很多程序都有记录日志的需求,并且日志中包含的信息即有正常的程序访问日志,还可能有错误、警告等信息输出,python的logging模块提供了标准的日志接口,你可以通过它存储各种格式的日志,logging的日志可以分为 debug、info、warning、error、critical 5个级别,下面我们看一下怎么用
模块初识:
#logging初识 import logging logging.warning("user [James] attempted wrong password more than 3 times") logging.critical("server is down") # WARNING:root:user [James] attempted wrong password more than 3 times # CRITICAL:root:server is down
上面的代码是最简单的方式,括号里的内容为打印的信息,logging.后的方法为日志的级别,下面看看logging五个级别的详细信息
如果想把日志写到文件里,也很简单:
#日志打印到文件中 import logging logging.basicConfig(filename="example.log",level=logging.INFO, format="%(asctime)s %(message)s", datefmt="%m/%d/%Y %H:%M:%S [%A]") # H 24小时格式 I 12小时格式 A 周几完整 a 周几简写 p AM/PM logging.debug("This message should go to the log file") logging.info("So should this") logging.warning("And this ,too")
logging.basicConfig里定义了输入文件路径,输入日志信息的级别,输入的格式,格式可自定义;执行完代码后example.log文件会生成信息如下:
10/31/2016 17:16:17 [Monday] So should this 10/31/2016 17:16:17 [Monday] And this ,too
其中下面这句中的level=loggin.INFO意思是,把日志纪录级别设置为INFO,也就是说,只有比日志是INFO或比INFO级别更高的日志才会被纪录到文件里,在这个例子, 第一条日志是不会被纪录的,如果希望纪录debug的日志,那把日志级别改成DEBUG就行了
如果想同时把log打印在屏幕和文件日志里,就需要了解一点复杂的知识了:
The logging library takes a modular approach and offers several categories of components: loggers, handlers, filters, and formatters.
Loggers expose the interface that application code directly uses.
Handlers send the log records (created by loggers) to the appropriate destination.
Filters provide a finer grained facility for determining which log records to output.
Formatters specify the layout of log records in the final output.
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #-Author-Lian import logging #创建logger logger = logging.getLogger("test_log") #创建logger对象 括号内容随便写 logger.setLevel(logging.INFO) #全局日志级别 ch = logging.StreamHandler() #日志打印到屏幕上 ch.setLevel(logging.DEBUG) #指定ch日志打印级别 fh = logging.FileHandler("access.log") #日志存进文件 fh.setLevel(logging.WARNING) #指定fh日志输入级别 formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s") #定义日志格式,可写多个 #添加日志格式到ch,fh ch.setFormatter(formatter) fh.setFormatter(formatter) #添加ch,fh到logger中 logger.addHandler(ch) logger.addHandler(fh) logger.debug('debug message') logger.info('info message') logger.warn('warn message') logger.error('error message') logger.critical('critical message')
全局日志级别为整个程序的底线,局部日志级别要想打印则不能比这个级别再低了
屏幕打印信息
2016-10-31 17:23:42,988 - test_log - INFO - info message 2016-10-31 17:23:42,988 - test_log - WARNING - warn message 2016-10-31 17:23:42,988 - test_log - ERROR - error message 2016-10-31 17:23:42,988 - test_log - CRITICAL - critical message
access.log:
2016-10-31 17:02:06,223 - test_log - WARNING - warn message 2016-10-31 17:02:06,224 - test_log - ERROR - error message 2016-10-31 17:02:06,224 - test_log - CRITICAL - critical message
日志所有的格式:
重要的几个格式:%(lineno)d 输出打印日志代码行 ,%(process)d输出打印日志的进程ID ,%(thread)d输出打印日志的线程ID

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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