logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s %(message)s", datefmt="[%Y-%m-%d %H:%M:%S]")

时间: 2024-05-04 14:13:34 浏览: 12
logging.basicConfig是Python中用于配置日志记录的函数。它于设置日志记录的级别、格式和其他属性。 参数说明： - level：指定日志记录的级别，可以是DEBUG、INFO、WARNING、ERROR或CRITICAL。级别越高，记录的信息越详细。例如，设置为logging.INFO将记录INFO级别及以上的日志信息。 - format：指定日志记录的格式。在这个例子中，格式包括时间戳、日志级别、日志名称和日志消息。 - datefmt：指定时间戳的格式。 使用logging.basicConfig函数可以快速设置日志记录的基本配置。在配置完成后，可以使用logging模块的其他函数来记录日志。
相关问题

请解释 logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)

这段代码是用于配置Python的logging模块的基本配置。logging模块提供了一种灵活的方式来记录应用程序的活动和错误，以便进行调试和监视。 其中，basicConfig函数用于配置logging模块的基本行为，接受多个参数来指定格式、日志级别等信息。在这个例子中，format参数指定了日志记录的格式，其中%(asctime)s表示记录时间、%(levelname)s表示日志级别、%(message)s表示日志消息。 level参数指定了日志记录的级别，这里设置为logging.INFO，表示只记录INFO级别及以上的日志记录，即忽略DEBUG级别的日志记录。 通过这个函数的配置，程序可以使用logging模块的各种函数来记录日志，例如： ``` import logging logging.info('This is an information message') logging.error('This is an error message') ``` 这些日志记录将按照指定的格式输出到控制台或日志文件中，便于开发者进行调试和监视。

logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s', datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p', filename='chinawuliu.log', level=logging.INFO)

这是一个Python代码片段，用于配置日志记录器。它指定了日志的格式，日期格式，日志文件名和记录级别。具体来说，它使用了基本的配置方法，该方法接受一个格式字符串以及其他参数，例如日期格式和记录级别。它还将日志记录到名为"chinawuliu.log"的文件中，级别为INFO，这意味着只有INFO级别及以上的日志消息才会被记录。

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一、logging模块讲解 1.函数：logging.basicConfig（） 参数讲解： （1）level代表高于或者等于这个值时，那么...LOG_FORMAT = "%(asctime)s======%(levelname)s++++++(message)" logging.basicConfig(filename="log1.t
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Python logging模块写入中文出现乱码

一下文件执行将产生乱码，切.log文件显示问好，打不开 ... formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s-%(levelname)s %(message)s") fh.setFormatter(formatter) logger.addHandler(fh) l
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在unittest中使用 logging 模块记录测试数据的方法

如下所示： # -*- coding:utf-8 -*- import sys import logging import unittest import os reload(sys) sys.path.append(os.path... format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',

logging.basicConfig

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(__name__) logger.info('This is an info message') logger.warning('This is a ...

所以报错这样是正常的对吗from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler from apscheduler.events import EVENT_JOB_EXECUTED, EVENT_JOB_ERROR import datetime import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %:H%M%S', filename='log1.txt', filemode='a') logging.FileHandler(encoding='utf-8', filename='log1.txt') def aps_test(x): print(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %:H%M%S'), x) def date_test(x): print(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %:H%M%S'), x) print(1/0) def my_listener(event): if event.exception: print('出错？？？？？？') else: print('正常///////////') scheduler = BlockingScheduler() scheduler.add_job(func=date_test, args=('一次性出错任务',), next_run_time=datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(seconds=15), id='date_task') scheduler.add_job(func=aps_test, args=('循环任务',), trigger='interval', seconds=3, id='interval_task') scheduler.add_listener(my_listener, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR) scheduler._logger=logging scheduler.start()

format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S', # 修改这里的格式字符串 filename='log1.txt', filemode='a') logging.FileHandler(encoding='...

def SGNS_process(self): print("Calculating the sim_sgns...") logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') self.sim_sgns = [] vec_sgns = Word2Vec(LineSentence('text7.txt'), size=100, window=2, sg=1, hs=0, min_count=1, workers=multiprocessing.cpu_count()) tbar = tqdm(total=len(self.word_vector)) for word in self.word_vector: try: self.sim_sgns.append(vec_sgns.wv.similarity(word[0], word[1])) except: self.sim_sgns.append(0) tbar.update(1) tbar.close() # print(self.sim_sgns) f = open('sim_sgns', 'wb') pickle.dump(self.sim_sgns, f) f.close()

这段代码是一个Python函数，名为SGNS_process，用于计算文本中词语的相似度，其中用到了Word2Vec模型。 在这个函数中，sg=1是Word2Vec模型中的一个参数，指定了训练算法的类型，这里sg=1表示使用Skip-Gram算法进行...

import logging import os.path import sys from optparse import OptionParser from gensim.corpora import WikiCorpus def parse_corpus(infile, outfile): '''parse the corpus of the infile into the outfile''' space = ' ' i = 0 with open(outfile, 'w', encoding='utf-8') as fout: wiki = WikiCorpus(infile, lemmatize=False, dictionary={}) # gensim中的维基百科处理类WikiCorpus for text in wiki.get_texts(): fout.write(space.join(text) + '\n') i += 1 if i % 10000 == 0: logger.info('Saved ' + str(i) + ' articles') if name == 'main': program = os.path.basename(sys.argv[0]) logging.basicConfig(level = logging.INFO, format = '%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(program) # logging.getLogger(logger_name) logger.info('running ' + program + ': parse the chinese corpus') # parse the parameters parser = OptionParser() parser.add_option('-i','--input',dest='infile',default='zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2',help='input: Wiki corpus') parser.add_option('-o','--output',dest='outfile',default='corpus.zhwiki.txt',help='output: Wiki corpus') (options,args) = parser.parse_args() infile = options.infile outfile = options.outfile try: parse_corpus(infile, outfile) logger.info('Finished Saved ' + str(i) + 'articles') except Exception as err: logger.info(err)逐行说明其作用

16. logging.basicConfig(level = logging.INFO, format = '%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'): 配置日志记录器的格式和级别。 17. logger = logging.getLogger(program): 获取名为program的记录器...

import logging import os.path import sys from optparse import OptionParser from gensim.corpora import WikiCorpus def parse_corpus(infile, outfile): '''parse the corpus of the infile into the outfile''' space = ' ' i = 0 with open(outfile, 'w', encoding='utf-8') as fout: wiki = WikiCorpus(infile, lemmatize=False, dictionary={}) # gensim中的维基百科处理类WikiCorpus for text in wiki.get_texts(): fout.write(space.join(text) + '\n') i += 1 if i % 10000 == 0: logger.info('Saved ' + str(i) + ' articles') if __name__ == '__main__': program = os.path.basename(sys.argv[0]) logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(program) # logging.getLogger(logger_name) logger.info('running ' + program + ': parse the chinese corpus') # parse the parameters parser = OptionParser() parser.add_option('-i', '--input', dest='infile', default='zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2', help='input: Wiki corpus') parser.add_option('-o', '--output', dest='outfile', default='corpus.zhwiki.txt', help='output: Wiki corpus') (options, args) = parser.parse_args() infile = options.infile outfile = options.outfile try: parse_corpus(infile, outfile) logger.info('Finished Saved ' + str(i) + 'articles') except Exception as err: logger.info(err) # python parse_zhwiki_corpus.py -i zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 -o corpus.zhwiki.txt 优化代码

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(program) # logging.getLogger(logger_name) logger.info('running ' + program + '...

import logging import jieba import gensim from gensim.models import Word2Vec def get_Segment(): texts = [] jieba.load_userdict("data\\name_dict.txt") with open('data\\in_the_name_of_people.txt','r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): texts.append(list(jieba.cut(line.strip()))) with open('data\\in_the_name_of_people_segment.txt','w',encoding='utf-8')as f: for line in texts: f.write(" ".join(w for w in line)) f.write("\r\n") def getmodel(): logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(LeveLname)s : %(message)s',level=logging.INFO) sentences = word2vec.LineSentence('data\\in_the_name_of_people_segment.txt') model = word2vec.Word2Vec(sentences,min_count=1) return model if __name__=='__main__': get_Segment() model = getmodel() print('相似度: ',model.wv.similarity('人民','名义')) print(model.wv.similarity('候亮平','钟小艾')) print(model.mv.most_similar('候亮平',topn=10))

logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO) sentences = word2vec.Text8Corpus('data\\in_the_name_of_people_segment.txt') model = word2vec.Word2Vec...

class DouBanBook(object): def __init__(self, start_url, headers, queue): self.start_url = start_url self.headers = headers self.queue = queue def get_response(self, url): try: session = requests.Session() response = session.get(url, headers=self.headers) response.encoding = "utf-8" response.raise_for_status() return response except Exception as e: logging.warn(e.args, exc_info=False) logging.basicConfig(level=logging.WARN, filename="doubanbook.log", filemode="w", format='%(asctime)s %(filename)s [line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S') # 获取图书标签页信息和链接 def parse_start_url(self, response): selector = Selector(text=response.text) # td_list = selector.xpath("//div[@class='article']/div[@class='']/div/table/tbody/tr/td") td_list = selector.xpath("//table[@class='tagCol']/tbody/tr/td") for td in td_list: items = {} items['book_tag'] = td.xpath("./a/text()").get() # 图书标签 tag_href = td.xpath("./a/@href").get() # 标签链接 tag_url = "https://book.douban.com" + tag_href self.queue.put(tag_url)

这段代码定义了一个名为 DouBanBook 的类，它具有以下几个方法： - __init__(self, start_url, headers, queue): 这是类的构造函数，用于初始化类的实例。... ...它使用 requests 库发送一个 GET 请求，并设置了...

logging.logging.什么方法是设置log路径

format='%(asctime)s %(levelname)-8s %(message)s', filename='example.log', filemode='a' ) logging.info('This is an example message.') 在上面的示例中，我们使用 basicConfig 方法来配置日志输出...

import concurrent.futures import time import logging import socket import struct import binascii # modbus tcp client class ModbusTCPClient: def __init__(self, ip, port): self.ip = ip self.port = port self.socket = None def connect(self): self.socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) self.socket.connect((self.ip, self.port)) def disconnect(self): self.socket.close() self.socket = None def read_registers(self, start_addr, count): request = struct.pack('>HHHH', 0x0001, start_addr, count, 0x0000) self.socket.send(request) response = self.socket.recv(1024) return struct.unpack_from('>' + 'H' * count, response, offset=9) def write_register(self, addr, value): request = struct.pack('>HHH', 0x0006, addr, value) self.socket.send(request) response = self.socket.recv(1024) return struct.unpack_from('>HH', response, offset=9) # worker function for thread pool def worker(ip, port, start_addr, count): client = ModbusTCPClient(ip, port) client.connect() try: # read registers values = client.read_registers(start_addr, count) logging.info('ip=%s, values=%s', ip, values) # write a value client.write_register(start_addr, 0x1234) except Exception as e: logging.error('ip=%s, error=%s', ip, str(e)) finally: client.disconnect() # main function def main(): # configure logging logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s') # list of modbus tcp devices devices = [ {'ip': '127.0.0.1', 'port': 502, 'start_addr': 0, 'count': 2}, {'ip': '127.0.0.1', 'port': 503, 'start_addr': 2, 'count': 2}, {'ip': '127.0.0.1', 'port': 504, 'start_addr': 4, 'count': 2}, ] # create thread pool with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=len(devices)) as executor: # submit tasks to thread pool futures = [executor.submit(worker, device['ip'], device['port'], device['start_addr'], device['count']) for device in devices] # wait for tasks to complete for future in concurrent.futures.as_completed(futures): try: future.result() except Exception as e: logging.error('error=%s', str(e)) # entry point if __name__ == '__main__': main() 数据包多少

根据代码，数据包的大小是13个字节。对于读取寄存器的请求，使用了struct.pack('>HHHH', 0x0001, start_addr, count, 0x0000)打包成13个字节的请求数据包，其中'>HHHH'表示4个大端无符号short类型数据。...

def SVG_process(self): # SVG方法 self.get_subword_vector() M = np.zeros((len(self.vocab), len(self.vocab))) df = pd.DataFrame(M, index=self.vocab, columns=self.vocab) print("Calculating the subword vector...") # 利用dataframe的字符串索引功能，使用子词向量进行计数，记录子词向量在词表中的出现频率 tbar = tqdm(total=len(self.subword_vector)) for i in self.subword_vector: try: df.at[i[0], i[1]] += 1 except: pass tbar.update(1) tbar.close() M = np.array(df) print(np.max(M)) svd = TruncatedSVD(n_components=3) self.result = svd.fit_transform(M) print(self.result.shape) def SGNS_process(self): print("Calculating the sim_sgns...") logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') self.sim_sgns = [] vec_sgns = Word2Vec(LineSentence('dataset.txt'), vector_size=100, window=2, sg=1, hs=0, min_count=1, workers=multiprocessing.cpu_count()) tbar = tqdm(total=len(self.word_vector)) for word in self.word_vector: try: self.sim_sgns.append(vec_sgns.wv.similarity(word[0], word[1])) except: self.sim_sgns.append(0) tbar.update(1) tbar.close() # print(self.sim_sgns) f = open('sim_sgns', 'wb') pickle.dump(self.sim_sgns, f) f.close()

这段代码中包含了两个方法，一个是SVG_process，另一个是SGNS_process。 SVG_process方法中，首先调用了get_subword_vector方法获取词表中的子词向量，然后使用一个二维数组M初始化一个DataFrame对象df，用于记录子...

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logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') 2. 在测试用例中使用以下代码记录日志： import logging logging.debug('This is a debug message') ...

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logging.basicConfig(filename='abc.log', level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s') logging.debug('This is a debug message') logging.info('This is an info message') logging....

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