logging的一些参数用法

最新推荐文章于 2023-03-22 23:35:05 发布
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分类专栏： api_auto 学习
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版权

#1.logging.Formatter
原文地址:https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/85239228

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s-%(name)s-%
(filename)s-[line:%(lineno)d]-%(levelname)s-[日志信息]: 
%(message)s',datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S')

看下打印结果：
Fri, 06 Dec 2019 10:27:35-common.RecordLog-ParseConfig.py-[line:46]-INFO-
[日志信息]: 从配置文件D:\down\LoanApiAutoTest-master\config\config.ini解析
Host_Url信息为http://**:8080/futureloan/mvc/api
%a：周几
%d:当月的第几天
%b:月份名
%Y:年份
%H:时
%M：分
%S:秒
此外
%(asctime)s：字符串形式默认格式：“2019-12-06 16：54：45,565”
%(name)s:Logger的名字
%(filename)s：调用日志输出的模块的文件名
%(lineno)：数字形式的日志级别
%(levelname)s：文件模式的日志级别
#2
file_handler = RotatingFileHandler(self.__path, maxBytes=1010241024, backupCount=3, encoding=‘utf-8’)
self.__path：自定义日志文件的路径或者文件名
maxBytes:配置日志文件的大小上限
backupCount:配置文件的数量上限

Python常用模块 之 logging：日志模块
孤寒者的博客
08-02 17万+
Python常用模块 之 logging：日志模块
python中logging库使用
qq_38734327的博客
08-31 1472
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。
logging 模块格式化参数及示例
forward_huan的博客
03-22 711
%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s
Logger的Formatter
kaixinbingju的专栏
01-15 1237
public class TestLogger { public static void main(String[] args){ Logger log=Logger.getLogger("haha"); log.setLevel(Level.INFO); Logger log1=Logger.getLogger("haha"); System.out.println(log==
Python - logging.Formatter 的常用格式字符串
qq_33801641的博客
11-13 1852
格式字符串 作用 %(name)s 日志记录器的名称(记录通道) %(levelno)s 日志记录级别的数字 DEBUG=10、INFO=20、WARNING=30、ERROR=40、CRITICAL=50 %(levelname)s 日志记录级别的文本 “DEBUG”、“INFO”、“WARNING”、“ERROR”、“CRITICAL” %(path...
Java练习（三）：Logger的XMLFormatter, SimpleFormatter, 自定义formatter
sulia1234567890的博客
09-14 1729
目录 1. 背景概念 1.1 Logger的Formatter，为格式化LogRecords提供支持 1.2 常用的几种Formatter格式 1.3 LogRecord介绍 1.4 XMLFormatter简介 2. 详解Formatter 2.1 XMLFormatter继承了Formatter, 并重写了其中的format, getHead, getTail方法 2.2 思考：如何重写（自定义） 自己的formatter？ 2.3 思考：如果要求在SimpleFormatter的基.
logging自定义模板
weixin_30588729的博客
01-17 143
import logging logger=logging.getLogger('这是一个日志')#先生成一个日志 formatter=logging.Formatter('%(asctime)s %(name)s %(lineno)d %(essage)s')#定义这个日志的格式 wenjian=logging.FileHandler('t2','a',encoding='utf-8'...
python中logging模块的一些简单用法的使用
09-19
在使用`logging`模块时，可以通过`Formatter`类来自定义日志的输出格式。例如，可以设置日期时间、文件名、行号等信息。下面的例子展示了如何设置这些信息： ```python import logging logging.basicConfig(level=...
解读python logging模块的使用方法
09-20
为了更好地理解logging模块的工作原理和使用方法，我们可以通过具体的代码示例来进一步说明。例如，基本的配置与使用可以如下面的代码段所示： ```python import logging # 配置基本的日志设置 logging....
详解Oracle中的隐含参数_disable_logging
09-09
Oracle中的隐含参数`_disable_logging`是一个内部使用的参数，主要用于测试环境，目的是在特定情况下禁用数据库的日志记录功能。然而，这个参数的使用必须非常谨慎，因为它可能导致数据的不可恢复性和日志文件的损坏...
python中formatter的用法_python中 logging的使用详解
weixin_39675215的博客
02-03 6359
日志是用来记录程序在运行过程中发生的状况，在程序开发过程中添加日志模块能够帮助我们了解程序运行过程中发生了哪些事件，这些事件也有轻重之分。根据事件的轻重可分为以下几个级别：DEBUG： 详细信息，通常仅在诊断问题时才受到关注。整数level=10INFO： 确认程序按预期工作。整数level=20WARNING：出现了异常，但是不影响正常工作.整数level=30ERROR：由于某些原因，程序 不...
Python日志格式输出与时间格式
11-17 9275
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s %(levelname)s %(message)s","%Y%b%d-%H:%M:%S") 上面的%Y等是时间格式，所以要想理解上面要表示个什么，先来看一下Python的时间格式。 %a - abbreviated weekday name%A - full weekday name%
Django-python-日志记录-参数设置-logging模块
插件开发
03-07 876
这个类是确定logger中消息发生的引擎程序，描述特定的日志记录行为，譬如控制台打印、写入日志文件、通过网络进行发送等。与logger一样，handler也具有日志级别，如果日志记录的日志级别未达到或超过handler的级别，则handler将忽略该消息。Formaters 格式化程序：决定每条日志的打印输出格式，可以有完整版的，也有简单版的。%(relativeCreated)d：日志创建时间 - 加载日志模块的时间 的 毫秒数。level：指定记录日志的级别，没有配置则处理所有级别的日志。
python 日志使用
_Tsun 的博客
12-25 292
最简单的logging用法 import logging logging.error("hah") logging.info("hah") logging.debug("hah") logging.warning("hah") loggin
Python3之logging模块
weixin_30381317的博客
12-12 392
logging的日志可以分为debug(),info(),warning(),error()和critical()5个级别,如果没有设置，那全局的默认的收录日志级别是warning。 基本用法 1: import logging 2: logging.warning("user [alex] attempted wrong password more than 3 times")...
python logging模块-写日志、log回滚
alex1801
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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 日志模块
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1、日志级别 日志一共分成5个等级，从低到高分别是：DEBUG INFO WARNING ERROR CRITICAL。 DEBUG：详细的信息,通常只出现在诊断问题上 INFO：确认一切按预期运行 WARNING：一个迹象表明,一些意想不到的事情发生了,或表明一些问题在不久的将来(例如。磁盘空间低”)。这个软件还能按预期工作。 ERROR：更严重的问题,软件没能执行一些功能 CRITI...
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python logging 使用方法
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02-12
### Python中使用Logging模块进行日志记录 #### 导入Logging模块并设置基本配置 为了开始使用`logging`模块，在脚本文件的顶部导入该模块，并调用`basicConfig()`函数来设定一些必要的参数，比如日志级别、格式以及目标输出位置等[^1]。 ```python import logging # 配置日志的基本设置 logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s", filename='app.log', # 将日志写入指定文件 filemode='w' # 覆盖模式打开日志文件，默认是追加模式'a' ) ``` #### 创建Logger对象 虽然可以直接通过`logging`模块的方法（如`debug()`, `info()`等）发送消息给默认的日志处理器，但是更推荐的做法是创建自己的`Logger`实例。这允许更加精细地控制不同部分的日志行为[^2]。 ```python logger = logging.getLogger('my_logger') handler = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s') handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) # 设置最低严重程度；低于这个级别的日志将被忽略 logger.setLevel(logging.INFO) ``` #### 记录不同类型的消息 一旦完成了上述准备工作之后就可以利用不同的方法来记录各种类型的事件了。每种类型对应着特定的颜色编码和重要性等级： - `DEBUG`: 开发期间用于调试目的的信息； - `INFO`: 描述正常操作流程的一般状态更新； - `WARNING`: 表明某些意外情况发生但不影响整体功能的通知； - `ERROR`: 报告错误条件下的异常状况； - `CRITICAL`: 极其严重的错误，可能导致应用程序无法继续运行下去[^3]。 ```python try: result = 10 / 0 except ZeroDivisionError as e: logger.error(f"An error occurred while dividing by zero: {e}") finally: logger.info("Operation completed.") ``` #### 自定义日志格式与多目的地输出 除了简单的文本形式外还可以自定义日志条目所呈现的方式，甚至同时向多个地方发送相同的内容副本。例如，既保存至本地磁盘又显示于终端屏幕上[^4]。 ```python console_handler = logging.StreamHandler() file_handler = logging.FileHandler('error_log.txt') # 定义两种不同的格式化器分别应用于两个处理程序上 simple_formatter = logging.Formatter('%(levelname)s:%(message)s') detailed_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s') console_handler.setFormatter(simple_formatter) file_handler.setFormatter(detailed_formatter) # 添加这两个新的处理器到我们的logger里去 logger.addHandler(console_handler) logger.addHandler(file_handler) # 测试一下效果 logger.warning('This will appear on screen and also saved into the file.') ```
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