10 Petua untuk Menguasai Modul Pengelogan Python
1. Sesuaikan logperingkat
Selain tahap DEBUG, INFO, AMARAN, RALAT dan KRITIKAL lalai, anda boleh membuat tahap tersuai. Ini berguna untuk membezakan peristiwa dengan keparahan yang berbeza-beza.
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. Gunakan pemproses yang berbeza
Pengendali bertanggungjawab untuk menghantar acara log ke destinasi tertentu, seperti fail atau konsol. Anda boleh menyesuaikan pemproses untuk memenuhi keperluan khusus anda.
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. Gunakan penapis
Penapis membolehkan anda menapis peristiwa log berdasarkan kriteria tertentu. Ini berguna untuk mengelog peristiwa yang menarik sahaja.
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. Format output log
Anda boleh menyesuaikan format acara log untuk memberikan maklumat yang anda perlukan.
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. Gunakan pemproses konteks
Pemproses konteks membolehkan anda menambah maklumat tambahan semasa mengelog. Ini berguna untuk menjejak konteks dalam permintaan atau transaksi.
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. Gunakan konfigurasi kamus
Anda boleh mengkonfigurasi modul Pengelogan dengan mudah menggunakan kamus.
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. Sepadukan pakej pihak ketiga
Modul pengelogan boleh disepadukan dengan pakej pihak ketiga seperti Sentry atau Rollbar. Ini membolehkan anda menghantar peristiwa log dengan mudah ke perkhidmatan jauh.
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. Gunakan pelbagai benangsokongan
Modul pengelogan menyokong aplikasi berbilang benang . Ia menggunakan storan setempat benang untuk memastikan setiap benang mempunyai pemproses log bebasnya sendiri.
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. Rekod pengecualian
Modul pengelogan boleh merekodkan pengecualian yang berlaku secara automatik.
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. Gunakan pembalakan lanjutan
python 3.8 memperkenalkan sokongan untuk pembalakan lanjutan. Ini membolehkan anda mencipta fungsi dan pengendali pengelogan tersuai.
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
Atas ialah kandungan terperinci 10 Petua untuk Menguasai Modul Pengelogan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa