最后,通过调用handler的setFormatter方法,将formatter应用到logger上。 setFormatter方法的示例代码 下面我们通过一个示例代码来演示setFormatter方法的具体用法: importlogging# 创建Logger对象logger=logging.getLogger('example')logger.setLevel(logging.DEBUG)# 创建FileHandler对象handler=logging.FileHandler('example.log')...
mode='a')file_handler.setLevel(logging.ERROR)# 给FileHandler也添加相同的Formatterfile_handler.setF...
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(message)s") handler1.setFormatter(formatter) handler2.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler1) logger.addHandler(handler2) # 分别为 10、30、30 # print(handler1.level) # print(handler2.level) # print(logger.lev...
defsetFormatter(self, fmt):"""Set the formatter for this handler.""" 具体代码如下: importloggingdefhandle_log(name,level,filename,fh_level):#1\创建日志收集器log=logging.getLogger(name)#2/设置日志收集器的等级log.setLevel(level)#3/设置日志输出渠道fh=logging.FileHandler(filename,'w',encoding=...
logging库采取了模块化的设计,提供了许多组件:记录器、处理器、过滤器和格式化器。 Logger 暴露了应用程序代码能直接使用的接口。 Handler将(记录器产生的)日志记录发送至合适的目的地。 Filter提供了更好的粒度控制,它可以决定输出哪些日志记录。 Formatter 指明了最终输出中日志记录的布局。
默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中,且只显示了大于等于WARNING级别的日志,这说明默认的日志级别设置为WARNING(日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG),默认的日志格式为日志级别:Logger名称:用户输出消息。 import logging ...
myHandler.setFormatter(formatter)myLogger=logging.getLogger('MyApp')myLogger.addHandler(myHandler)myLogger.setLevel(logging.DEBUG)myLogger.info('here we are') 我想从上面的“ in-code”配置转移到基于配置文件的机制。 这是格式化程序的配置文件部分: ...
logger=logging.getLogger()logger.setLevel("DEBUG")formater=logging.Formatter(fmt="[%(levelname)s %(asctime)s] %(message)s")handler=logging.StreamHandler()handler.setFormatter(formater)handler.setLevel("DEBUG")logger.addHandler(handler)logger.info("info from main.py")logger.debug("debug from main...
import logging import sys handler = logging.StreamHandler(stream=sys.stdout) log_fmt = logging.Formatter(fmt="%(asctime)s | %(threadName)s | %(levelname)s | %(name)s | %(message)s") handler.setFormatter(log_fmt) logger = logging.getLogger('azure.servicebus') logger.setLevel(logging.DE...
stream_handler.formatter = logbook.StringFormatter('[{record.time:%Y-%m-%d %H:%M:%S}] [{record.level_name}] {record.message}') 日志回滚 有时候我们需要限制日志文件的大小,以防止日志文件过大占用过多磁盘空间。Logbook提供了RotatingFileHandler类来实现日志文件的回滚功能,可以设置日志文件的最大大小和...