logging 使用非常简单,使用basicConfig() 方法就能满足基本的使用需要,如果方法没有传入参数,会根据默认的配置创建Logger 对象,默认的日志级别被设置为WARNING,默认的日志输出格式如上图,该函数可选的参数如下表所示。 示例代码如下: import logging logging.basicConfig() logging.debug('This is a debug message') lo...
logger = logging.getLogger('Program Name-Version') logger.setLevel(logging.DEBUG) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') consoleHeader = logging.StreamHandler() consoleHeader.setFormatter(formatter) consoleHeader.setLevel(logging.INFO) fileHandler = logging.File...
close_log_queue()方法将在主进程结束时调用。 importloggingfromlogging.handlersimportTimedRotatingFileHandler,QueueHandler,QueueListenerimportsysimportos# from queue import QueuefrommultiprocessingimportQueue log_queue=Queue(-1)queue_listener=""logdir="logs"logfile=f"{logdir}/app.log"ifnotos.path.exists(...
pythonCopy codeimport logging logging.basicConfig(filename='app.log',level=logging.DEBUG,format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') 2. 使用配置文件 对于复杂的应用程序,使用配置文件来配置 logging 更为方便。可以通过fileConfig函数加载配置文件,其中配置文件采用 INI 格式。 代码语言:javascri...
利用logging,我们在代码里面输出日志信息,这些日志信息可以包括代码中的数据、日志所在模块/文件/行、记录时间、日志级别等等,这些信息可以判断代码运行状态、查看具体代码信息以帮助我们定位问题。 在代码量大、模块多时,建议用logging来替代print,输出信息更加方便阅读和检索 ...
Python编程:标准库logging使用 一、 基础使用 1.1 logging使用场景 日志是什么?这个不用多解释。百分之九十的程序都需要提供日志功能。Python内置的logging模块,为我们提供了现成的高效好用的日志解决方案。但是,不是所有的场景都需要使用logging模块,下面是Python官方推荐的使用方法: ...
1、logging模块的日志级别 logging模块默认定义了以下几个日志等级,它允许开发人员自定义其他日志级别,但是这是不被推荐的,尤其是在开发供别人使用的库时,因为这会导致日志级别的混乱。 logging默认日志等级 开发应用程序或部署开发环境时,可以使用DEBUG或INFO级别的日志获取尽可能详细的日志信息来进行开发或部署调试; ...
2简单使用日志模块 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #-*-coding:utf-8-*-# @Author:Mehaei # @Date:2023-09-0300:58:01# @Last Modified by:Mehaei # @Last Modified time:2023-09-0300:58:15importlogging logging.debug("test debug")logging.info("test info")logging.warning(...
logging 基本用法 在使用 logging 模块时，通常需要按照以下步骤进行操作：创建记录器使用 logging.getLogger(name) 方法创建一个记录器，其中 name 是记录器的名称，可以根据需要自行命名。如果不指定名称，则使用根记录器。import logginglogger = logging.getLogger('my_logger')创建处理器使用 logging.StreamHandler()...