WCF trace、log

本文介绍如何使用WCF进行服务跟踪和日志记录,包括开启跟踪、自定义跟踪信息、设置日志文件路径等内容。适用于需要了解WCF服务诊断与调试技巧的开发者。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1. 打开wcf配置:

image

 

2. enable trace , log

image

image

可以改变log路径:

image

3. 用 SvcTraceViewer.exe (直接在c盘下搜索) 查看

image

 

4. 如果想自定义trace:

 

catch(Exception ex)
{
  Trace.Write(ex.ToString());
  isValidate = false;
}

可以在config里指定log 名及路径:

<trace autoflush="true" >
  <listeners>
    <add name="myListener" type="System.Diagnostics.TextWriterTraceListener" initializeData="Auth.log" />
    <remove name="Default" />
  </listeners>
</trace>
system.diagnostics>

可以直接用记事本打开 image

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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