通过logging记录log,怎么存储在abc.log文件中

可以使用Python内置模块logging来记录log，并将log存储到abc.log文件中，具体代码如下：

import logging

# 配置logging
logging.basicConfig(filename='abc.log', level=logging.DEBUG)

# 记录log
logging.debug('This is a debug message')
logging.info('This is an info message')
logging.warning('This is a warning message')
logging.error('This is an error message')
logging.critical('This is a critical message')

上述代码中，我们首先通过`basicConfig()`方法配置了logging，指定了log文件名为'abc.log'，并设置了日志级别为DEBUG。接着，我们使用`debug()`、`info()`、`warning()`、`error()`和`critical()`等方法来记录不同级别的log。最后，我们可以在abc.log文件中查看记录下来的log信息。

相关问题

通过logging记录log,怎么存储在指定目录中

可以使用Python内置的logging模块来记录log，并通过设置handler来将log存储在指定目录中。

以下是一个示例代码：

import logging

# 创建logger对象
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建文件handler并设置级别为DEBUG
log_path = '/path/to/log/file.log'
file_handler = logging.FileHandler(log_path)
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建控制台handler并设置级别为INFO
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO)

# 创建格式化器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
file_handler.setFormatter(formatter)
console_handler.setFormatter(formatter)

# 添加handler到logger对象
logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(console_handler)

# 记录log
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warning('warning message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

在上面的代码中，我们首先创建了一个logger对象，并设置了它的级别为DEBUG。然后创建了一个文件handler和一个控制台handler，并分别设置了它们的级别为DEBUG和INFO。接着创建了一个格式化器，并将它应用到文件handler和控制台handler中。最后将文件handler和控制台handler添加到logger对象中。

当我们记录log时，logger会根据设定的级别来判断是否需要将log输出到文件或控制台。在这个例子中，我们记录了5个不同级别的log，并通过handler将它们存储到文件中。

请注意，如果设置了文件handler，需要确保目录存在并且有写入权限。

flink代码中如何设置Flink 的配置文件中，将 flink.logging.log4j2.appender.kafka

在 Flink 中，可以通过设置 `flink-conf.yaml` 文件来配置 Flink 的日志输出。在该文件中，可以设置 `flink.logging.log4j2.appender.kafka` 属性来指定使用 Kafka Appender 进行日志输出。具体的配置方式如下：

1. 在 `flink-conf.yaml` 文件中添加以下配置：

   flink.logging.log4j2.appender.kafka.type = Kafka
   flink.logging.log4j2.appender.kafka.name = Kafka
   flink.logging.log4j2.appender.kafka.topic = log_topic
   flink.logging.log4j2.appender.kafka.layout.type = JsonLayout
   flink.logging.log4j2.appender.kafka.layout.compact = true
   flink.logging.log4j2.appender.kafka.property.bootstrap.servers = localhost:9092

上述配置中，`flink.logging.log4j2.appender.kafka.type` 属性指定了使用 Kafka Appender 进行日志输出，`flink.logging.log4j2.appender.kafka.name` 属性指定了 Appender 的名称，`flink.logging.log4j2.appender.kafka.topic` 属性指定了 Kafka Topic 的名称，`flink.logging.log4j2.appender.kafka.layout.type` 属性指定了日志输出的格式，这里使用了 JsonLayout，`flink.logging.log4j2.appender.kafka.property.bootstrap.servers` 属性指定了 Kafka Broker 的地址。

2. 在 Flink 代码中启动流处理任务时，可以通过 `StreamExecutionEnvironment.getConfig()` 方法获取 ExecutionConfig 对象，然后通过 `ExecutionConfig.setGlobalJobParameters()` 方法将 `flink-conf.yaml` 文件中的配置加载到 ExecutionConfig 对象中，如下所示：

   StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
   ExecutionConfig config = env.getConfig();
   config.setGlobalJobParameters(ParameterTool.fromPropertiesFile("/path/to/flink-conf.yaml"));

上述代码中，`ParameterTool.fromPropertiesFile()` 方法可以将 `flink-conf.yaml` 文件中的配置加载到一个 ParameterTool 对象中，然后通过 `ExecutionConfig.setGlobalJobParameters()` 方法将该对象中的配置加载到 ExecutionConfig 对象中。

这样就可以使用 Kafka Appender 进行日志输出了。需要注意的是，Kafka Appender 的具体配置方式可以根据实际需求进行调整。