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logging.getLogger(__name__)
logging.getLogger(__name__)
时间: 2023-09-11 07:13:04
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名字生成log脚本exe
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名字生成log脚本exe
这段代码是用来获取一个logger对象,该对象可以被用来记录日志信息。其中__name__代表当前模块的名称,也就是说获取的logger对象的名称为当前模块的名称。通过使用logger对象,可以将不同级别的日志信息输出到不同的目标,例如控制台或者日志文件。这样可以方便地对程序的运行状态进行监控和调试。
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每个logger都有一个名字,可以是任意字符串,通过logging.getLogger(name)获取或创建。 2. **Handler**: Handler负责将日志消息发送到特定的输出目的地,如控制台、文件、网络等。StreamHandler是将日志发送到...
python logging.info在终端没输出的解决
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') console_handler.setFormatter(formatter) # 将处理器添加到日志记录器 logging.getLogger().addHandler(console_handler...
logging.getlogger(__name__)
logging.getLogger(__name__) 是 Python 中用于获取日志记录器的函数。其中 __name__ 是当前模块名称的特殊变量,它可以用来确定日志记录器的名称。这样可以使得不同模块中的日志记录器能够被区分开来,便于管理...
logger = logging.getLogger(__name__)
这是 Python 中 logging 模块中的一行代码,用于创建一个名为 __name__ 的 logger 对象。logger 对象用于记录应用程序执行的信息,例如日志级别、消息内容、时间戳等。在这个例子中,__name__ 是当前模块的名称...
代码解释:logger = logging.getLogger(__name__)
这段代码的作用是获得一个名为__name__的logger对象。logger对象是Python内置的日志工具,用于记录程序中的事件、异常等信息。在这里,我们可以使用logger对象来记录当前模块中的日志信息。如果__name__是一个包名或...
解释代码:logger = logging.getLogger(__name__)
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()、...
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...
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...
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...
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()
这是一个Python类的初始化函数,它接受两个参数:glueContext和config。其中,glueContext是Glue的上下文,可以从中获取Spark会话,而config则是从Glue作业的输入参数列表中解析得到的命名空间。...
def _logger(cls): """Creates a logger with a name suitable for a specific class. This function takes into account that implementations for classes reside in platform dependent modules, and thus removes the final part of the module name. :param type cls: The class for which to create a logger. :return: a logger """ import logging return logging.getLogger('{}.{}'.format( '.'.join(cls.__module__.split('.', 2)[:2]), cls.__name__)) from . import keyboard from . import mouse说明了什么
该方法使用 Python 内置的 logging 模块创建一个日志记录器,并将其命名为 <模块名>.<类名>,其中模块名只取前两个点分隔的部分,以避免因实现细节的差异导致的命名冲突。这样的命名方式可以使得日志记录器的...
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:传入一个模型对象,将其赋值给该类的 model 属性。 - optimizer:传入一个优化器对象,将其赋值给该类的 optimizer 属性。...
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 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...
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-663c5ac36a49> in <module> 7 logger = logging.getLogger(__name__) 8 import torch ----> 9 from models.common import * 10 from models.experimental import * 11 from utils.autoanchor import check_anchor_order ModuleNotFoundError: No module named 'models'
这个错误通常是由于 Python 解释器无法找到 'models' 模块导致的。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题: 1. 确认模块安装:请确保你已经正确地安装了 'models' 模块。你可以使用命令 pip install models 来...
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'format': "[%(asctime)s] %(levelname)s [%(name)s:%(lineno)s] %(message)s", 'datefmt': "%Y-%m-%d %H:%M:%S" }, 'simple': { 'format': '%(levelname)s %(message)s' }, }, 'handlers': { 'null': { '...
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管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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