一篇文章帶你去搞定Python中logging模組
一、基礎使用
1.logging使用場景
日誌是什麼?這個不用多解釋。百分之九十的程式都需要提供日誌功能。 Python內建的logging模組,為我們提供了現成的高效好用的日誌解決方案。但是,不是所有的場景都需要使用logging模組,
以下是Python官方推薦的使用方法:(來源百度)
任務場景 | |
---|---|
|
|
##在普通情況下,在控制台顯示輸出 print()################報告正常程式操作過程中發生的事件######## ##############logging.info()#########(或更詳細的#########logging.debug()### ######)###### |
|
發出特定事件的警告 | #warnings.warn() 或logging.warning #() |
報告錯誤 | 彈出例外 |
在不引發例外狀況的情況下回報錯誤 |
logging.error(), logging.exception()或 logging.critical() |
logging模組定義了下表所示的日誌級別,按事件嚴重程度由低到高排列(注意是全部大寫!因為它們是常數。):
import logging logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(__name__) logger.info("Start print log") logger.debug("Do something") logger.warning("Something maybe fail.") logger.info("Finish")
logging中可以選擇很多訊息級別,如debug、info、warning、error以及critical。透過賦予logger或handler不同的級別,開發者就可以只輸出錯誤訊息到特定的記錄文件,或是在偵錯時才記錄偵錯資訊。
logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
例如,我們將logger的等級改為DEBUG,
再觀察輸出結果
控制台輸出,可以發現,輸出了debug的資訊。
logging.basicConfig函數各參數:
filename:指定日誌檔案名稱;
filemode:和file函數意義相同,指定日誌檔案的開啟模式,'w'或'a';
format:指定輸出的格式和內容,format可以輸出許多有用的信息。
datefmt:指定时间格式,同time.strftime();
level:设置日志级别,默认为logging.WARNNING;
stream:指定将日志的输出流,可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,默认输出到sys.stderr,当stream和filename同时指定时,stream被忽略;
#参数:作用 %(levelno)s:打印日志级别的数值 %(levelname)s:打印日志级别的名称 %(pathname)s:打印当前执行程序的路径,其实就是sys.argv[0] %(filename)s:打印当前执行程序名 %(funcName)s:打印日志的当前函数 %(lineno)d:打印日志的当前行号 %(asctime)s:打印日志的时间 %(thread)d:打印线程ID %(threadName)s:打印线程名称 %(process)d:打印进程ID %(message)s:打印日志信息
2. 将日志写入到文件
设置logging,创建一个FileHandler,并对输出消息的格式进行设置,将其添加到logger,然后将日志写入到指定的文件。
import logging logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(level = logging.INFO) handler = logging.FileHandler("log.txt") handler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.info("Start print log") logger.debug("Do something") logger.warning("Something maybe fail.") logger.info("Finish")
打开log.txt文件。
2. 将日志同时输出到屏幕和日志文件
logger中添加StreamHandler,可以将日志输出到屏幕上
import logging logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(level = logging.INFO) #添加StreamHandler handler = logging.FileHandler("log.txt") handler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) console = logging.StreamHandler() console.setLevel(logging.INFO) #添加StreamHandler logger.addHandler(handler) logger.addHandler(console) logger.info("Start print log") logger.debug("Do something") logger.warning("Something maybe fail.") logger.info("Finish")
控制台信息。
log.text信息。
3. 设置消息的等级
可以设置不同的日志等级,用于控制日志的输出。
#日志等级:使用范围 FATAL:致命错误 CRITICAL:特别糟糕的事情,如内存耗尽、磁盘空间为空,一般很少使用 ERROR:发生错误时,如IO操作失败或者连接问题 WARNING:发生很重要的事件,但是并不是错误时,如用户登录密码错误 INFO:处理请求或者状态变化等日常事务 DEBUG:调试过程中使用DEBUG等级,如算法中每个循环的中间状态
4. 捕获traceback
Python中的traceback模块被用于跟踪异常返回信息,可以在logging中记录下traceback.
import logging logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(level = logging.INFO) handler = logging.FileHandler("log.txt") handler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) console = logging.StreamHandler() console.setLevel(logging.INFO) logger.addHandler(handler) logger.addHandler(console) logger.info("Start print log") logger.debug("Do something") logger.warning("Something maybe fail.") try: open("sklearn.txt","rb") except (SystemExit,KeyboardInterrupt): raise except Exception: logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True) logger.info("Finish")
控制台和日志文件log.txt中输出。
可以使用logger.exception(msg,args),它等价于logger.error(msg,exc_info = True,args)。
将logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)
替換為logger.exception("Failed to open sklearn.txt from logger.exception")
控制台和日誌檔log.txt中輸出。
#二、摘要
本文以Pythonl基礎為例,主要介紹了logging模組的基礎使用方法,以及在現實應用中遇到的問題,進行了詳細的解答。
以上是一篇文章帶你去搞定Python中logging模組的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

在 Sublime Text 中運行 Python 代碼,需先安裝 Python 插件,再創建 .py 文件並編寫代碼,最後按 Ctrl B 運行代碼,輸出會在控制台中顯示。

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

Golang在性能和可擴展性方面優於Python。 1)Golang的編譯型特性和高效並發模型使其在高並發場景下表現出色。 2)Python作為解釋型語言,執行速度較慢,但通過工具如Cython可優化性能。

在 Visual Studio Code(VSCode)中編寫代碼簡單易行,只需安裝 VSCode、創建項目、選擇語言、創建文件、編寫代碼、保存並運行即可。 VSCode 的優點包括跨平台、免費開源、強大功能、擴展豐富,以及輕量快速。

在 Notepad 中運行 Python 代碼需要安裝 Python 可執行文件和 NppExec 插件。安裝 Python 並為其添加 PATH 後,在 NppExec 插件中配置命令為“python”、參數為“{CURRENT_DIRECTORY}{FILE_NAME}”,即可在 Notepad 中通過快捷鍵“F6”運行 Python 代碼。
