用logging.config.fileConfig方式配置日志,通过解析conf配置文件实现。 配置文件一般包含以下内容 1.loggers : 配置logger信息。必须包含一个名字叫做root的logger,当使用无参函数logging.getLogger()时,默认返回root这个logger,其他自定义logger可以通过 logging.getLogger("fileLogger") 方式进行调用 2.handlers:定义声明ha...
前面是通过修改LOGGING_CONFIG 默认的参数来配置日志,我们也可以把配置文件单独写到一个uvicorn_config.json文件,加载本地配置文件覆盖默认的LOGGING_CONFIG uvicorn_config.json {"version":1,"disable_existing_loggers": false,"formatters": {"default": {"()":"uvicorn.logging.DefaultFormatter","fmt":"%(asc...
问如何通过python的fileConfig使用日志记录并配置日志文件文件名EN1、点击[确定] 2、点击[系统和安全] ...
其中,dictConfig是通过一个字典进行配置Logger,Handler,Filter,Formatter;fileConfig则是通过一个文件进行配置;而listen则监听一个网络端口,通过接收网络数据来进行配置。当然,除了以上集体化配置外,也可以直接调用Logger,Handler等对象中的方法在代码中来显式配置。 使用logging模块的全局作用域中的getLogger函数来得到一个L...
logger.addHandler(sh) logger.debug(results.output_dir + 'debug.log') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. config 配置 # 定义logger模块,root是父类,必需存在的,其它的是自定义。 # logging.getLogger(NAME)便相当于向logging模块注册了一种日志打...
(1)使用调用上面列出的配置方法的 Python 代码显式创建记录器Logger、处理器Handler和格式化器Formatter 又包括两种实现形式,第一种是通过模块级别的函数来实现,即系列文章第一篇; 另一种是通过面向类与对象的方式来设计,参考系列文章的第二篇; (2)创建日志配置文件并使用fileConfig()函数读取它。
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' test_format = '%(asctime)s] %(message)s' # 3、日志配置字典 LOGGING_DIC = { 'version': 1, #指定日志版本, 自己定义, 可有可无 'disable_existing_loggers': False, ...
./config/logconfig.conf配置如下: [LOGGING] log_file = d:/testlog.txt max_bytes_each = 3 backup_count = 5 fmt = |(asctime)s |(filename)s[line: |(lineno)d] |(levelname)s: |(message)s logger_name = test_logger log_level_in_console = 20 ...
logger.add("file_Y.log",compression="zip") 4 字符串格式化输出 更优雅的字符串格式化输出: 5 捕获异常 在线程或主线程中捕获异常: 6 设置日志级别 可以设置不同级别的日志记录样式,loguru会自动为不同的日志级别,添加不同的颜色进行区分,当然我们也是可以自定义自己喜欢的显示颜色样式的。
进行以上配置后,在项目中需要进行日志输出的地方通过logging.getLogger()方式就可以获取到du应的logger,然后就可以使用logger.info("xxx")jinx进行日志输出了。 使用这种方式配置日志,一定要在项目的入口函数中就调用 logging.config.fileConfig(“logging.conf”)函数,因为 logging.conf 文件中,在handler中配置的是日志...