Python中日志模块Logging模块介绍
发布时间：2021-11-12 15:48:54 所属栏目：教程 来源：互联网
导读：Python中的日志模块，使用使用logging模块，该模块自2.3版本开始便是Python标准库的一部分。 日志的两个目的: 诊断功能: 记录与应用程序操作相关的日志，方便诊断。 审计功能: 为商业分析而记录的日志，具备审计的功能。 日志 vs 打印 当打印显示帮助文档时
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Python中的日志模块，使用使用logging模块，该模块自2.3版本开始便是Python标准库的一部分。 日志的两个目的: 诊断功能: 记录与应用程序操作相关的日志，方便诊断。 审计功能: 为商业分析而记录的日志，具备审计的功能。 日志 vs 打印 当打印显示帮助文档时，打印无疑是个不错的选择，但是更多情况，都是日志的方式更优秀，原因如下: 日志事件产生的日志记录 ，包含清晰可用的诊断信息，如文件名称、路径、函数名和行号等。 包含日志模块的应用，默认可通过根记录器对应用的日志流进行访问，除非你将日志过滤了。 可通过 logging.Logger.setLevel() 方法有选择地记录日志， 或可通过设置logging.Logger.disabled 属性为True来禁用。 配置日志常用的三种方式: 方式一:使用INI格式文件 1. 配置文件config.ini [loggers] keys=root [handlers] keys=stream_handler [formatters] keys=formatter [logger_root] level=DEBUG handlers=stream_handler [handler_stream_handler] class=StreamHandler level=DEBUG formatter=formatter args=(sys.stderr,) [formatter_formatter] format=%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s 2. 在源码中调用logging.config.fileConfig()方法 import logging from logging.config import fileConfig fileConfig('logging_config.ini') logger = logging.getLogger() logger.debug('often makes a very good meal of %s', 'visiting tourists') 3. 打印输出 2018-09-15 09:34:37,361 root DEBUG often makes a very good meal of visiting tourists 方式二:使用字典或JSON格式文件 import logging from logging.config import dictConfig logging_config = dict( version = 1, formatters = { 'f': {'format': '%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s'} }, handlers = { 'h': {'class': 'logging.StreamHandler', 'formatter': 'f', 'level': logging.DEBUG} }, root = { 'handlers': ['h'], 'level': logging.DEBUG, }, ) dictConfig(logging_config) logger = logging.getLogger() logger.debug('often makes a very good meal of %s', 'visiting tourists') 方式三:使用源码 import logging logger = logging.getLogger() handler = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter( '%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s') handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.setLevel(logging.DEBUG) logger.debug('often makes a very good meal of %s', 'visiting tourists') 几种配置文件优缺点比较: 使用INI格式文件： 优点: 使用 logging.config.listen() 函数监听socket，可在运行过程中更新配置 缺点: 通过源码控制日志配置较少（ 例如 子类化定制的过滤器或记录器）。 使用字典或JSON格式文件： 优点: 除了可在运行时动态更新，在Python 2.6之后，还可通过 json 模块从其它文件中导入配置。 缺点: 很难通过源码控制日志配置。 使用源码： 优点: 对配置绝对的控制。 缺点: 对配置的更改需要对源码进行修改。  （编辑：常州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
