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  • python中logging

    2016-08-08 10:13:00
    1、root logger以及logger斧子关系 http://www.pythonclub.org/modules/logging #coding=utf-8 __author__ = 'nerrissaniu' ...import logging ...r = logging.getLogger() ...ch = logging.Strea...

    1、root logger以及logger斧子关系    http://www.pythonclub.org/modules/logging

    #coding=utf-8
    __author__ = 'nerrissaniu'
    
    
    import logging
     
    # 设置root logger
    r = logging.getLogger()
    ch = logging.StreamHandler()
    ch.setLevel(logging.DEBUG)
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
    ch.setFormatter(formatter)
    r.addHandler(ch)
     
    # 创建一个logger作为父亲
    p = logging.getLogger('foo')
    p.setLevel(logging.DEBUG)
    ch = logging.StreamHandler()
    ch.setLevel(logging.DEBUG)
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(message)s')
    ch.setFormatter(formatter)
    p.addHandler(ch)
     
    # 创建一个孩子logger
    c = logging.getLogger('foo.bar')
    c.setLevel(logging.DEBUG)
    ch = logging.StreamHandler()
    ch.setLevel(logging.DEBUG)
    formatter = logging.Formatter('%(message)s')
    ch.setFormatter(formatter)
    c.addHandler(ch)
    c.debug('foo')

    输出:

    foo
    2016-08-08 17:58:09,006 - foo
    2016-08-08 17:58:09,006 - DEBUG - foo

     2、StreamHandler和FileHandler

    3、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

    4、TimedRotatingFileHandler(filename [,when [,interval [,backupCount]]])   http://www.361way.com/python-logging-timedrotating/5043.html

    filename 是输出日志文件名的前缀

    when 是一个字符串的定义如下:

    1. S”: Seconds
    2. M”: Minutes
    3. H”: Hours
    4. D”: Days
    5. W”: Week day (0=Monday)
    6. midnight”: Roll over at midnight

    interval 是指等待多少个单位when的时间后,Logger会自动重建文件,当然,这个文件的创建取决于filename+suffix,若这个文件跟之前的文件有重名,则会自动覆盖掉以前的文件,所以有些情况suffix要定义的不能因为when而重复。

    backupCount 是保留日志个数。默认的0是不会自动删除掉日志。若设10,则在文件的创建过程中库会判断是否有超过这个10,若超过,则会从最先创建的开始删除。

    转载于:https://www.cnblogs.com/nerrissa/p/5748227.html

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  • Python中logging实例讲解

    2020-09-19 17:28:55
    在本篇文章里小编给大家分享的是关于Python中logging的详细介绍内容,有兴趣的朋友们跟着学习下。
  • 本篇文章给大家带来的内容是关于Python中logging日志模块的解析(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。一、日志记录的级别debug:优先级10,记录调试的详细信息,只在调试时...

    本篇文章给大家带来的内容是关于Python中logging日志模块的解析(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。

    一、日志记录的级别debug:优先级10,记录调试的详细信息,只在调试时开启

    info:优先级20,记录普通的消息,报告错误和警告等待。

    warning:优先级30,记录相关的警告信息。

    error:优先级40,记录错误信息、程序崩溃

    critical:优先级50,记录错误信息如果不设置,默认为iwarning

    二、logging模块的主要结构

    查看logging的源码,可知主要有四个类实现功能:Loggers:提供应该程序直接使用的接口,如相关的配置设置

    Handlers:将Loggers产生的日志传到指定位置,设置日志保存的位置;

    Filters:对输出日志进行过滤操作;

    Formatters:控制日志的输出格式

    Formatters

    Formatters对象定义了日志的输出格式,有多种可选参数。参数含义%(name)sLogger的名字

    %(levellno)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标表示的时间浮点表示

    %(relativeCreated)d输出日志信息时,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‘2018-11-22 16:49:45,896’,逗号后面是毫秒

    %(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用户输出的信息

    实例:import logging

    #fmt:定义输出的日志信息的格式

    #datefmt:定义时间信息的格式,默认为:%Y-%m-%d %H:%M:%S

    #style:定义格式化输出的占位符,默认是%(name)格式,可选{}或$格式

    formatter=logging.Formatter(fmt='%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s'

    ,datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S',style='%')

    Handlers日志处理器

    日志处理器用来处理日志的具体流向,是输出到文件中还是标准输出等,它通过设置Formatter控制输出格式,添加filters过滤日志。

    常用的处理器有两种StreamHandler:用于向控制台打印日志

    FileHandler:用于向日志文件打印日志

    其它的处理器名称详细位置说明RotatingHandlerlogging.handlers.RotatingHandler日志回滚方式,支持日志文件最大数量和日志文件回滚

    TimeRotatingHandlerlogging.handlers.TimeRotatingHandler日志回滚方式,在一定时间区域内回滚日志文件

    SocketHandlerlogging.handlers.SocketHandler远程输出日志到TCP/IP sockets

    DatagramHandlerlogging.handlers.DatagramHandler远程输出日志到UDP sockets

    SMTPHandlerlogging.handlers.SMTPHandler远程输出日志到邮件地址

    SysLogHandlerlogging.handlers.SysLogHandler日志输出到syslog

    NTEventLogHandlerlogging.handlers.NTEventLogHandler远程输出日志到Windows NT/2000/xp的事件日志

    MemoryHandlerlogging.handlers.MemoryHandler日志输出到内存中的指定buffer

    HTTPHandlerlogging.handlers.HTTPHandler通过“GET”或者“POST”远程输出到HTTP服务器from logging import Handler

    #所有日志处理器的父类

    handler=Handler()

    print('处理日志的等级:',handler.level)

    print('处理日志的名字:',handler.name)

    print('处理器的日志过滤器::',handler.filters)

    print('日志的格式::',handler.filters)

    #一些常用方法:

    handler.get_name()

    handler.set_name('')

    handler.createLock()#创建线程锁

    handler.acquire()#获取线程锁

    handler.release()#释放线程锁

    handler.setLevel('info') #设置日志处理器的记录级别

    handler.setFormatter(fmt='')#设置日志的输出格式

    handler.addFilter('')#往处理器中添加过滤器

    handler.removeFilter('')#往处理器中移除过滤器

    handler.emit('')#日志记录的处理逻辑,由子类实现

    Logger日志对象

    Logger管理着所有记录日志的方法。from logging import error, debug, warning, info, fatal, critical, getLogger

    #返回一个Logger实例

    #以'root'为名字的日志对象在Logger对象中只有一个实例

    logger=getLogger('root')

    print('获取根日志对象',logger.root)

    print('获取manager',logger.manager)

    print('获取根日志对象的名字',logger.name)

    print('获取根日志对象记录水平',logger.level)

    print('获取根日志对象过滤器列表',logger.filters)

    print('获取根日志对象处理器列表',logger.handlers)

    print('获取根日志对象',logger.disabled)

    #设置日志记录水平

    logger.setLevel('info')

    #输出日志信息,格式化输出

    logger.info('this is %s','info',exc_info=1)

    #记录warning信息

    logger.warning('')

    #记录error信息

    logger.error('')

    #等价于logger.error('',exc_info=1)

    logger.exception('')

    #记录debug信息

    logger.debug('')

    #记录critical信息

    logger.critical('')

    #直接指定级别

    logger.log('info','')

    #添加处理器

    logger.addHandler()

    #移除处理器

    logger.removeHandler()

    #判是否有处理器

    logger.hasHandlers()

    三、logger的基本使用

    实例:import logging

    import sys

    def my_get_logger(appname):

    #获取logger实例,如果参数为空则返回root logger

    logger=logging.getLogger(appname)

    #创建日志输出格式

    formatter=logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s')

    #指定输出的文件路径

    file_handler=logging.FileHandler('test.log')

    # 设置文件处理器,加载处理器格式

    file_handler.setFormatter(formatter)

    #控制台日志

    console_handler=logging.StreamHandler(sys.stdout)

    console_handler.formatter=formatter

    #为logger添加的日志处理器

    logger.addHandler(file_handler)

    logger.addHandler(console_handler)

    #指定日志的最低输出级别,默认为warn级别

    logger.setLevel(logging.INFO)

    return logger

    if __name__ == '__main__':

    logger=my_get_logger('test')

    logger.debug('this is debug info')

    logger.info('this is information')

    logger.warning('this is warning message')

    logger.error('this is error message')

    logger.fatal('this is fatal message,it is same ad logger.critical')

    logger.critical('this is critical message')

    结果:2018-11-22 16:31:34,023 INFO: this is information

    2018-11-22 16:31:34,023 WARNING: this is warning message

    2018-11-22 16:31:34,023 ERROR: this is error message

    2018-11-22 16:31:34,024 CRITICAL: this is fatal message,it is same ad logger.critical

    2018-11-22 16:31:34,024 CRITICAL: this is critical message

    四、logger日志记录的逻辑调用过程记录日志通过调用logger.debug等方法;

    首先判断本条记录的日志级别是否大于设置的级别,如果不是,直接pass,不再执行;

    将日志信息当做参数创建一个LogRecord日志记录对象

    将LogRecord对象经过logger过滤器过滤,如果被过滤则pass

    日志记录对象被Handler处理器的过滤器过滤

    判断本条记录的日志级别是否大于Handler处理器设置的级别,如果不是,直接pass,不再执行;

    最后调用处理器的emit方法处理日志记录;

    五、配置logger通过代码进行完整配置,主要是通过getLogger方法实现,但不好修改

    通过basicConfig方法实现,这种方式快速但不够层次分明

    通过logging.config.fileConfig(filepath),文件配置

    通过dictConfig的字典方式配置,这是py3.2版本引入的新的配置方法

    使用文件方式配置#logging.cong

    [loggers]

    #定义日志的对象名称是什么,注意必须定义root,否则报错

    keys=root,main

    [handlers]

    #定义处理器的名字是什么,可以有多个,用逗号隔开

    keys=consoleHandler

    [formatters]

    #定义输出格式对象的名字,可以有多个,用逗号隔开

    keys=simpleFormatter

    [logger_root]

    #配置root对象的日志记录级别和使用的处理器

    level=INFO

    handlers=consoleHandler

    [logger_main]

    #配置main对象的日志记录级别和使用的处理器,qualname值得就是日志对象的名字

    level=INFO

    handlers=consoleHandler

    qualname=main

    #logger对象把日志传递给所有相关的handler的时候,会逐级向上寻找这个logger和它所有的父logger的全部handler,

    #propagate=1表示会继续向上搜寻;

    #propagate=0表示停止搜寻,这个参数涉及重复打印的坑。

    propagate=0

    [handler_consoleHandler]

    #配置处理器consoleHandler

    class=StreamHandler

    level=WARNING

    formatter=simpleFormatter

    args=(sys,)

    [formatter_simpleFormatter]

    #配置输出格式过滤器simpleFormatter

    format=%(asctime)-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s注意:可以看到logger和Handler都可以设置日志级别,日志输出是取最高级别。

    使用字典形式配置

    字典形式配置功能更强大,也更加灵活。通过dictConfig函数,我们可以将其他格式的配置文件转化成字典,如json,YAML等。

    实例:import yaml

    from logging.config import dictConfig

    import os

    filename=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

    with open(filename+'/logging.yaml','r') as f:

    log=yaml.load(f.read())

    dictConfig(log)#logging.yaml

    #注意:yaml格式严格,:后面一定要带空格

    version: 1

    formatters:

    simple:

    format: '%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s'

    handlers:

    console:

    class: logging.StreamHandler

    level: DEBUG

    formatter: simple

    stream: ext://sys.stdout

    console_err:

    class: logging.StreamHandler

    level: DEBUG

    formatter: simple

    stream: ext://sys.stderr

    loggers:

    simpleExample:

    level: DEBUG

    handlers: [console]

    propagate: no

    root:

    level: DEBUG

    handlers: [console_err]]

    六、监听logger配置更改logging.config.listen(port)函数可以让英语程序在一个socket上监听新的配置信息,达到在运行时改变配置,而不用重启应用程序的目的。import logging.config

    import logging

    logging.config.fileConfig("logging.conf")

    logger=logging.getLogger('test.listen')

    #监听端口号9999

    t=logging.config.listen(9999)

    t.setDaemon(True)

    t.start()

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  • Python中logging配置分享今天给大家分享的是我职业生涯至今一直再用的一份Python logging配置。无论是Python开发的后端程序还是基于Django的Web项目都可以使用这个logging配置。废话不多说直接上代码:...

    Python中logging配置分享

    今天给大家分享的是我职业生涯至今一直再用的一份Python logging配置。

    无论是Python开发的后端程序还是基于Django的Web项目都可以使用这个logging配置。

    废话不多说直接上代码:

    import os

    import logging.config

    # 定义三种日志输出格式 开始

    standard_format = '[%(asctime) -s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \

    '[%(levelname)s][%(message)s]'

    simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'

    id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'

    # 定义日志输出格式 结束

    logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  # log文件的目录

    logfile_name = 'all2.log'  # log文件名

    # 如果不存在定义的日志目录就创建一个

    if not os.path.isdir(logfile_dir):

    os.mkdir(logfile_dir)

    # log文件的全路径

    logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)

    # log配置字典

    LOGGING_DIC = {

    'version': 1,

    'disable_existing_loggers': False,

    'formatters': {

    'standard': {

    'format': standard_format,

    'datefmt': '%Y-%m-%d %H:%M:%S',

    },

    'simple': {

    'format': simple_format

    },

    },

    'filters': {},

    'handlers': {

    'console': {

    'level': 'DEBUG',

    'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕

    'formatter': 'simple'

    },

    'default': {

    'level': 'DEBUG',

    'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件。自动切日志

    'filename': logfile_path,  # 日志文件

    'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小5M

    'backupCount': 5,  # 日志文件备份个数

    'formatter': 'standard',  # 使用的日志文件格式

    'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码,再也不用担心中文log乱码了

    },

    },

    'loggers': {

    '': {

    'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上,即log数据既写入文件又打印到屏幕

    'level': 'DEBUG',

    'propagate': True,  # 向上(更高level的logger)传递

    },

    },

    }

    logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的配置

    logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成一个log实例

    logger.info('It works!')  # 记录该日志配置文件的运行状态

    在后端程序使用

    只需要将上述代码保存在 init_logging.py文件中,并且在你程序的入口处引用该文件即可。

    在你其他的py文件中,只要在文件开头如下:

    import logging

    logger = logging.getLogger("__name__")  # 生成一个以当前模块名为名字的logger实例

    然后在需要写日志的地方:

    logger.debug("...")  # 记录debug日志

    logger.info("...")  # 记录info日志

    logger.warning("...")  # 记录warning日志

    logger.error("...")  # 记录error日志

    在Django项目中使用

    只需要将上述logging配置,整理成一个字典,放到`your/project/settings.py中即可:

    # settings.py

    # 在settings.py文件中添加如下LOGGING配置项

    LOGGING = {

    'version': 1,

    'disable_existing_loggers': False,

    'formatters': {

    'standard': {

    'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'

    '[%(levelname)s][%(message)s]'

    },

    'simple': {

    'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'

    },

    'collect': {

    'format': '%(message)s'

    }

    },

    'filters': {

    'require_debug_true': {

    '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',

    },

    },

    'handlers': {

    'console': {

    'level': 'DEBUG',

    'filters': ['require_debug_true'],

    'class': 'logging.StreamHandler',

    'formatter': 'simple'

    },

    'default': {

    'level': 'INFO',

    'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件,自动切

    'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"),  # 日志文件

    'maxBytes': 1024 * 1024 * 50,  # 日志大小50M

    'backupCount': 3,

    'formatter': 'standard',

    'encoding': 'utf-8',

    },

    'error': {

    'level': 'ERROR',

    'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件,自动切

    'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"),  # 日志文件

    'maxBytes': 1024 * 1024 * 50,  # 日志大小50M

    'backupCount': 5,

    'formatter': 'standard',

    'encoding': 'utf-8',

    },

    'collect': {

    'level': 'INFO',

    'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件,自动切

    'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"),

    'maxBytes': 1024 * 1024 * 50,  # 日志大小50M

    'backupCount': 5,

    'formatter': 'collect',

    'encoding': "utf-8"

    }

    },

    'loggers': {

    # 默认的logger应用如下配置

    '': {

    'handlers': ['default', 'console', 'error'],  # 上线之后可以把'console'移除

    'level': 'DEBUG',

    'propagate': True,

    },

    # 名为'collect'的logger还单独处理

    'collect': {

    'handlers': ['console', 'collect'],  # 上线之后可以把'console'移除

    'level': 'INFO',

    }

    },

    }

    按如上配置好之后,就可以在Django项目的py文件中和之前一样生成logger实例,并使用了。

    例如:

    # 在views.py中

    import logging

    logger = logging.getLogger("__name__")  # 生成一个以当前模块名为名字的logger实例

    c_logger = logging.getLogger("collect")  # 生成一个名为'collect'的logger实例,用于收集一些需要特殊记录的日志

    最后附上我翻译的Python官网的日志流图

    9e0da9ef42d97e698a8799b770d04e92.png

    展开全文
  • 主要介绍了python中 logging的使用,非常不错,具有参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  • Python的logging模块提供了通用的日志系统,可以方便第三方模块或者是应用使用,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python中logging库使用的一些知识总结,文中给出了详细的示例代码,需要的朋友可以参考借鉴,下面来...
  • 本篇文章给大家详细讲述了python中logging包的使用的相关知识点以及原理分析,有兴趣的朋友可以参考学习下。
  • 主要介绍了Python中logging.NullHandler 的使用教程,非常不错,具有一定的参考借鉴价值 ,需要的朋友可以参考下
  • python中logging包的使用

    2021-01-20 10:17:20
    python中 logging 模块的使用

    LawsonAbs的认知与思考,望各位读者审慎阅读。

    总结

    • 文章来源:CSDN+LawsonAbs
    • 详细代码见我Github 地址

    1 示例1

    如下图所示:
    在这里插入图片描述

    2 示例2

    在这里插入图片描述
    传入字符串的值到其中

    3

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 1 logging模块简介logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等;相比print,具备如下优点:1.可以通过设置不同的日志等级,在release版本只...
  • python中logging模块

    2018-11-23 21:51:06
    python中logging模块的一些简单用法:https://www.cnblogs.com/CJOKER/p/8295272.html Python中的logger和handler到底是个什么鬼:http://www.cnblogs.com/anpengapple/p/5048123.html
  • import loggingdef fun2():logging.basicConfig(filename="fun2.log",format="%(asctime)s %(message)s",level=logging.DEBUG)logging.debug("this is fun2 log")二、进行详细配置首先添加一个fileHandler来配...
  • Python 中logging使用

    2019-06-25 20:59:00
    Python 中logging使用 1.log级别 级别 何时使用DEBUG 详细信息,典型地调试问题时会感兴趣。INFO 证明事情按预期工作。WARNING 表明发生了一些意外,或者不久的将来会发生问题(如‘磁盘满了’)。软件...
  • Pythonlogging模块提供了灵活的事件日志系统。1. 模块组成__init__.pyconfig.pyhandlers.py 2. 常见的调用函数print()logging.debug()logging.info()logging.warning() ,另一个warnings模块的warnings.warn()具有...
  • Python中logging的使用

    2019-08-27 17:53:11
    Python中logging的使用 简单介绍 我们先来看一下函数式简单配置 默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中,且只显示了大于等于WARNING级别的日志,这说明默认的日志级别设置为WARNING (日志级别...
  • Python中logging日志模块

    2020-12-06 19:09:56
    Python中logging日志模块详解(精心整理版本) python Logging日志记录模块详解 Loggers   logger是暴露给代码进行日志操作的接口。需要注意的是:   (1)logger不应该直接实例化,而应通过模块级函数logging....
  • 日志是用来记录程序在运行过程发生的状况,在程序开发过程添加日志模块能够帮助我们了解程序运行过程发生了哪些事件,这些事件也有轻重之分。根据事件的轻重可分为以下几个级别:DEBUG: 详细信息,通常仅在...
  • python中logging的简单用法 https://blog.csdn.net/alxe_made/article/details/80509428
  • 主要介绍了python中logging模块的一些简单用法的使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • Pythonlogging模块详解作者:尹正杰版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任。一.日志级别日志级别指的是产生的日志的事件的严重程度。设置一个级别后,严重程度低于设置值的日志消息将被忽略。常见的...
  • python中logging使用方法

    2020-10-16 01:08:34
    python中logging使用方法 原文链接:[https://www.cnblogs.com/lixiaoting/p/11131289.html] 1.logging提供了一组便利的函数,用来做简单的日志。它们是 debug()、 info()、 warning()、 error() 和 critical()。 ...
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空空如也

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