importloggingimporttimeimportosclassLogger:def__init__(self, logger_name):# 创建一个loggerself.logger = logging.getLogger(logger_name) self.logger.setLevel(logging.DEBUG)# 需要记录的日志级别basedir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) log_path = os.path.join(basedir,'logs', time.s...
下面是一个简单的示例代码,演示如何使用logging模块将日志输出到Console: importlogging# 创建loggerlogger=logging.getLogger('example_logger')logger.setLevel(logging.DEBUG)# 创建控制台处理器并设置级别console_handler=logging.StreamHandler()console_handler.setLevel(logging.DEBUG)# 创建格式化器formatter=logging.Format...
logger = logging.getLogger('simple_example') logger.setLevel(logging.DEBUG) # create console handler and set level to debug ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.DEBUG) # create formatter formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') #...
logger.addHandler(stream_handler)# 输出到文件ifLOG_ENABLEDandLOG_TO_FILE:# 如果路径不存在,创建日志文件文件夹log_dir = dirname(log_path)ifnotexists(log_dir): makedirs(log_dir)# 添加 FileHandlerfile_handler = logging.FileHandler(log_path, encoding='utf-8') file_handler.setLevel(level=LOG_LEV...
python报错提示以及logger的一些应用 1、防范报错 1.1 assert 断言 Python的assert是用来检查一个条件,如果它为真,就不做任何事。如果它为假,则会抛出AssertError并且包含错误信息。例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 py>x=23py>assert x>0,"x is not zero or negative"py>assert x%...
logger.setLevel(logging.INFO)file_handler=logging.FileHandler()file_handler.setLevel(logging.ERROR)console_handler=logging.StreamHandler()console_handler.setLevel(logging.WARNING) 由于日志记录器的级别被设置为INFO,它只向两个处理程序发送级别为INFO或更高的日志消息,但每个处理程序只处理达到或超过其指定日志级别...
logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(logging.DEBUG) # Create a file handler file_handler = logging.FileHandler('my_log.log') logger.addHandler(file_handler) # Create a console handler console_handler = logging.StreamHandler() ...
使用基本的 add() 方法就可以对 logger 进行简单的配置,这些配置有点类似于使用 logging 时的 handler。这里简单提及一下比较常用的几个。 写入文件 在不指定任何参数时,logger 默认采用 sys.stderr 标准错误输出将日志输出到控制台(console)中;但在linux服务器上我们有时不仅让其输出,还要以文件的形式进行留存,那...
loggers= {} LOG_ENABLED= True# 是否开启日志 LOG_TO_CONSOLE= True# 是否输出到控制台 LOG_TO_FILE= True# 是否输出到文件 LOG_TO_ES= True# 是否输出到 Elasticsearch LOG_PATH= './runtime.log'# 日志文件路径 LOG_LEVEL= 'DEBUG'# 日志级别 ...
They're now simply added to the pipeline queue again and they will be processed once again. The initial sync --- To get a feeling of File Conveyor's speed, you may want to run it in the console and look at its output. Verifying the synced files --- Running the verify.py script wi...