python logging logger

最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布
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博客主要提及Python的logging模块和Logger类，属于Python模块相关内容，聚焦于信息技术领域中Python编程的特定模块知识。
详解Python logging调用Logger.info方法的处理过程
09-19
总结起来，当调用`Logger.info`时，Python的logging模块执行以下步骤： 1. 检查日志级别是否允许记录INFO信息。 2. 创建一个包含所有相关信息的`LogRecord`实例。 3. 将`LogRecord`传递给所有相关的处理器进行处理...
python logging.info在终端没输出的解决
12-17
在Python编程中，`logging` 模块是一个非常重要的工具，用于记录程序运行时的各种信息，包括错误、警告以及调试信息。当你在Python脚本中使用 `logging.info()` 函数来输出信息，但发现这些信息并没有在终端显示，...
CVE-2017-11882漏洞 Msf利用复现
weixin_30918415的博客
11-23 1056
中午时候收到了推送的漏洞预警，在网上搜索相关信息看到很多大牛已经开发出生成doc文档的脚本和msf的poc，本文记录CVE-2017-11882 漏洞在 Msf下的利用。 0x00 漏洞简介 2017年11月14日，微软发布了11月份的安全补丁更新，其中比较引人关注的莫过于悄然修复了潜伏17年之久的Office远程代码执行漏洞（CVE-2017-11882）。该漏洞为Office内存破坏...
python logging logger_Python logging设置和logger解析
weixin_39605326的博客
12-15 366
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:contentimport loggingLOG_F...
python logging logger_python logging 使用
weixin_28963467的博客
03-01 254
在使用日志会遇到日志重复打印的情况，主要是以下两个类需要使用单例模式：logging.StreamHandlerlogging.FileHandlerlogger = Logger.create_logger() 在使用的时候全局只能创建一次；import loggingclass Logger(object):def __init__(self):pass@staticmethoddef cre...
python logging logger_Python logging.Logger方法代码示例
weixin_39971172的博客
12-15 1489
本文整理汇总了Python中logging.Logger方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python logging.Logger方法的具体用法？Python logging.Logger怎么用？Python logging.Logger使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在模块logging的用法示例。在下文中一共展示了l...
python logging logger,python：logging.Logger和logging.getLogger之间的区别
weixin_34752204的博客
02-09 1015
Yes, I see python doc says: "Loggers are never instantiated directly, but always through the module-level function logging.getLogger(name)", but I have an issue to debug and want to know the root caus...
python logging logger_python：logging.Logger和logging.getLogger之间的区别
weixin_39988476的博客
12-15 1109
是的，我看到python doc说：“ Logger 永远不会直接实例化，但总是通过模块级函数logging.getLogger(name)”，但我有一个问题需要调试并想知道根本原因 .这是一个例子：#!/usr/bin/pythonimport logginglogger = logging.getLogger("test")format = "%(asctime)s [%(levelname)...
Logging和自定义Logger (python编程语言全解)
xuanfather的博客
11-15 1731
logging.getLogger(logger_name) 调用logging的getLogger方法返回一个Logger自定义日志类型的对象，可以自定义日志名称，当再次调用相同logger名称的getLogger方法时，返回相同的logger实例（类似于一个单例设计模式）
logging 模块笔记（Python）
m0_67058607的博客
03-17 963
Python 的logging模块提供了一个强大且灵活的日志系统，主要由LoggerHandlerFormatter和Filter四个核心类组成。用户直接和logger执行交互，具体的处理由Handler完成，实现处理逻辑和用户的调用逻辑实现隔离，用户在调用的时候不用关心日志具体的打印和处理逻辑，Formatter和Filter都作用域Handler，可以用于控制Handler处理的范围和输出的格式。
python logger.exception_Python logging设置和logger解析
weixin_34603814的博客
02-02 1789
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 loggingLOG_...
Python logging设置和logger解析
09-18
Python的logging模块是用于日志记录的标准库，它提供了丰富的功能来满足不同级别的日志需求，从简单的调试信息到复杂的日志记录策略。在本文中，我们将深入理解logging模块的设置和logger解析。 首先，我们要了解...
【旁门Python03】如何正确使用Python logging库
OddNo77的博客
10-09 1126
如何正确使用Python的logging库？这篇一站式的文章就足够了。涵盖从基本用法到高级配置。
Python自动化测试框架开发
最新发布
2509_93945719的博客
11-26 419
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
Java总结进阶之路 （基础二 ）
2509_94006474的博客
11-24 819
提示：java总结学习之路。
Python在机器学习中的模型训练
2509_93937153的博客
11-26 314
上周对比SVM和随机森林时，用Pipeline把预处理和训练步骤串起来，cross_val_score直接出十折交叉验证结果，整个实验可复现性极高。数据预处理这块绝对是重头戏。最近在做回归项目，r2_score和mean_squared_error这几个指标函数随调随用，省去了自己实现的麻烦。但平心而论，在常规业务场景下，从数据探索到模型上线的整个生命周期，Python的生态链确实做到了无缝衔接。很多库的默认参数就够用，想要精细调控又能深入底层，这种灵活性才是我们坚持用Python搞机器学习的根本原因。
15：00开始面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。
2301_78843735的博客
11-24 640
【摘要】本文分享了一位软件测试工程师的求职经历和面试经验。文章首先描述了作者遭遇降薪后寻求新工作的过程，并反思了在面试中因基础知识不足而失利的情况。随后系统整理了软件测试岗位的常见面试知识点，涵盖16个技术栈：包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python基础、性能测试等核心内容。其中详细列举了各技术栈的高频面试题，如测试步骤设计、Linux命令使用、Python编程题、MySQL优化等。最后提到完整的面试宝典包含近200页内容，旨在帮助求职者高效准备面试，提升通过率。
收藏！软件测试面试题
2401_86705770的博客
11-26 280
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
Python全栈开发项目——AI智能聊天机器人
qiao_yue的博客
11-24 816
本项目实现了AI聊天功能，具有语音输入和聊天背景自定义等亮点功能
python的logging logger
04-01
<think>好的，用户想了解Python中logging模块的Logger的用法示例和最佳实践。首先，我需要回顾一下Python logging模块的基本结构，特别是Logger类的作用。用户可能已经知道基本的日志使用，比如使用logging.info()，但更想了解如何正确创建和使用Logger实例，以及配置的最佳方法。 首先，应该解释Logger对象的创建，比如通过logging.getLogger(__name__)来获取，这样可以利用模块化的日志记录。然后，需要说明不同日志级别（DEBUG, INFO, WARNING等）的应用场景，以及如何设置处理程序（Handler）和格式化程序（Formatter）。 接着，要给出一个具体的代码示例，展示如何配置Logger，添加FileHandler和StreamHandler，并设置不同的日志级别。例如，文件日志记录DEBUG及以上级别，而控制台只记录INFO及以上。同时，格式化字符串的使用也很重要，要包括时间、日志级别、模块名等信息，方便调试。 在最佳实践部分，需要强调避免使用根Logger，而是使用模块特定的Logger，这样能更好地控制日志输出。配置应该在程序入口处完成，避免重复配置。还要提到使用__name__作为Logger名称的好处，这样会自动生成层次化的Logger名称，方便过滤和管理。 另外，用户可能想知道如何在不同模块中使用Logger，以及如何根据环境（开发、生产）调整日志级别。比如，开发环境中可能需要更详细的DEBUG日志，而生产环境则使用INFO或更高。这部分可以通过示例中的basic_config和handlers的设置来展示。 最后，考虑用户可能遇到的问题，比如日志文件过大，可以建议使用RotatingFileHandler或TimedRotatingFileHandler进行日志轮换。同时，提到异常记录时使用logger.exception自动添加堆栈跟踪，这也是一个实用的技巧。 需要检查是否有遗漏的部分，比如是否覆盖了Logger的层次结构、如何禁用第三方库的日志噪音，以及如何测试日志配置。确保示例代码正确，语法无误，并且遵循了用户给出的格式要求，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，虽然在这个问题中可能用不到数学公式，但需要注意其他格式要求，如代码块的使用和引用标识的添加。 用户提供的参考引用是关于Java的Log4j，但这里需要转换为Python的logging模块，所以不需要直接引用，但可能需要提到类似的配置思路，比如处理程序和格式化程序的设置。不过用户的问题中没有提到引用其他资料，所以可能不需要添加额外的引用标识，除非在回答中引用了特定的外部资源，但根据问题描述，主要应依赖Python官方文档中的最佳实践。</think>### Python logging模块Logger用法及最佳实践 Python的logging模块通过Logger对象实现模块化日志管理，以下是核心用法和推荐配置方法： #### 一、基础用法示例 ```python import logging # 创建Logger实例（推荐使用__name__获取模块名） logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(logging.DEBUG) # 创建文件处理器（记录DEBUG级别及以上） file_handler = logging.FileHandler('app.log') file_handler.setLevel(logging.DEBUG) # 创建控制台处理器（记录INFO级别及以上） stream_handler = logging.StreamHandler() stream_handler.setLevel(logging.INFO) # 创建格式化器 formatter = logging.Formatter( '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' ) # 添加处理器 file_handler.setFormatter(formatter) stream_handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(file_handler) logger.addHandler(stream_handler) # 使用示例 logger.debug('调试信息') logger.info('系统启动') logger.warning('磁盘空间不足') ``` #### 二、最佳实践指南 1. **层次化Logger命名** 使用`logging.getLogger(__name__)`自动生成基于模块路径的Logger名称，例如`__main__`表示主模块，`module.submodule`表示子模块 2. **多环境配置策略** ```python # 开发环境配置 logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, format='%(levelname)s - %(message)s' ) # 生产环境配置 if PRODUCTION: logging.disable(logging.DEBUG) logging.basicConfig( filename='prod.log', level=logging.WARNING ) ``` 3. **异常处理规范** ```python try: risky_operation() except Exception as e: logger.exception('操作异常') # 自动记录堆栈跟踪 ``` 4. **日志轮转配置** ```python from logging.handlers import RotatingFileHandler handler = RotatingFileHandler( 'app.log', maxBytes=1024000, backupCount=5 ) ``` #### 三、性能优化建议 - 使用`isEnabledFor()`避免高开销操作： ```python if logger.isEnabledFor(logging.DEBUG): logger.debug(f'详细数据: {expensive_function()}') ``` - 禁用第三方库日志： ```python logging.getLogger("requests").setLevel(logging.WARNING) ``` #### 四、推荐日志格式 $$ \text{格式字符串} = \text{时间} + \text{模块名} + \text{级别} + \text{信息} $$ 示例格式： `'%(asctime)s | %(module)-15s | %(levelname)-8s | %(message)s'`
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