python logging 模块是一个强大且多功能的工具,可用于在 Python 应用程序中记录和管理日志消息。通过掌握 logging 模块的秘密配方,您可以创建一个高效且易于维护的日志系统,从而提高应用程序的可靠性和可调试性。
自定义日志级别
logging 模块提供了一组预定义的日志级别,包括 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR 和 CRITICAL。您可以根据应用程序的需求自定义这些级别,创建更细化的日志记录层次结构。例如,您可以将自定义级别(如 "TRACE")添加到记录应用程序中发生的详细事件。
import logging # 创建自定义日志级别 TRACE = logging.DEBUG - 5 logging.addLevelName(TRACE, "TRACE") # 创建一个使用自定义级别的日志记录器 logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(TRACE)
使用多种日志处理程序
日志处理程序负责将日志消息发送到不同的目标,例如文件、控制台或远程服务器。logging 模块提供了一系列内建处理程序,您还可以创建自定义处理程序来满足特定需求。使用多个处理程序,您可以将日志消息同时记录到多个目标,提供更加全面的日志记录。
# 创建一个文件处理程序 file_handler = logging.FileHandler("my_log.log") # 创建一个控制台处理程序 console_handler = logging.StreamHandler() # 为日志记录器添加处理程序 logger.addHandler(file_handler) logger.addHandler(console_handler)
日志格式化
日志格式指定了日志消息的结构和布局。logging 模块提供了一个灵活的格式化系统,允许您自定义日志消息的外观。使用日志格式,您可以包括消息内容、时间戳、日志级别和调用代码源等信息。
# 创建一个自定义日志格式 fORMatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s") # 将格式应用于处理程序 file_handler.setFormatter(formatter) console_handler.setFormatter(formatter)
过滤日志消息
logging 模块允许您过滤日志消息,只记录符合特定条件的消息。可以根据日志级别、消息内容或其他自定义条件创建过滤器。过滤日志消息可以减少日志产量,并确保只记录对调试或分析有用的消息。
# 创建一个过滤器以只记录 ERROR 和 CRITICAL 消息 filter = logging.Filter() filter.filter = lambda record: record.levelno >= logging.ERROR # 将过滤器应用于一个处理程序 file_handler.addFilter(filter)
日志传播
日志传播控制了日志消息的传播方式。默认情况下,日志消息会传播到应用程序中所有包含处理程序的日志记录器。但是,您可以通过配置日志传播来控制消息在日志记录器层次结构中的流动。这有助于防止重复和冗余日志消息。
# 禁用日志传播 logger.propagate = False
日志旋转
日志旋转限制了单个日志文件的最大大小,从而防止文件变得过大而难以管理。logging 模块提供了一个 FileHandler 类,支持自动日志旋转,当日志文件达到指定大小或时间限制时,可以创建新的日志文件。
# 创建一个带日志旋转的文件处理程序 file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler("my_log.log", maxBytes=1024, backupCount=5)
性能优化
logging 模块在记录日志消息时会产生一些开销。为了优化性能,您可以使用以下技巧:
- 仅记录对调试或分析有用的信息。
- 使用过滤器减少日志输出。
- 使用高效的日志格式。
- 避免频繁创建和销毁日志记录器。
- 使用异步日志记录器以减少主线程阻塞。
通过掌握 Python logging 模块的这些秘密配方,您可以创建强大的日志系统,提高应用程序的可靠性和可调试性。
以上是Python logging 模块的秘密配方:打造高效日志系统的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Linux终端中查看Python版本时遇到权限问题的解决方法当你在Linux终端中尝试查看Python的版本时,输入python...

本文解释了如何使用美丽的汤库来解析html。 它详细介绍了常见方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用于数据提取,处理不同的HTML结构和错误以及替代方案(SEL)

本文比较了Tensorflow和Pytorch的深度学习。 它详细介绍了所涉及的步骤:数据准备,模型构建,培训,评估和部署。 框架之间的关键差异,特别是关于计算刻度的

Python的statistics模块提供强大的数据统计分析功能,帮助我们快速理解数据整体特征,例如生物统计学和商业分析等领域。无需逐个查看数据点,只需查看均值或方差等统计量,即可发现原始数据中可能被忽略的趋势和特征,并更轻松、有效地比较大型数据集。 本教程将介绍如何计算平均值和衡量数据集的离散程度。除非另有说明,本模块中的所有函数都支持使用mean()函数计算平均值,而非简单的求和平均。 也可使用浮点数。 import random import statistics from fracti

本文讨论了诸如Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn,Tensorflow,Tensorflow,Django,Blask和请求等流行的Python库,并详细介绍了它们在科学计算,数据分析,可视化,机器学习,网络开发和H中的用途

本文指导Python开发人员构建命令行界面(CLIS)。 它使用Typer,Click和ArgParse等库详细介绍,强调输入/输出处理,并促进用户友好的设计模式,以提高CLI可用性。

在使用Python的pandas库时,如何在两个结构不同的DataFrame之间进行整列复制是一个常见的问题。假设我们有两个Dat...

文章讨论了虚拟环境在Python中的作用,重点是管理项目依赖性并避免冲突。它详细介绍了他们在改善项目管理和减少依赖问题方面的创建,激活和利益。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

Atom编辑器mac版下载
最流行的的开源编辑器

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

Dreamweaver Mac版
视觉化网页开发工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU
这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。