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logging的简单使用

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)

  1. NOTSET(0)
  2. DEBUG(10)
  3. INFO(20)
  4. WARNING(30)
  5. ERROR(40)
  6. CRITICAL(50)

special

  • 在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 执行时输出大于等于设置的日志级别的日志信息,如设置日志级别是 INFO,则 INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL 级别的日志都会输出。

|2logging常见对象

  • Logger:日志,暴露函数给应用程序,基于日志记录器和过滤器级别决定哪些日志有效。
  • LogRecord :日志记录器,将日志传到相应的处理器处理。
  • Handler :处理器, 将(日志记录器产生的)日志记录发送至合适的目的地。
  • Filter :过滤器, 提供了更好的粒度控制,它可以决定输出哪些日志记录。
  • Formatter:格式化器, 指明了最终输出中日志记录的格式。

|3logging基本使用

logging 使用非常简单,使用 basicConfig() 方法就能满足基本的使用需要;如果方法没有传入参数,会根据默认的配置创建Logger 对象,默认的日志级别被设置为 WARNING,该函数可选的参数如下表所示。

参数名称

参数描述

filename

日志输出到文件的文件名

filemode

文件模式,r[+]、w[+]、a[+]

format

日志输出的格式

datefat

日志附带日期时间的格式

style

格式占位符,默认为 "%" 和 “{}”

level

设置日志输出级别

stream

定义输出流,用来初始化 StreamHandler 对象,不能 filename 参数一起使用,否则会ValueError 异常

handles

定义处理器,用来创建 Handler 对象,不能和 filename 、stream 参数一起使用,否则也会抛出 ValueError 异常

logging代码

 logging.debug("debug")
 logging.info("info")
 logging.warning("warning")
 logging.error("error")5 logging.critical("critical")

测试结果

WARNING:root:warning
ERROR:root:error
CRITICAL:root:critical

但是当发生异常时,直接使用无参数的 debug() 、 info() 、 warning() 、 error() 、 critical() 方法并不能记录异常信息,需要设置 exc_info=True 才可以,或者使用 exception() 方法,还可以使用 log() 方法,但还要设置日志级别和 exc_info 参数

a = 5
 b = 0
 try:
 c = a / b
 except Exception as e:
 # 下面三种方式三选一,推荐使用第一种
 logging.exception("Exception occurred")
 logging.error("Exception occurred", exc_info=True)
 logging.log(level=logging.ERROR, msg="Exception occurred", exc_info=True)

|4logging之Formatter对象

Formatter 对象用来设置具体的输出格式,常用格式如下表所示

格式

变量描述

%(asctime)s

将日志的时间构造成可读的形式,默认情况下是精确到毫秒,如 2018-10-13 23:24:57,832,可以额外指定 datefmt 参数来指定该变量的格式

%(name)

日志对象的名称

%(filename)s

不包含路径的文件名

%(pathname)s

包含路径的文件名

%(funcName)s

日志记录所在的函数名

%(levelname)s

日志的级别名称

%(message)s

具体的日志信息

%(lineno)d

日志记录所在的行号

%(pathname)s

完整路径

%(process)d

当前进程ID

%(processName)s

当前进程名称

%(thread)d

当前线程ID

%threadName)s

当前线程名称

|5logging封装类

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding: utf-8 -*-
 """
 __title__ = logging工具类
 __Time__ = 2019/8/8 19:26
 """
 import logging
 from logging import handlers
 class Loggers:
  __instance = None
  def __new__(cls, *args, **kwargs):
   if not cls.__instance:
    cls.__instance = object.__new__(cls, *args, **kwargs)
   return cls.__instance
  def __init__(self):
   # 设置输出格式
   formater = logging.Formatter(
    '[%(asctime)s]-[%(levelname)s]-[%(filename)s]-[%(funcName)s:%(lineno)d] : %(message)s')
   # 定义一个日志收集器
   self.logger = logging.getLogger('log')
   # 设定级别
   self.logger.setLevel(logging.DEBUG)
   # 输出渠道一 - 文件形式
   self.fileLogger = handlers.RotatingFileHandler("./test.log", maxBytes=5242880, backupCount=3)
   # 输出渠道二 - 控制台
   self.console = logging.StreamHandler()
   # 控制台输出级别
   self.console.setLevel(logging.DEBUG)
   # 输出渠道对接输出格式
   self.console.setFormatter(formater)
   self.fileLogger.setFormatter(formater)
   # 日志收集器对接输出渠道
   self.logger.addHandler(self.fileLogger)
   self.logger.addHandler(self.console)
  def debug(self, msg):
   self.logger.debug(msg=msg)
  def info(self, msg):
   self.logger.info(msg=msg)
  def warn(self, msg):
   self.logger.warning(msg=msg)
  def error(self, msg):
   self.logger.error(msg=msg)
  def excepiton(self, msg):
   self.logger.exception(msg=msg)
 loggers = Loggers()
 if __name__ == '__main__':
  loggers.debug('debug')
  loggers.info('info')

|6logzero封装类

 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding: utf-8 -*-
 """
 __title__ = logzero日志封装类
 __Time__ = 2019/8/8 19:26
 """
 import logging
 import logzero
 from logzero import logger
 class Logzero(object):
  __instance = None
  def __new__(cls, *args, **kwargs):
   if not cls.__instance:
    cls.__instance = object.__new__(cls, *args, **kwargs)
   return cls.__instance
  def __init__(self):
   self.logger = logger
   # console控制台输入日志格式 - 带颜色
   self.console_format = '%(color)s'         '[%(asctime)s]-[%(levelname)1.1s]-[%(filename)s]-[%(funcName)s:%(lineno)d] 日志信息: %(message)s '         '%(end_color)s '
   # 创建一个Formatter对象
   self.formatter = logzero.LogFormatter(fmt=self.console_format)
   # 将formatter提供给setup_default_logger方法的formatter参数
   logzero.setup_default_logger(formatter=self.formatter)
   # 设置日志文件输出格式
   self.formater = logging.Formatter(
    '[%(asctime)s]-[%(levelname)s]-[%(filename)s]-[%(funcName)s:%(lineno)d] 日志信息: %(message)s')
   # 设置日志文件等级
   logzero.loglevel(logging.DEBUG)
   # 输出日志文件路径和格式
   logzero.logfile("F:\\imocInterface\\log/tests.log", formatter=self.formater)
  def debug(self, msg):
   self.logger.debug(msg=msg)
  def info(self, msg):
   self.logger.info(msg=msg)
  def warning(self, msg):
   self.logger.warning(msg=msg)
  def error(self, msg):
   self.logger.error(msg=msg)
  def exception(self, msg):
   self.logger.exception(msg=msg)
 logzeros = Logzero()
 if __name__ == '__main__':
  logzeros.debug("debug")
  logzeros.info("info")
  logzeros.warning("warning")
  logzeros.error("error")
  a = 5
  b = 0
  try:
   c = a / b
  except Exception as e:
   logzeros.exception("Exception occurred")

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python中logging日志库实例详解,希望对大家有所帮助,也非常感谢大家对网站的支持!

标签:
Python,logging日志库,Python,常用库

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。