python logging使用模板

最新推荐文章于 2024-09-21 11:22:24 发布
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#python #logging

本文详细介绍了一种利用Python的logging模块结合TimedRotatingFileHandler实现按天切割日志文件的方法，通过代码实例展示了如何配置日志记录级别、日志格式及日志输出到文件和控制台的过程。

文章目录

1.代码

‘# ––coding:utf-8––
import os,sys
import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
script_path = os.path.abspath(os.path.dirname(sys.argv[0]))
if not os.path.isdir(os.path.join(script_path, ‘log’)):
os.system(‘mkdir -p %s’ % os.path.join(script_path, ‘log’))
logger = logging.getLogger(‘logging_test’)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
fh = TimedRotatingFileHandler(os.path.join(script_path, ‘log’) + ‘/logging_test.log’, “D”, 1, 10)
fh.suffix = “%Y%m%d.log”
ch = logging.StreamHandler(sys.stdout)
formatter = logging.Formatter(’%(asctime)s %(filename)s %(funcName)s [line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s’)
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)
logger.error(“测试error”)
logger.info(“测试info”)

运行

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python日志 loguru模块
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03-08 283
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python logging 模板
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10-12 794
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07-02 460
import logging logging.basicConfig( # filename="access.log", format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s", datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S %p", level=logging.INFO, ) logging.info("Hello World") 上面的代码中，filename的注释去掉
python logging日志模板
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06-27 890
首先调用python自带的 logging模块 然后直接复制就行（记得修改日志级别和日志文档） 然后日志文件和控制台就都能打印了 # 创建日志 debug_list = {'INFO': logging.INFO, 'DEBUG': logging.DEBUG, 'WARNING': logging.WARNING, 'ERROR': logging.ERROR,'CRITICAL': l...
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03-31 190
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logging模板
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01-17 123
logging模板是一个专门用来做日至系统的 缺点是不能指定编码格式 import logging#引入logging板块 logging.basicConfig(#这个日志的基本配置 level=10,#显示的等级 filename='t1',#要存入的文件名 filemode='a',#写入文件的方式 format='%(asctime)s ...
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目录 一、python logging日志处理模板 二、python序列化和反序列化 三、小结 一、python logging日志处理模板 1.什么是日志？ 日志是一种可以追踪某些软件运行时所发生事件的方法。通过log的分析，可以方便用户了解系统或软件、应用的运行情况。简单来说，我们通过记录和分析日志可以了解一个系统或软件程序运行情况是否正常，也可以在应用程序出现故障时快速定位问题。 2.logging模块简介 logging模块是Python的一个标准库模块，由标准库模块提供日志记录
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09-21 2471
DEBUG: 详细信息，通常只在调试问题时使用。INFO: 确认一切按预期运行。WARNING: 指示可能出现的问题，但仍可继续运行。ERROR: 由于更严重的问题，某些功能无法执行。CRITICAL: 严重错误，程序可能无法继续运行。
python logging一个通用的使用模板
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10-16 205
1 import os 2 import logbook 3 from logbook.more import ColorizedStderrHandler 4 from functools import wraps 5 check_path='.' 6 LOG_DIR = os.path.join(check_path, 'log') 7 file_stream =...
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03-27 465
在这个示例中，CustomLogger类封装了日志记录功能，并提供了创建新.log文件和记录不同级别日志的方法。每次执行时，会根据时间戳创建一个新的.log文件，记录相应级别的日志信息。你可以根据需要调整日志记录器的配置和格式，以满足你的实际需求。这样，你就可以方便地实现根据时间戳创建新的日志文件，并封装不同级别的日志记录功能。
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# utils/log.py import sys import logging # 默认的配置 LOG_LEVEL = logging.INFO # 默认等级 LOG_FMT = '%(asctime)s %(filename)s [line:%(lineno)d] %(levelname)s: %(message)s' # 默认日志格式 LOG_DATEFMT = '%Y-%m-%d %H:%M:%S' # 默认时间格式 LOG_FILENAME = 'log.log' # 默认日志文件名称
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在软件开发过程中，日志是一项至关重要的功能，它可以帮助我们追踪程序的执行过程、排查问题并记录关键信息。Python 提供了一个强大且灵活的日志模块，即 `logging` 模块，它允许我们以结构化的方式管理和记录日志信息。在本文中，我们将深入了解 `logging` 模块的基础知识，并通过实际代码示例演示其用法。
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07-14 754
一般在写完代码的时候，除了在控制台打印日志以外，还会想要生成一个log日志文件用于备份，那么直接加上以下这段代码即可，日志文件命名中包含精确的时间信息，因此同一时间段多次运行同一段代码也不会出现日志覆盖的问题。如果没有logs文件夹的话会自动生成，不必考虑任何报错问题。
python logging模板
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以下是几个Python logging模块的模板示例： ### 简单配置模板 ```python import logging # 配置日志信息 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) # 取得logging.Logger对象 logger = logging.getLogger(__name__) # 使用Logger对象输出信息 logger.debug('This is a debug message') ``` 此模板通过`logging.basicConfig`进行简单的日志配置，获取`Logger`对象后输出日志信息，适用于简单的脚本或项目初始阶段的日志记录[^1]。 ### 调用配置模板 ```python import logging import my_log_settings # 加载自定义日志配置 my_log_settings.load_my_logging_cfg() # 获取不同名称的Logger对象 logger1 = logging.getLogger(__name__) logger2 = logging.getLogger('collect') # 使用Logger对象输出信息 logger1.debug('默认日志的debug') logger2.debug('给老板一封信') logger2.debug('给前台MM一封信') ``` 该模板调用自定义的日志配置模块`my_log_settings`，可根据不同的需求获取不同名称的`Logger`对象并输出日志，适用于有自定义日志配置需求的项目[^2]。 ### 自定义配置模板 ```python import logging # 创建Logger对象 logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(logging.DEBUG) # 文件处理器 file_handler = logging.FileHandler(filename="my_logger.log") file_handler.setLevel(logging.INFO) # 控制台处理器 console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setLevel(logging.DEBUG) # 文件格式化器 file_formatter = logging.Formatter("%(asctime)s-%(levelname)s-%(name)s-%(message)s", datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S") # 控制台格式化器 console_formatter = logging.Formatter("%(levelname)s-%(name)s-%(message)s") # handler绑定formatter file_handler.setFormatter(file_formatter) console_handler.setFormatter(console_formatter) # logger绑定handler logger.addHandler(file_handler) logger.addHandler(console_handler) # 使用Logger对象输出信息 logger.debug('This is a debug message') logger.info('This is an info message') ``` 此模板自定义了日志处理器、格式化器，将不同级别的日志分别输出到文件和控制台，适用于需要对日志进行详细控制和管理的项目[^4]。 ### 模板类配置模板 ```python import logging class LogConfig: def __init__(self): self.log_folder_path = get_value("log", "log_folder_path") self.log_level = get_value("log", "log_level") # 后续可添加更多日志配置逻辑 # 使用示例 log_config = LogConfig() ``` 该模板使用类来封装日志配置，方便在不同的地方复用日志配置，适用于大型项目中对日志配置进行统一管理的场景。不过这里的`get_value`函数需要根据实际情况实现，用于从配置文件中获取日志相关的配置信息[^3]。
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