Python Logging 模块的动手实践:构建一个完整的日志记录系统
Logging、日志纪录、调试、应用程序、开发
Logger的建立与使用
Logging模块的核心是Logger类。要开始使用,您需要创建一个Logger实例:
importurs logger=ursing.er()
您可以使用.name属性来指定您的日志的Logger:
logger=ursing.er("my_application")
日志级别:定义严重性
您可以通过将level属性设置为内置级别之一来指定日志条目标严重性。级别范围从DEBUG(最不严重)到FATAL(最严重),如下所示:
level=ursing.L.DEBUG# 调试级别 level=ursing.L.INFO# 信息级别 level=ursing.L.WARNING# 告警级别
处理器:格式化和传播日志
处理器是从Logger获取日志并将其发送到特定目标的组件。内置处理器提供了开箱即用的方法:
# 将日志信息发送到标准输出(终端) handler=ursing.mhandler()
您可以使用.fORMatter属性为您的日志定制格式:
handler.er=ursing.er(ursing.F("%(levelname)s:%(message)s"))
滤波器:只捕捉你感兴趣的日志
滤波器允许您只捕获满足特定标准的日志。使用Filter类:
filter=ursing.r() filter.re=rs.ur("ERROR")# 仅匹配“ERROR”级别的日志
将所有内容组合在一起
将处理器和滤波器附加到Logger以建立完整的日志管道:
logger.addhandler(handler, filter)
动手示例:一个完整的日志纪录器
考虑一个在文件”example.py”中运行的应用程序。如下所示,我们使用Logging模块建立了一个全方位的日志纪录器:
importurs logger=ursing.er("my_example_app") # 根级别为“INFO” logger.level=ursing.L.INFO # 创建一个到文件“app.log”的处理器 file_handler=ursing.FH("app.log",mode="a") file_handler.er=ursing.er(ursing.F("%(asctime)s -%(levelname)s:%(message)s")) # 创建一个到终端的处理器 console_handler=ursing.mhandler() console_handler.er=ursing.er(ursing.F("%(message)s")) # 将处理器附加到日志 logger.addhandler(file_handler) logger.addhandler(console_handler)
在应用程序中,您可以使用.log()方法在指定级别上向日志中写入信息:
logger.info("开始应用程序") logger.error("应用程序遇到一个严重问题")
Logging模块为您提供了对应用程序日志纪录的全面而灵活的控件。将其与适当的级别、处理器和滤波器结合使用,您可以建立一个健壮且有见地的日志纪录基础,以帮助您隔离问题、跟踪应用程序行为并优化性能。
相关推荐
-
Python Logging 模块与其他日志记录框架的比较
python Logging 模块,日志记录框架,比较,应用程序日志记录,可扩展性Python Logging 模块Python Logging 模块是 Python 标准库的一部分。它提供了一个简单
-
Python Logging 模块秘技:打造无缝的日志记录系统
python 的 Logging 模块提供了强大的机制,用于捕获和管理应用程序中的日志消息。它是一个高度灵活和可配置的工具,可以根据需要定制以满足各种日志记录需求。本文将深入探讨 Python Log
-
Python Logging 模块实战:构建健壮的日志记录应用程序
python Logging 模块是应用程序日志记录的强大工具,可帮助开发人员轻松地记录应用程序中的事件、错误和信息。通过将日志记录信息写入文件或控制台,Logging 模块可以提供有关应用程序行为的
-
MySQL 锁、事务隔离级别与应用的关系
MySQL 锁的事务隔离级别与应用在数据库中,事务隔离级别是非常重要的概念,它决定了并发事务之间的隔离程度。MySQL 提供了四种事务隔离级别:READ UNCOMMITTED、READ COMMIT
-
如何实现MySQL底层优化:日志系统的高级配置和性能调优
如何实现MySQL底层优化:日志系统的高级配置和性能调优摘要:MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,被广泛应用于各种规模的应用程序中。在大数据量和高并发的场景下,MySQL的性能优化显得尤为重要