模块级函数
logging.getLogger([name]):返回一个logger对象,如果没有指定名字将返回root logger
logging.debug()、logging.info()、logging.warning()、logging.error()、logging.critical():设定root logger的日志级别
logging.basicConfig():用默认Formatter为日志系统建立一个StreamHandler,设置基础配置并加到root logger中
Logger
logging.getLogger([name])
返回一个logger实例,如果没有指定name,返回root logger。
每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名,比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger:
LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
而核心模块可以这样:
LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)
Logger.setLevel(logging.WARNING):指定最低的日志级别,低于WARNING的级别将被忽略
Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter
Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr):增加或删除指定的handler
Handlers
handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。可以是文件、屏幕、网络、socket等
Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别,低于lel级别的信息将被忽略
Handler.setFormatter():给这个handler选择一个输出格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt):新增或删除一个filter对象
日志打印到屏幕
import logging logging.debug('This is debug message') logging.info('This is info message') logging.warning('This is warning message') 返回: WARNING:root:This is warning message 打印到屏幕
默认情况下,logging将日志打印到屏幕,日志级别为WARNING;
日志级别大小关系为:CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET,当然也可以自己定义日志级别。
格式化日志输出
logging.basicConfig函数各参数:
filename: 指定日志文件名
filemode: 和file函数意义相同,指定日志文件的打开模式,'w'或'a'
format: 指定输出的格式和内容,format可以输出很多有用信息,如上例所示:
import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S', filename='myapp.log', filemode='w') logging.debug('This is debug message') logging.info('This is info message') logging.warning('This is warning message') ./myapp.log文件中内容为: Sun, 24 May 2009 21:48:54 demo2.py[line:11] DEBUG This is debug message Sun, 24 May 2009 21:48:54 demo2.py[line:12] INFO This is info message Sun, 24 May 2009 21:48:54 demo2.py[line:13] WARNING This is warning message 修改输出格式
日志格式变量
%(levelno)s: 打印日志级别的数值 %(levelname)s: 打印日志级别名称 %(pathname)s: 打印当前执行程序的路径,其实就是sys.argv[0] %(filename)s: 打印当前执行程序名 %(funcName)s: 打印日志的当前函数 %(lineno)d: 打印日志的当前行号 %(asctime)s: 打印日志的时间 %(thread)d: 打印线程ID %(threadName)s: 打印线程名称 %(process)d: 打印进程ID %(message)s: 打印日志信息 datefmt: 指定时间格式,同time.strftime() level: 设置日志级别,默认为logging.WARNING stream: 指定将日志的输出流,可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,默认输出到sys.stderr,当stream和filename同时指定时,stream被忽略 日志格式
logging方法
logging.StreamHandler: 日志输出到流,可以是sys.stderr、sys.stdout或者文件 logging.FileHandler: 日志输出到文件 日志回滚方式,实际使用时用RotatingFileHandler和TimedRotatingFileHandler logging.handlers.BaseRotatingHandler logging.handlers.RotatingFileHandler logging.handlers.TimedRotatingFileHandler logging.handlers.SocketHandler: 远程输出日志到TCP/IP sockets logging.handlers.DatagramHandler: 远程输出日志到UDP sockets logging.handlers.SMTPHandler: 远程输出日志到邮件地址 logging.handlers.SysLogHandler: 日志输出到syslog logging.handlers.NTEventLogHandler: 远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志 logging.handlers.MemoryHandler: 日志输出到内存中的制定buffer logging.handlers.HTTPHandler: 通过"GET"或"POST"远程输出到HTTP服务器 logging方法
由于StreamHandler和FileHandler是常用的日志处理方式,所以直接包含在logging模块中,而其他方式则包含在logging.handlers模块中
在程序中定义日志模块
import logging # create logger def logger(log_type): logger = logging.getLogger(log_type) # 创建Logger对象,类型是'TEST-LOG' logger.setLevel(logging.WARNING) # 设置最低的日志级别,此级别覆盖ch and fh的级别 # 创建输出到控制台处理程序,并设置级别为DEBUG ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.DEBUG) # 控制输出到屏幕的级别 # 创建输出到文件的处理程序,并设置级别 fh = logging.FileHandler("access.log") fh.setLevel(logging.WARNING) # 创建日志格式 formatter_Stream = logging.Formatter('%(name)s - %(levelname)s - %(message)s') formatter_File = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') # add formatter to ch and fh ch.setFormatter(formatter_Stream) fh.setFormatter(formatter_File) # add ch and fh to logger logger.addHandler(ch) logger.addHandler(fh) return logger eee = logger('EEE') rrr = logger('RRR') rrr.debug('debug message') rrr.info('info message') rrr.warning('warn message') eee.error('error message') eee.critical('critical message') 代码
屏幕显示内容
RRR - INFO - info message
RRR - WARNING - warn message
EEE - ERROR - error message
EEE - CRITICAL - critical message
文件中内容
2017-02-21 21:35:05,700 - RRR - WARNING - warn message
2017-02-21 21:35:05,700 - EEE - ERROR - error message
2017-02-21 21:35:05,700 - EEE - CRITICAL - critical message
过滤器
调用logging.getLogger()时参数的格式类似于“A.B.C”。采取这样的格式就是为了配置过滤器。添加过滤器后日志会经过过滤器处理后才输出
过滤器"AAA.BBB"只让名字以"AAA.BBB"开头的logger输出信息
可以添加多个过滤器,只要有一个过滤器拒绝,日志就不会输出
import logging def logger(log_type): logger = logging.getLogger(log_type) # 创建Logger对象,类型是'TEST-LOG' logger.setLevel(logging.DEBUG) # 此级别覆盖ch and fh的级别 # 创建输出到控制台处理程序,并设置级别为DEBUG ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.DEBUG) # 控制输出到屏幕的级别 # 设置过滤器 filter = logging.Filter('AAA.BBB.CCC') ch.addFilter(filter) formatter_Stream = logging.Formatter('%(name)s - %(levelname)s - %(message)s') ch.setFormatter(formatter_Stream) logger.addHandler(ch) # ch加入logger return logger eee = logger('AAA.BBB.CCC') rrr = logger('AAA.BBB.DDD') rrr.error('debug message') rrr.error('info message') eee.error('critical message') eee.error('critical message') 代码
切割日志
按大小切割
import logging from logging import handlers # create logger def logger(log_type): logger = logging.getLogger(log_type) logger.setLevel(logging.DEBUG) fh = logging.FileHandler("access.log") fh.setLevel(logging.WARNING) # 按时间切割日志文件 fh = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename='access.log', when='s', interval=10 ) formatter_File = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') fh.setFormatter(formatter_File) logger.addHandler(fh) return logger rrr = logger('AAA.BBB.DDD') rrr.error('debug message') rrr.error('info message') rrr.error('warn message') 代码
interval:时间间隔
when: 时间单位 S 秒 M 分 H 小时 D 天 W 每星期(interval==0时代表星期一) midnight 每天凌晨
关于root logger以及logger的父子关系
前面多次提到root logger, 实际上logger实例之间还有父子关系, root logger就是处于最顶层的logger, 它是所有logger的祖先。如下图:root logger是默认的logger如果不创建logger实例, 直接调用logging.debug()、logging.info()logging.warning()、logging.error()、logging.critical()这些函数,那么使用的logger就是 root logger, 它可以自动创建,也是单实例的。
logging.getLogger() 또는 login.getLogger("")를 통해 루트 로거를 가져오는 방법은 루트 로거 인스턴스를 가져오는 것입니다.
레벨루트 로거의 기본 레벨은 로깅입니다. 경고
부모-자식 관계 표현 방법 로거 이름의 명명 방법은 로거 간의 부모-자식 관계를 표현할 수 있습니다. 예: parent_logger = 로깅. getLogger('foo')child_logger = login.getLogger('foo.bar')
유효 레벨이란 무엇인가요? 로거에는 유효 레벨이라는 개념이 있습니다. 로거가 레벨을 명시적으로 설정하지 않으면 상위 레벨을 사용합니다. 아버지가 레벨을 명시적으로 설정하지 않으면 아버지의 아버지의 레벨이 사용되는 식입니다. 마지막으로 루트 로거에 도달하면 레벨이 설정되어 있어야 합니다. 기본값은 로깅입니다. 경고. 하위 로거가 메시지를 받은 후 처리를 위해 메시지를 처리기에 배포할 뿐만 아니라 처리를 위해 모든 상위 로거에 전달합니다.
자세한 내용은 다음과 같습니다. python 로그 모듈 로깅 관련 기사, PHP 중국어 웹사이트를 주목하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

맨티스BT
Mantis는 제품 결함 추적을 돕기 위해 설계된 배포하기 쉬운 웹 기반 결함 추적 도구입니다. PHP, MySQL 및 웹 서버가 필요합니다. 데모 및 호스팅 서비스를 확인해 보세요.

SublimeText3 Linux 새 버전
SublimeText3 Linux 최신 버전

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)
