python 打印日志

最新推荐文章于 2025-06-23 07:15:00 发布
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#python

import logging

_logger = logging.getLogger(__name__)

_logger.debug('*****client is =%s', client)

logger.debug("debug message")

logger.info("info message")

logger.warn("warn message") 

logger.error("error message") 

logger.critical("critical message") 


Python 打印日志
简简单单Onlinezuozuo
12-27 1667
文章目录Python 打印日志 Python 打印日志 import logging """ format 支持哪些字段 asctime %(asctime)s 日志事件发生的时间--人类可读时间，如：2003-07-08 16:49:45,896 created %(created)f 日志事件发生的时间--时间戳，就是当时调用time.time()函数返回的值 relativeCreated %(relativeCreated)d 日
Python打印日志、输出异常堆栈、指定日志文件
reading-conference-writing
10-16 2402
Python中的日志处理、日志级别、日志文件等说明
python 日志打印
java-he
04-10 232
发现python里面扩展了日志打印功能。感觉比java自带的还好，和log4j很类似。下面总结下其用法。先说一种不用配置文件的：<log.py>  1# -*- coding: gb2312 -*- 2import logging 3 4logging.basicConfig(level=logging.INFO, 5                    format='%(asct...
Python编程：日志打印
最新发布
倔强老吕的博客
06-23 852
在 Python 中，日志打印（logging）是一种比使用 print() 更强大、灵活且可维护的方式来输出调试信息、运行状态或错误信息。Python 标准库中自带了 logging 模块，可以用于记录日志并控制日志级别、格式、输出位置等。
深入浅出Python日志打印
mate1357的博客
01-04 2953
创建完logger之后，需要定义Handler，不同的Handler可以将日志内容输出到不同地方，logger的addHandler方法可以添加Handler，一个logger可以添加多个Handler。# 创建一个Handler，用于写入日志文件# 再创建一个Handler，用于输出到控制台# 此处定义Handler的日志格式，代码见2.3# 给Logger添加HandlerHandler类主要功能构造参数。
【python自动化四】日志打印
evelol7的博客
12-07 923
1.当日志文件达到设定的最大值时，RotatingFileHandler会自动将当前日志文件切分为一个新的文件，并继续向新文件中写入日志消息，保证了单个日志文件不至于过大。主要就是打印了时间、文件名、行号、方法名、日志级别、具体日志信息，个人认为这还是比较全面的，当然如果涉及到其它例如多线程之类的，可根据自己的需要选取打印信息。当日志文件数量达到设定值后，最旧的日志文件会被删除，从而保持日志文件数量的控制。然后我们设置我们自己的日志handler，一个是输出到文件的，一个是输出到控制台的。
Python使用logging模块实现打印log到指定文件的方法
09-20
下面是使用logging模块打印日志到指定文件的实例代码，该代码定义了一个名为lgtest的测试类，并在测试类中记录了不同级别的日志信息： ```python import logging import unittest class lgtest(unittest.TestCase)...
Python 根据日志级别打印不同颜色的日志的方法示例
09-18
这篇内容将详细介绍如何在Python中根据日志级别打印不同颜色的日志。 首先，我们需要导入必要的模块，包括`logging`用于处理日志，`os`用于文件路径操作，以及`time`用于获取当前日期时间。然后定义一个名为`logger...
python中打印日志
m0_51619381的博客
07-17 4412
上述代码中我们打印了五种日志，但是输出结果只有三种，这是因为指定日志级别后，程序会记录大于或者等于指定级别的日志。error：错误级别，打印错误异常信息，该级别的错误可能导致程序无法运行。debug：调试级别，打印非常详细的日志信息，通常用于代码调试。info：信息级别，打印一般的日志信息，突出强调程序的运行过程。4、当指定日志级别后，程序会记录所有日志级别大于或者等于指定级别的东西。%(levelno)s 打印日志级别的数值。%(message)s 打印日志的信息。%(thread)d 打印线程ID。
Python中使用logging模块打印log日志详解
09-22
主要介绍了Python中使用logging模块打印log日志详解,本文讲解了logging模块介绍、基本使用方法、高级使用方法、使用实例等,需要的朋友可以参考下
python中如何打印日志信息
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u800820的专栏
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讲述在python中如何打印日志信息
Python的log日志打印
爱听许嵩歌的博客
04-20 663
Python日志打印，循环保存10个日志文件。
python中进行日志的打印
weixin_45648000的博客
01-24 541
引入logging import logging 创建一个打印info级别的函数 def writeinfo(message): log_file = "./nomal_logger.log" log_level = logging.DEBUG logger = logging.getLogger("loggingmodule.NomalLogger") handler = logging.FileHandler(log_file) formatter =
python logging 日志打印
咕噜咕噜
07-14 2693
日志 日志是跟踪软件运行时所发生的事件的一种方法。软件开发者在代码中调用日志函数，表明发生了特定的事件。事件由描述性消息描述，该描述性消息可以可选地包含可变数据（即，对于事件的每次出现都潜在地不同的数据）。事件还具有开发者归因于事件的重要性；重要性也可以称为级别或严重性。 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()。 logging函数根据它们用来跟踪的事件的级别或严重程度来命名。.
python如何打印_python如何打印日志
weixin_39654917的博客
11-30 504
默认情况下，python使用logging模块将日志打印到屏幕上(stdout)，日志级别为WARNING(即只有日志级别高于WARNING的日志信息才会输出)，日志格式如下图所示：简单使用#!/usr/local/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import logginglogging.debug('debug message')logging.info('in...
python打印日志
03-28
### Python 中使用 `logging` 模块打印日志 在 Python 的开发过程中，`logging` 模块被广泛用于记录应用程序的运行状态以及调试信息。通过配置不同的日志级别和格式化选项，可以满足各种复杂场景下的需求。 以下是关于如何使用 `logging` 模块打印日志的具体方法： #### 基本用法 为了开始使用 `logging` 模块，首先需要导入该模块并调用 `basicConfig()` 方法来初始化日志系统[^3]。此函数允许设置全局的日志级别、输出目标（如控制台或文件）、以及日志消息的格式等内容。 下面是一段简单的示例代码展示如何配置和使用基本的日志功能： ```python import logging # 配置日志的基本参数 logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, # 设置最低的日志等级为DEBUG format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s", # 定义日志输出格式 datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S" # 可选：定义时间戳格式 ) # 记录不同类型的消息 logging.debug("这是一条调试信息") logging.info("程序正常启动") logging.warning("存在潜在问题需要注意") logging.error("发生错误，需立即解决") logging.critical("致命错误，系统无法继续工作") ``` 上述代码中设置了五种常见的日志级别，分别是 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR 和 CRITICAL。每一种都对应着不同程度的重要性，其中 DEBUG 是最不严重的，CRITICAL 则是最高的优先级[^1]。 #### 自定义 Logger 对象 除了直接利用默认 logger 外，还可以创建自定义的 Logger 实例以便更好地管理和区分来自不同组件的日志数据。例如，在大型应用里可能有多个独立工作的子模块，各自维护自己的 loggers 将有助于清晰地跟踪事件源。 这里给出一个例子说明怎样建立一个新的 logger 并为其指定特定的行为模式： ```python logger = logging.getLogger('my_module_logger') handler = logging.FileHandler('/path/to/logfile.log') # 创建处理器实例写入文件 formatter = logging.Formatter('%(levelname)s - %(message)s') # 设定格式器样式 handler.setFormatter(formatter) # 绑定格式器至处理器 logger.addHandler(handler) # 添加处理器给Logger对象 logger.setLevel(logging.ERROR) # 调整当前loger的有效阈值 try: raise ValueError("测试异常触发") except Exception as e: logger.exception(f"{e} 发生了！") # exception()自动附加堆栈追踪详情 ``` 在这个片段里展示了如何将日志保存到外部文件而不是仅仅显示于终端屏幕上；同时也示范了当捕获到未预期的情况时该如何妥善处理它们——即不仅报告常规的信息还附带上完整的上下文环境描述[^2]。 ---
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