解释代码：logger = logging.getLogger(__name__)

时间: 2023-05-29 12:04:48 浏览: 702
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Python log模块logging记录打印用法解析

这行代码是在Python中使用logging模块创建一个Logger对象，该对象将被用于记录日志消息。 getLogger()方法返回一个Logger对象，它接受一个参数__name__，这个参数通常是当前模块的名称，可以用来标识日志记录器的名称。 这个日志记录器对象可以通过调用不同的方法（如：info()、warning()、error()、critical()）来记录不同级别的日志消息。
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log

代码.log

代码.log

代码解释：logger = logging.getLogger(__name__)

1. getLogger函数：用于创建一个新的日志记录器对象，该对象可以用于在代码中输出日志信息。 2. 参数__name__：表示当前模块的名称，可以用于标识日志记录器对象所属的模块。 在深度学习中，日志信息可以帮助我们更...

logger = logging.getLogger(__name__)

这段代码是一个Python脚本中的一部分，用于获取一个logger对象，以便记录日志信息。logging是Python内置的模块，用于输出日志信息。通过调用getLogger()方法获取一个logger对象，可以设置日志级别和输出格式等信息。...

logger = logging.getLogger(__name__)这句话详细解释

这句话是在Python中使用logging模块创建一个记录器对象，logger的名称是当前模块的名称（__name__变量），用于记录日志消息。logger可以用来控制日志记录的级别和目标，可以将日志消息记录到控制台、文件等不同的...

def __init__( self, model, optimizer=None, scheduler=None, save_dir="", save_to_disk=None, logger=None, ): self.model = model self.optimizer = optimizer self.scheduler = scheduler self.save_dir = save_dir self.save_to_disk = save_to_disk if logger is None: logger = logging.getLogger(__name__) self.logger = logger

这是一个Python类的初始化函数，用于初始化类的各个属性。具体来说： - model：传入一个模型...- logger：传入一个日志记录器对象，如果没有传入，则使用默认的记录器记录日志，将其赋值给该类的 logger 属性。

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...

python logging.getlogger_避免使用'logger=logging.getLogger（\uu name\uu）

是的，正确的方式是使用logging.getLogger(__name__)来获取logger对象。这种方式可以避免使用固定的logger名称，而是使用当前模块的名称作为logger名称。这样可以避免在多个模块中使用同一个logger名称而导致的...

#!/usr/bin/env python2 from __future__ import print_function import argparse import logging.handlers import os import ConfigParser from icssploit.interpreter import IcssploitInterpreter # Define conf isf_conf_file = "isf.ini" isf_conf = ConfigParser.SafeConfigParser(allow_no_value=True) isf_conf.read(isf_conf_file) # Get parameter from conf log_file_name = isf_conf.get("LOG", "log_file_name") log_max_bytes = isf_conf.getint("LOG", "log_max_bytes") log_level = isf_conf.getint("LOG", "log_level") package_path = isf_conf.get("EXTRA_PACKEAGE", "package_path") # Define logger log_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file_name, maxBytes=log_max_bytes) log_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(name)s %(message)s') log_handler.setFormatter(log_formatter) LOGGER = logging.getLogger() LOGGER.setLevel(log_level) LOGGER.addHandler(log_handler) parser = argparse.ArgumentParser(description='ICSSploit - ICS Exploitation Framework') parser.add_argument('-e', '--extra-package-path', metavar='extra_package_path', help='Add extra packet(clients, modules, protocols) to isf.') def icssploit(extra_package_path=package_path): if not os.path.isdir(extra_package_path): extra_package_path = None isf = IcssploitInterpreter(extra_package_path) isf.start() if __name__ == "__main__": args = parser.parse_args() if args.extra_package_path: icssploit(extra_package_path=args.extra_package_path) else: icssploit()解释这段代码

这段代码是一个 Python2 脚本，用于启动 ICSExploit 框架，主要包括以下几个部分： 1. 导入所需要的模块和库，包括 argparse、logging、ConfigParser 和 IcssploitInterpreter。 2. 通过 ConfigParser 从配置文件...

def logging_builder(args): logger = logging.getLogger(__file__) logger.setLevel(logging.DEBUG) consoleHandler = logging.StreamHandler() consoleHandler.setLevel(logging.DEBUG) fileHandler = logging.FileHandler(os.path.join(os.getcwd(), args.log_name), mode='w') fileHandler.setLevel(logging.DEBUG) formatter = logging.Formatter('[%(asctime)s] {%(filename)s:%(lineno)d} %(levelname)s - %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S') consoleHandler.setFormatter(formatter) fileHandler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(consoleHandler) logger.addHandler(fileHandler) return logger这段代码什么意思

首先，代码通过 logging.getLogger(__file__) 创建一个日志记录器对象，并将其级别设置 logging.DEBUG，即最低的日志级别，表示会记录所有级别的日志消息。 接下来，代码创建了两个处理器对象：consoleHandler...

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)

self.logger = logging.getLogger(__name__) self.logger.propagate = False self.logger.setLevel(logging.DEBUG) self.consoleHandler = logging.StreamHandler() self.consoleHandler.setLevel(logging....

def __init__(self, glueContext: GlueContext, config: argparse.Namespace): """ init function. :param glueContext: the glueContext. the spark session can get from glueContext. :param config: Obtained by parsing from the Glue Job Input parameter list. """ self.config = config self.logger = logging.getLogger(self.config.table_full_name) self.logger.info(f'job init with params: {vars(self.config)}') self.glueContext = glueContext self.spark = glueContext.spark_session self.table_schema = Custom_Schema(self.spark).get_schema(self.config.source_file_schema) self.source_df_count = 0 self.destination_df_count = 0 self.load_date = datetime.now() self.logger.info(f'job load date: {self.load_date}') self.database_name, self.table_name = self.config.table_full_name.split('.') self.set_spark_configs()

在初始化函数中，将这两个参数分别赋值给实例变量self.glueContext和self.config，并且设置了一些其他的实例变量，比如self.logger、self.spark、self.table_schema等。最后，调用了self.set_spark_configs()方法。...

def logging_builder(args): logger = logging.getLogger(__file__) logger.setLevel(logging.DEBUG) consoleHandler = logging.StreamHandler() consoleHandler.setLevel(logging.DEBUG) fileHandler = logging.FileHandler(os.path.join(os.getcwd(), args.log_name), mode='w') fileHandler.setLevel(logging.DEBUG) formatter = logging.Formatter('[%(asctime)s] {%(filename)s:%(lineno)d} %(levelname)s - %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S') consoleHandler.setFormatter(formatter) fileHandler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(consoleHandler) logger.addHandler(fileHandler) return logger

它使用Python的logging模块来创建一个日志记录器，并设置日志级别为DEBUG。 函数接受一个参数args，可能是一个命名空间对象或包含相关配置的对象。 函数首先创建一个名为logger的日志记录器，其名称基于当前文件名...

def logger_info(logger_name, log_path='default_logger.log'): log = logging.getLogger(logger_name) if log.hasHandlers(): print('LogHandlers exists!') else: print('LogHandlers setup!') level = logging.INFO formatter = logging.Formatter('%(asctime)s.%(msecs)03d : %(message)s', datefmt='%y-%m-%d %H:%M:%S') fh = logging.FileHandler(log_path, mode='a') fh.setFormatter(formatter) log.setLevel(level) log.addHandler(fh) # print(len(log.handlers)) sh = logging.StreamHandler() sh.setFormatter(formatter) log.addHandler(sh)

这段代码是一个用于设置日志记录的函数。它接受一个日志记录器名称和可选的日志文件路径作为参数。如果已经存在与给定名称相同的日志处理程序，函数将输出"LogHandlers exists!"，否则将设置新的日志处理程序。 ...

import os import sys import logging from extra.extra import extra_func from extra.extra_2 import extra_func_2 from pyspark.sql import SparkSession logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) if __name__ == '__main__': if (len(sys.argv) < 3): logging.error('Usage: pyspark_demo <schema> ') sys.exit(1) logging.info('Program name: {}', sys.argv[0]) # Noted: If need to access hive table, need to set .enableHiveSupport() option. spark = SparkSession.builder.appName('read_text').enableHiveSupport().getOrCreate() lines = spark.read.text(os.getenv('SPARK_YARN_STAGING_DIR') + '/data.txt') lines.show() sql = 'select * from {}.{} limit 1'.format(sys.argv[1], sys.argv[2]) table_data = spark.sql(sql) table_data.show() if (len(sys.argv) > 3): logging.info('The third program argument is {}', sys.argv[3]) extra_func() extra_func_2() spark.stop()什么意思

这是一个使用pyspark读取文本文件和Hive表数据的Python脚本。在运行脚本时需要传入两个参数，分别为schema和table，用于指定要查询的Hive表的schema和表名。如果需要传入第三个参数，该参数将被记录在日志中。...
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