logging.debug('这是一条DEBUG日志信息')logging.info('这是一条INFO日志信息')logging.warning('这是一条WARNING日志信息')logging.error('这是一条ERROR日志信息')logging.critical('这是一条CRITICAL日志信息')输出结果:D:\python\python.exe D:/python/project/test_logging.pyWARNING:root:这是一条WARNING日...
importlogging# 1、创建一个loggerlogger=logging.getLogger('mylogger')logger.setLevel(logging.DEBUG)# 2、创建一个handler,用于写入日志文件fh=logging.FileHandler('test.log')fh.setLevel(logging.DEBUG)# 再创建一个handler,用于输出到控制台ch=logging.StreamHandler()ch.setLevel(logging.DEBUG)# 3、定义handler...
%(module)s Module (name portion of filename)#路径 %(lineno)d Source line number where the logging call was issued(ifavailable)#触发日志行号 %(funcName)s Function name#函数名称 %(created)f Time when the LogRecord was created (time.time()returnvalue)#以time.time形式出现 ...
You can see in the module source code that _acquireLock() and _releaseLock() are ubiquitous to the module and its classes. There’s something not accounted for here, though: what about process safety? The short answer is that the logging module is not process safe. This isn’t ...
logging.config.fileConfig("logging.conf") # 采用配置文件 # create logger logger = logging.getLogger("simpleExample") # "application" code logger.debug("debug message") logger.info("info message") logger.warn("warn message") logger.error("error message") ...
import logging.config full_formatter = '[%(asctime)s] - [%(levelname)s] - [%(name)s] - [%(module)s模块:%(lineno)d行] - [%(message)s]' simple_formatter = '[%(asctime)s] - [%(levelname)s] - [%(name)s] - [%(message)s]' ...
This makes it easy for the application to route different modules differently, while also keeping log code in the module simple. The module needs two lines to set up logging, and then use the named logger: import logging log = logging.getLogger(__name__) def do_something(): log.debug("...
我们不要通过logging.Logger来直接实例化得到logger,而是需要通过logging.getLogger("name")来生成logger对象。 不 是说我们不能实现Logger的实例化,而是我们期待的是同一个name得到的是同一个logger,这样多模块之间可以共同使用同一个 logger,getLogger正是这样的解决方案,它内部使用loggerDict字典来维护,可以保证相同的...
一个通用的日志系统对于系统软件开发来说非常重要,对于Python而言,我们通常使用python 自带的 logging 来进行日志的管理。对于一些小型的项目来说logging是完全够用的,且非常简单易上手。 1. 一个简单的例子认识logging 基本用法 话不多说,咱们直接上实例,从例子中往往是最容易去理解某个工具的用法: logging日志的实现...
1. 初始化 logger = logging.getLogger("endlesscode"),getLogger()方法后面最好加上所要日志记录的模块名字,后面的日志格式中的%(name)s 对应的是这里的模块名字 2. 设置级别 logger.setLevel(logging.DEBUG),Logging中有NOTSET < DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL这几种级别,日志会记录设置级别以...