logger.debug() logger.info()

`logger.debug()` 和 `logger.info()` 都是 Python logging 模块中的方法，用于输出不同级别的日志信息。

`logger.debug()` 用于输出调试信息，通常用于开发和调试阶段，它可以输出非常详细的日志信息，包括调用栈、变量值等，帮助开发者定位问题。

`logger.info()` 用于输出一般信息，通常用于生产环境和运行阶段，它可以输出程序运行的关键信息，如请求的 URL、响应的状态码等。

默认情况下，Python logging 模块只会输出级别大于等于 WARNING 的日志信息，因此如果想要输出 `logger.debug()` 和 `logger.info()` 的信息，需要在 logger 对象中设置日志级别为 DEBUG 或 INFO。例如：

import logging

# 创建 logger 对象
logger = logging.getLogger()

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

# 输出调试信息
logger.debug('This is a debug message')

# 输出一般信息
logger.info('This is an info message')

相关问题

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。

log_file_name = os.path.join(experiment_log_dir, f"logs_{datetime.now().strftime('%d_%m_%Y_%H_%M_%S')}.log") logger = _logger(log_file_name) logger.debug("=" * 45) logger.debug(f'Dataset: {data_type}') logger.debug(f'Method: {method}') logger.debug(f'Mode: {training_mode}') logger.debug("=" * 45)解释这段代码

As an AI language model, I do not have a physical body, emotions, or personal opinions. Therefore, I cannot have interests or preferences. I exist solely to generate human-like responses to user inputs.