Python으로 로깅
로그, 로깅. 그것이 무엇이며 Python으로 이벤트를 등록하는 방법
로깅을 사용하여 로그를 생성하면 코드에 많은 기능과 유연성이 제공됩니다. 이 짧은 기사에서는 기본 사항과 이를 프로젝트에 통합하는 데 필요한 추가 정보를 보여줍니다.
로깅이란 무엇입니까? 그리고 로그?
로깅은 이벤트를 모니터링하는 방법입니다. 이러한 이벤트는 특정 변수 정보(일부 변수의 값 또는 함수의 결과)와 특정 수준의 중요도가 포함된 설명 메시지를 통해 표시됩니다.
로그는 Python의 인쇄와 비슷하지만 반드시 화면에 인쇄되지는 않으며 이러한 로그를 알려진 파일에 저장할 수 있다는 차이점이 있습니다.
어떻게 사용할 수 있나요?
이미 Python에 기본적으로 제공되는 로깅 라이브러리를 사용하겠습니다.
import logging logging.basicConfig( filename="log-de-hoy.log", encoding="utf-8", level=logging.DEBUG, format="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s" ) def add(a, b): try: result = a + b logging.info(f"Adding {a} and {b}. Result: {result}") except TypeError: result = None logging.error("The values should be numeric") return result print(add(2, 3)) # 5 print(add(2, "3")) # None
이것을 실행하면 log-de-hoy.log라는 파일이 생성됩니다.
2023-12-08 11:56:30,544 INFO Adding 2 and 3. Result: 5 2023-12-08 11:56:30,544 ERROR The values should be numeric
설명
?? 기본 구성을 시작합니다. login.basicConfig를 사용하여 다음을 선언합니다.
- filename: 로그를 추가하려는 특정 파일의 이름(예를 들어 이름은 log-de-hoy.log이지만 이상적으로는 날짜를 설명하는 이름을 가져야 합니다)
- 인코딩: 각 로그를 저장하는 형식 유형
- 수준: 관찰하려는 수준을 정의합니다. 다양한 수준이 문서에 나와 있으며 숫자 값이 있음을 알 수 있습니다. log.INFO는 20입니다. 디버그가 필요한 경우 최소한 10이 필요합니다. 따라서 login.DEBUG를 사용하면 됩니다. 값이 10 이상인 레벨이 등록되었는지 확인합니다.
- 형식: 로그가 기록되는 형식(이 경우 메시지 수준 날짜)
?? 정보 수준으로 합산 결과를 기록합니다
?? 오류 수준의 정수와 문자열을 추가하는 오류를 등록합니다
로깅을 사용하는 이유는 무엇입니까?
이상 현상을 신속하게 식별하는 데 도움이 되는 강력한 도구이므로 이미 상상할 수 있을 것입니다. 이를 사용하는 몇 가지 사용 사례는 다음과 같습니다.
- ? 디버깅 및 문제 해결
- ? 성능 모니터링 및 분석
- ? 감사 및 규정 준수
- ? 보안 및 이상 탐지
마무리하려면…
구현하기 참 쉽죠? 어떤 프로젝트에도 통합하고 너무 많은 인쇄물을 사용하지 않는 것이 장점인가요?
로깅 모듈은 여기서 보여드린 것보다 훨씬 더 많은 기능을 제공합니다. 하지만 이 작은 것만으로도 충분합니다! 필요한 경우 문서에는 다른 사례, 방법, 구성 등이 잘 설명되어 있습니다.
위 내용은 Python으로 로깅의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
