二次封装了logging日志模块,根据需要,传入level,判断等级,调用logging模块的info、debug等日志输出的方法;使用过程中发现,在B文件调用logging模块的方法,打印的filename为A.py,就是还是在日志封装文件,而非是调用的文件,导致出错,也只能看到是日志封装文件,而不知道具体是哪个文件报错了; 输出的日志文件,filename不是x...
logger=logging.getLogger(__name__) # 日志级别 logger.setLevel(level=logging.DEBUG) # 设置日志文件的级别 handler=logging.FileHandler('log.txt','w') handler.setLevel(logging.DEBUG) # 日志格式 formatter=logging.Formatter('%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s') handler.setFormatter...
logging.error('hello') 1. 2. 记录到文件,也就是硬盘 import logging logging.basicConfig(filename='./log.log',level=logging.DEBUG) logging.error('hello') 1. 2. 3. basicConfig方法用于快速设置日志,有下面的参数: filename 包日志保存到哪个文件 filemode记录日志的模式,a代表在文件中追加日志,w是删除...
2 import logging # 引入logging模块 3 4 # 通过logging.basicConfig 函数进行配置了日志级别和日志内容输出格式 5 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, 6 format='%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s') # logging.basicConfig函数对日志的输出格式及方式做相...
encoding表示文件的编码格式file_handler=logging.FileHandler(filename="my.log",mode="a",encoding="utf-8")# 设置日志级别stream_handler.setLevel(logging.DEBUG)file_handler.setLevel(logging.WARNING)# 创建格式化器formatter=logging.Formatter("%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s")# 设置...
logging是模块名。 logging模块是Python内置的标准模块。 内置模块直接导入即可使用,不需要安装。 【导入语法】 import+模块名 【代码示例】 import logging 4. 日志的5种级别 开发者根据事件的重要性对程序日志进行了等级划分。 我们可以通过函数、参数等确定输出的日志等级。
formatter = logging.Formatter(fmt="%(asctime)s %(name)s %(filename)s %(message)s",datefmt="%Y/%m/%d %X") 5、向Handler中添加上面创建的格式 fh.setFormatter(formatter)ch.setFormatter(formatter) 6、将上面创建的Handler添加到logger中
%(filename)s 日志文件名。 %(module)s 日志所在的模块名。 %(funcName)s 日志输出函数的名称。 %(lineno)d 日志输出函数的语句所在的代码行。 %(created)f 日志创建时间,UNIX时间戳格式。 %(relativeCreated)d 日志创建时间与logging模块被加载时间的时间差,单位为毫秒。 %(asctime)s 日志创建时间。例如2003...
(SDK 源代码经常使用 logging.getLogger(__name__) 语句,该语句使用包含模块的名称获取记录器。) 你还可以使用更常见的命名空间。 例如, Python 复制 import logging # Set the logging level for all azure-storage-* libraries logger = logging.getLogger('azure.storage') logger.setLevel(logging.INFO) # ...
(route="file") @app.blob_input( arg_name="client", path="PATH/TO/BLOB", connection="AzureWebJobsStorage" ) def blob_input(req: func.HttpRequest, client: blob.BlobClient): logging.info( f"Python blob input function processed blob \n" f"Properties: {client.get_blob_properties()}\n"...