self.__age)) # 对私有属性的访问接口 def set_info(self, name, age): if not isinstance(name, str): print('名字必须是字符串类型') return if not isinstance(age, int): print('年龄必须是数字类型') return
根据Python中logging提供的日志函数,它们分别是: debug()、 info()、 warning()、 error() 和 critical(),logging根据错误对程序运行的影响情况,可以大致分为四类(影响递增): debug:所有详细信息,用于调试。 info:一些关键跳转,证明软件正常运行的日志。 warning:表明发生了一些意外,软件无法处理,但是依然能正常运行。
在本文介绍的这个项目中,deBug Python 代码再也不需要 print 了。只要给有疑问的代码加上装饰器,各种信息一目了然,找出错误也就非常简单了。 这个名为 PySnooper 的项目是刚开源的,仅仅一天就获得了 2K+ 的 Star 量,当然这「一天」还没结束,这个收藏量也会继续刷新。 项目地址:https://github.com/cool-RR/...
logging.basicConfig(level=logging.INFO)fornuminrange(10,21):# 迭代 10 到 20 之间的数字logging.info(num)foriinrange(2,num):# 根据因子迭代ifnum%i ==0:# 确定第一个因子j=num/i# 计算第二个因子break# 跳出当前循环else:# 循环的 else 部分print('%d 是一个质数'% num) 控制台输出如下: (py...
用print()和#逐步检查 多行注释有两种快捷操作: 1、在需要注释的多行代码块前后加一组三引号''' 2、选中代码后使用快捷键操作:Windows快捷键是ctrl+/,Mac为cmd+/,适用于本地编辑器 try异常处理 捕捉异常可以使用try/except语句。 try/except语句用来检测try语句块中的错误,从而让except语句捕获异常信息并处理。
常见的Python日志打印方式为使用内置函数print()或者logging模块打印日志。 ·print()只能将日志打印至控制台,不推荐此方式 ·ogging模块默认将日志打印至控制台,也可以配置打印到指定日志文件,推荐使用此方式 日志等级 logging提供了函数来做日志处理,分别为debug()/info()/warning()/error()/critical(),对应日志的...
info(f"Computed result: {result}") return result 5.1.2 封装pdb调用以提高复用性 为了便于在多个地方重复使用调试功能,可以封装pdb调用为一个可配置的函数,例如创建一个装饰器或上下文管理器: import pdb def debug_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): pdb.set_trace() return func(*args, ...
它比print()更加灵活和强大，允许你设置不同的日志级别（DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL）。
问如何将日志信息(info、debug、warning、error和critical)保存到文本文件中- PythonEN如果目标文件是"C:...
print将所有信息都输出到标准输出中,严重影响开发者从标准输出中查看其它数据;logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方,以及怎么输出 logging模块使用 1 基本使用 配置logging基本的设置,然后在控制台输出日志: 运行时,控制台输出: logging中可以选择很多消息级别,如debug、info、warning、error以及critical。通过赋予...