Python Logging基础教程与实战应用
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更新于2024-08-28
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Python的logging模块是用于日志记录的强大工具,它使得在程序中添加和管理不同级别的日志变得简单易行。在本篇教程中,我们将深入探讨如何使用logging类库进行基本的日志操作。
首先,让我们从一个简单的例子开始——`TestLogBasic()`函数。这个函数导入了logging模块,并通过`logging.basicConfig()`设置了一些核心参数:
1. `filename`: 设置日志文件名为`log.txt`,这意味着所有的日志信息都将被写入这个文件。
2. `filemode`: 'a'表示追加模式,这意味着每次程序运行时,新的日志会添加到文件末尾,而不是覆盖之前的日志。
3. `level`: `logging.NOTSET`表示处理所有级别的日志,包括DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL。
4. `format`: 定义了日志输出的格式,包含时间戳(`%(asctime)s`)、日志级别(`%(levelname)s`)和消息内容(`%(message)s`)。
接下来,我们展示了如何使用不同的logging方法记录不同级别的日志:
- `logging.debug()`: 用于记录调试级别的日志,通常是程序执行过程中的详细信息。
- `logging.info()`: 提供程序运行时的普通信息,帮助理解程序流程。
- `logging.disable(30)`: 通过设置级别为30(对应于WARNING级别),禁止记录该级别及以下的所有日志。
- `logging.warning()`, `logging.critical()`, 和 `logging.error()`: 分别用于记录警告、严重问题和错误,按照事件的严重性递减。
- `logging.addLevelName(88, "MyCustomError")`: 新增了一个自定义的日志级别`MyCustomError`,可以为特定场景提供更细致的分类。
- `logging.log(88, "this is a mycustomerror")`: 使用新增的自定义级别记录一条日志。
在异常处理部分,我们看到通过`try/except`结构捕获并记录异常,然后使用`logging.exception()`方法包含异常信息,便于分析错误原因。
最后,`logging.shutdown()`方法用于关闭当前的logging上下文,释放资源。
输出的日志信息显示了每条日志的创建时间、级别和消息内容,这对于开发人员理解和调试程序非常有帮助。通过这个简单的例子,你已经掌握了如何在Python项目中有效地使用logging类库进行日志记录和管理。在实际应用中,可以根据项目需求调整日志级别、格式和文件策略,以满足不同的监控和调试需求。
2011-08-28 上传
2018-12-19 上传
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