目录 介绍 好的功能 安装方法 参数介绍 呆log 参数与 使用方法 版本说明 后期版本规划 todo 感谢 介绍 呆log:工业中,python日志模块,安装即用.理论上支持 python2, python3 为什么需要这个模块: 1. 规范化日志,且开箱即用,非常简单 2. 解决了多进程丢失日志问题 3. 支持单例模式 4. 可能,真的很优雅 5. 很简单创建新的日志文件类型 6. 未来会变成python日志最佳实践 注意:作者仅提供使用,作生产使用前,请再次自行测试.出了问题,不要说自己当…
1.引言 在应用程序中添加日志记录总的来说基于三个目的: .监视代码中变量的变化情况,周期性的记录到文件中供其他应用进行统计分析工作 .跟踪代码运行时轨迹,作为日后审计的依据 .担当集成开发环境中的调试器的作用,向文件或控制台打印代码的调试信息. 实现日记记录最普通的做法就是在代码中嵌入打印语句,这些打印语句可以输出到控制台或文件中,比较好的做法就是构造一个日志操作类来封装此类操作,而不是让一系列的打印语句充斥了代码的主体. 在强调可重用组件开发的今天,除了自己从头到尾开发一个可重用的日志操作类…
简介 关于日志收集这个主题,这已经是第三篇了,为什么一再研究这个课题,因为这个课题实在太重要,而当今优秀的开源解决方案还不是很明朗: 就docker微服务化而言,研发有需求标准输出,也有需求文件输出,每次登录到服务器上去查看日志又多有不妥:现有的解决方案ELK,每次收集新应用日志都要更改配置文件重新适配日志路径足以让我们崩溃: 对于k8s,没有日志系统推行工作就无法进行,总不能让开发小伙伴登录到k8s上去找日志吧,鬼知道在哪个pod里:当然,k8s官方提供了解决方案efk,efk最大的问题就是无…
第一步:pom 文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/PO…
一.Spring Boot日志介绍 Spring Boot对所有内部日志记录使用了Commons Logging,但是底层日志实现是开放的.为Java Util日志记录.Log4J2和Logback提供了缺省配置.在每种情况下,日志记录器都预先配置为使用控制台输出和可选的文件输出. 默认情况下,如果使用Spring Boot的“Starters”坐标,则默认使用Logback进行日志记录.还包括适当的Logback路由,以确保使用Java Util日志记录.Commons日志记录.Log4J或S…
一.为什么选择SpringBoot Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架,被很多业内资深人士认为是可能改变游戏规则的新项目.早期我们搭建一个SSH或者Spring Web应用,需要非常繁琐的步骤,比如配置web.xml,配置数据库连接,配置事务,配置日志,配置Tomcat,装配Bean,声明和配置切面等等等等,如果项目过大多人协作各种冗长啰嗦的配置让人烦不胜烦,这么多年下来,给人一种Java就是大型配置文件的感觉. SpringBoot的设计目的是用来简化新Spring应用…
在一个项目中遇到的问题:系统日志过大,后来用delete语句删除了(相当的慢),结果数据库日志又变成很大了(差不多10G),所以又得把数据库日志删除. 方法: --备份系统中的部份日志--SELECT * INTO #keep FROM CcsSystemLog WHERE logTime > '2011-12-31'--TRUNCATE TABLE CcsSystemLog--INSERT CcsSystemLog SELECT * FROM #keep--drop table #keep -…
在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块 首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…
在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块 首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-practicelog/…