python logger subprocess卡死

当使用Python的logger模块和subprocess模块时，可能会遇到卡死的问题。在处理这个问题之前，首先要了解logger和subprocess的工作原理。

logger模块是Python标准库中的一个模块，用于记录日志信息。它能够将日志信息输出到控制台、文件或其他地方。它提供了丰富的功能和配置选项，可以方便地记录和管理日志。

subprocess模块是用于创建子进程的模块。它能够执行外部命令，并与其交互。它提供了多种执行外部命令的方式，并且可以捕获命令的输出和错误信息。

在使用logger和subprocess模块时，可能会出现卡死的情况。这种情况通常是由于子进程没有正确地被销毁所导致的。一种可能的原因是子进程在执行命令时发生了错误，但是错误没有被捕获到，从而导致子进程没有被正确地销毁。当这种情况发生时，主进程可能会一直等待子进程结束，从而导致卡死。

解决这个问题的方法是，在创建子进程之前，先设置subprocess模块的相关参数，例如设置子进程的超时时间和错误处理方式。当子进程执行超过设定的时间或者发生错误时，会自动中断子进程，并抛出异常。通过捕获这些异常，可以及时处理子进程的错误，避免卡死的情况发生。

另外，还可以在logger模块中设置超时参数，以避免在记录日志时发生卡死。当logger执行的操作超过设定的时间时，可以选择中断操作，并抛出异常。

综上所述，解决Python logger subprocess卡死的问题需要设置合适的超时参数和异常处理方式，以及及时捕获并处理子进程和logger模块的异常。这样可以保证程序的稳定性和可靠性。

相关问题

python logger

Python logger 是一个内置的日志记录模块，它可以帮助我们在程序中记录和管理日志信息。使用 Python logger，我们可以将程序的运行状态、错误信息等输出到日志文件或者控制台。

要使用 Python logger，我们首先需要导入 logging 模块。然后，我们可以创建一个 logger 对象，并设置它的日志级别、输出格式等属性。接下来，我们可以使用 logger 对象进行日志记录，包括调用不同级别的方法，如 debug、info、warning、error 等。

下面是一个简单的示例：

import logging

# 创建一个 logger 对象
logger = logging.getLogger('my_logger')

# 设置日志级别
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建一个文件处理器
file_handler = logging.FileHandler('my_log.log')

# 设置文件处理器的日志级别
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建一个控制台处理器
console_handler = logging.StreamHandler()

# 设置控制台处理器的日志级别
console_handler.setLevel(logging.INFO)

# 创建一个日志格式器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 设置文件处理器和控制台处理器的格式化器
file_handler.setFormatter(formatter)
console_handler.setFormatter(formatter)

# 将处理器添加到 logger 对象中
logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(console_handler)

# 记录日志
logger.debug('This is a debug message')
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is a warning message')
logger.error('This is an error message')

在上面的示例中，我们创建了一个名为 'my_logger' 的 logger 对象，并设置了它的日志级别为 DEBUG。然后，我们创建了一个文件处理器和一个控制台处理器，并设置它们的日志级别分别为 DEBUG 和 INFO。接着，我们创建了一个日志格式器，并将它设置给文件处理器和控制台处理器。最后，我们使用 logger 对象记录了不同级别的日志信息。

通过使用 Python logger，我们可以更好地跟踪程序的运行状态和调试信息，从而方便地进行错误排查和日志分析。

python logger 毫秒

要获取Python日志记录器的毫秒级时间，可以使用`logging.Formatter`类和`logging.StreamHandler`类的`formatTime`方法。你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用`logging.Formatter`类创建一个格式化器对象，并将其设置为以毫秒级时间显示。

   formatter = logging.Formatter('%(asctime)s.%(msecs)03d %(levelname)s %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

2. 接下来，创建一个`logging.StreamHandler`对象，并将格式化器对象设置给它。

   stream_handler = logging.StreamHandler()
   stream_handler.setFormatter(formatter)

3. 然后，根据你的需求，创建一个根日志记录器或者一个特定的子日志记录器。

   logger = logging.getLogger('root')  # 或者 logging.getLogger('main') 或者 logging.getLogger('main.mod')

4. 最后，将流处理器添加到日志记录器中，并设置日志级别。

   logger.addHandler(stream_handler)
   logger.setLevel(logging.DEBUG)

通过这些步骤，你将能够获得Python日志记录器的毫秒级时间。请注意，你需要根据你的具体代码和需求进行适当的调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python logger模块](https://blog.csdn.net/weixin_39648430/article/details/110993582)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python中内置的日志模块logging用法详解](https://blog.csdn.net/lyn631579741/article/details/129532777)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]