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Python中的logging模塊如何使用

發布時間:2023-02-28 10:06:04 來源:億速云 閱讀:79 作者:iii 欄目:開發技術

這篇文章主要講解了“Python中的logging模塊如何使用”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“Python中的logging模塊如何使用”吧!

    一、低配logging

    日志總共分為以下五個級別,這個五個級別自下而上進行匹配 debug-->info-->warning-->error-->critical,默認最低級別為warning級別。

    1.v1

    import logging
    
    logging.debug('調試信息')
    logging.info('正常信息')
    logging.warning('警告信息')
    logging.error('報錯信息')
    logging.critical('嚴重錯誤信息')

    WARNING:root:警告信息
    ERROR:root:報錯信息
    CRITICAL:root:嚴重錯誤信息

    v1版本無法指定日志的級別;無法指定日志的格式;只能往屏幕打印,無法寫入文件。因此可以改成下述的代碼。

    2.v2

    import logging
    
    # 日志的基本配置
    
    logging.basicConfig(filename='access.log',
                        format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
                        datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
                        level=10)
    
    logging.debug('調試信息')  # 10
    logging.info('正常信息')  # 20
    logging.warning('警告信息')  # 30
    logging.error('報錯信息')  # 40
    logging.critical('嚴重錯誤信息')  # 50

    可在logging.basicConfig()函數中可通過具體參數來更改logging模塊默認行為,可用參數有:

    • filename:用指定的文件名創建FiledHandler(后邊會具體講解handler的概念),這樣日志會被存儲在指定的文件中。

    • filemode:文件打開方式,在指定了filename時使用這個參數,默認值為“a”還可指定為“w”。

    • format:指定handler使用的日志顯示格式。

    • datefmt:指定日期時間格式。

    • level:設置rootlogger(后邊會講解具體概念)的日志級別

    • stream:用指定的stream創建StreamHandler。可以指定輸出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,默認為sys.stderr。若同時列出了filename和stream兩個參數,則stream參數會被忽略。

    format參數中可能用到的格式化串:

    • %(name)s Logger的名字

    • %(levelno)s 數字形式的日志級別

    • %(levelname)s 文本形式的日志級別

    • %(pathname)s 調用日志輸出函數的模塊的完整路徑名,可能沒有

    • %(filename)s 調用日志輸出函數的模塊的文件名

    • %(module)s 調用日志輸出函數的模塊名

    • %(funcName)s 調用日志輸出函數的函數名

    • %(lineno)d 調用日志輸出函數的語句所在的代碼行

    • %(created)f 當前時間,用UNIX標準的表示時間的浮 點數表示

    • %(relativeCreated)d 輸出日志信息時的,自Logger創建以 來的毫秒數

    • %(asctime)s 字符串形式的當前時間。默認格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗號后面的是毫秒

    • %(thread)d 線程ID。可能沒有

    • %(threadName)s 線程名。可能沒有

    • %(process)d 進程ID。可能沒有

    • %(message)s用戶輸出的消息

    v2版本不能指定字符編碼;只能往文件中打印。

    3.v3

    logging模塊包含四種角色:logger、Filter、Formatter對象、Handler

    • logger:產生日志的對象

    • Filter:過濾日志的對象

    • Formatter對象:可以定制不同的日志格式對象,然后綁定給不同的Handler對象使用,以此來控制不同的Handler的日志格式

    • Handler:接收日志然后控制打印到不同的地方,FileHandler用來打印到文件中,StreamHandler用來打印到終端

    '''
    critical=50
    error =40
    warning =30
    info = 20
    debug =10
    '''
    
    
    import logging
    
    # 1、logger對象:負責產生日志,然后交給Filter過濾,然后交給不同的Handler輸出
    logger = logging.getLogger(__file__)
    
    # 2、Filter對象:不常用,略
    
    # 3、Handler對象:接收logger傳來的日志,然后控制輸出
    h2 = logging.FileHandler('t1.log')  # 打印到文件
    h3 = logging.FileHandler('t2.log')  # 打印到文件
    sm = logging.StreamHandler()  # 打印到終端
    
    # 4、Formatter對象:日志格式
    formmater1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
                                   datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
    
    formmater2 = logging.Formatter('%(asctime)s :  %(message)s',
                                   datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
    
    formmater3 = logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)
    
    
    # 5、為Handler對象綁定格式
    h2.setFormatter(formmater1)
    h3.setFormatter(formmater2)
    sm.setFormatter(formmater3)
    
    # 6、將Handler添加給logger并設置日志級別
    logger.addHandler(h2)
    logger.addHandler(h3)
    logger.addHandler(sm)
    
    # 設置日志級別,可以在兩個關卡進行設置logger與handler
    # logger是第一級過濾,然后才能到handler
    logger.setLevel(30)
    h2.setLevel(10)
    h3.setLevel(10)
    sm.setLevel(10)
    
    # 7、測試
    logger.debug('debug')
    logger.info('info')
    logger.warning('warning')
    logger.error('error')
    logger.critical('critical')

    二、高配logging

    1.配置日志文件

    以上三個版本的日志只是為了引出我們下面的日志配置文件

    import os
    import logging.config
    
    # 定義三種日志輸出格式 開始
    standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
                      '[%(levelname)s][%(message)s]'  # 其中name為getLogger()指定的名字;lineno為調用日志輸出函數的語句所在的代碼行
    simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
    id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
    # 定義日志輸出格式 結束
    
    logfile_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))  # log文件的目錄,需要自定義文件路徑 # atm
    logfile_dir = os.path.join(logfile_dir, 'log')  # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log
    
    logfile_name = 'log.log'  # log文件名,需要自定義路徑名
    
    # 如果不存在定義的日志目錄就創建一個
    if not os.path.isdir(logfile_dir):  # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log
        os.mkdir(logfile_dir)
    
    # log文件的全路徑
    logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)  # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log\log.log
    # 定義日志路徑 結束
    
    # log配置字典
    LOGGING_DIC = {
        'version': 1,
        'disable_existing_loggers': False,
        'formatters': {
            'standard': {
                'format': standard_format
            },
            'simple': {
                'format': simple_format
            },
        },
        'filters': {},  # filter可以不定義
        'handlers': {
            # 打印到終端的日志
            'console': {
                'level': 'DEBUG',
                'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕
                'formatter': 'simple'
            },
            # 打印到文件的日志,收集info及以上的日志
            'default': {
                'level': 'INFO',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
                'formatter': 'standard',
                'filename': logfile_path,  # 日志文件
                'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M  (*****)
                'backupCount': 5,
                'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的編碼,再也不用擔心中文log亂碼了
            },
        },
        'loggers': {
            # logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置。如果''設置為固定值logger1,則下次導入必須設置成logging.getLogger('logger1')
            '': {
                # 這里把上面定義的兩個handler都加上,即log數據既寫入文件又打印到屏幕
                'handlers': ['default', 'console'],
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': False,  # 向上(更高level的logger)傳遞
            },
        },
    }
    
    
    
    def load_my_logging_cfg():
        logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 導入上面定義的logging配置
        logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成一個log實例
        logger.info('It works!')  # 記錄該文件的運行狀態
        
        return logger
    
    
    if __name__ == '__main__':
        load_my_logging_cfg()

    2.使用日志

    import time
    import logging
    import my_logging  # 導入自定義的logging配置
    
    logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成logger實例
    
    
    def demo():
        logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))
        logger.info("中文測試開始。。。")
        for i in range(10):
            logger.debug("i:{}".format(i))
            time.sleep(0.2)
        else:
            logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))
        logger.info("中文測試結束。。。")
    
    
    if __name__ == "__main__":
        my_logging.load_my_logging_cfg()  # 在你程序文件的入口加載自定義logging配置
        demo()

    三、Django日志配置文件

    # logging_config.py
    # 學習中遇到問題沒人解答?小編創建了一個Python學習交流群:711312441
    LOGGING = {
        'version': 1,
        'disable_existing_loggers': False,
        'formatters': {
            'standard': {
                'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'
                          '[%(levelname)s][%(message)s]'
            },
            'simple': {
                'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
            },
            'collect': {
                'format': '%(message)s'
            }
        },
        'filters': {
            'require_debug_true': {
                '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',
            },
        },
        'handlers': {
            # 打印到終端的日志
            'console': {
                'level': 'DEBUG',
                'filters': ['require_debug_true'],
                'class': 'logging.StreamHandler',
                'formatter': 'simple'
            },
            # 打印到文件的日志,收集info及以上的日志
            'default': {
                'level': 'INFO',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件,自動切
                'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"),  # 日志文件
                'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
                'backupCount': 3,
                'formatter': 'standard',
                'encoding': 'utf-8',
            },
            # 打印到文件的日志:收集錯誤及以上的日志
            'error': {
                'level': 'ERROR',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件,自動切
                'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"),  # 日志文件
                'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
                'backupCount': 5,
                'formatter': 'standard',
                'encoding': 'utf-8',
            },
            # 打印到文件的日志
            'collect': {
                'level': 'INFO',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件,自動切
                'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"),
                'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
                'backupCount': 5,
                'formatter': 'collect',
                'encoding': "utf-8"
            }
        },
        'loggers': {
            # logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
            '': {
                'handlers': ['default', 'console', 'error'],
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': True,
            },
            # logging.getLogger('collect')拿到的logger配置
            'collect': {
                'handlers': ['console', 'collect'],
                'level': 'INFO',
            }
        },
    }
    
    
    # -----------
    # 用法:拿到倆個logger
    
    logger = logging.getLogger(__name__)  # 線上正常的日志
    collect_logger = logging.getLogger("collect")  # 領導說,需要為領導們單獨定制領導們看的日志

    感謝各位的閱讀,以上就是“Python中的logging模塊如何使用”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對Python中的logging模塊如何使用這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!

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