4. 定义日志处理函数 ch=logging.StreamHandler()# 创建一个用于输出日志到控制台的 handlerformatter=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')# 定义日志格式ch.setFormatter(formatter)# 将格式应用到 handlerlogger.addHandler(ch)# 将 handler 添加到 logger 1. 2. ...
fh.setLevel(logging.DEBUG) 创建handler(记录日志等级 >= INFO) ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.INFO) 创建formatter formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') 添加formatter到handler fh.setFormatter(formatter) ch.setFormatter(formatter...
from logging import StreamHandler logger = logging.getLogger(__name__) # 标准流处理器 stream_handler = StreamHandler() stream_handler.setLevel(logging.WARNING) # 创建一个格式器 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') # 作用在handler上 stream...
ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.WARNING) # 输出到console的log等级的开关 # 第四步,定义handler的输出格式 formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s") fh.setFormatter(formatter) ch.setFormatter(formatter) # 第...
在项目中我们常常需要打印日志,特别是在系统级项目上一般都会有自己日志模块,下面我们将介绍下Python中自带的logging模块(注意这是模块的名称并不是类) 一、基本使用 logging是一个包的名称,我们真正使用的是logging.Logger这个类。但是我们不能使用常规的方式进行初始化
importloggingimportsysLOG_FORMAT="[%(asctime)s]-[%(levelname)s]%(message)s"DATE_FORMAT="%Y-%m-%d%H:%M:%S"LOG_FILE=sys.argv[0].split('.')[0]deflog():logger=logging.getLogger(__name__)logger.setLevel(logging.DEBUG)file_handler=logging.FileHandler(LOG_FILE)file_handler.setFormatter(logg...
file_handler=RotatingFileHandler("app.log",maxBytes=1024*1024,backupCount=3)file_handler.setLevel(logging.DEBUG)file_formatter=logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s")file_handler.setFormatter(file_formatter)logger.addHandler(console_handler)logger.addHandler(fil...
logger.setLevel(logging.DEBUG) logger.info('first info message') logger.debug('first debug message') 具体字段说明如下所示。 字段 说明 %(name)s 生成日志的Logger名称。 %(levelno)s 数字形式的日志级别。 %(levelname)s 文本形式的日志级别,包括DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL。 %(pathname)s...
# set pipeline level computepipeline_job.settings.default_compute = compute_name# submit the pipeline jobreturned_pipeline_job = ml_client.jobs.create_or_update( pipeline_job, experiment_name=experiment_name ) returned_pipeline_job# ...# Note that this is a snippet from the bankmarketing ...
import azure.functions as func import azurefunctions.extensions.bindings.blob as blob app = func.FunctionApp(http_auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS) """ arg_name="client", path="PATH/TO/BLOB", connection="AzureWebJobsStorage" ) def blob_trigger(client: blob.BlobClient): logging.info( f"...