多くのアプリケーションにはログ モジュールがあり、システムの動作中にいくつかの重要な情報を記録し、システムの動作ステータスの追跡を容易にするために使用されます。 Python では、シンプルで使いやすく強力なロギング モジュールであるロギングがすでに提供されているため、サードパーティのロギング コンポーネントは必要ありません。
Pythonはオブジェクトのすべての属性値を出力します:
def prn_obj(obj): print '\n'.join(['%s:%s' % item for item in obj.__dict__.items()])
Pythonロガーオブジェクトの属性(上記の関数で取得)
name:get_data parent:<logging.RootLogger instance at 0x1d8bd88> handlers:[<logging.FileHandler instance at 0x21bcc68>] level:10 disabled:1 #当前的logger是否有效,默认为0 manager:<logging.Manager instance at 0x1d8bea8> propagate:0 #是否将本级日志 filters:[]
一部のログは出力できません
ファイル: logger .conf
[formatters] keys=default [formatter_default] format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s class=logging.Formatter [handlers] keys=console, error_file [handler_console] class=logging.StreamHandler formatter=default args=tuple() [handler_error_file] class=logging.FileHandler level=INFO formatter=default args=("logger.log", "a") [loggers] keys=root [logger_root] level=DEBUG formatter=default handlers=console,error_file
ファイル: logger.py
#!/bin/env python import logging from logging.config import logging class Test(object): """docstring for Test""" def __init__(self): logging.config.fileConfig("logger.conf") self.logger = logging.getLogger(__name__) def test_func(self): self.logger.error('test_func function') class Worker(object): """docstring for Worker""" def __init__(self): logging.config.fileConfig("logger.conf") self.logger = logging.getLogger(__name__) data_logger = logging.getLogger('data') handler = logging.FileHandler('./data.log') fmt = logging.Formatter('%(asctime)s|%(message)s') handler.setFormatter(fmt) data_logger.addHandler(handler) data_logger.setLevel(logging.DEBUG) self.data_logger = data_logger def test_logger(self): self.data_logger.error("test_logger function") instance = Test() self.data_logger.error("test_logger output") instance.test_func() def main(): worker = Worker() worker.test_logger() if __name__ == '__main__': main()
質問 1: テスト中、test_logger 関数のステートメントは 1 つだけ出力できます
質問 2: ステートメントのみが出力されることは明らかですは data_logger に出力されますが、ロガー関連ログもログに表示されます。
問題 1 の解決策:
python -m pdb logger.py ステートメントを使用してスクリプトをデバッグし、instance = Test() ステートメントの実行後に print 'n'.join(['%s:%s ' % item for item in self.data_logger.__dict__.items()]) デバッグ ステートメントは、data_logger の disable 属性値が 0 から True に変更されたことを示しています。この時点で、logger の対応する属性も同じ変更を受けています。 。この変更により、ロガー オブジェクトはログ記録を停止します。 Python ロギング モジュールの関連マニュアルを参照すると、「fileConfig() 関数はデフォルト パラメータ disable_existing_loggers を取り、下位互換性の理由からデフォルトは True になります。これは、希望するものである場合とそうでない場合があります。設定内で明示的に名前が付けられていない限り、fileConfig() 呼び出しの前に存在するロガーはすべて無効になります。」つまり、fileconfig() 関数を呼び出すと、以前に存在していたすべてのロガーが無効になります。 Python 2.7 バージョンでは、fileConfig() 関数によりパラメーター logg.config.fileConfig(fname,defaults=None, disable_existing_loggers=True) が追加され、元のロガーの無効化を避けるために disable_existing_loggers を明示的に FALSE に設定できます。上記のコードの Test クラスのlogging.config.fileConfig 関数をlogging.config.fileConfig("./logger.conf", disable_existing_loggers=0) に変更すると、問題を解決できます。 ただし、このコードは同じプログラム内にあるため、logging.config.fileConfig 関数を呼び出してリロードしなくても、logging.getLogger(LOGGOR_NAME) 関数を直接使用して同じロガーを参照できます。
問題 2 の解決策:
ロガー オブジェクトには propagate 属性があります。この属性が True の場合、出力される情報はロガーのすべての上位ロガーにプッシュされ、これらの上位ロガーに対応するハンドラーが受信します。情報は関連するログに出力されます。関連するルート ロガー属性は、logger.conf 構成ファイルで構成されます。このルート ロガーは、デフォルトのロガー ログです。
変更されたものは次のとおりです:
ファイル: logger.conf
[formatters] keys=default, data [formatter_default] format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s class=logging.Formatter [formatter_data] format=%(asctime)s|%(message)s class=logging.Formatter [handlers] keys=console, error_file, data_file [handler_console] class=logging.StreamHandler formatter=default args=tuple() [handler_error_file] class=logging.FileHandler level=INFO formatter=default args=("logger.log", "a") [handler_data_file] class=logging.FileHandler level=INFO formatter=data args=("data_new.log", "a") [loggers] keys=root, data [logger_root] level=DEBUG handlers=console,error_file [logger_data] level=DEBUG handlers=data_file qualname=data propagate=0
ファイル: logger.py
#!/bin/env python import logging from logging.config import logging class Test(object): """docstring for Test""" def __init__(self): self.logger = logging.getLogger(__name__) def test_func(self): self.logger.error('test_func function') class Worker(object): """docstring for Worker""" def __init__(self): logging.config.fileConfig("logger.conf") self.logger = logging.getLogger(__name__) self.data_logger = logging.getLogger('data') def test_logger(self): self.data_logger.error("test_logger function") instance = Test() self.data_logger.error("test_logger output") instance.test_func() def main(): worker = Worker() worker.test_logger() if __name__ == '__main__': main()
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Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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