实现方式: 采用 loguru 模块.跟flask直接挂载到app上有区别,当然也可以尝试去这样做. 但是 好像没有这个必要.要的就是个快速.整那些子虚乌有的东西完全木有意义. 1.首先是去项目git溜达一圈:https://github.com/Delgan/loguru   发现是英文... 木得感情. 然后百度百度吧,还好python大神们都挺友好. 百度一下 :python loguru ..问题解决 https://www.cnblogs.com/g2thend/p/12539923.

解决中文乱码问题 项目地址 github: https://github.com/Delgan/loguru 文档:https://loguru.readthedocs.io/en/stable/index.html 安装 pip install loguru 1.输出日志 from loguru import logger logger.debug("这是一条debug日志") 终端执行后出现带颜色的日志,挺酷的 2.输出到文件 from loguru import logger l

文档:https://loguru.readthedocs.io/en/stable/overview.html#installation pip install loguru 使用 基本使用 ##终端日志 from loguru import logger logger.debug("这是一条debug日志") ###输出到文件 from loguru import logger logger.add("file_{time}.log") logger.debug

概述 日志技术为产品的质量和服务提供了重要的支撑.JDK 在 1.4 版本以后加入了日志机制,为 Java 开发人员提供了便利.但这种日志机制是基于静态日志级别的,也就是在程序运行前就需设定下来要打印的日志级别,这样就会带来一些不便. 在 JDK 提供的日志功能中,日志级别被细化为 9 级,用以区分不同日志的用途,用来记录一个错误,或者记录正常运行的信息,又或是记录详细的调试信息.由于日志级别是静态的,如果日志级别设定过高,低级别的日志难以打印出来,从而导致在错误发生时候,难以去追踪错误的发生原

简介 Java 中的 Logging API 让 Java 应用可以记录不同级别的信息,它在debug过程中非常有用,如果系统因为各种各样的原因而崩溃,崩溃原因可以在日志中清晰地追溯,下面让我们来看看 Java 原生的 Logging 功能.从1.4.2开始,Java 通过 Java.util.logging 包为应用程序提供了记录消息的可能,在 API 中的核心类为 Logger 类.理解在记录消息中的日志的不同级别是非常重要的.Java 为此定时了8个级别,它们是分别SEVERE, WARN

Python loguru模块简单学习 首先安装模块:pip install logoru,然后引入模块: from loguru import logger 1.直接输出到console logger.debug("这是一条debug") # 2019-11-13 09:53:55.425 | DEBUG | __main__:<module>:3 - 这是一条debug 2.将日志输出到文件,(例如:下面的代码会输出到file_2019-11-13_09-55-48_2

原文链接 原创: 崔庆才 在 Python 中,一般情况下我们可能直接用自带的 logging 模块来记录日志,包括我之前的时候也是一样.在使用时我们需要配置一些 Handler.Formatter 来进行一些处理,比如把日志输出到不同的位置,或者设置一个不同的输出格式,或者设置日志分块和备份.但其实个人感觉 logging 用起来其实并不是那么好用,其实主要还是配置较为繁琐. 常见用法 首先看看 logging 常见的解决方案吧,我一般会配置输出到文件.控制台和 Elasticsearch.输

一.安装loguru loguru的PyPI地址为:https://pypi.org/project/loguru/ GitHub仓库地址为:https://github.com/Delgan/loguru 我们可以直接使用pip命令对其进行安装 pip install loguru 或者下载其源码,使用Python命令进行安装. 二.loguru简单使用 from loguru import logger logger.info("中文loguru") logger.debug(&q

https://mp.weixin.qq.com/s/hy68s610B9GbL_wgwTn7nA 更优美的python日志管理库Loguru Asynchronous, Thread-safe, Multiprocess-safe All sinks added to the logger are thread-safe by default. They are not multiprocess-safe, but you can enqueue the messages to ensure

我们要搭建日志系统,我们使用loguru,挺不错的一个开源的日志系统.可以使用 pip install loguru 我们在common创建log.py使用方式也很简单 import os import time from loguru import logger #日志的路径 log_path = os.path.join(os.getcwd(), 'logs') if not os.path.exists(log_path): os.mkdir(log_path) #日志输出的文件格式 lo

python自带日志管理模块logging,使用时可进行模块化配置,详细可参考博文Python日志采集(详细). 但logging配置起来比较繁琐,且在多进行多线程等场景下使用时,如果不经过特殊处理,则容易出现日志丢失或记录错乱的情况. python中有一个用起来非常简便的第三方日志管理模块--loguru,不仅可以避免logging的繁琐配置,而且可以很简单地避免在logging中多进程多线程记录日志时出现的问题,甚至还可以自定义控制台输出的日志颜色. 接下来我们来学习怎么使用loguru模块

通过上篇文章日志管理模块loguru简介,我们已经知道了loguru日志记录模块的简单使用.在自动化测试项目中,一般都需要通过记录日志的方式来确定项目运行的状态及结果,以方便定位问题. 这篇文章我们使用loguru模块来记录接口自动化测试中的日志. 一,封装日志记录器 实际项目中,我们不可能每个模块都去导入loguru模块,每个模块都单独去写一遍日志配置,这样麻烦又冗余. 最好的方式是针对项目单独封装.配置一个日志记录模块,作为公共的日志记录器,这既其他模块进行调用,也方便维护. 在logger

在本篇文章中不会详细介绍日志如何配置.如果切换另外一种日志工具之类的内容,只用于记录作者本人在工作过程中对日志的几种处理方式. 1. Debug 日志管理 在开发的过程中,总会遇到各种莫名其妙的问题,而这些问题的定位一般会使用到两种方式,第一种是通过手工 Debug 代码,第二种则是直接查看日志输出.Debug 代码这种方式只能在 IDE 下使用,一旦程序移交部署,就只能通过日志来跟踪定位了. 在测试环境下,我们无法使用 Debug 代码来定位问题,所以这时候需要记录所有请求的参数及对应的响应报

原文地址:http://www.javatang.com 症状及解决方案 下面列出几种常见的症状即对应的解决方案: CPU占用率很高,响应很慢 按照<Java内存泄漏分析系列之一:使用jstack定位线程堆栈信息>中所说的方法,先找到占用CPU的进程,然后再定位到对应的线程,最后分析出对应的堆栈信息.在同一时间多次使用上述的方法,然后进行对比分析,从代码中找到问题所在的原因.如果线程指向的是"VM Thread"或者无法从代码中直接找到原因,就需要进行内存分析,具体的见下一

[转]jstack Dump 日志文件中的线程状态 dump 文件里,值得关注的线程状态有: 死锁,Deadlock(重点关注)  执行中,Runnable 等待资源,Waiting on condition(重点关注) 等待获取监视器,Waiting on monitor entry(重点关注) 暂停,Suspended 对象等待中,Object.wait() 或 TIMED_WAITING 阻塞,Blocked(重点关注)   停止,Parked 下面我们先从第一个例子开始分析,然后再列出不

原文地址: http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/archive/2013/01/06/dumpanalysis.html jstack Dump 日志文件中的线程状态 dump 文件里,值得关注的线程状态有: 死锁,Deadlock(重点关注)  执行中,Runnable 等待资源,Waiting on condition(重点关注) 等待获取监视器,Waiting on monitor entry(重点关注) 暂停,Suspended 对象等待中,Obje

原文链接:http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/archive/2013/01/06/dumpanalysis.html 转来当笔记^_^ jstack Dump 日志文件中的线程状态 dump 文件里,值得关注的线程状态有: 死锁,Deadlock(重点关注)  执行中,Runnable 等待资源,Waiting on condition(重点关注) 等待获取监视器,Waiting on monitor entry(重点关注) 暂停,Suspended 对象

jstack Dump 日志文件中的线程状态 dump 文件里,值得关注的线程状态有: 死锁,Deadlock(重点关注)  执行中,Runnable 等待资源,Waiting on condition(重点关注) 等待获取监视器,Waiting on monitor entry(重点关注) 暂停,Suspended 对象等待中,Object.wait() 或 TIMED_WAITING 阻塞,Blocked(重点关注)   停止,Parked 下面我们先从第一个例子开始分析,然后再列出不同线程

jstack Dump 日志文件中的线程状态 dump 文件里,值得关注的线程状态有: 死锁,Deadlock(重点关注)  执行中,Runnable 等待资源,Waiting on condition(重点关注) 等待获取监视器,Waiting on monitor entry(重点关注) 暂停,Suspended 对象等待中,Object.wait() 或 TIMED_WAITING 阻塞,Blocked(重点关注)   停止,Parked 综合示范一:Waiting to lock 和 B

一.线程的状态 线程间的状态转换:  1. 新建(new):新创建了一个线程对象. 2. 可运行(runnable):线程对象创建后,其他线程(比如main线程)调用了该对象的start()方法.该状态的线程位于可运行线程池中,等待被线程调度选中,获取cpu 的使用权 . 3. 运行(running):可运行状态(runnable)的线程获得了cpu 时间片(timeslice) ,执行程序代码. 4. 阻塞(block):阻塞状态是指线程因为某种原因放弃了cpu 使用权,也即让出了cpu ti