zoukankan      html  css  js  c++  java
  • python基础一 day29 logging

    # login 登录
    # log 日志
    # logging

    # 什么叫日志?
    # 日志 用来记录用户行为 或者 代码的执行过程
    # print

    # logging
    # 我能够“一键”控制
    # 排错的时候需要打印很多细节来帮助我排错
    # 严重的错误记录下来
    # 有一些用户行为 有没有错都要记录下来

    import logging
    # logging.basicConfig(level=logging.WARNING,
    # format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
    # datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S')
    # try:
    # int(input('num >>'))
    # except ValueError:
    # logging.error('输入的值不是一个数字')

    # logging.debug('debug message') # 低级别的 # 排错信息
    # logging.info('info message') # 正常信息
    # logging.warning('warning message') # 警告信息
    # logging.error('error message') # 错误信息
    # logging.critical('critical message') # 高级别的 # 严重错误信息

    # print('%(key)s'%{'key':'value'})
    # print('%s'%('key','value'))

    # basicconfig 简单 能做的事情相对少
    # 中文的乱码问题
    # 不能同时往文件和屏幕上输出

    # 配置log对象 稍微有点复杂 能做的事情相对多
    import logging
    logger = logging.getLogger()
    # fh = logging.FileHandler('log.log',encoding='utf-8')
    sh = logging.StreamHandler() # 创建一个屏幕控制对象
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
    formatter2 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s [line:%(lineno)d] : %(message)s')
    # 文件操作符 和 格式关联
    # fh.setFormatter(formatter)
    sh.setFormatter(formatter2)
    # logger 对象 和 文件操作符 关联
    # logger.addHandler(fh)
    logger.addHandler(sh)
    logging.debug('debug message') # 低级别的 # 排错信息
    logging.info('info message') # 正常信息
    logging.warning('警告错误') # 警告信息
    logging.error('error message') # 错误信息
    logging.critical('critical message') # 高级别的 # 严重错误信息

    # 程序的充分解耦
    # 让程序变得高可定制

    # zabbix

    # logging
    # 有5种级别的日志记录模式 :
    # 两种配置方式:basicconfig 、log对象

    # django框架

    # 作业 必须要写log

  • 相关阅读:
    虚拟机环境
    R语言里一些画图程序不能在循环里正常保存的解决办法
    python 图片处理(更新)
    服务器跑代码小tips
    [论文笔记] :Temporal Graph Networks for Deep Learning on Dynamic Graphs
    [论文笔记] Detecting early-warning signals for sudden deterioration of complex diseases by dynamical network biomarkers
    堆和优先队列的写法
    [论文笔记] :Detection for disease tipping points by landscape dynamic network biomarkers
    Computational Physics
    WCSPH实现方法
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wang-tan/p/11396889.html
Copyright © 2011-2022 走看看