log4py logging 区别

时间: 2023-05-17 22:01:05 浏览: 89
log4py是Python的一种开源日志记录库。它提供了一个轻量级的框架,用于记录应用程序错误、警告和其他信息。它非常易于使用,而且可以对日志记录进行非常细致的控制,以便更好地理解应用程序的运行情况。 log4py的主要特点之一是它可以将日志记录到多个目标,例如文件、数据库、Socket,或者直接发送电子邮件。这使得log4py成为一个极其灵活的工具,适用于各种不同的应用程序场景。 与log4py类似的还有另一个开源日志记录库,称为logging。与log4py相比,logging提供了更为强大的功能,例如日志记录级别、日志轮循、日志格式化等。logging还支持多个处理器,可以将日志记录到不同位置,具有更好的性能和灵活性。 但是,log4py相对来说更为简单易用,对于一些小型或轻量级应用程序来说是非常不错的选择。而logging则更适合于大型应用程序或者需要更为复杂的日志控制的场景。 综上所述,log4py与logging之间的区别在于复杂度和功能较强弱。用户在选择日志记录库时需要根据自己的应用场景和需求进行选择,以便获得最好的日志记录效果。
相关问题

log_helper.py

log_helper.py是一个日志记录工具类,用于记录程序运行过程中的日志信息,方便调试和排错。下面是一个简单的log_helper.py的代码示例: ``` import logging class Logger: def __init__(self, name): self.logger = logging.getLogger(name) self.logger.setLevel(logging.DEBUG) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') sh = logging.StreamHandler() sh.setLevel(logging.DEBUG) sh.setFormatter(formatter) self.logger.addHandler(sh) def info(self, msg): self.logger.info(msg) def debug(self, msg): self.logger.debug(msg) def warning(self, msg): self.logger.warning(msg) def error(self, msg): self.logger.error(msg) ``` 这个工具类定义了一个Logger类,通过初始化传入一个name参数来指定记录器的名称。Logger类的实例化会创建一个logging.Logger对象,并设置日志级别为DEBUG。同时,还会创建一个StreamHandler对象,并将它添加到Logger对象中,用于输出日志信息到控制台。 Logger类还提供了info、debug、warning和error等方法,用于记录不同级别的日志信息。在调用这些方法时,会将日志信息作为参数传入,并调用Logger对象相应的方法进行记录。 使用这个工具类时,我们只需要创建一个Logger对象,并调用相应的方法记录日志信息即可。例如: ``` logger = Logger('myapp') logger.info('this is an info message') logger.debug('this is a debug message') logger.warning('this is a warning message') logger.error('this is an error message') ``` 这样就可以在控制台输出相应级别的日志信息了。

Traceback (most recent call last): File "D:\Desktop\APIautotest_project\interface_project\main.py", line 11, in <module> from globalpkg.log import logger File "D:\Desktop\APIautotest_project\interface_project\globalpkg\log.py", line 60, in <module> logsignleton = LogSignleton('./config/logconfig.conf') File "D:\Desktop\APIautotest_project\interface_project\globalpkg\log.py", line 34, in __new__ cls.instance.__config_logger() File "D:\Desktop\APIautotest_project\interface_project\globalpkg\log.py", line 53, in __config_logger rt_file_handler = RotatingFileHandler(self.log_filename, maxBytes=self.max_bytes_each, File "D:\Install\Python\Python38\lib\logging\handlers.py", line 148, in __init__ BaseRotatingHandler.__init__(self, filename, mode, encoding, delay) File "D:\Install\Python\Python38\lib\logging\handlers.py", line 55, in __init__ logging.FileHandler.__init__(self, filename, mode, encoding, delay) File "D:\Install\Python\Python38\lib\logging\__init__.py", line 1143, in __init__ StreamHandler.__init__(self, self._open()) File "D:\Install\Python\Python38\lib\logging\__init__.py", line 1172, in _open return open(self.baseFilename, self.mode, encoding=self.encoding) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'F:\\project\\interface_project\\logs\\log.txt'

这是一个 Python 错误,指示程序无法找到名为 'F:\\project\\interface_project\\logs\\log.txt' 的文件或目录。从错误信息中可以看到,这个问题是由 RotatingFileHandler 引起的,它试图在指定的路径下创建一个日志文件,但是找不到该路径。 你需要检查一下你的程序是否正确地配置了日志文件的路径和名称,并且确保该路径下存在一个空的、可写的文件夹。如果问题仍然存在,你可以尝试手动创建一个空的日志文件夹和文件。

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2023-06-02 23:12:37 WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). Traceback (most recent call last): File "mysqlTest.py", line 12, in <module> jdbcDF=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest?useSSL=false").option("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable","employee").option("user", "root").option("password", "123456").load() File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/readwriter.py", line 172, in load return self._df(self._jreader.load()) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1257, in __call__ File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco return f(*a, **kw) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 328, in get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o31.load. : java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.cj.jdbc.Driver at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.DriverRegistry$.register(DriverRegistry.scala:45) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at scala.Option.foreach(Option.scala:257) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:35) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:32) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:318) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.loadV1Source(DataFrameReader.scala:223) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:211) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:167) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357) at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

from pyftpdlib.authorizers import DummyAuthorizer from pyftpdlib.handlers import FTPHandler,ThrottledDTPHandler from pyftpdlib.servers import FTPServer from pyftpdlib.log import LogFormatter import logging import configparser import pyftpdlib logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.INFO) ch = logging.StreamHandler() fh = logging.FileHandler(filename='myftpserver.log',encoding='GBK') ch.setFormatter(LogFormatter()) fh.setFormatter(LogFormatter()) logger.addHandler(ch) logger.addHandler(fh) authorizer = DummyAuthorizer() authorizer.add_user("user", "12345", "d:/", perm="elradfmw") ENABLE_ANONYMOUS = 'on' if ENABLE_ANONYMOUS == 'on': authorizer.add_anonymous("d:/") handler = FTPHandler handler.authorizer = authorizer handler.passive_ports = range(8300, 8500) dtp_handler = ThrottledDTPHandler upload = 100 * 1024 #100kb/s download = 100 * 1024 #100kb/s dtp_handler = ThrottledDTPHandler dtp_handler.read_limit = download dtp_handler.write_limit = upload ip = '0.0.0.0' port = '21' server = FTPServer((ip, port), handler) Max_con = 100 server.max_per_ip = 10 server.max_cons = Max_con server.max_cons_per_ip =server.max_per_ip server.serve_forever() #创建文件 import ftplib from io import StringIO import io from ftplib import FTP ftp = FTP(host='localhost',user='user',passwd='12345') ftp.cwd('test') ftp.storlines('STOR poem.txt',io.StringIO('') ) ftp.quit() #写入数据 from io import StringIO import io from ftplib import FTP ftp = FTP(host='localhost',user='user',passwd='12345') ftp.cwd('test') binary_data = b'Hello, world!' text = binary_data.decode('utf-8') data_as_bytes = text.encode('utf-8') ftp.storlines('STOR test.txt',io.BytesIO(data_as_bytes)) #上传下载文件 from ftplib import FTP ftp = FTP(host='localhost',user='user',passwd='12345') ftp.encoding = 'gbk' ftp.cwd('test') ftp.retrlines('LIST') ftp.retrbinary('RETR poem.txt', open('poem.txt', 'wb').write) ftp.storbinary('STOR ftpserver.py', open('ftpserver.py', 'rb')) for f in ftp.mlsd(path='/test'): print(f)这段代码的数据处理分析

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这段代码是一个Java方法,用于处理HTTP请求,具体含义如下: - @RequestMapping(value = "gcGl"):这是一个注解,表示该方法会处理名为"gcGl"的请求,即当用户访问该请求时,会调用该方法。 - public String gcGl(Gcgl gcGl, Model model):这是方法的声明,它有两个参数:一个是Gcgl类型的gcGl,另一个是Model类型的model。方法的返回值是一个字符串类型。 - List<Gcgl> list = gcglService.findList(gcGl):这行代码调用了一个名为findList的方法,该方法接受一个
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