logger.debug

logger.debug是Python中日志模块logging中的一个方法，用于打印调试级别的日志信息。在使用日志模块前，我们需要先进行配置。配置包括设置logger名称和级别，设置handler和级别等。

首先，我们可以使用logging.getLogger('logger_name')来创建一个logger对象，并设置其级别为DEBUG。logger对象是我们记录和输出日志信息的核心对象。

然后，我们可以使用logger.debug('message')来记录和输出调试级别的日志信息。这些日志信息通常用于调试程序，帮助我们查找问题和定位错误。

如果我们想要控制调试信息的输出，可以通过修改级别来实现。例如，我们可以使用logging.basicConfig()来设置日志的格式和级别。通过修改level参数的值，我们可以控制debug和info信息的输出。

总结来说，logger.debug是logging模块中用于记录和输出调试级别日志信息的方法，可以通过配置logger对象和修改日志级别来控制调试信息的输出。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

相关问题

LOGGER.debug

LOGGER.debug是一个使用Python内置logging模块的debug日志级别的方法。通过在代码中使用这个方法，可以将调试信息打印到控制台或日志文件中。在使用过程中，可以通过设置日志等级来控制debug信息的输出。例如，在配置logger时，可以将日志等级设置为logging.DEBUG来输出debug级别的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用logging模块debug方法来调试代码](https://blog.csdn.net/Nana8874/article/details/126041032)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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logger.info和logger.debug之间的区别

logger.infologger.debug都是Python中的logging模块中的日志级别，其中logger.debug级别是比logger.info低的级别。

logger.debug级别用于调试和诊断问题，输出的日志信息会更加详细，包括变量的值、代码的执行路径等等。而logger.info级别用于输出一些较为常规的信息，如程序的启动、停止、某些操作的成功或失败等等。

通常在生产环境中，logger.debug级别的日志信息不会被输出，以避免日志文件过大和影响性能。而在开发和测试阶段，logger.debug级别的日志信息则非常重要，可以帮助开发人员快速定位问题。