背景: 项目使用Python自带的logging库来打印日志 项目部署在一台Centos7的机器上 项目采用gunicorn多进程部署 过程: 1.LOG日志代码封装: 采用logging库,并设置when='MIDNIGHT',以天为单位,进行日志分割,前一天的日志会自动加上前一天的日期,最新日志始终会打印到mock-service.log文件中,以下为log打印的封装 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/8

1.logging常用函数Logger.setLevel():设置日志级别Logger.addHandler()和Logger.removeHandler():添加和删除一个handlerLogger.addFilter():添加一个Filter,起过滤作用Logger.Handler:handler基于日志级别对日志进行分发 2.format常用格式%(levelno)s:打印日志级别的数值%(levelname)s:打印日志级别的名称%(pathname)s:打印当前执行程序的路径,相当于s

logging # logging导入 import logging # 设置打印的最低级别 logging.basicConfig(level = logging.DEBUG) 使用 debug, info, warning,errorlevel从低往高 log.debug("n = %d" %n) log.info("n = %d" %n) log.warning("n = %d" %n) log.error("n = %d&quo

有一个原因是因为同一个handler被添加了俩次 applogger = loggerfactory.LoggerFactory.init_app_logger()perflogger = loggerfactory.LoggerFactory.init_app_logger()这样handler就被添加了俩次 有一个原因是设置不正确,传到了上级的logger,这样就会打印俩次 logger.propagate = 0

在我们的异常检测应用中,需要对每组IoT设备分别训练一个模型,每个模型对一组设备的指标数据进行实时异常检测.方案采用master-worker+消息队列的方式实现模型对外服务,但是每个worker的日志需要集中收集到同一个日志文件,而不是每个worker产生一个日志文件.此时我们采用基于logging模块的QueueHandler+QueueListener方案.master在创建worker之前,首先创建一个日志队列,创建worker时,将日志队列传入,同时worker端使用QueueHand

python 以单例模式封装logging相关api实现日志打印类   by:授客QQ:1033553122 测试环境: Python版本:Python 2.7   实现功能: 支持自由配置,如下log.conf, 1)可以配置日志文件路径(log_file): 2)按日志数量配置(backup_count)及单个日志文件的大小(max_bytes_each),自动化循环切换日志文件: 3)支持日志格式自定义(fmt): 4)支持日志记录器名称自定义(logger_name) 6)支持控制台日志

python 日志打印之logging使用介绍 by:授客QQ:1033553122 测试环境: Python版本:Python 2.7   简单的将日志打印到屏幕 import logging logging.debug('this is a debug level message') logging.info('this is info level message') logging.warning('this is warning level message') logging.error

目录 支持多进程日志按大小分割 多进程日志大小分割handler配置实例 支持多进程日志按大小分割 由于python内置模块logging.handlers.RotatingFileHandler是不支持多进程下日志分割的,存在进程间竞争同一文件.在网上找到了支持多进程的日志分割方案. 参考 中文博客 参考 英文mrfh 多进程日志大小分割handler配置实例 安装mrfh模块 pip install mrfh 由于mrfh用到了fcntl模块,只有linux才有所以在win下是不可用的 下面

官网介绍:https://docs.python.org/2/library/logging.html 一. 基础使用 1.1 logging使用场景 日志是什么?这个不用多解释.百分之九十的程序都需要提供日志功能.Python内置的logging模块,为我们提供了现成的高效好用的日志解决方案.但是,不是所有的场景都需要使用logging模块,下面是Python官方推荐的使用方法: 任务场景 最佳工具 普通情况下,在控制台显示输出 print() 报告正常程序操作过程中发生的事件 logging

主要介绍内容如下: 1.分模块存放接口 2.多接口共用参数URL.headers的抽离为配置文件 3.添加日志打印 4.一个py文件运行所有所测的接口 如上介绍内容的作用: 1.分模块存放接口:方便多人协作,对模块接口的分开存放,方便后期新增模块接口的录入,也方便接口出现报错后,定位模块 2.多接口共用参数URL.headers的抽离为配置文件: (1)URL:单独进行配置文件中的修改,主要是方便后期接口域名出现变化,方便更改,示例,本次URL前缀为:https://127.0.0.1,下次开发

python中日志logging模块的性能及多进程详解 使用Python来写后台任务时,时常需要使用输出日志来记录程序运行的状态,并在发生错误时将错误的详细信息保存下来,以别调试和分析.Python的logging模块就是这种情况下的好帮手.本文就介绍了python中日志logging模块性能及多进程的相关资料,需要的朋友可以参考下. Java 中最通用的日志模块莫过于 Log4j 了,在 python 中,也自带了 logging 模块,该模块的用法其实和 Log4j 类似.日志是记录操作的一

日志打印之logging.config.dictConfig使用总结 By:授客 QQ:1033553122 #实践环境 WIN 10 Python 3.6.5 #函数说明 logging.config.dictConfig(config) dictConfig函数位于logging.config模块,该函数通过字典参数config对logging进行配置.3.2版本新增的函数 ##参数说明 config 字典类型,包含以下key: version - 表示版本,该键值为从1开始的整数.该key

日志打印之logging.getLogger源码分析 By:授客 QQ:1033553122 #实践环境 WIN 10 Python 3.6.5 #函数说明 logging.getLogger(name=None) getLogger函数位于logging/__init__.py脚本 #源码分析 _loggerClass = Logger # ...略 root = RootLogger(WARNING) Logger.root = root Logger.manager = Manager(L

日志打印之自定义logger handler By:授客 QQ:1033553122 #实践环境 WIN 10 Python 3.6.5 #实践代码 handler.py #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- ''' @Author : shouke ''' import logging import logging.config class MyLogHandler(logging.Handler, object): """

1.简单的将日志打印到屏幕 import logging logging.debug('This is debug message') logging.info('This is info message') logging.warning('This is warning message') 屏幕上打印: WARNING:root:This is warning message 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 > ER

Python多进程方面涉及的模块主要包括: subprocess:可以在当前程序中执行其他程序或命令: mmap:提供一种基于内存的进程间通信机制: multiprocessing:提供支持多处理器技术的多进程编程接口,并且接口的设计最大程度地保持了和threading模块的一致,便于理解和使用. 本文主要介绍 subprocess 模块及其提供的 Popen 类,以及如何使用该构造器在一个进程中创建新的子进程.此外,还会简要介绍 subprocess 模块提供的其他方法与属性,这些功能上虽然没

mutilprocess简介 像线程一样管理进程,这个是mutilprocess的核心,他与threading很是相像,对多核CPU的利用率会比threading好的多. import multiprocessing def worker(num): """thread worker function""" print 'Worker:', num return if __name__ == '__main__': jobs = [] for i

转自: http://tchuairen.blog.51cto.com/3848118/1720965 博文作者参考的博文:  博文1  博文2 我们先来了解什么是进程? 程序并不能单独运行,只有将程序装载到内存中,系统为它分配资源才能运行,而这种执行的程序就称之为进程.程序和进程的区别就在于:程序是指令的集合,它是进程运行的静态描述文本:进程是程序的一次执行活动,属于动态概念. 在多道编程中,我们允许多个程序同时加载到内存中,在操作系统的调度下,可以实现并发地执行.这是这样的设计,大大提高了C

python 多进程 logging:ConcurrentLogHandler python的logging模块RotatingFileHandler仅仅是线程安全的,如果多进程多线程使用,推荐 ConcurrentLogHandler. 安装之: # Using ConcurrentLogHandler: # wget https://pypi.python.org/packages/fd/e5/0dc4f256bcc6484d454006b02f33263b20f762a433741b29d

简单配置 日志级别 级别 何时使用 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 表明发生了一些意外,或者不久的将来会发生问题(如'磁盘满了').软件还是在正常工作. ERROR 由于更严重的问题,软件已不能执行一些功能了. CRITICAL 严重错误,表明软件已不能继续运行了. 简单配置使用 # -*- coding:utf-8 -*- import logging # 通过下面的方式进行简单配置输出方式与日志级别 logging.basic

最近写一个爬虫系统,需要用到python的日志记录模块,于是便学习了一下. python的标准库里的日志系统从Python2.3开始支持.只要import logging这个模块即可使用.如果你想开发一个日志系统, 既要把日志输出到控制台, 还要写入日志文件,只要这样使用: import logging # 创建一个logger logger = logging.getLogger('mylogger') logger.setLevel(logging.DEBUG) # 创建一个handler,