logging 高级使用

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: logging 高级使用
import logging
'''
%(name)s Logger的名字         #也就是其中的.getLogger里的路径,或者我们用他的文件名看我们填什么
%(levelno)s 数字形式的日志级别  #日志里面的打印的对象的级别
%(levelname)s 文本形式的日志级别 #级别的名称
%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名,可能没有
%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s 调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f 当前时间,用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d 输出日志信息时的,自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d 线程ID。可能没有
%(threadName)s 线程名。可能没有
%(process)d 进程ID。可能没有
%(message)s用户输出的消息
'''
'''
Loggers:记录器,提供应用程序代码能直接使用的接口;
Handlers:处理器,将记录器产生的日志发送至目的地;
Filters:过滤器,提供更好的粒度控制,决定哪些日志会被输出;
Formatters:格式化器,设置日志内容的组成结构和消息字段。
'''
'''创建logger记录器'''
logger = logging.getLogger('root')
# 这个记录器设置的展示日志级别的优先级最高,要设置下debug级别,
# 不然不管下面的怎么设置,都只会展示默认的warning级别日志
logger.setLevel(logging.DEBUG)
'''处理器可以单独设置要展示的日志级别,但是优先级比记录器的要低'''
'''创建一个控制台处理器'''
cmdHandler = logging.StreamHandler()
cmdHandler.setLevel(logging.DEBUG)
'''创建文件处理器'''
fileHandler = logging.FileHandler(r'D:\python\log\test.log', 'w')
fileHandler.setLevel(logging.INFO)
'''创建格式化输出日志'''
# formatter = logging.Formatter("[%(levelname)s]%(asctime)s %(name)s %(filename)s %(lineno)d %(funcName)s :%(message)s",
#             datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
formatter = logging.Formatter("[%(levelname)s] - %(asctime)s - %(message)s", datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
'''给处理器设置格式,也就是打印日志要展示的一些信息'''
cmdHandler.setFormatter(formatter)
fileHandler.setFormatter(formatter)
'''记录器设置处理器,也就是设置打印日志的位置'''
logger.addHandler(cmdHandler)
logger.addHandler(fileHandler)
# logger.debug('debug message')
# logger.info('info message')
# logger.warning('warning message')
# logger.error('error message')
# logger.critical('critical message')
相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
相关文章
|
4月前
|
监控 Python
logging的基本使用教程
这篇文章提供了Python `logging` 模块的基本使用教程,包括如何配置日志级别和格式、记录不同级别的日志消息,以及如何将日志输出到文件。
logging 日志 模块
logging 日志 模块
|
6月前
|
消息中间件 数据库 开发者
Logging模块的高级用法
【6月更文挑战第21天】 - 支持DEBUG到CRITICAL的多级日志,便于控制信息输出。 - 可自定义日志格式,包含时间戳、级别等信息。 - 使用处理程序(如FileHandler、StreamHandler)将日志发送到不同目的地。 - 通过过滤器实现日志筛选,精细化控制记录。 - 利用配置文件管理日志设置,灵活可配置。 - 实现日志轮转和归档,管理日志文件大小和期限。 - 自定义处理程序适应特殊需求,如发送到数据库或消息队列。 - 异常处理中记录日志,增强调试能力。 - 遵循最佳实践,如选择合适日志级别、保持格式一致。 - 注意性能考量,如异步记录、批量处理和优化处理程序。
|
7月前
|
关系型数据库 MySQL Unix
logging模块介绍
logging模块介绍
|
7月前
|
Python
python正确使用logging日志的方式
python正确使用logging日志的方式
110 0
|
Serverless Python
可以通过配置logging模块来记录日志
可以通过配置logging模块来记录日志
48 2
|
存储 Unix Python
logging模块
logging模块
52 0
|
API Python
Python 日志打印之logging.config.dictConfig使用总结
Python 日志打印之logging.config.dictConfig使用总结
231 0
|
数据库 开发者 Python
神器 logging,你真的了解吗?
logging 是 python 标准模块,用于记录和处理程序中的日志。 功能很强大,官方文档很详细,网上也有大量的说明和教程,但是对很多初次接触的同学来说,存在一些障碍。 一是因为标准库文档太过繁琐,需要较高的理论基础,着急用时,常常被文档搞晕。
196 0