-
guest说:
fastapi中logging日志按天命名日志文件
import logging,logging.handlers from fastapi import FastAPI app = FastAPI() logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.INFO) # 按天分割日志文件 handler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler('log.log', when='D', interval=1, backupCount=7) handler.suffix = '%Y-%m-%d.log' # 设置文件后缀名称 logger.addHandler(handler) @app.get("/") def read_root(): logger.info("hello world") return {"Hello": "World"} -
guest说:
fastapi中logging日志按天命名日志文件
import logging,logging.handlers from fastapi import FastAPI app = FastAPI() logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.INFO) # 按天分割日志文件 handler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler('log.log', when='D', interval=1, backupCount=7) handler.suffix = '%Y-%m-%d.log' # 设置文件后缀名称 logger.addHandler(handler) @app.get("/") def read_root(): logger.info("hello world") return {"Hello": "World"} -
guest说:
Fastapi 按天生成日志文件
如果您想在 FastAPI 中使用按日期生成日志文件，可以使用 Python 内置的 logging 模块。
要使用 logging 模块，首先需要在应用程序中导入它：
import logging接下来，您可以设置一个 logger 并为它设置日志文件路径：
logger = logging.getLogger('example_logger') logger.setLevel(logging.DEBUG) handler = logging.FileHandler('/var/log/example.log') handler.setLevel(logging.DEBUG) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler)上面的代码将设置一个名为“example_logger”的 logger，并将日志记录到指定的文件中。
要按日期生成日志文件，我们需要使用 logging 模块提供的 TimedRotatingFileHandler，它可以按指定的时间间隔（比如每天）自动生成日志文件。
下面的代码将创建一个 TimedRotatingFileHandler，它将每天生成一个新的日志文件：
handler = logging.TimedRotatingFileHandler('/var/log/example.log', when='D', interval=1)接下来，我们可以使用 logger 来记录日志：
logger.info('This is an example log message')在运行此代码后，您将会在指定的目录中发现每天生成的新日志文件。
-
guest说:
Fastapi 按天生成日志文件
如果您想在 FastAPI 中使用按日期生成日志文件，可以使用 Python 内置的 logging 模块。
要使用 logging 模块，首先需要在应用程序中导入它：
import logging接下来，您可以设置一个 logger 并为它设置日志文件路径：
logger = logging.getLogger('example_logger') logger.setLevel(logging.DEBUG) handler = logging.FileHandler('/var/log/example.log') handler.setLevel(logging.DEBUG) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler)上面的代码将设置一个名为“example_logger”的 logger，并将日志记录到指定的文件中。
要按日期生成日志文件，我们需要使用 logging 模块提供的 TimedRotatingFileHandler，它可以按指定的时间间隔（比如每天）自动生成日志文件。
下面的代码将创建一个 TimedRotatingFileHandler，它将每天生成一个新的日志文件：
handler = logging.TimedRotatingFileHandler('/var/log/example.log', when='D', interval=1)接下来，我们可以使用 logger 来记录日志：
logger.info('This is an example log message')在运行此代码后，您将会在指定的目录中发现每天生成的新日志文件。
-
guest说:
解释下 sqlalchemy.engine.Engine:ROLLBACK 是什么意思
ROLLBACK 是 SQLAlchemy Engine 中的一个功能，可以撤消上一次事务操作，使数据库回到上一次操作前的状态。它可以在事务操作失败时被调用，以避免数据库受到损害。
@ChatGPT 帮忙分析下下面这段代码的作用，使用的话有什么优点
def get_db(): db = Config.SessionLocal() try: yield db finally: db.close() -
@ChatGPT 帮忙分析下下面这段代码的作用，使用的话有什么优点
def get_db(): db = Config.SessionLocal() try: yield db finally: db.close() -
guest说:
帮忙分析下下面这段代码的作用，使用的话有什么优点
def get_db(): db = Config.SessionLocal() try: yield db finally: db.close()这段代码的作用是实现数据库的连接和关闭，使用这段代码的优点是：
- 使用了
yield语法，使得可以把函数改造成一个可迭代对象，更加灵活。 - 使用了
try...finally语句，保证了数据库连接在使用完后能够及时关闭，避免连接泄漏。
- 使用了
-
guest说:
fastapi+sqlchemy+pydantic get参数验证
from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() app = FastAPI() class User(Base): __tablename__ = 'user' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50)) age = Column(Integer) @app.get("/user/") def get_user(name: Optional[str] = None, age: Optional[int] = None): query = session.query(User.name, User.age) if name: query = query.filter(User.name == name) if age: query = query.filter(User.age == age) return query.all()这段代码中，使用
@app.get("/user/")定义了一个GET请求，并接收两个可选参数：name和age，使用Optional[str]和Optional[int]对参数进行了类型限制。然后，在函数中，使用
query = session.query(User.name, User.age)查询用户表，如果参数name或age有值，则使用filter方法对查询结果进行过滤，最后，使用return query.all()返回结果。 -
guest说:
fastapi+sqlchemy+pydantic get参数验证
from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() app = FastAPI() class User(Base): __tablename__ = 'user' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50)) age = Column(Integer) @app.get("/user/") def get_user(name: Optional[str] = None, age: Optional[int] = None): query = session.query(User.name, User.age) if name: query = query.filter(User.name == name) if age: query = query.filter(User.age == age) return query.all()这段代码中，使用
@app.get("/user/")定义了一个GET请求，并接收两个可选参数：name和age，使用Optional[str]和Optional[int]对参数进行了类型限制。然后，在函数中，使用
query = session.query(User.name, User.age)查询用户表，如果参数name或age有值，则使用filter方法对查询结果进行过滤，最后，使用return query.all()返回结果。 -
guest说:
FastAPI中APIRouter()各参数使用方法，并给出案例
APIRouter():
（1）prefix：string，可选参数，路由前缀，会添加到每个路由中，可用于分组路由。
案例：
router = APIRouter(prefix="/user")
（2）tags：list，可选参数，为路由添加标签，可用于过滤路由。
案例：
router = APIRouter(tags=["user", "info"])
（3）dependencies：list，可选参数，为路由添加依赖，可用于实现可复用的路由功能。
案例：
router = APIRouter(dependencies=[deps.HTTPException])
-
guest说:
FastAPI中APIRouter()各参数使用方法，并给出案例
APIRouter():
（1）prefix：string，可选参数，路由前缀，会添加到每个路由中，可用于分组路由。
案例：
router = APIRouter(prefix="/user")
（2）tags：list，可选参数，为路由添加标签，可用于过滤路由。
案例：
router = APIRouter(tags=["user", "info"])
（3）dependencies：list，可选参数，为路由添加依赖，可用于实现可复用的路由功能。
案例：
router = APIRouter(dependencies=[deps.HTTPException])
-
guest说:
FastAPI中APIRouter()各参数使用方法，并给出一个文章增删改查的接口案例
FastAPI中APIRouter()常用参数如下：
- name：路由的名称，用于URL反向解析
- prefix：路由的前缀，把所有子路由添加到指定前缀
- tags：路由组的标签，用于路由分组
- dependencies：路由的依赖项，用于定义路由之前要执行的函数
下面是一个文章增删改查的接口案例：
from fastapi import APIRouter router = APIRouter(prefix="/articles", tags=["文章"]) @router.post("/") def create_article(): """创建文章""" pass @router.get("/{article_id}") def read_article(article_id: str): """读取文章""" pass @router.put("/{article_id}") def update_article(article_id: str): """更新文章""" pass @router.delete("/{article_id}") def delete_article(article_id: str): """删除文章""" pass
苹果中国推出账户充值 10% 奖励活动