Day 08 | Python 基础补漏

# 检查 Python 3 是否已安装
python3 --version
# 应该输出类似: Python 3.9.6

# 如果没有安装，macOS 使用 Homebrew:
# brew install python3

# Linux (Ubuntu/Debian):
# sudo apt update && sudo apt install python3 python3-pip python3-venv

# 1. 进入项目目录（如果还没有）
cd ~/insightful-ops

# 2. 创建虚拟环境（.venv 是约定俗成的目录名）
python3 -m venv .venv
# 这会创建一个 .venv 目录，包含独立的 Python 解释器和 pip

# 3. 激活虚拟环境（Mac/Linux）
source .venv/bin/activate
# 激活后，命令行提示符前面会显示 (.venv)

# 4. 验证激活成功
which python
# 应该输出: .../insightful-ops/.venv/bin/python
# 而不是系统的 /usr/bin/python3

# 5. 检查 pip 版本
pip --version
# 应该显示虚拟环境中的 pip

# 1. 确保虚拟环境已激活（提示符前有 (.venv)）

# 2. 安装 requests 库（HTTP 请求库，运维常用）
pip install requests
# 这会自动安装 requests 及其依赖（如 urllib3, certifi 等）

# 3. 查看已安装的包
pip list
# 会显示所有已安装的包及其版本

# 4. 冻结依赖到文件（这是标准操作！）
pip freeze > requirements.txt

# 5. 查看 requirements.txt 内容
cat requirements.txt
# 应该看到类似:
# certifi==2023.7.22
# charset-normalizer==3.2.0
# idna==3.4
# requests==2.31.0
# urllib3==2.0.4

#!/usr/bin/env python3
"""
Day 08 - Python 语法复习脚本
演示类型注解、f-string 和列表推导式
"""

# ========== 1. 类型注解示例 ==========
def calculate_memory(total: int, usage: float) -> str:
    """
    计算内存使用率
    
    参数:
        total: 总内存（MB）
        usage: 已使用内存（MB）
    
    返回:
        格式化的使用率字符串
    """
    # 计算百分比：usage / total * 100
    # :.2% 表示格式化为百分比，保留 2 位小数
    percentage = usage / total
    return f"Memory Usage: {percentage:.2%}"

# 测试类型注解函数
result = calculate_memory(total=8192, usage=4096)
print(result)  # 输出: Memory Usage: 50.00%

# ========== 2. f-string 示例 ==========
server_name = "web-01"
cpu_usage = 75.5
memory_usage = 60.2

# 旧方法（不推荐）
old_way = "Server: " + server_name + ", CPU: " + str(cpu_usage) + "%"
print(f"旧方法: {old_way}")

# f-string 方法（推荐）
new_way = f"Server: {server_name}, CPU: {cpu_usage}%, Memory: {memory_usage}%"
print(f"新方法: {new_way}")

# f-string 支持表达式
x = 10
y = 20
print(f"计算结果: {x} + {y} = {x + y}")  # 输出: 计算结果: 10 + 20 = 30

# ========== 3. 列表推导式示例 ==========
# 传统 for 循环方式
servers = ["web-01", "db-01", "web-02", "cache-01", "web-03"]
web_servers_old = []
for server in servers:
    if server.startswith("web"):
        web_servers_old.append(server)
print(f"传统方式: {web_servers_old}")  # ['web-01', 'web-02', 'web-03']

# 列表推导式（一行搞定，更 Pythonic）
web_servers_new = [s for s in servers if s.startswith("web")]
print(f"列表推导式: {web_servers_new}")  # ['web-01', 'web-02', 'web-03']

# 列表推导式还可以做转换
web_servers_upper = [s.upper() for s in servers if s.startswith("web")]
print(f"转大写: {web_servers_upper}")  # ['WEB-01', 'WEB-02', 'WEB-03']

#!/usr/bin/env python3
"""
Day 08 - 上下文管理器示例
演示为什么必须使用 with 语句处理文件
"""

log_file = "app.log"

# ========== 错误示例：不使用 with ==========
# 这种方式容易导致文件句柄泄漏
# f = open(log_file, "w")
# f.write("ERROR: Connection reset\n")
# # 如果这里发生异常，文件不会被关闭！
# f.close()

# ========== 正确示例：使用 with ==========
# 1. 写入日志文件
print("=== 写入日志 ===")
with open(log_file, "w") as f:
    # with 语句会自动调用 f.__enter__()
    f.write("[2026-01-31 10:00:01] INFO: Service started\n")
    f.write("[2026-01-31 10:05:23] ERROR: Database connection timeout\n")
    f.write("[2026-01-31 10:07:00] INFO: Health check passed\n")
    # 退出 with 块时，自动调用 f.__exit__() 关闭文件
    # 即使发生异常，文件也会被正确关闭

print(f"✅ 日志已写入 {log_file}")

# 2. 读取并分析日志
print("\n=== 读取日志 ===")
error_count = 0
with open(log_file, "r") as f:
    # 逐行读取（内存友好，适合大文件）
    for line in f:
        # strip() 去除行尾的换行符
        line = line.strip()
        if "ERROR" in line:
            error_count += 1
            print(f"🚨 发现错误: {line}")

print(f"\n总共发现 {error_count} 个错误")

# 3. 追加日志（不覆盖原有内容）
print("\n=== 追加日志 ===")
with open(log_file, "a") as f:  # 'a' 表示 append（追加）
    f.write("[2026-01-31 10:10:00] INFO: New log entry\n")

# 验证追加成功
with open(log_file, "r") as f:
    lines = f.readlines()
    print(f"日志文件共有 {len(lines)} 行")