logger = logging.getLogger
时间: 2024-06-05 16:12:18 浏览: 8
这行代码创建了一个名为 "logger" 的 logger 对象,用于记录应用程序中的事件和消息。通常,使用 logger 对象记录的消息可以根据其级别进行过滤,例如只记录严重错误或警告,而忽略调试信息。这有助于在应用程序运行时快速识别问题并解决它们。在这行代码中, getLogger() 方法返回默认的 root logger 对象。如果需要,可以使用不同的名称创建多个 logger 对象,以便在不同的部分记录不同的事件和消息。
相关问题
logger = logging.getLogger(__name__)作用与log.info()
`logger = logging.getLogger(__name__)` 是用来创建一个 Logger 对象的语句,它可以用于记录日志消息。Logger 是 Python 标准库中的 logging 模块提供的一个核心类,用于管理和输出日志信息。
`logger` 对象可以用来调用不同级别的日志记录方法,比如 `logger.debug()`、`logger.info()`、`logger.warning()`、`logger.error()` 和 `logger.critical()`。这些方法用于记录不同级别的日志消息,以便在程序执行过程中进行跟踪、调试和错误处理。
`log.info()` 是 `logging` 模块中的一个方法,用于将一条具有 INFO 级别的日志消息记录到默认的 logger 对象中。它的作用是向日志中添加一条信息性的消息,通常用于显示程序运行的进程、状态或其他重要信息。
所以,`logger = logging.getLogger(__name__)` 用于创建一个 Logger 对象,而 `log.info()` 是 Logger 对象中的一个方法,用于记录 INFO 级别的日志消息。它们都是用于记录日志信息,但是通过 Logger 对象进行日志记录可以提供更多的配置选项和灵活性。
优化代码: import logging class DAELogControl(): def __init__(self, path): self.path = path self.logger = logging.getLogger(__name__) self.consoleFormatter = logging.Formatter("[%(asctime)s] %(levelname)s (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)30s...") # self.consoleFormatter = logging.Formatter("%(levelname)s [%(asctime)s] (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)30s...") self.fileFormatter = logging.Formatter("[%(asctime)s] %(levelname)s (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)s") # self.fileFormatter = logging.Formatter("%(levelname)s [%(asctime)s] (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)s") self.logger.propagate = False self.logger.setLevel(logging.DEBUG) self.consoleHandler = logging.StreamHandler() self.consoleHandler.setFormatter(self.consoleFormatter) self.consoleHandler.setLevel(logging.INFO) self.logger.addHandler(self.consoleHandler) self.fileHandler = logging.FileHandler(self.path) self.fileHandler.setFormatter(self.fileFormatter) self.fileHandler.setLevel(logging.DEBUG) self.logger.addHandler(self.fileHandler) def dae_data_err(self, msg): self.logger.debug(msg, stacklevel=2) def dae_info(self, msg): self.logger.info(msg, stacklevel=2) def dae_error(self, msg): self.logger.error(msg, stacklevel=2)
可以通过以下几个方面来优化代码:
1. 代码格式化:对代码进行格式化,使其更具可读性,例如在类定义的左括号前添加空格,代码缩进等。
2. 使用默认参数:将默认参数添加到函数参数中,以避免重复代码。例如,将默认的日志格式添加到日志处理程序中。
3. 删除重复代码:删除重复代码,例如在日志处理程序中使用了相同的格式化器。
4. 使用更具描述性的命名:使用更具描述性的变量和函数名称可以使代码更易于理解和维护。
下面是优化后的代码:
```python
import logging
class DAELogControl:
def __init__(self, path):
self.path = path
self.logger = logging.getLogger(__name__)
self.logger.propagate = False
self.logger.setLevel(logging.DEBUG)
self.consoleHandler = logging.StreamHandler()
self.consoleHandler.setLevel(logging.INFO)
self.consoleHandler.setFormatter(logging.Formatter("[%(asctime)s] %(levelname)s (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)30s..."))
self.logger.addHandler(self.consoleHandler)
self.fileHandler = logging.FileHandler(self.path)
self.fileHandler.setLevel(logging.DEBUG)
self.fileHandler.setFormatter(logging.Formatter("[%(asctime)s] %(levelname)s (%(filename)s:%(lineno)d): %(message)s"))
self.logger.addHandler(self.fileHandler)
def dae_data_err(self, msg):
self.logger.debug(msg, stacklevel=2)
def dae_info(self, msg):
self.logger.info(msg, stacklevel=2)
def dae_error(self, msg):
self.logger.error(msg, stacklevel=2)
```
通过这些优化,代码变得更加简洁和易于理解。