该故障经归纳分析归结为以下几种原因。 SystemLoggerUserSystemLoggerUseralt[Logger not configured][Log level too high]Trigger logger.infoNo outputNo output 以下是我们设计的一份检查清单,以防范未来的类似问题: -确保 Logger 被正确配置-检查 Log Level 是否正常-验证输出路径是否可用 1. 2. 3. 故障的扩散路...
检查logger的日志级别是否设置为INFO或更低: 如果logger的级别设置为WARNING或更高,那么INFO级别的日志将不会被输出。确保logger的级别设置正确: python logger.setLevel(logging.INFO) # 设置logger级别为INFO 确保调用logger.info()方法时,传入的日志信息字符串不为空: 虽然这听起来可能很简单,但有时候日志信息...
logger.info('这条信息不会被显示')# 这条信息不会被输出logger.warning('这是一条警告信息')# 这条信息会被输出到指定 handlerlogger.error('这是一条错误信息')# 这条信息也会被输出 1. 2. 3. 状态图 以下是一个状态图,显示了 logger 不输出 info 的状态流程: Logger"SetLogLeveltoWARNING""INFOnot...
log.info("这是INFO-1") print_name(log,"happyjava") 输出效果: formatter参数: # format参数中可能用到的格式化串# %(name)s Logger的名字# %(levelno)s 数字形式的日志级别# %(levelname)s 文本形式的日志级别# %(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名,可能没有# %(filename)s 调用日志...
Log 信息有内置的层级——调试（debugging）、信息（informational）、警告（warnings）、错误（error）和...
最后利用logger.info、logger.warning、logger.error、logger.critical等方法输出日志。 (2)记录不同等级的日志 下面介绍如何记录不同等级的日志。 编写日志记录器 logger = logging.getLogger('daily_logger') logger.setLevel(logging.DEBUG) 创建handler(记录日志等级 >= DEBUG) ...
info("end func") if __name__ == "__main__": setup_logging(default_path = "logging.yaml") func() 注意:配置文件中“disable_existing_loggers” 参数设置为 False;如果不设置为False,创建了 logger,然后你又在加载日志配置文件之前就导入了模块。logging.fileConfig 与 logging.dictConfig 默认情况下...
输出(logging默认日志等级为warning,故此处未输出info与debug等级的信息) WARNING:root:Thisisa warning message ERROR:root:Thisisan error message 再来看看,默认生成的信息就较为丰富了 fromloguruimportloggerdefmain():logger.debug("Thisisa debug message")logger.info("Thisisan info message")logger.warning("...
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。