Maison développement back-end Tutoriel Python Guide du module de journalisation Python : résoudre les points de connaissances courants

Guide du module de journalisation Python : résoudre les points de connaissances courants

Mar 08, 2024 am 08:10 AM

Python logging 模块指南:解决常见知识点问题

python module de journalisation logenregistrement des exceptions, gestion du débogage

1. Niveau de journalisation

Le niveau de journalisation spécifie quels événements doivent être enregistrés. Du niveau le plus bas au niveau le plus élevé, ces niveaux comprennent :

  • DEBUG
  • INFO
  • AVERTISSEMENT
  • ERREUR
  • CRITIQUE

Utilisez la fonction logging.basicConfig() pour définir le niveau de journalisation, par exemple :

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
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2. Processeur de journalisation

Les processeurs définissent la manière dont les messages de journalisation doivent être traités. Certains processeurs couramment utilisés incluent :

  • StreamHandler : imprimer les messages de journalisation sur la console ou dans un fichier
  • FileHandler : écrivez des messages de journalisation dans un fichier
  • SMTPHandler : messages de journalisation des e-mails
import logging

# 将日志记录消息打印到控制台
stdout_handler = logging.StreamHandler()
stdout_handler.setLevel(logging.WARNING)

# 将日志记录消息写入文件
file_handler = logging.FileHandler("log.txt")
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)

# 将日志记录消息通过电子邮件发送
smtp_handler = logging.SMTPHandler("localhost", "info@example.com", "sender@example.com", "Subject: Log Alert")
smtp_handler.setLevel(logging.ERROR)

# 添加处理器到根记录器
logging.getLogger().addHandler(stdout_handler)
logging.getLogger().addHandler(file_handler)
logging.getLogger().addHandler(smtp_handler)
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3. Formateur de journaux

Formatters définissent le format des messages de journalisation. Des formateurs personnalisés peuvent être créés à l'aide de la classe logging.F<code>logging.F<strong class="keylink">ORM</strong>atterORM

atter, par exemple :

import logging

# 创建一个自定义格式器
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s")

# 设置格式器到处理器
for handler in logging.getLogger().handlers:
handler.setFormatter(formatter)
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4. Gestion des exceptions

Le module de journalisation facilite la journalisation des exceptions :

import logging

try:
# 执行可能引发异常的代码
except Exception:
# 记录异常
logging.exception("An error occurred")
Copier après la connexion
5. Débogage

Le module de journalisation peut également aider au débogage :
  • logging.debug()Utilisez la fonction
  • pour enregistrer les informations de débogage, par exemple :
    import logging
    
    # 记录调试信息
    logging.debug("Current value of x: %d", x)
    Copier après la connexion
  • logging.getLogger(name).setLevel(level)Utilisez
  • pour modifier le niveau d'un enregistreur spécifique, par exemple :

import logging

# 将 "my_module" 记录器的日志记录级别设置为 DEBUG
logging.getLogger("my_module").setLevel(logging.DEBUG)
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6. Meilleures pratiques

Certaines bonnes pratiques pour l'utilisation du module de journalisation incluent :
  • Toujours définir le niveau de journalisation
  • Utilisez des messages de journalisation significatifs
  • Utilisez des formateurs pour définir des formats de journalisation personnalisés
  • Suivi des exceptions
  • Utilisez les informations de débogage pour le dépannage

Conclusion

Le module de journalisation Python est un outil puissant qui aide les développeurs à consigner les événements, à déboguer les problèmes et à suivre les exceptions. En comprenant ses concepts et en tirant parti de ses capacités, les développeurs peuvent améliorer considérablement les capacités de journalisation de leurs projets

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