日志级别不是只有python才有,基本上日志都是分级别的,这样可以让我们在不同的时期关注不同的重点,比如我们把一些调试的信息以debug的级别输出,并且把 logging 的 level 设为 DEBUG,这样我们以后不需要显示这些日志的时候,只需要把level设置为info或者更高,不用像 print 一样要去把那条语句注释掉或者删掉。 1.3 输...
path.join(log_dir,'ihrm.log') th = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler(log_file,when='midnight',interval=1,backupCount=7,encoding='utf-8') #创建格式化器 fmt = '%(asctime)s %(levelname)s [%(name)s] [%(filename)s(%(funcName)s:%(lineno)d)] - %(message)s' formatter = log...
写python代码难免会用到logging日志,用它记录程序运行状态及过程极为方便,起码看起来比print()高大上多了。使用logging也比较简单,下面是官方文档给出的一个简单例子: import logging logging.warning('Watch out!') # will print a message to the console logging.info('I told you so') # will not print ...
可能我们经常会使用print来输出信息到窗口,但当我们有很多个py文件需要运行,项目比较庞大的到时候,print简直就是太low了点了。那么我们可以使用强大的logging模块,把输出到指定的本地pc某个路径的文件中。 一、logging的框架 1、 Loggers: 可供程序直接调用的接口,app通过调用提供的api来记录日志 2、 Handlers: 决定...
python logging 替代print 输出内容到控制台和重定向到文件 转自:http://blog.csdn.net/z_johnny/article/details/50740528
但当程序变得复杂时,我们往往会对日志有更高的要求。比如把日志输出到文件啦,记录时间啦,自定义格式啦等等等等。这时再用print就比较复杂了。好在Python为我们提供了记录日志的专用模块logging。 基本配置 Python的日志分为debug,info,warning,error,critial 5个等级。可以用logging中对应的函数输出对应等级的日志 ...
以前自己打print,调试完了还要再去注释掉或者删除。 用这个就好了。 写代码调试的时候,用logging.debug 调试完了,把logging配置为warning,或者error。debug就不输出了。 二:配置# 1.logging自身的方法设置# 上面的无脑测试,就是通过logging自身的方法进行的设置,只是不方便统一调用 ...
段子里说,使用日志的程序员鄙视使用print记录信息的程序员,所以作为一个合格的程序员,合理的记录日志实数非常必要的。本文主要介绍在python中如何使用logging模块记录日志。
#test_logger1.py#coding:utf-8importloggingprintlogging.getLogger("mydear")importtest_logger2test_logger2.run()#调用文件2中的函数,保证两个模块共同处于生存期#test_logger2.py#coding:utf-8importloggingdefrun():printlogging.getLogger("mydear") ...
importloggingdir(logging.FileHandler)>>>handler=job_logger.handlers[0]>>>filename=handler.baseFilename>>>print(filename)'/tmp/test_logging_file' 还想输出 exception details 先在需要处理 exception 的地方 raise exception raiseException(msg)