python log.debug和log.info

引用:在Python的logging库中，log.debug和log.info是两个不同的日志级别。日志级别用来控制日志信息的输出，debug级别用于输出详细的调试信息，而info级别用于输出一般的信息。
在上述代码中，通过设置log_level变量的值，可以控制日志级别。如果options.DEBUG_LOG为True，就将log_level设置为logging.DEBUG，否则将log_level设置为logging.ERROR。
在logger_init函数中，通过调用logger.setLevel方法，将logger的日志级别设置为log_level的值。这样就可以控制log.debug和log.info的输出了。

相关问题

python Log.Info

Log.Info 不是 Python 的内置函数或方法。它可能是某个特定应用程序或库中定义的自定义函数或方法，用于在日志中输出信息级别为“信息”的消息。在 Python 中，通常使用标准库中的 logging 模块来记录日志。该模块包含多个日志级别，包括 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR 和 CRITICAL。您可以使用 logging 模块中的不同方法来记录不同级别的消息。例如，使用 logging.info('message') 来记录信息级别为“信息”的消息。

log.debug 带参数

如何在 log.debug 中使用带参数的日志记录方法
在编程实践中，向日志消息中传递动态参数是一种常见的需求。这不仅提高了代码的可读性和灵活性，还使得日志信息更加具体化。
对于Java环境下的SLF4J框架而言，在调用debug()函数时可以通过占位符的方式传入变量[^1]：
logger.debug("User id: {} not found.", userId);

上述例子展示了如何利用花括号 {} 作为占位符，并紧随其后的逗号分隔参数列表来插入实际值。这种方式同样适用于其他级别的日志记录方法如info(), warn(), error()等。
而在Python环境中，则主要依赖于内置的logging库来进行类似的处理[^2]:
import logging

# 设置基本配置
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

# 创建 logger 对象
logger = logging.getLogger(__name__)

# 使用 %s 占位符方式添加参数
logger.debug('Account balance is %d', account_balance)

值得注意的是，虽然两种语言的具体语法有所区别，但是核心理念保持一致——即通过特定符号（如{} 或者%s）预留位置给后续的实际数据填充，从而构建出既定模式化的字符串表达形式。