AI检测代码解析 importlogging# 创建日志记录器logger=logging.getLogger('custom_logger')logger.setLevel(logging.DEBUG)# 创建文件处理器file_handler=logging.FileHandler('custom.log')file_handler.setLevel(logging.DEBUG)# 创建格式化器formatter=logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s...
exception=record.exc_info)logger_opt.log(record.levelname,record.getMessage())defconfigure_logging(flask_app:Flask):"""配置日志"""path=Path(flask_app.config['LOG_PATH'])ifnot path.exists():path.mkdir(parents=True)log_name=Path(
log = logging.getLogger(func.__name__) log.setLevel(level) @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): log.info(f"Executing '{func.__name__}' with args={args}, kwargs={kwargs}") result = func(*args, **kwargs) log.info(f"'{func.__name__}' execution complete.") return re...
1 # coding=utf8 2 """ 3 日志管理,支持日志打印到控制台或写入切片文件或mongodb或email 4 使用方式为 logger = LogManager('logger_name').get_and_add_handlers(log_level_int=1, is_add_stream_handler=True, log_path=None, log_filename=None, log_file_size=10,mongo_url=None,formatter_templat...
楔子 最近在我的交流群里面,大家聊到了 Python 的异步框架,并有人给出了一个网站的 benchmark。 Python 异步框架还真不少,其中大家最熟悉的莫过于 FastAPI,只是它的并发量其实没有想象中的那么高。但宣传的很到位,加上生态不错,之前一直是我的第一选择。不过排名第一
Python 通常被称为脚本语言,在信息安全领域占据主导地位,因为它具有低复杂性、无限的库和第三方模块。安全专家已经确定 Python 是一种用于开发信息安全工具包的语言,例如 w3af。模块化设计、易读的代码和完全开发的库套件使 Python 适合安全研究人员和专家编写脚本并构建安全测试工具。
import logging class CustomHandler(logging.Handler): def emit(self, record): # 自定义处理逻辑 log_entry = self.format(record) # 将日志信息发送到自定义目的地 print(f"CustomHandler: {log_entry}") # 创建一个Logger对象 logger = logging.getLogger(__name__) # 创建一个自定义处理程序 custom_ha...
在Loguru中,您可以使用logger.add_level()方法添加自定义日志级别。以下是一个示例: from loguru import logger logger.add_level(20, "Custom Level") logger.set_level(20) # 设置日志级别为Custom Level logger.debug("This is a debug message") # 不会输出,因为级别低于设置的Custom Level logger.info("...
my_app = self.screen.app my_app.log.info(f"Loaded provider: CustomCommand") 想要查看这些消息,首先需要开启一个控制台: . ~/virtualenv/Textualize/bin/activate textual console 然后在另一个终端运行你的应用程序: . ~/virtualenv/Textualize/bin/activate textual run --dev ./kodegeek_textualize/log...
Custom decorators are written by defining a function that takes another function as an argument, defines a nested wrapper function, and returns the wrapper. Multiple decorators can be applied to a single function by stacking them before the function definition. The order of decorators impacts the ...