logging模块保证在同一个python解释器内,多次调用logging.getLogger('log_name')都会返回同一个logger实例,即使是在多个模块的情况下。所以典型的多模块场景下使用logging的方式是在main模块中配置logging,这个配置会作用于多个的子模块,然后在其他模块中直接通过getLogger获取Logger对象即可。 这里使用上面配置文件: [logger...
version:1formatters:simple:format:'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'datefmt:'%Y-%m-%d %H:%M:%S'handlers:console:class:logging.StreamHandlerlevel:INFOformatter:simplestream:ext://sys.stdoutfileHandler:class:logging.FileHandlerlevel:DEBUGformatter:simplefilename:yaml.logenco...
数据来源:https://docs.python.org/3/library/logging.html#logrecord-attributes 比如,我们将上面logging.basicConfig(format='%(levelname)s:%(message)s', level=logging.DEBUG)修改为logging.basicConfig(format='%(levelname)s:%(message)s:%(module)s', level=logging.DEBUG)。 输出的结果将会变为: DEBUG...
importlogginglogging.basicConfig(format='%(asctime)s%(levelname)s%(name)s%(message)s')logging.error("this is error") 输出 2021-12-15 07:44:16,547 ERROR root this is error 日志格式化输出提供了非常多的参数,除了时间、日志级别、日志消息内容、日志记录器的名字个外,还可以指定线程名,进程名等等 ...
logging.debug(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为DEBUG的日志记录 logging.info(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为INFO的日志记录 logging.warning(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为WARNING的日志记录 logging.error(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为ERROR的日志记录 ...
例如: logging.Formatter('%(asctime)s - %(message)s', style='{')。 在3.10 版更改: 增加了 defaults 形参。 format(record) 记录的属性字典被用作字符串格式化操作的操作数。 返回结果字符串。 在格式化该字典之前,会执行几个预备步骤。 记录的 message 属性是用 msg % args 来计算的。 如果格式化字符...
logging中可以选择很多消息级别,如debug、info、warning、error以及critical。通过赋予logger或者handler不同的级别,开发者就可以只输出错误信息到特定的记录文件,或者在调试时只记录调试信息。 例如,我们将logger的级别改为DEBUG,再观察一下输出结果, logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = '%(asctime)s -...
FORMAT='%(asctime)-15s %(clientip)s %(user)-8s %(message)s'logging.basicConfig(format=FORMAT)d={'clientip':'192.168.0.1','user':'fbloggs'}logger=logging.getLogger('tcpserver')logger.warning('Protocol problem: %s','connection reset',extra=d) ...
import loggingimport functoolsdef log_calls(func=None, level=logging.INFO): """记录函数调用的参数和返回值。""" def decorator(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): args_str = ", ".join([str(a) for a in args]) kwargs_str = ", ".join([f"{k}={v}" for...
python import logging def log_calls(func): def wrapper(*args, **kwargs): logging.info(f'Calling {func.name} with {args} and {kwargs}') result = func(*args, **kwargs) logging.info(f'{func.name} returned {result}') return result return wrapper ...