一、问题背景 在python 里使用多进程(multiprocessing )模块时,进程里使用 logging 不能输出日志 二、解决办法 在multiprocessing 的target 函数(或类)之外定义一个 logger即可,可全局使用 importtimeimportloggingimportmultiprocessing logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - ...
上一期,我们抛出一个问题:多进程下的日志切割会报错,如图下。 importlogging.configimporttimeimportloggingfrommultiprocessingimportProcessmylog_dict={"version":1,"disable_existing_loggers":True,"formatters":{'standard':{'format':'{levelname} {asctime} {module} {process:d} {thread:d} {message}','st...
而且消息是直接传递给handler。 2. multiprocessing and logging logging 是线程安全的,handler 内部使用了 threading.RLock() 来保证同一时间只有一个线程能够输出。 但是,在使用 logging.FileHandler 时,多进程同时写一个日志文件是不支持的。 测试时发现多个进程写同一个文件是可以的,但部分文档说如果写长字符串时...
由于在 unix/linux 平台下 Python 是通过 fork 来创建子进程的,因此创建子进程的时候会把 logging 中的锁也复制了一份,当子进程中需要记录日志的时候发现 logging 的锁一直处于被占用的状态,从而出现了死锁(复制的这个锁永远也不会被释放,因为它的所有者是父进程的某个线程,但是这个线程释放锁的时候又不会影响子...
Python中实现异步日志 在Python中,有几种方式可以实现异步日志: 使用线程:最常见的方法是使用线程(通过threading模块)来处理日志任务。 使用进程:对于更重的日志任务,可以使用进程(通过multiprocessing模块)来避免线程间的竞争条件。 使用异步IO:对于支持异步IO的应用,可以使用asyncio模块来实现日志记录。
multiprocessing用于进程安全,加锁 设置了几个全局变量,方便修改 LOG_DIR是日志保存的目录 STD_LEVEL是控制台输出的级别,只输出WARN及以上的 FILE_LEVEL是保存日志文件的级别,一般调试时使用DEBUG,生产环境时使用INFO 函数 __init__ 创建目录和日志文件,如果不存在。若大于1M,复制为当前日期时间的日志文件 ...
Python logging 库定义了几个标准的日志级别,用于表示日志消息的重要性。这些级别按从低到高的顺序分别是: DEBUG: 最详细的信息,主要用于调试。 INFO: 用于确认事情按预期工作。 WARNING: 表示有一些意外情况,或者某些不常见的情况。 ERROR: 表示更严重的问题,但应用程序仍能继续运行。
from multiprocessing import Process, Queue import random import threading import time def logger_thread(q): """ 单独的日志记录线程 """ while True: record = q.get() if record is None: break # 获取record实例中的logger logger = logging.getLogger(record.name) ...
8 from multiprocessing import Process 9 10 class LogRecordStreamHandler(SocketServer.StreamRequestHandler): 11 def handle(self): 12 while True: 13 try: 14 chunk = self.connection.recv(4) 15 if len(chunk) < 4: 16 break 17 slen = struct.unpack(">L", chunk)[0] ...
设置一个专门的日志处理进程,其他进程通过队列(如multiprocessing.Queue)将日志消息发送给该进程,由该进程统一写入日志文件。这种方式可以避免多个进程直接写入同一个文件的问题。 使用日志服务: 在生产环境中,可以考虑使用专门的日志服务(如ELK Stack、Graylog等),这些服务通常提供了更好的日志收集、存储、分析和查询功能...