参考文章(写的很详细):https://www.cnblogs.com/xujunkai/p/12364619.html 前言: 跑接口自动化或者其他程序运行时,如果只能保存一份log文件,可能会存在,log文件越来越大的问题,加载缓慢,查找日志也比较慢,增加日志根据天来保存,定期清理日志,可以达到日志更好的管理,更加方便日志查找. 怎么实现? 使用的是python语言,加上logging的TimedRotatingFileHandler实现 # 3. 输出到文件拓展,每天生成一个文件,保存近3

python日志模块logging   1. 基础用法 python提供了一个标准的日志接口,就是logging模块.日志级别有DEBUG.INFO.WARNING.ERROR.CRITICAL五种(级别依次升高),分别对应的函数为debug().info().warning().error().critical(). >>> import logging >>> logging.debug("ni hao") >>> loggin

python常用模块之时间模块 python全栈开发时间模块 上次的博客link:http://futuretechx.com/python-collections/ 接着上次的继续学习: 时间模块 和时间有关系的我们就要用到时间模块.在使用模块之前,应该首先导入这个模块. #常用方法 1.time.sleep(secs) #(线程)推迟指定的时间运行.单位为秒. 2.time.time() #获取当前时间戳 表示时间的三种方式 在Python中,通常有这三种方式来表示时间:时间戳.元组(str

通过TimedRotatingFileHandler按时间切割日志 线上跑了一个定时脚本,每天生成的日志文件都写在了一个文件中.但是日志信息不可能输出到单一的一个文件中. 原因有二:1.日志文件越来越大会影响系统的性能.2.日志文件格式不够清晰,比如我想看今天的日志,不太方便找到的今天的日志信息(即使对日志输出做了时间提示) 通过设置TimedRotatingFileHandler进行日志按周(W).天(D).时(H).分(M).秒(S)切割. 先看一个简单例子: import time imp

介绍 Python本身带有logging模块,其默认支持直接输出到控制台(屏幕),或者通过配置输出到文件中.同时支持TCP.HTTP.GET/POST.SMTP.Socket等协议,将日志信息发送到网络等等. Python日志级别 日志级别大小关系为:CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET,当然也可以自己定义日志级别. 直接使用logging 没有配置logging时,日志会直接输出到控制台 import logg

1.日志级别 日志一共分成5个等级,从低到高分别是:DEBUG INFO WARNING ERROR CRITICAL. DEBUG:详细的信息,通常只出现在诊断问题上 INFO:确认一切按预期运行 WARNING:一个迹象表明,一些意想不到的事情发生了,或表明一些问题在不久的将来(例如.磁盘空间低").这个软件还能按预期工作. ERROR:更严重的问题,软件没能执行一些功能 CRITICAL:一个严重的错误,这表明程序本身可能无法继续运行 这5个等级,也分别对应5种打日志的方法: debug

前言 在应用中记录日志是程序开发的重要一环,也是调试的重要工具.但却很容易让人忽略.之前用flask写的一个服务就因为没有处理好日志的问题导致线上的错误难以察觉,修复错误的定位也很困难.最近恰好有时间可以梳理一下python日志的功能,下面是一点笔记. 使用 python标准库中提供了记录日志的方案. import logging from logging.config import dictConfig logger = logging.getLogger(__name__) # 定义格式 f

日志处理是项目的必备功能,配置合理的日志,可以帮助我们了解系统的运行状况.定位位置,辅助数据分析技术,还可以挖掘出一些额外的系统信息. 本文介绍Python内置的日志处理模块logging的常见用法. 1,日志等级 日志是分等级的,这点不难理解,任何信息都有轻重缓急之分,通过分级,我们可以方便的对日志进行刷选过滤,提高分析效率. 简单说,日志有以下等级: DEBUG,INFO,WARNING,ERROR,CRITICAL 其重要性依次增强.一般的,这五个等级就足够我们日常使用了. 2,日志格式

前言 我们知道查看日志是开发人员日常获取信息.排查异常.发现问题的最好途径,日志记录中通常会标记有异常产生的原因.发生时间.具体错误行数等信息,这极大的节省了我们的排查时间,无形中提高了编码效率.所以在程序里边加入日志模块很有必要. 日志分类 我们可以按照输出终端进行分类,也可以按照日志级别进行分类.输出终端指的是将日志在控制台输出显示和将日志存入文件:日志级别指的是 Debug.Info.WARNING.ERROR以及CRITICAL等严重等级进行划分. Python 的 logging lo

许多应用程序中都会有日志模块,用于记录系统在运行过程中的一些关键信息,以便于对系 统的运行状况进行跟踪.在.NET平台中,有非常著名的第三方开源日志组件log4net,c++中,有人们熟悉的log4cpp,而在python中, 我们不需要第三方的日志组件,因为它已经为我们提供了简单易用.且功能强大的日志模块:logging.logging模块支持将日志信息保存到不同的目 标域中,如:保存到日志文件中:以邮件的形式发送日志信息:以http get或post的方式提交日志到web服务器:以windo

python 打印对象的所有属性值: def prn_obj(obj):     print '\n'.join(['%s:%s' % item for item in obj.__dict__.items()])   Python logger对象属性(由上述函数获取的) name:get_data parent:<logging.RootLogger instance at 0x1d8bd88> handlers:[<logging.FileHandler instance at 0

学习一下python的日志模块logging,可以参考如下博客,写得很详细 https://www.cnblogs.com/yyds/p/6901864.html https://www.cnblogs.com/goodhacker/p/3355660.html https://cuiqingcai.com/6080.html 实践:把日志模块加到requests+excel接口测试框架中 新建一个logs文件夹,用来存放输出的日志文件:然后在utils工具中创建一个logger.py,封装日志

日志模块可以通过封装一个类,也可以通过配置文件取管理 新建1个log.ini文件 [loggers] keys=root [handlers] keys=fileHandler,streamHandler [formatters] keys=simpleFormatter [logger_root] level=INFO handlers=fileHandler,streamHandler [handler_fileHandler] class=FileHandler level=INFO fo

vim logger_config.ini[loggers]keys=root,infoLogger,errorlogger [logger_root]level=DEBUGhandlers=infohandler,errorhandler [logger_infoLogger]handlers=infohandlerqualname=infoLoggerpropagate=0 [logger_errorlogger]handlers=errorhandlerqualname=errorlogg

日志模块的用法 json部分 先开一段测试代码:注意  str可以直接处理字典   eval可以直接将字符串转成字典的形式 dic={'key1':'value1','key2':'value2'} data=str(dic)#字典直接转成字符串 print(type(data),data) ## with open('db.txt','w',encoding='utf-8') as f:# f.write(str(dic))# with open('db.txt','r',encoding='

formatter = logging.Formatter("%(asctime)s %(levelname)s %(message)s","%Y%b%d-%H:%M:%S") 上面的%Y等是时间格式,所以要想理解上面要表示个什么,先来看一下Python的时间格式. %a - abbreviated weekday name %A - full weekday name %b - abbreviated month name %B - full month name

logging模块: logging是一个日志记录模块,可以记录我们日常的操作. logging日志文件写入默认是gbk编码格式的,所以在查看时需要使用gbk的解码方式打开. logging日志等级:CRITICAL(50) > ERROR(40) > WARNING(30) > INFO(20) > DEBUG(10) logging有函数式的和面向对象的两种方式.由于函数式的功能相对比较单一,不适合复杂的环境所以目前主要使用的是面向对象的logging下的方法. logging

1.将日志打印到屏幕 import logging logging.debug('This is debug message---by liu-ke') logging.info('This is info message---by liu-ke') logging.warning('This is warning message---by liu-ke') 默认情况下,logging将日志打印到屏幕,日志级别为WARNING:日志级别大小关系为:CRITICAL > ERROR > WARN

logging模块:应用程序的灵活事件日志系统,可以打印并自定义日志内容 logging.getLogger 创建一个log对象 >>> log1=logging.getLogger() >>> type(log1) <class 'logging.RootLogger'> setLevel:设置日志级别 >>> import logging >>> log_debug=logging.getLogger() >&g

Python标准logging模块中主要分为四大块内容: Logger: 定义应用程序使用的接口 Handler: 将Loggers产生的日志输出到目的地 Filter: 对Loggers产生的日志进行过滤 Formatter: 格式化Loggers产生的日志 其中常用的是Logger, Handler, Formatter. 目标 对logging模块进行封装,使其尽量达到几个目标: 易用性:尽量保持python原生标准的用法. 扩展性:避免将所有模块集中在一个文件中进行配置,而是对不同模块继

形如: formatter = logging.Formatter("%(asctime)s %(levelname)s %(message)s","%Y%b%d-%H:%M:%S") %(name)s Logger的名字 %(levelno)s 数字形式的日志级别 %(levelname)s 文本形式的日志级别 %(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