【进阶】使用logging模块记录日志

发布时间: 2024-06-27 17:16:59 阅读量: 58 订阅数: 92
![【进阶】使用logging模块记录日志](https://www.jiankongyi.com/uploads/allimg/files/images/1645784027.png) # 2.1 Logging模块的配置选项 ### 2.1.1 日志级别和日志格式 Logging模块提供了6个日志级别,分别为: - DEBUG:用于记录调试信息,是最详细的日志级别。 - INFO:用于记录一般信息,如程序的启动和停止。 - WARNING:用于记录警告信息,如潜在的问题或错误。 - ERROR:用于记录错误信息,如程序无法正常运行。 - CRITICAL:用于记录严重错误信息,如程序崩溃。 - NOTSET:用于禁用日志记录。 日志格式用于指定日志消息的输出格式,默认格式为: ``` %(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s ``` 其中: - `%(asctime)s`:日志消息的时间戳。 - `%(name)s`:日志记录器的名称。 - `%(levelname)s`:日志消息的级别。 - `%(message)s`:日志消息的内容。 ### 2.1.2 日志输出目的地 Logging模块支持多种日志输出目的地,包括: - 文件:将日志消息输出到指定的文件。 - 控制台:将日志消息输出到标准输出或标准错误。 - 事件观察器:将日志消息输出到Windows事件观察器。 - 网络:将日志消息发送到远程服务器。 通过配置`logging.basicConfig()`函数,可以指定日志级别、日志格式和日志输出目的地。例如: ```python import logging # 设置日志级别为DEBUG logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) # 设置日志格式 logging.basicConfig(format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') # 设置日志输出目的地为文件 logging.basicConfig(filename='mylog.log') ``` # 2. Logging模块的配置和使用 ### 2.1 Logging模块的配置选项 #### 2.1.1 日志级别和日志格式 日志级别用于控制日志消息的严重程度,它决定了哪些日志消息会被记录和输出。Python Logging模块提供了以下日志级别: - DEBUG:调试信息,用于记录程序的详细执行过程。 - INFO:信息消息,用于记录程序的正常运行信息。 - WARNING:警告消息,用于记录程序中可能出现的问题或异常情况。 - ERROR:错误消息,用于记录程序中发生的错误。 - CRITICAL:严重错误消息,用于记录程序中发生的严重错误或故障。 日志格式用于控制日志消息的输出格式,它决定了日志消息中包含哪些信息。Python Logging模块提供了以下预定义的日志格式: ```python # 基本日志格式 BASIC_FORMAT = '%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' # 扩展日志格式 EXTENDED_FORMAT = '%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s - %(message)s' ``` 其中,`asctime`表示日志消息的时间戳,`levelname`表示日志消息的级别,`name`表示日志记录器的名称,`message`表示日志消息的内容。 #### 2.1.2 日志输出目的地 日志输出目的地用于控制日志消息的输出位置,它决定了日志消息会被输出到哪里。Python Logging模块提供了以下预定义的日志输出目的地: - StreamHandler:将日志消息输出到标准输出或标准错误流。 - FileHandler:将日志消息输出到文件。 - SocketHandler:将日志消息输出到网络套接字。 - HTTPHandler:将日志消息输出到HTTP服务器。 - SMTPHandler:将日志消息输出到电子邮件地址。 ### 2.2 Logging模块的使用方法 #### 2.2.1 日志记录器的获取和使用 日志记录器是Python Logging模块中的核心组件,它用于记录和输出日志消息。要获取一个日志记录器,可以使用以下方法: ```python import logging # 获取根日志记录器 logger = logging.getLogger() # 获取指定名称的日志记录器 logger = logging.getLogger('my_logger') ``` 获取日志记录器后,可以使用以下方法记录日志消息: ```python logger.debug('This is a debug message.') logger.info('This is an info message.') logger.warning('This is a warning message.') logger.error('This is an error message.') logger.critical('This is a critical message.') ``` #### 2.2.
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李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
专栏简介
本专栏汇集了全面的 Python 自动化运维知识,涵盖了从基础到进阶的各个方面。专栏中的文章提供了详细的教程和示例,帮助读者快速掌握 Python 在运维自动化中的应用。 基础部分涵盖了 Python 环境安装、字符串处理、列表和字典的高级用法、控制流、函数、模块和包的使用、文件读写操作、文件和目录管理、os 库的使用、shutil 库的高级文件管理操作、字符串操作和正则表达式、CSV 文件、JSON 数据、XML 数据、基本数据处理和转换方法、HTTP 请求和响应处理、requests 库的 API 调用、TCP_UDP 网络编程、定时任务和批处理任务脚本、argparse 库的命令行参数处理。 进阶部分深入探讨了面向对象编程、类的继承和多态、装饰器、生成器和迭代器、上下文管理器、多线程编程、线程同步和锁机制、多进程编程、进程间通信和共享数据、异步编程、高级网络编程、socket 编程、网络数据的序列化和反序列化、pickle 数据持久化、远程调用和 RPC、SQLite 数据库、SQLAlchemy 关系型数据库操作、MySQL 和 PostgreSQL 数据库的高级技巧、MongoDB 操作、logging 模块、异常处理和调试技巧、健壮的 Python 脚本编写、Fabric 库的远程服务器管理、paramiko 的 SSH 远程操作、自动化部署脚本、Ansible 配置管理、SaltStack 的 Python 接口和应用、Puppet 的基础和高级用法、监控系统状态的脚本编写。 实战演练部分提供了实际操作指南,涵盖了 Fabric 自动化任务管理、Paramiko 远程文件传输、Ansible 自动化部署、SaltStack 自动化配置管理、Puppet 运维自动化项目、CPU 使用率监控脚本、内存使用情况监控脚本、磁盘使用情况监控和报警脚本、Python 发送邮件报警、SMSGateway 进行 SMS 报警、Prometheus 监控系统的 Python 接口、Grafana 数据可视化、Flask 基础 Web 应用开发、Django API 服务、网页爬虫、Selenium 浏览器自动化、AWS SDK 云资源管理、Terraform 与 Python 集成管理云基础设施、Jenkins 的 CI/CD 自动化脚本编写、Docker 和 Kubernetes 容器化管理。

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