python 之 logging

#coding=utf-8

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format=‘%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s‘,
datefmt=‘%a, %d %b %Y %H:%M:%S‘,
filename=‘/tmp/test.log‘,
filemode=‘w‘)

logging.debug(‘debug message‘)
logging.info(‘info message‘)
logging.warning(‘warning message‘)
logging.error(‘error message‘)
logging.critical(‘critical message‘)

时间： 2024-10-10 09:34:19

python 之 logging的相关文章

python的logging模块

1.简单的将日志打印到屏幕 import logging logging.debug('This is debug message') logging.info('This is info message') logging.warning('This is warning message') 屏幕上打印: WARNING:root:Thisis warning message 默认情况下,logging将日志打印到屏幕,日志级别为WARNING: 日志级别大小关系为:CRITICAL > ER

python的logging日志模块(二)

晚上比较懒,直接搬砖了. 1.简单的将日志打印到屏幕 import logging logging.debug('This is debug message') logging.info('This is info message') logging.warning('This is warning message') 屏幕上打印:WARNING:root:This is warning message 默认情况下,logging将日志打印到屏幕,日志级别为WARNING: 日志级别大小关系为:

python之logging模块的使用

python的logging模块是用来写日志的,是python的标准模块. logging的结构查看logging的python源码,可知主要有四个类实现功能: Loggers:提供应用程序直接使用的接口,如相关的配置设置: Handlers:将Loggers产生的日志传到指定位置,设置日志保存的位置: Filters:对输出日志进行过滤操作: Formatters:控制日志的输出格式: 日志记录的级别 DEBUG:优先级10,记录调试的详细信息,只在调试时开启: INFO:优先级20,记录普

Python基础-----logging模块

#!/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*- ########################################################################################################################################################灵活配置日志级别,日志格式,输出位置#####################################

python使用logging模块方法教程

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: 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: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: logging模块的日志级别 logging模块默认定义了以下几个日志等级,它允许开发人员自定义其他日

转使用Python的logging.config.fileConfig配置日志

Python的logging.config.fileConfig方式配置日志,通过解析conf配置文件实现.文件 logglogging.conf 配置如下: [loggers]keys=root,fileLogger,rotatingFileLogger [handlers]keys=consoleHandler,fileHandler,rotatingFileHandler [formatters]keys=simpleFormatter [logger_root]level=DEBUGha

python之logging.basicConfig

在自动化测试中,软件运行会出现错误,这时候日志就很重要了 python的logging.basicConfig函数在这里就显得很重要了首先我们日志需要按照info.debug.error等级别来进行区分的.当然这个级别可以自己去设置.在一般的情况下我们普通的输出我们直接用info类型,调试的时候用debug类型,如果预计有错误时那么我们就需要用error类型的日志,一般情况去info级别最为合适. logging模块包括logger,Handler,Filter,Formatter四个部分.

Python中logging模块的基本用法

在 PyCon 2018 上,Mario Corchero 介绍了在开发过程中如何更方便轻松地记录日志的流程. 整个演讲的内容包括: 为什么日志记录非常重要日志记录的流程是怎样的怎样来进行日志记录怎样进行日志记录相关配置日志记录使用常见误区下面我们来梳理一下整个演讲的过程,其实其核心就是介绍了 logging 模块的使用方法和一些配置. 日志记录的重要性在开发过程中,如果程序运行出现了问题,我们是可以使用我们自己的 Debug 工具来检测到到底是哪一步出现了问题,如果出现了问题的话,

每天一个python库:logging

logging库是Python标准库的一部分,提供了一个通用的日志系统. 例如 1 2 3 4 5 6 7 import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warn('warn message') logging.error('error message') logging.critical('critical message') 运行即可在终端看到日志内容,默认是展示warn级

python中logging模块的使用

一.基本用法只需要基本的配置,就可以使用了. import logging def fun2(): logging.basicConfig(filename="fun2.log",format="%(asctime)s %(message)s",level=logging.DEBUG) logging.debug("this is fun2 log") 二.进行详细配置首先添加一个fileHandler来配置记录的文件,Formatter来设