Python logging模块学习笔记
模块级函数
logging.getLogger([name]):返回一个logger对象,如果没有指定名字将返回root logger
logging.debug()、logging.info()、logging.warning()、logging.error()、logging.critical():设定root logger的日志级别
logging.basicConfig():用默认Formatter为日志系统建立一个StreamHandler,设置基础配置并加到root logger中
示例:logging_level_example.py
代码如下:
import logging
import sys
LEVELS = {'debug': logging.DEBUG,
'info': logging.INFO,
'warning': logging.WARNING,
'error': logging.ERROR,
'critical': logging.CRITICAL}
if len(sys.argv) > 1:
level_name = sys.argv[1]
level = LEVELS.get(level_name, logging.NOTSET)
logging.basicConfig(level=level)
logging.debug('This is a debug message')
logging.info('This is an info message')
logging.warning('This is a warning message')
logging.error('This is an error message')
logging.critical('This is a critical error message')
输出:
代码如下:
$ python logging_level_example.py debug
DEBUG:root:This is a debug message
INFO:root:This is an info message
WARNING:root:This is a warning message
ERROR:root:This is an error message
CRITICAL:root:This is a critical error message
$ python logging_level_example.py info
INFO:root:This is an info message
WARNING:root:This is a warning message
ERROR:root:This is an error message
CRITICAL:root:This is a critical error message
Loggers
Logger.setLevel(lel):指定最低的日志级别,低于lel的级别将被忽略。debug是最低的内置级别,critical为最高
Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter
Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr):增加或删除指定的handler
Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical():可以设置的日志级别
示例:simple_logging_module.py
代码如下:
import logging
# create logger
logger = logging.getLogger("simple_example")
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# create console handler and set level to debug
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)
# create formatter
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s")
# add formatter to ch
ch.setFormatter(formatter)
# add ch to logger
logger.addHandler(ch)
# "application" code
logger.debug("debug message")
logger.info("info message")
logger.warn("warn message")
logger.error("error message")
logger.critical("critical message")
输出:
代码如下:
$ python simple_logging_module.py
2005-03-19 15:10:26,618 - simple_example - DEBUG - debug message
2005-03-19 15:10:26,620 - simple_example - INFO - info message
2005-03-19 15:10:26,695 - simple_example - WARNING - warn message
2005-03-19 15:10:26,697 - simple_example - ERROR - error message
2005-03-19 15:10:26,773 - simple_example - CRITICAL - critical message
Handlers
handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。可以通过addHandler()方法添加多个多handler
Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别,低于lel级别的信息将被忽略
Handler.setFormatter():给这个handler选择一个格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt):新增或删除一个filter对象
Formatters
Formatter对象设置日志信息最后的规则、结构和内容,默认的时间格式为%Y-%m-%d %H:%M:%S,下面是Formatter常用的一些信息
%(name)s |
Logger的名字 |
%(levelno)s |
数字形式的日志级别 |
%(levelname)s |
文本形式的日志级别 |
%(pathname)s |
调用日志输出函数的模块的完整路径名,可能没有 |
%(filename)s |
调用日志输出函数的模块的文件名 |
%(module)s |
调用日志输出函数的模块名 |
%(funcName)s |
调用日志输出函数的函数名 |
%(lineno)d |
调用日志输出函数的语句所在的代码行 |
%(created)f |
当前时间,用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示 |
%(relativeCreated)d |
输出日志信息时的,自Logger创建以 来的毫秒数 |
%(asctime)s |
字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒 |
%(thread)d |
线程ID。可能没有 |
%(threadName)s |
线程名。可能没有 |
%(process)d |
进程ID。可能没有 |
%(message)s |
用户输出的消息 |
最后来个完整例子:
代码如下:
import logging
# set up logging to file - see previous section for more details
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s',
datefmt='%m-%d %H:%M',
filename='/temp/myapp.log',
filemode='w')
# define a Handler which writes INFO messages or higher to the sys.stderr
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
# set a format which is simpler for console use
formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s')
# tell the handler to use this format
console.setFormatter(formatter)
# add the handler to the root logger
logging.getLogger('').addHandler(console)
# Now, we can log to the root logger, or any other logger. First the root...
logging.info('Jackdaws love my big sphinx of quartz.')
# Now, define a couple of other loggers which might represent areas in your
# application:
logger1 = logging.getLogger('myapp.area1')
logger2 = logging.getLogger('myapp.area2')
logger1.debug('Quick zephyrs blow, vexing daft Jim.')
logger1.info('How quickly daft jumping zebras vex.')
logger2.warning('Jail zesty vixen who grabbed pay from quack.')
logger2.error('The five boxing wizards jump quickly.')
运行后,在终端看到的结果
代码如下:
root : INFO Jackdaws love my big sphinx of quartz.
myapp.area1 : INFO How quickly daft jumping zebras vex.
myapp.area2 : WARNING Jail zesty vixen who grabbed pay from quack.
myapp.area2 : ERROR The five boxing wizards jump quickly.
在日志文件中的结果
代码如下:
10-22 22:19 root INFO Jackdaws love my big sphinx of quartz.
10-22 22:19 myapp.area1 DEBUG Quick zephyrs blow, vexing daft Jim.
10-22 22:19 myapp.area1 INFO How quickly daft jumping zebras vex.
10-22 22:19 myapp.area2 WARNING Jail zesty vixen who grabbed pay from quack.
10-22 22:19 myapp.area2 ERROR The five boxing wizards jump quickly.
发现DEBUG信息只有在文件中出现,这是因为StreamHandler中setLevel是INFO,可以看出Logger.setLevel()和handler.setLevel()的区别
详细信息请参阅 http://docs.python.org/library/logging.html

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DeepSeekはプログラミング言語ではなく、深い検索の概念です。 DeepSeekの実装には、既存の言語に基づいて選択が必要です。さまざまなアプリケーションシナリオでは、適切な言語とアルゴリズムを選択し、機械学習技術を組み合わせる必要があります。コードの品質、保守性、テストが重要です。適切なプログラミング言語、アルゴリズム、ツールをお客様のニーズに応じて選択し、高品質のコードを作成することにより、DeepSeekを正常に実装できます。

質問:DeepSeekは会計に利用できますか?回答:いいえ、それは財務データの分析に使用できるデータマイニングおよび分析ツールですが、会計レコードと会計ソフトウェアの生成機能をレポートしていません。 DeepSeekを使用して財務データを分析するには、データ構造、アルゴリズム、DeepSeek APIの知識を持つデータを処理するためにコードを作成する必要があります。

Python は、学習の容易さと強力な機能により、初心者にとって理想的なプログラミング入門言語です。その基本は次のとおりです。 変数: データ (数値、文字列、リストなど) を保存するために使用されます。データ型: 変数内のデータの型 (整数、浮動小数点など) を定義します。演算子: 数学的な演算と比較に使用されます。制御フロー: コード実行のフロー (条件文、ループ) を制御します。

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Deepseekapiアクセスと電話の詳細な説明:クイックスタートガイドこの記事では、Deepseekapiにアクセスして呼び出す方法を詳しく説明し、強力なAIモデルを簡単に使用するのに役立ちます。ステップ1:APIキーを取得して、DeepSeekの公式Webサイトにアクセスし、右上隅の「オープンプラットフォーム」をクリックします。一定数の無料トークン(API使用量を測定するために使用)が得られます。左側のメニューで、[apikeys]をクリックし、[Apikeyの作成]をクリックします。 Apikey(たとえば、「テスト」)に名前を付け、生成されたキーをすぐにコピーします。このキーは一度しか表示されないため、必ず適切に保存してください
