小编这次要给大家分享的是如何使用Python日志logging模块,文章内容丰富,感兴趣的小伙伴可以来了解一下,希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。
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logging模块的介绍:
- 它是一个python标准库,所以它的通用性很高,所有的python模块都可以与它合作参与日志记录。
日志级别:
基本 | 中文意义 | 触发情况 |
DEBUG | 调试 | 调试时期 |
INFO | 提示 | 正常运行时 |
WARINING | 警告 | 现在可运行,但未来可能发生错误时(例如未来存储空间可能不足) |
ERROR | 错误 | 当程序发生错误,无法执行某些功能时 |
CRITICAL | 严重的、致命的 | 当程序发生严重错误,无法继续运行时 |
默认是WARNING。
基本类:
- Loggers :日志器,负责开放接口来调用功能,比如它负责添加Handlers和Filters 。有默认的Loggers 对象
- Handlers :负责日志记录的传输目的地,比如有FileHandler(写入目标为文件)和StreamHandler(写入目标为流,默认为标准输出流)
- Filters :负责过滤哪些日志是要输出的 。
- Formatters :负责对日志输出格式的格式化。
logging模块的基础使用:
- 设置logging,调用logging.basicConfig()来配置日志信息。 【由这个来看就知道,它是“通用型的,只能设置一次的”,如果不同部分想使用不同的日志记录,需要使用logger对象(下面的扩展使用)】
- 可设置的参数:filename日志文件名,filemode打开文件的方式,format日志的输出格式,datefmt日期输出格式,style设置format的类型,level日志记录的最低级别,stream输出流(不与filename并存,filename优先),handlers日志处理对象(默认是根处理对象),
- 一般使用的参数:filename日志文件名,format日志的输出格式,level日志记录的最低级别,stream设置输出流
- filename是日志文件名,就是一个普通文件名
- format是日志的输出格式,设置方法下面讲
- level的设置值为debug等值,使用方法为logging.DEBUG,logging.INFO,logging.WARNING,logging.ERROR,logging.CRITICAL
- style影响format的类型,它的值有'%','{','$',默认是'%',不同的style可以识别以下不同的message标识符:%(message)s、{message}、$message
- 输出日志信息:
- 调试级别日志信息:logging.debug(信息)
- 提示级别信息:logging.info(信息)
- 警告基本信息:loggin.warning(信息)
- 错误级别信息:logging.error(信息)
- 严重级别信息:logging.critical(信息)
信息输出的格式化(指的是logging.info等函数里面的信息):
这个表述可能不是很清晰,但意义类似程序报错信息,(假如)普通的异常信息只有一个报错原因,(那么为了方便观看)可能还需要一些如错误地点,错误事件等信息,而这些附加的统一的时间不应该由生产错误信息的部分来添加(可能有很多个模块),而应该将这个信息给专门做这事的部分来处理(交个formatter来处理)。
1.支持普通字符串%格式化,例如:
logging.info('Started %s'%tag)
分享文章:如何使用Python日志logging模块-创新互联
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