python  logging日志打印过程解析

 更新时间:2019年10月22日 09:49:23   作者:Mr.zou  
这篇文章主要介绍了python logging日志打印过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

一、 基础使用

1.1 logging使用场景

日志是什么?这个不用多解释。百分之九十的程序都需要提供日志功能。Python内置的logging模块,为我们提供了现成的高效好用的日志解决方案。但是,不是所有的场景都需要使用logging模块,下面是Python官方推荐的使用方法:

任务场景 最佳工具
普通情况下,在控制台显示输出 print()
报告正常程序操作过程中发生的事件 logging.info()(或者更详细的logging.debug())
发出有关特定事件的警告 warnings.warn()或者logging.warning()
报告错误 弹出异常
在不引发异常的情况下报告错误 logging.error(), logging.exception()或者logging.critical()

logging模块定义了下表所示的日志级别,按事件严重程度由低到高排列(注意是全部大写!因为它们是常量。):

级别 级别数值 使用时机
DEBUG 10 详细信息,常用于调试。
INFO 20 程序正常运行过程中产生的一些信息。
WARNING 30 警告用户,虽然程序还在正常工作,但有可能发生错误。
ERROR 40 由于更严重的问题,程序已不能执行一些功能了。
CRITICAL 50 严重错误,程序已不能继续运行。

默认级别是WARNING,表示只有WARING和比WARNING更严重的事件才会被记录到日志内,低级别的信息会被忽略。因此,默认情况下,DEBUG和INFO会被忽略,WARING、ERROR和CRITICAL会被记录。

有多种方法用来处理被跟踪的事件。最简单的方法就是把它们打印到终端控制台上。或者将它们写入一个磁盘文件内。

1.2 简单范例

在什么都不配置和设定的情况下,logging会简单地将日志打印在显示器上,如下例所示:

import logging
logging.warning('Watch out!') # 消息会被打印到控制台上
logging.info('I told you so') # 这行不会被打印,因为级别低于默认级别

如果,将上面的代码放在一个脚本里并运行,结果是:

WARNING:root:Watch out!

1.3 高级使用

import logging

#创建logger记录器
logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger('simple_example')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

#创建一个控制台处理器,并将日志级别设置为debug

ch = logging.StreamHandler()

ch.setLevel(logging.DEBUG)

#创建formatter格式化器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

#将formatter 添加到ch处理器
ch.setFormatter(formatter)

#将ch添加到logger
logger.addHandler(ch)

#然后就可以开始使用了
# logger.debug('debug message')
#logger.info('info message')
# logger.warning('warn message')
# logger.error('error message')
# logger.critical('critical message')

def Logss():
  #要打印的信息
  a = "3"
  logger.info(a)

Logss()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • python实现线性回归算法

    python实现线性回归算法

    这篇文章主要为大家详细介绍了python实现线性回归算法,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2021-04-04
  • python如何实现斐波那契数列

    python如何实现斐波那契数列

    这篇文章主要介绍了python如何实现斐波那契数列问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2023-08-08
  • Python数据可视化plt.savefig如何将图片存入固定路径

    Python数据可视化plt.savefig如何将图片存入固定路径

    这篇文章主要介绍了Python数据可视化plt.savefig如何将图片存入固定路径问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2023-09-09
  • Python 并行加速技巧分享

    Python 并行加速技巧分享

    这篇文章主要介绍了Python 并行加速技巧分享,文章围绕文章主题展开详细的内容介绍,具有一定的参考价值,需要的小伙伴可以参考一下
    2022-05-05
  • Python字符串常规操作小结

    Python字符串常规操作小结

    本文主要介绍了Python字符串常规操作小结,如拼接字符串、截取字符串、格式化字符串等,下面将对Python中常用字符串操作方法进行介绍,感兴趣的可以了解一下
    2022-04-04
  • python如何利用plt.legend()添加图例代码示例

    python如何利用plt.legend()添加图例代码示例

    用python的matplotlib画图时,往往需要加图例说明,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python如何利用plt.legend()添加图例的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2023-11-11
  • Python 实现给图片加文字或logo水印

    Python 实现给图片加文字或logo水印

    本文主要为大家介绍了给图片添加文字或者logo图片水印的python工具,从而打造你的专属图片。代码简洁易懂,感兴趣的小伙伴可以了解一下
    2021-11-11
  • python3.6+django2.0开发一套学员管理系统

    python3.6+django2.0开发一套学员管理系统

    本篇文章给大家详细讲述了python3.6+django2.0开发一套学员管理系统的全部过程以及源码分享,有兴趣的朋友参考下。
    2018-03-03
  • Python机器学习应用之基于BP神经网络的预测篇详解

    Python机器学习应用之基于BP神经网络的预测篇详解

    BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络模型之一
    2022-01-01
  • Matplotlib绘图基础之坐标轴详解

    Matplotlib绘图基础之坐标轴详解

    Matplotlib的坐标轴是用于在绘图中表示数据的位置的工具,也是为了帮助观察者了解图像中数据的位置和大小,下面小编就来和大家详细聊聊Matplotlib绘图时坐标轴的具体使用吧
    2023-07-07

最新评论