import logging # create logger logger = logging.getLogger('simple_example') logger.setLevel(logging.DEBUG) # create console handler and set level to debug ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.DEBUG)
Python的logging模块接口仿log4j,概念上一致,使用上相当方便。利用logging.config.fileConfig(),可以将日志的配置用文件来描述,简化了日志的初始化。 例程: #test.py importlogging importlogging.config logging.config.fileConfig("logging.conf") #create logger logger = logging.getLogger("example") #"application"...
importloggingfromloggingimportconfigclassMyLog(object):def__init__(self): config.fileConfig('../config/log.conf') self.logger=logging.getLogger() @propertydefmy_logger(self):returnself.loggerif__name__=='__main__': log=MyLog() log.my_logger.info('it is my test log message info') 配...
class=StreamHandler level=DEBUG formatter=simpleFormatter args=(sys.stdout,) [formatter_simpleFormatter] format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s datefmt= 输出几乎与不基于配置文件的示例相同: $ python simple_logging_config.py 2005-03-19 15:38:55,977 - simpleExample -...
Python中logging配置分享 今天给大家分享的是我职业生涯至今一直再用的一份Python logging配置。 无论是Python开发的后端程序还是基于Django的Web项目都可以使用这个logging配置。 废话不多说直接上代码: import os import logging.config # 定义三种日志输出格式 开始 ...
1. 首先建立一个ini 文件logging_config.ini: [loggers] keys=root [handlers] keys=stream_handler [formatters] keys=formatter [logger_root] level=DEBUG handlers=stream_handler [handler_stream_handler] class=StreamHandler level=DEBUG formatter=formatter args=(sys.stderr,) [formatter_formatter] format=...
处理程序:console:class:logging.StreamHandler格式化程序:简短级别:INFO过滤器:allow_foo stream:ext://sys.stdout file:class:logging.handlers.RotatingFileHandler formatter:精确文件名:logconfig.log maxBytes:1024 backupCount:3 带有id控制台的处理程序被实例化为一个logging.StreamHandler,使用sys.stdout作为基础流。
importlogging fromlogging.handlersimportRotatingFileHandler importthreading importconfigparser classLogSignleton(object): def__init__(self, log_config): pass def__new__(cls, log_config): mutex=threading.Lock() mutex.acquire() #上锁,防止多线程下出问题 ...
config:logging 模块作者写的分级配置模块。 ConfigObj:INI 文件解析器,带验证功能。 ConfigParser:(Python 标准库) INI 文件解析器。 profig:通过多种格式进行配置,具有数值转换功能。 python-decouple:将设置和代码完全隔离。 hydra:一个优雅地配置复杂应用程序的框架。 命令行工具 用于创建命令行程序的库。 命令行...
import logging def main(req): logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.') 有更多日志记录方法可用于在不同跟踪级别向控制台进行写入: 展开表 方法说明 critical(_message_) 在根记录器中写入具有 CRITICAL 级别的消息。 error(_message_) 在根记录器中写入具有 ERROR 级别的消息。