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实践探讨Python如何进行异常处理与日志记录

本文分享自华为云社区《Python异常处理与日志记录构建稳健可靠的应用》,作者:柠檬味拥抱。 异常处理和日志记录是编写可靠且易于维护的软件应用程序中至关重要的组成部分。Python提供了强大的异常处理机制和灵活的日志记录功能,使开发人员能够更轻松地管理代码中的错误和跟踪应用程序的执行过程。在本文中,我们将探讨使用Python进行异常处理与日志记录的最佳实践,以及一些案例代码来说明这些概念。 异常处理的重要性 异常处理是指在程序执行过程中处理可能发生的错误或异常情况的过程。良好的异常处理可以帮助我们: 提高程序的稳定性:通过捕获和处理异常,我们可以避免程序意外崩溃,提高应用程序的稳定性。 改善用户体验:当程序出现错误时,友好的错误提示和处理可以提高用户体验,避免用户对程序的不良印象。 更轻松的调试和维护:良好的异常处理可以帮助我们更轻松地定位和解决程序中的问题,提高代码的可维护性。 Python中的异常处理 在Python中,异常处理通过try-except语句实现。下面是一个简单的异常处理示例: try: # 尝试执行可能引发异常的代码 result = 10 / 0 excep...

ES 数据写入方式:直连 VS Flink 集成系统

ES 作为一个分布式搜索引擎,从扩展能力和搜索特性上而言无出其右,然而它有自身的弱势存在,其作为近实时存储系统,由于其分片和复制的设计原理,也使其在数据延迟和一致性方面都是无法和 OLTP(Online Transaction Processing)系统相媲美的。 也正因如此,通常它的数据都来源于其他存储系统同步而来,做二次过滤和分析的。这就引入了一个关键节点,即 ES 数据的同步写入方式,本文介绍的则是 MySQL 同步 ES 方式。 将 MySQL 数据写入 ES,首先想到的一定是消费 Binlog 直连 ES 写入,这种方式简单明了,然而如果稍微考量维度多一点,就会发现该方式的一些弊端。因此还有另外一个方式,即 【RocketMQ + Flink Consumer + ES Bulk】集成生态,我们将从 同步延迟、 消费特性, ES 写入性能、 系统容灾能力四 个方面评估这两种接入方式,希望给到大家灵感并选择适合业务的同步方式。 ES 基础写入原理 ES 写入属于追加式写入,先形成特定大小的 Segment,然后定时 Merge 小数据段为大数据段以减少内存碎片,提升查询效率的过...

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Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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