Python Logging Setup

最新推荐文章于 2024-08-31 18:25:35 发布
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分类专栏： 编程语言 文章标签： Python
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import logging

LOG_FMT = '[%(levelname)s] %(asctime)s: %(message)s'
LOG_DATE_FMT = '%Y-%m-%d %H:%M:%S'
logging.basicConfig(filename='search_results.log', format=LOG_FMT, datefmt=LOG_DATE_FMT, level=logging.DEBUG)

console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter(fmt=LOG_FMT, datefmt=LOG_DATE_FMT)
console.setFormatter(formatter)
logging.getLogger('').addHandler(console)
Python标准模块--logging
weixin_34149796的博客
10-09 1万+
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： 可以通过设置不同的日志等级，在release版本中只输出重要信息，而不必显示大量的调试信息； print将所有信息都输出到标准输出中，严重影响开发者从标准输出中查看其它数据；logging则可以由开发者决定将信息输...
Python logger模块
dixu7849的博客
07-25 1330
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： 可以通过设置不同的日志等级，在release版本中只输出重要信息，而不必显示大量的调试信息； print将所有信息都输出到标准输出中，严重影响开发者从标准输出中查看其它数据；logging则可以由...
【python】logger模块
Mr_health的博客
09-23 1591
def setup_logger(logger_name, root, phase, level=logging.INFO, screen=False, tofile=False): '''set up logger''' lg = logging.getLogger(logger_name) #获取logger对象 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s.%(msecs)03d - %(levelname)s: %(message).
python 日志模块封装_pylogging一个围绕python日志模块的小封装可以很容易地格式化和写日志文件...
weixin_39952800的博客
12-21 113
pyloggingA simple python logger which writes logs to disk with some default configs.Compatible with:Python 2.7 and 3.5+Current stable version:0.3.0Installation:Install using pippip install git+https:/...
万字长文 - Python 日志记录器logging 百科全书 之 基础配置
苟日新，日日新，又日新!!!
11-08 978
本文详细介绍了关于Python标准库的logging的基础配置，万字长文！！！尽是精华
python logging通过json文件配置的步骤
12-20
然后，我们可以编写一个辅助函数，如`log_utility.py`中的`setup_logging`，来加载JSON配置并应用到logging模块。这个函数首先检查配置文件是否存在，如果存在，则读取并加载JSON配置；否则，使用默认的logging....
python中logging库使用
qq_38734327的博客
08-31 1486
编程代码中，日志的合理使用，能够很好地监控代码的运行过程；在业务部署中，通过日志的记录情况，快速查看代码状态，定位代码运行异常信息，能高效地进行代码维护、管理、执行等。
python Logging日志记录模块详解
热门推荐
jeffery0207的博客
07-14 1万+
写在篇前   logging是Python的一个标准库，其中定义的函数和类为应用程序和库的开发实现了一个灵活的事件日志系统。Python logging 的配置由四个部分组成：Logger、Handlers、Filter、Formatter。本篇博客将依次介绍这四个主要部分以及logging的基本应用。   在开始之前，我们有必要先了解一下，什么时候我们才有必要使用logging模块，什么时候抛出...
Python库 | python-logging-loki-0.2.0.tar.gz
03-07
本资源“python-logging-loki-0.2.0.tar.gz”是针对Python开发的一个特定库，名为“logging-loki”，版本为0.2.0。这个库专门用于日志管理和分析，尤其是与Loki兼容，Loki是由Prometheus Labs开发的一个分布式日志...
python 初始化Logger
weixin_30505485的博客
02-28 344
import logging import sys def setup_logger(name, logfile, level): log_format = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(name)s %(filename)s:%(lineno)d [%(funcName)s]: ' ...
python logger
u012483097的博客
08-25 172
def setup_logger(log_file_path: str = None): import logging from colorlog import ColoredFormatter logging.basicConfig(filename=log_file_path, format='%(asctime)s %(levelname)-8s %(filename)s: %(message)s', # 定义输出log的格式 .
python logging模块-写日志、log回滚
alex1801
06-15 7045
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版本中只输出重要信息，而不必显示大量的调试信息； 2、print将所有信息都输出到标准输出中，严重影响开发者从标准输出中查看其它数据；logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方，以及怎么输出； 3、其它特点：basicConfig整个工程只在第一次配置时生效。
python logging
u012483097的博客
09-10 266
def setup_logger(log_file_path: str = None): import logging from colorlog import ColoredFormatter logging.basicConfig(filename=log_file_path, format='%(asctime)s %(levelname)-8s %(filename)s: %(message)s', # 定义输出log的格式 .
Python-logging设置&logger解析
Python学习笔记
10-06 971
一、logging模块讲解 1.函数：logging.basicConfig（） 参数讲解： （1）level代表高于或者等于这个值时，那么我们才会记录这条日志 （2）filename代表日志会写在这个文件之中，如果没有这个字段则会显示在控制台上 （3）format代表我们的日志显示的格式自定义，如果字段为空，那么默认格式为：level:log_name:content import loggin...
Python,Logging精要讲解
weixin_45785984的博客
08-27 436
日志模块丈持如下3种配置方式。1)显式创建:在代码中显式创建loggers、handlers 和formatters并分别调用它们的配置函数。最快的方式是通过basconfig()方法创建具备默认配置的日志。2)通过配置文件创建:创建一个 日志配置文件，然后使用fileConfg()函数读取该文件的内容。文件配置方式分离了日志配置和日志代码，使日志代码的维护和日志的管理变得更容易。3)通过配置字典创建:创建一个包含配置信息的字典，然后把它传递给dictConfig)函数。
python | 保存log
ASKCOS博客
12-08 849
import logging def run(): logging.info('hello world') def setup_logger(fname=None, silent=False): if fname is None: logging.basicConfig( level=logging.INFO if not silent else logging.CRITICAL, format='%(name)-12s:
【python】详解logging日志模块
brucewong0516的博客
09-23 4193
最近看了崔庆才的网站，个人认为博主的写的非常的好，本文基于博主的文章Python中logging模块的基本用法进行学习和改造。 1、日志记录的重要性 在开发过程中，如果程序运行出现了问题，我们是可以使用我们自己的 Debug 工具来检测到到底是哪一步出现了问题，如果出现了问题的话，是很容易排查的。但程序开发完成之后，我们会将它部署到生产环境中去，这时候代码相当于是在一个黑盒环境下运行的，我们只能看...
PaddleDetection代码解析之训练部分解析
qq_48085469的博客
12-09 2231
2021SC@SDUSC 以下是PaddleDetection训练部分的代码，这部分代码比较重要，相对来说也比较难，我在反复阅读后还是对他有所了解且在代码的关键部分和难理解的部分加上了备注： train.py流程解析 从程序入口开始（if name == ‘main’:） 1.直接进入main函数 初始化训练参数: ①.parser = ArgsParser() #读取命令行传递参数,加载yaml文件参数 ②.将参数整合在一起，检查参数配置是否正确 ③.是否使用GPU加速 ④.查看padd
python模块logging日志输出保存及解析
天然玩家的博客
05-25 2879
1 logging 2 日志输出 3 日志保存 [参考文献] [] [] []
Python库 logging
最新发布
05-13
### Python `logging` 库的使用指南与功能介绍 #### 1. 概述 Python 的 `logging` 模块是一个内置的日志记录工具，无需额外安装即可使用。它提供了灵活且强大的日志管理能力，适用于各种规模的应用程序开发场景[^2]。通过合理配置和使用此模块，可以有效实现程序运行状态跟踪、错误诊断以及性能分析等功能。 --- #### 2. 核心组件说明 ##### (1) **Logger** 负责接收应用程序发出的日志消息，并决定这些消息应如何处理。可以通过调用 `logging.getLogger(name)` 方法获得特定名称下的 Logger 对象实例；如果未指定名字，则默认返回根记录器（root logger）。每个模块或者独立的功能单元通常建议拥有自己专属的 Logger 来便于区分来源并分类管理日志信息[^4]。 示例代码： ```python import logging logger = logging.getLogger('example_logger') ``` --- ##### (2) **Handler** 用来定义日志输出目标的位置或方式，比如控制台终端显示、写入本地文件甚至是远程服务器上传等。常见的 Handlers 类型包括但不限于 StreamHandler 和 FileHandler 。前者主要用于屏幕打印输出，后者则适合持久化存储到磁盘上[^5]。 示例代码： ```python # 控制台输出设置 ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.DEBUG) # 文件输出设置 fh = logging.FileHandler('app.log') fh.setLevel(logging.ERROR) ``` --- ##### (3) **Formatter** 规定了最终呈现给用户的格式样式，包含时间戳、进程ID、线程名、日志等级等多个字段选项组合而成的一条完整记录描述语句模板字符串[^5]。 示例代码： ```python formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') ch.setFormatter(formatter) fh.setFormatter(formatter) ``` --- ##### (4) **Level** 表示严重性的分级制度，默认存在五个主要级别由低至高分别是 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR 和 CRITICAL ，分别对应不同程度的通知需求[^3]。 | Level Name | Numeric Value | |------------|---------------| | DEBUG | 10 | | INFO | 20 | | WARNING | 30 | | ERROR | 40 | | CRITICAL | 50 | --- #### 3. 配置流程详解 为了使整个系统能够按照预期工作，我们需要正确地连接以上提到的各种组成部分形成一条完整的链条关系网状结构图如下所示： 1. 创建 Logger； 2. 设置合适的 Log Level； 3. 添加至少一个 Handler 至该 Logger 下面； 4. 定义 Formatter 并绑定回相应的 Handler 上去[^3]。 综合案例演示： ```python import logging def setup_logging(): # Step 1: Create logger logger = logging.getLogger('example_app') logger.setLevel(logging.DEBUG) # Step 2 & 3: Add handlers with levels ch = logging.StreamHandler() fh = logging.FileHandler('application.log') ch.setLevel(logging.INFO) fh.setLevel(logging.WARNING) # Step 4: Define formatters and attach them to handlers simple_formatter = logging.Formatter('%(name)s - %(levelname)s - %(message)s') detailed_formatter = logging.Formatter( '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) ch.setFormatter(simple_formatter) fh.setFormatter(detailed_formatter) # Attach handlers to the logger logger.addHandler(ch) logger.addHandler(fh) return logger if __name__ == '__main__': log = setup_logging() log.debug("This is a debug message.") log.info("Informational message here.") log.warning("Warning occurred (%d apples)", 42) log.error("An error has happened!") log.critical("Critical issue detected!") ``` --- #### 4. 日志记录实践技巧 - **捕获异常**：利用 try-except 块配合 exc_info 参数自动附加堆栈轨迹详情。 示例代码： ```python try: result = 1 / 0 except ZeroDivisionError as e: logger.exception("Exception occurred", exc_info=True) ``` - **自定义 Logger 名称空间**：推荐基于包路径命名以减少冲突风险，例如 `'mypackage.mymodule'` 形式。 - **高级配置——字典风格**：对于大型项目而言采用 JSON/YAML 或者直接编写 Python 字典形式来进行集中统一管控更加高效便捷[^5]。 --- ### 结束语 通过对 Logging 模块的学习掌握基本概念之后就可以着手构建属于自己的健壮可靠的日志体系架构啦！记住适时调整 verbosity level 能够平衡好生产环境中的资源消耗问题哦！ ---
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