助开发者更好地了解程序的运行状态，方便地进行调试和问题排查。

详解python中的GramSchmidt模块

GramSchmidt 模块是用于计算正交向量组的 Python 模块。它的作用是将一组线性无关的向量转换为一组正交的向量，以便更方便地进行计算。该模块的实现基于 Gram-Schmidt 正交化算法，可以通过调用 scipy.linalg.orth 函数来实现。在使用该模块时，需要注意输入向量组必须是线性无关的，否则会出现计算错误。