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知识问答

如何在Django网站上记录服务器错误

因此，在进行开发时，我可以设置settings.DEBUG为True，如果发生错误，我可以看到格式正确，具有良好的堆栈跟踪和请求信息。 但是在某种生产站点上，我更愿意使用DEBUG=False并向访问者展示一些标准错误500页，其中包含我目前正在修复此bug的信息；） 同时，我想以某种方式记录所有这些信息（堆栈跟踪和请求信息）存储到服务器上的文件中-因此我可以将其输出到控制台并观看错误滚动，每小时将日志发送给我或类似的东西。 您会为django站点推荐什么样的日志记录解决方案，这些解决方案可以满足那些简单的要求？我有作为fcgi服务器运行的应用程序，并且我使用apache Web服务器作为前端（尽管考虑使用lighttpd）。

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什么时候应该在Python中使用类？

我已经用python编程了大约两年了。主要是数据（pandas，mpl，numpy），还有自动化脚本和小型Web应用程序。我试图成为一个更好的程序员，并增加我的python知识，而困扰我的一件事是我从未使用过一个类（除了为小型Web应用程序复制随机烧瓶代码外）。我通常理解它们是什么，但是我似乎无法为为什么在一个简单的函数中需要它们的问题而wrap之以鼻。 为了使我的问题更具针对性：我编写了大量的自动报告，这些报告总是涉及从多个数据源（mongo，sql，postgres，api）中提取数据，执行一些或少量的数据整理和格式化，将数据写入csv / excel / html，通过电子邮件发送出去。脚本范围从〜250行到〜600行。我有什么理由要使用类来做到这一点吗？为什么？

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在类方法上使用property（）

我有一个带有两个类方法的类（使用classmethod（）函数），用于获取和设置本质上是静态变量的东西。我试图将property（）函数与这些函数一起使用，但是会导致错误。我能够在解释器中使用以下代码重现该错误： class Foo(object): _var = 5 @classmethod def getvar(cls): return cls._var @classmethod def setvar(cls, value): cls._var = value var = property(getvar, setvar) 我可以演示类方法，但是它们不能用作属性： >>> f = Foo() >>> f.getvar() 5 >>> f.setvar(4) >>> f.getvar() 4 >>> f.var Traceback (most recent call last): File “<stdin>”, line 1, in ? TypeError: ‘classmethod’ …

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如何使用python从数组中删除特定元素

我想写一些东西从数组中删除一个特定的元素。我知道我必须for遍历数组以查找与内容匹配的元素。 假设我有一组电子邮件，并且想摆脱与某些电子邮件字符串匹配的元素。 我实际上想使用for循环结构，因为我还需要对其他数组使用相同的索引。 这是我的代码： for index, item in emails: if emails[index] == ‘something@something.com’: emails.pop(index) otherarray.pop(index)

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减少Django的内存使用量。低挂水果？

我的内存使用量随着时间的推移而增加，并且重新启动Django对用户而言并不友好。 我不确定如何分析内存使用情况，但是一些有关如何开始测量的提示将很有用。 我感觉有些简单的步骤可以带来很大的收益。确保将“调试”设置为“假”是显而易见的。 有人可以建议别人吗？在低流量的网站上缓存会带来多少改善？ 在这种情况下，我使用mod_python在Apache 2.x下运行。我听说mod_wsgi较为精简，但在此阶段进行切换将非常棘手，除非我知道收益会很大。 编辑：感谢到目前为止的提示。关于如何发现内存用尽的任何建议？是否有任何有关Python内存分析的指南？ 同样如前所述，有些事情会使切换到mod_wsgi变得很棘手，因此我想对在朝这个方向努力之前所能获得的收益有所了解。 编辑：卡尔在这里发布了更详细的回复，值得一读：Django部署：减少Apache的开销 编辑： Graham Dumpleton的文章是我在MPM和mod_wsgi相关的东西上找到的最好的文章。我很失望，但是没人能提供有关调试应用程序本身的内存使用情况的任何信息。 最终编辑：好吧，我一直在与Webfaction讨论这个问题，看他们是否可以协助重新编译Apache，这就是他们的话： “我真的认为切换到MPM Worker + mod_wsgi设置不会给您带来太大的好处。我估计您可能可以节省20MB左右，但可能不超过20MB。” 所以！这使我回到了最初的问题（我仍然不明智）。如何确定问题所在？这是一个众所周知的准则，如果不进行测试以查看需要优化的地方就不会进行优化，但是关于测量Python内存使用情况的教程的方式很少，而针对Django的教程则完全没有。 感谢大家的帮助，但我认为这个问题仍然悬而未决！ 另一个最终编辑;-) 我在django-users列表上问了这个，并得到了一些非常有帮助的回复 老实说，有史以来最后一次更新！ 这是刚刚发布。可能是迄今为止最好的解决方案：使用Pympler分析Django对象的大小和内存使用情况