1. Passen Sie den Log-Level an
Zusätzlich zu den Standardstufen DEBUG, INFO, WARNUNG, FEHLER und KRITISCH können Sie benutzerdefinierte Stufen erstellen. Dies ist nützlich, um Ereignisse unterschiedlicher Schwere zu unterscheiden.
import logging # 创建自定义日志级别 CUSTOM_LEVEL = logging.INFO + 5 logging.addLevelName(CUSTOM_LEVEL, "CUSTOM") # 创建一个 Logger 并设置自定义日志级别 logger = logging.getLogger("my_logger") logger.setLevel(CUSTOM_LEVEL)2. Verwenden Sie verschiedene Prozessoren
Ein Handler ist dafür verantwortlich, Protokollereignisse an ein bestimmtes Ziel zu senden, beispielsweise eine Datei oder Konsole. Sie können den Prozessor an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen.
import logging # 创建一个 FileHandler 并设置日志文件名 file_handler = logging.FileHandler("my_log.txt") # 创建一个 StreamHandler 并输出到控制台 stream_handler = logging.StreamHandler() # 将处理器添加到 Logger logger = logging.getLogger("my_logger") logger.addHandler(file_handler) logger.addHandler(stream_handler)3. Verwenden Sie Filter
Mit Filtern können Sie Protokollereignisse nach bestimmten Kriterien filtern. Dies ist nützlich, um nur relevante Ereignisse zu protokollieren.
import logging # 创建一个过滤器以过滤 INFO 级别以上的事件 info_filter = logging.Filter() info_filter.filter = lambda record: record.levelno >= logging.INFO # 将过滤器添加到 Logger logger = logging.getLogger("my_logger") logger.addFilter(info_filter)4. Protokollausgabe formatieren
Sie können das Format der Protokollereignisse anpassen, um die benötigten Informationen bereitzustellen.
import logging # 创建一个 FORMatter 并设置格式字符串 formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s") # 将 Formatter 添加到处理器 handler = logging.StreamHandler() handler.setFormatter(formatter) # 将处理器添加到 Logger logger = logging.getLogger("my_logger") logger.addHandler(handler)5. Verwenden Sie den Kontextprozessor
Mit dem Kontextprozessor können Sie beim Protokollieren zusätzliche Informationen hinzufügen. Dies ist nützlich, um den Kontext innerhalb einer Anfrage oder
Transaktion zu verfolgen.
import logging from contextlib import contextmanager # 创建一个上下文处理器以添加请求 ID @contextmanager def request_id_context(request_id): previous_request_id = logging.currentframe().f_locals.get("request_id") try: logging.currentframe().f_locals["request_id"] = request_id yield finally: logging.currentframe().f_locals["request_id"] = previous_request_id # 使用上下文处理器 logger = logging.getLogger("my_logger") with request_id_context("1234"): logger.info("Received request")6. Verwenden Sie die Wörterbuchkonfiguration
Sie können das Protokollierungsmodul einfach mithilfe eines Wörterbuchs konfigurieren.
import logging # 配置字典 logging_config = { "version": 1, "formatters": { "default": { "format": "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s" } }, "handlers": { "file": { "class": "logging.FileHandler", "filename": "my_log.txt", "formatter": "default", }, "console": { "class": "logging.StreamHandler", "formatter": "default", } }, "loggers": { "my_logger": { "handlers": ["file", "console"], "level": "INFO", } } } # 从字典配置 Logging logging.config.dictConfig(logging_config)7. Integrieren Sie Pakete von Drittanbietern
Das Protokollierungsmodul kann in Pakete von Drittanbietern wie Sentry oder Rollbar integriert werden. Dadurch können Sie Protokollereignisse einfach an einen Remote-Dienst senden.
import logging import sentry_sdk # 初始化 Sentry 并与 Logging 集成 sentry_sdk.init() logging.basicConfig(level=logging.INFO, handlers=[sentry_sdk.handler.SentryHandler()])8. Verwenden Sie
Multi-ThreadingUnterstützung Das
Protokollierungsmodul unterstützt Multithread-Anwendungen. Es verwendet lokalen Thread-Speicher, um sicherzustellen, dass jeder Thread über einen eigenen unabhängigen Protokollprozessor verfügt.
import logging import threading # 创建线程安全的 Logger logger = logging.getLogger("my_logger") # 创建一个线程并向 Logger 记录 def thread_function(): logger.info("Executing in a separate thread") # 启动线程 thread = threading.Thread(target=thread_function) thread.start()9. Ausnahmen aufzeichnen Das Protokollierungsmodul kann auftretende Ausnahmen automatisch aufzeichnen.
import logging
# 创建一个 Logger
logger = logging.getLogger("my_logger")
# 记录一个异常
try:
raise Exception("An error occurred")
except Exception as e:
logger.exception(e)
10. Verwenden Sie die erweiterte Protokollierung
Python
3.8 führt Unterstützung für erweiterte Protokollierung ein. Auf diese Weise können Sie benutzerdefinierte Protokollierungsfunktionen und -handler erstellen.
import logging # 创建一个自定义日志记录函数 def my_log_function(logger, level, msg, *args, **kwargs): # 您的自定义日志记录逻辑 # 添加自定义日志记录函数到 Logger logger = logging.getLogger("my_logger") logger.addHandler(logging.NullHandler()) logger.addFilter(logging.Filter()) logger.log = my_log_function
Das obige ist der detaillierte Inhalt von10 Tipps zur Beherrschung des Python-Logging-Moduls. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.

Python eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung, während C für hohe Leistung und zugrunde liegende Kontrolle geeignet ist. 1) Python ist einfach zu bedienen, mit prägnanter Syntax, und eignet sich für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2) C hat eine hohe Leistung und eine genaue Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

Die Zeit, die zum Erlernen von Python erforderlich ist, variiert von Person zu Person, hauptsächlich von früheren Programmiererfahrungen, Lernmotivation, Lernressourcen und -methoden und Lernrhythmus. Setzen Sie realistische Lernziele und lernen Sie durch praktische Projekte am besten.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.


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