说重点: NOTSET 意指不设置 所以按照父logger级别来过滤日志 注意 不是最低级别的意思 由于logging中root日志对象的默认级别是WARNING, 所以当你使用logging.getLogger获取一个日志对象, 并设置级别为 logging.NOTSET时, 使用logger.debug输出的信息看不到是很正常滴 注: 日志级别 DEBUG INFO WARNING ERROR CRITICAL == FATAL

记录下常用的一些东西,每次用总是查文档有点小麻烦. py2.7 日志应该是生产应用的重要生命线,谁都不应该掉以轻心 有益原则 级别分离 日志系统通常有下面几种级别,看情况是使用 FATAL - 导致程序退出的严重系统级错误,不可恢复,当错误发生时,系统管理员需要立即介入,谨慎使用. ERROR - 运行时异常以及预期之外的错误,也需要立即处理,但紧急程度低于FATAL,当错误发生时,影响了程序的正确执行.需要注意的是这两种级别属于服务自己的错误,需要管理员介入,用户输入出错不属于此分类. WAR

简介: 我们在写python程序的时候,很多时候都有bug,都是自己写的,自己造的孽,又的时候报错又是一堆,不知道是那部分出错了. 我这初学者水平,就是打print,看哪部分执行了,哪部分没执行,由此来看问题大概在什么地方. 其实python有更好的处理方案,logging模块. 从Python2.3起,Python的标准库加入了logging模块.logging模块给运行中的应用提供了一个标准的信息输出接口.典型的logging机制实现是把要输出的数据简单地写到一个txt文件中去.写log文件

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 .inf

python日志模块 内容简介 1.日志相关概念 2.logging模块简介 3.logging模块函数使用 4.logging模块日志流处理流程 5.logging模块组件使用 6.logging配置方式 7.日志输出中添加上下文信息 一.日志相关概念 日志是一种可以追踪软件运行时所发生事件的方法,软件开发人员可以向其代码中调用日志记录相关的方法来表明发生了某些事情.一个事件可以用一个包含可选变量数据的消息来描述,此外事件也有重要性的概念,这个重要性也可以被称为严重级别(level). 1.日

https://docs.python.org/3/library/logging.html1.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

参考: https://docs.python.org/2/howto/logging.html#logging-basic-tutorial https://docs.python.org/2/library/logging.config.html#logging-config-api https://docs.python.org/2/howto/logging-cookbook.html#logging-cookbook http://victorlin.me/posts/2012/08/

python中,logging模块主要是处理日志的. 所谓日志,可理解为在软件运行过程中,所记录的的一些运行情况信息 软件开发人员可以根据自己的需求添加日志,日志可以帮助软件开发人员 了解软件的运行信息,对软件的维护尤为重要. 日志级别: Level When it's used DEBUG detailed information,typically of interest only when diagnosing problems INFO confirmation that things

python logging 配置 在python中,logging由logger,handler,filter,formater四个部分组成,logger是提供我们记录日志的方法:handler是让我们选择日志的输出地方,如:控制台,文件,邮件发送等,一个logger添加多个handler:filter是给用户提供更加细粒度的控制日志的输出内容:formater用户格式化输出日志的信息.python中配置logging有三种方式第一种:基础配置,logging.basicConfig(file

Python LOGGING使用方法 1. 简介 使用场景 场景 适合使用的方法 在终端输出程序或脚本的使用方法 print 报告一个事件的发生(例如状态的修改) logging.info()或logging.debug() 发生了一个特定的警告性的事件 logging.warn() 发生了一个特定的错误性的事件 raise 发生了一个特定的错误性的事件,但是又不想因为此错误导致程序退出(例如程序是一个守护进程) logging.error(),logging.exception(),loggi

logging.basicConfig函数各参数: filename: 指定日志文件名 filemode: 和file函数意义相同,指定日志文件的打开模式,'w'或'a' format: 指定输出的格式和内容,format可以输出很多有用信息,如上例所示: %(levelno)s: 打印日志级别的数值 %(levelname)s: 打印日志级别名称 %(pathname)s: 打印当前执行程序的路径,其实就是sys.argv[0] %(filename)s: 打印当前执行程序名 %(funcNa

日志是用来记录程序在运行过程中发生的状况,在程序开发过程中添加日志模块能够帮助我们了解程序运行过程中发生了哪些事件,这些事件也有轻重之分. 根据事件的轻重可分为以下几个级别: DEBUG: 详细信息,通常仅在诊断问题时才受到关注.整数level=10 INFO: 确认程序按预期工作.整数level=20 WARNING:出现了异常,但是不影响正常工作.整数level=30 ERROR:由于某些原因,程序 不能执行某些功能.整数level=40 CRITICAL:严重的错误,导致程序不能运行.整数

#!/usr/local/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warn('warn message') logging.error('error message') logging.critical('critical message') 输出: WARNING:root:warn messageER

之前写过一篇文章日志的艺术(The art of logging),提到了输出日志的时候记录上下文信息的重要性,我认为上下文信息包括: when:log事件发生的时间 where:log事件发生在哪个模块(文件.函数) how important:log 事件的紧急程度 who:事件产生者的唯一标识 what:具体的事件内容,以及其他所必须的上下文信息 其中,when.where.how important都很容易通过logging框架自动包含,但是who(事件生产者的唯一标识)就不能框架自动填

一.logging模块的简介 logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级.日志保存路径.日志文件回滚等:相比print,具备如下优点: 可以通过设置不同的日志等级,在release版本中只输出重要信息,而不必显示大量的调试信息: print将所有信息都输出到标准输出中,严重影响开发者从标准输出中查看其它数据:logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方,以及怎么输出 二.logging模块的机制: logger:提供日志接口,供应用代码使

python中的很多模块是非常牛X的,之前提到过logging模块(其功能类似于java下的Log4j ),由于最近一个涉及网络排障的脚本需要日志输出,这里就使用了python的logging模块去实现.日志全部写到一个文件中时,随着时间的推移文件会越来越来,这里可以利用TimedRotatingFileHandler方法或RotatingFileHandler方法来进行处理. 在日志输出不涉及轮转的时候,可以通过logging.basicConfig 方法自定义输出的日志格式,这部分可以参考我

我们在写程序的时候经常会打一些日志来帮助我们查找问题,这次学习一下logging模块,在python里面如何操作日志. 介绍一下logging模块,logging模块就是python里面用来操作日志的模块,logging模块中主要有4个类,分别负责不同的工作: Logger 记录器,暴露了应用程序代码能直接使用的接口:简单点说就是一个创建一个办公室,让人在里头工作 Handler 处理器,将(记录器产生的)日志记录发送至合适的目的地:这个简单点说就是办事的人,你可以指定是让在控制输出日志,还是在

简单使用 #!/usr/local/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warn('warn message') logging.error('error message') logging.critical('critical message') 输出: WARNING:root:warn mess

原文:http://www.cnblogs.com/dahu-daqing/p/7040764.html 1 logging模块简介 logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级.日志保存路径.日志文件回滚等:相比print,具备如下优点: 可以通过设置不同的日志等级,在release版本中只输出重要信息,而不必显示大量的调试信息: print将所有信息都输出到标准输出中,严重影响开发者从标准输出中查看其它数据:logging则可以由开发者决定将信

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.IN

Python logging记录日志 调试的几种方法: 使用print()在控制台上输出 使用assert断言 使用logging模块 logging提供了一组便利的函数,用来做简单的日志,(当然也能利用日志调试程序). 与使用print()相比,logging有以下的优势: 你可以控制消息的级别,过滤掉那些并不重要的消息. 你可决定输出到什么地方,以及怎么输出. logging跟踪事件的级别: DEBUG:详细信息,典型地调试问题时会感兴趣. INFO:证明事情按预期工作. WARNING:表