Python日志库logging总结

最新推荐文章于 2024-06-28 20:34:15 发布
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博客链接指向相关内容，涉及Python的logging。Python是常用的后端开发语言，logging在程序开发中可用于记录信息，便于调试和监控程序运行状态。
Python常用模块 之 logging：日志模块
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08-02 17万+
Python常用模块 之 logging：日志模块
Python实战 | 使用 Python 的日志库（logging）和 pandas 库对日志数据进行分析
AI时代光年
11-08 6286
在 Python 中，实现日志收集和分析的方法有很多，这里我为您介绍一个简单的示例，使用 Python 的日志库（logging）和 pandas 库对日志数据进行分析。以上代码将模拟的日志数据保存到 CSV 文件，并使用 pandas 对其进行简单的统计和分析。这些日志记录将分别对应不同的日志级别，从低到高依次为：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL。4. 运行上述代码后，您将在当前目录下看到一个名为 app.log 的日志文件，其中包含了您刚刚记录的日志。
python logging.getlogger_Python日志库logging总结-可能是目前为止将logging库总结的最好的一篇文章...
weixin_34208121的博客
02-02 6585
在部署项目时，不可能直接将所有的信息都输出到控制台中，我们可以将这些信息记录到日志文件中，这样不仅方便我们查看程序运行时的情况，也可以在项目出现故障时根据运行时产生的日志快速定位问题出现的位置。1、日志级别Python 标准库 logging 用作记录日志，默认分为六种日志级别(括号为级别对应的数值)，NOTSET(0)、DEBUG(10)、INFO(20)、WARNING(30)、ERROR(4...
python的logging配置
Accepted ALL lve
01-08 340
https://juejin.im/post/5bc2bd3a5188255c94465d31
Python 日志库logging总结
blowfire123的博客
08-12 2947
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Python日志库logging总结-可能是目前为止将logging库总结的最好的一篇文章
m0_72444380的博客
09-28 372
在部署项目时，不可能直接将所有的信息都输出到控制台中，我们可以将这些信息记录到日志文件中，这样不仅方便我们查看程序运行时的情况，也可以在项目出现故障时根据运行时产生的日志快速定位问题出现的位置。1、日志级别Python 标准库 logging 用作记录日志，默认分为六种日志级别（括号为级别对应的数值），NOTSET（0）、DEBUG（10）、INFO（20）、WARNING（30）、ERROR（40）、CRITICAL（50）。我们自定义日志级别时注意不要和默认的日志级别数值相同，logging 执行时输出
Python日志库logging
weixin_44245323的博客
06-28 1201
上面的基本使用可以让我们快速上手 logging 模块，但一般并不能满足实际使用，我们还需要自定义 Logger。一个系统只有一个 Logger 对象，并且该对象不能被直接实例化，没错，这里用到了单例模式，获取 Logger 对象的方法为 getLogger。
Python日志库logging总结(最全的版本)
Chelseady的博客
09-02 3550
转自：https://cloud.tencent.com/developer/article/1354396 1、日志级别 Python 标准库 logging 用作记录日志，默认分为六种日志级别（括号为级别对应的数值），NOTSET（0）、DEBUG（10）、INFO（20）、WARNING（30）、ERROR（40）、CRITICAL（50）。我们自定义日志级别时注意不要和默认的日志...
Python日志库logging总结—史上最详细
藏经阁
03-14 2106
在部署项目时，不可能直接将所有的信息都输出到控制台中，我们可以将这些信息记录到日志文件中，这样不仅方便我们查看程序运行时的情况，也可以在项目出现故障时根据运行时产生的日志快速定位问题出现的位置。 1、日志级别 Python 标准库 logging 用作记录日志，默认分为六种日志级别（括号为级别对应的数值），NOTSET（0）、DEBUG（10）、INFO（20）、WARNING（30）、ERR...
最棒总结，Python日志库 logging 使用指南来了
Python学习与数据挖掘
12-14 1709
在部署项目时，不可能直接将所有的信息都输出到控制台中，我们可以将这些信息记录到日志文件中，这样不仅方便我们查看程序运行时的情况，也可以在项目出现故障时根据程序运行时产生的日志快速定位问题出现的位置。下面我将详细给大家介绍一下，欢迎收藏学习，喜欢本文点赞支持1、日志级别Python 标准库 logging 用作记录日志，默认分为六种日志级别（括号为级别对应的数值），NOTSET（0）、DEBUG（10）、INFO（20）、WARNING（30）、
学递来啦高校快递末端物流配送需求对接众包服务平台项目_高校学生快递代取互助资源共享社区生态体系_面向当代大学生解决校园内快递包裹最后一公里配送难题通过众包模式实现需求发布与接单构建.zip
12-04
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【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文档围绕“四杆机构分析”展开，介绍了一种基于给定系统几何参数执行四杆机构运动学分析的研究方法，并提供了完整的Matlab代码实现。四杆机构作为机械系统中的经典【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）连杆机构，其运动特性分析在自动化、机器人、车辆工程等领域具有重要应用价值。文档内容涵盖机构的位置、速度和加速度分析，通过矢量闭环法建立数学模型，利用Matlab进行数值计算与可视化仿真，帮助用户理解机构的运动规律。此外，文档还展示了代码的模块化结构，便于扩展至其他连杆机构分析。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和机械原理知识的本科高年级学生、研究生及从事机械系统仿真与设计的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握四杆机构的运动学建模方法；②学习如何使用Matlab实现机构的位姿分析与动态仿真；③为后续复杂机构设计与机器人运动学研究打下基础；④适用于课程设计、科研项目或工程验证中的机构分析任务。; 阅读建议：建议读者结合机械原理教材中的四杆机构理论，逐步调试Matlab代码，观察各参数变化对机构运动的影响，并尝试修改几何参数或扩展至多连杆系统，以加深对运动学分析的理解。
这是一个从零开始独立构建的现代化前端项目它诞生于2022年旨在通过一个完整可运行的应用实例为前端开发初学者与进阶者提供一个绝佳的学习范本与二次开发基础_该项目深入实践了原生.zip
最新发布
12-04
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采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，EKF作为多传感器的融合算法，最终输出目标的滤波位置（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案，采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对多源传感器数据进行融合处理，最终输出目标的滤波后位置信息，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性，尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境，如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，EKF作为多传感器的融合算法，最终输出目标的滤波位置（Matlab代码实现）机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建，以及EKF算法的具体实现步骤，具有较强的工程实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法；②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发；③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑，可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性，并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
智能汽车基于BEV+Transformer的传感器融合架构：多模态感知系统设计与数据闭环优化
12-04
内容概要：文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势，重点阐述了BEV（鸟瞰图视角）端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求，而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合，在保证感知精度的同时兼顾算力可行性，显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外，文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战，提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系，通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化，降低对人工标注的依赖，提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群：从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师，以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者；具备一定自动驾驶基础知识，希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标：①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线；②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑；③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考； 阅读建议：本文侧重技术趋势分析与系统级思考，建议结合实际项目背景阅读，重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法，并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
12-04
内容概要：本文档主要介绍了一个基于3D FDTD（时域有限差分）方法的MATLAB仿真研究，用于分析微带线馈电的矩形天线在超宽带脉冲传播下的电磁特性，重点计算微带结构MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]的回波损耗参数。该方法通过数值模拟精确求解麦克斯韦方程组，适用于高频电磁场仿真，能够有效评估天线的匹配性能与宽带特性。文档还列举了多个相关科研方向和技术应用案例，涵盖通信、信号处理、电力系统、路径规划等多个领域，展示了MATLAB在科研仿真中的广泛用途。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或计算电磁学研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标：①掌握3D FDTD算法的基本原理及其在天线仿真中的实现方法；②学习如何利用MATLAB构建微带天线模型并分析其回波损耗特性；③为超宽带天线设计与优化提供仿真依据和技术支持； 阅读建议：建议读者结合电磁理论基础，逐步理解FDTD离散化过程和边界条件设置，重点关注代码中网格划分、激励源设置、吸收边界条件（如PML）及结果后处理部分，并可通过调整结构参数进行仿真验证与性能优化。
基于PhasorDetect手持NIRS设备多光谱反射数据的组织氧饱和度实时监测研究（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文围绕基于PhasorDetect手持NIRS设备的多光谱反射数据，开展组织氧饱和度的实时监测研究，并提供了完整的Matlab代码实现方案。基于PhasorDetect手持NIRS设备多光谱反射数据的组织氧饱和度实时监测研究（Matlab代码实现）研究内容涵盖近红外光谱技术的基本原理、多光谱数据采集方法、组织氧饱和度的计算模型以及实时监测系统的构建。通过Matlab对采集到的反射光谱数据进行预处理、特征提取与分析，结合光吸收特性与生物组织模型，实现了对人体组织血氧水平的动态估算与可视化监控。该方法具有非侵入性、便携性和实时性强的优点，适用于临床监护、运动生理监测等场景。; 适合人群：具备一定信号处理和生物医学工程背景，熟悉Matlab编程，从事医疗设备开发、生理参数监测或相关领域研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标：①实现基于NIRS技术的组织氧饱和度实时监测系统开发；②掌握多光谱数据处理与生理参数反演的完整流程；③为便携式医疗设备的设计与验证提供技术支持与算法参考。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块调试运行，理解数据预处理、模型构建与结果可视化的具体实现步骤，同时可扩展应用于其他生理参数监测项目中以提升实战能力。
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12-04
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Python日志标准库logging
03-15
### Python标准库`logging`的用法 #### 基本配置与初始化 为了开始使用`logging`模块，通常会先进行基础配置。这可以通过调用`basicConfig()`函数完成，该函数允许指定日志级别、格式以及输出目标等参数[^5]。 ```python import logging logging.basicConfig( format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', level=logging.DEBUG, filename='app.log', # 日志保存至文件 filemode='w' # 覆盖写入方式 ) ``` 上述代码设置了全局的日志记录行为，包括采用特定的时间戳格式化字符串作为前缀，并指定了最低的日志等级为DEBUG，意味着所有类型的日志都将被处理并存储到名为`app.log`的文件中，每次运行程序时都会清空旧的日志重新开始记录。 #### 创建自定义Logger对象 除了依赖于默认创建的根logger外，还可以通过`getLogger(name)`获取一个具有唯一名称的空间下的logger实例，以便更精细地控制不同组件产生的日志信息[^1]。 ```python logger = logging.getLogger('my_module') logger.setLevel(logging.INFO) # 添加handler和formatter以进一步定制log输出形式 console_handler = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s') console_handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(console_handler) ``` 这里展示了如何构建一个新的logger实例，并为其附加了一个流处理器(stream handler)，使得日志不仅能够打印到终端上，而且可以根据需求调整显示样式。 #### 发布不同类型的消息 一旦完成了必要的准备工作之后，就可以利用logger发出各种级别的通知了——从最轻微的信息提示直到严重的错误报告[^2]。 ```python try: result = divide_by_zero() # 可能引发异常的操作 except ZeroDivisionError as e: logger.error(f'Division by zero occurred: {e}') else: logger.info('Operation completed successfully.') finally: logger.debug('Cleaning up resources...') ``` 这段示例演示了当遇到除零错误时发送一条带有上下文描述性的ERROR级消息；而在正常情况下则仅需简单告知操作已完成即可；无论成功与否，在结束阶段总是执行清理工作的DEBUG级说明。 #### 配置文件支持 对于较为复杂的项目而言，直接在源码里硬编码所有的设定显然不够灵活高效。因此推荐借助外部配置文件来简化维护工作量。例如，可以编写`.ini`或者`.conf`样式的纯文本档来集中管理各个handlers及其属性。 ```python import logging.config logging.config.fileConfig('logging.conf') # 使用已命名的logger而不是root specific_logger = logging.getLogger('special.module.name') specific_logger.debug('Debugging information from special module.') ``` 这种方法的好处在于无需修改任何Python脚本就能轻松更改整个系统的日志策略，非常适合大型团队协作开发环境。
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