Python中logging模块格式化字符串的用法

本文展示了一个使用Python的logging模块记录调试信息的例子,通过不同的字符串格式化方式输出相同的内容。

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import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
name = 'Python'
age = 30
logging.debug('姓名:%s,年龄:%d', name, age)
logging.debug('姓名:%s,年龄:%d' % (name, age))
logging.debug('姓名:{},年龄:{}'.format(name, age))
logging.debug(f'姓名:{name},年龄:{age}')

输出:

DEBUG:root:姓名:Python,年龄:30
DEBUG:root:姓名:Python,年龄:30
DEBUG:root:姓名:Python,年龄:30
DEBUG:root:姓名:Python,年龄:30

 

### 使用Python中的`logging`模块进行日志记录 #### 导入Logging模块 为了使用`logging`模块,在脚本文件的开头部分应当导入此模块[^1]。 ```python import logging ``` #### 配置Logging设置 通过配置不同的参数,可以控制日志的行为。例如指定日志等级、输出位置等。这有助于更好地追踪应用程序的状态以及处理潜在的问题[^2]。 ```python # 设置基本的日志配置 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') ``` 上述代码设置了全局的日志级别为DEBUG,并定义了一个简单的消息格式化字符串来显示时间戳、严重性和具体内容。 #### 记录不同级别的日志信息 根据实际情况选择适当的方法来创建不同类型的消息: - `warning()` : 表明某些意外发生但程序仍能继续运行的情况; - `error()`: 更严重的错误阻止了一些功能正常运作; - `critical()`: 特别严重的错误可能导致整个应用无法继续执行。 以下是具体的例子[^5]: ```python def main(): try: # 正常操作流程... pass except Exception as e: logging.error(f'An error occurred: {str(e)}') if __name__ == '__main__': logging.debug('This is a debug message.') logging.info('Processing started successfully.') # 假设这里有一个异常抛出 raise ValueError("Something went wrong!") ``` 在这个实例中,当遇到未捕获的异常时会触发一条ERROR级别的日志;而在其他地方则分别发送了两条较低优先级的通知给监控系统或管理员查看。
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