文件结构 - run.py - b -- __init__.py run.py import logging import b log = logging.getLogger("") tmp = logging.FileHandler('log.txt') log.addHandler(tmp) log.warning(") sample = b.b() print sample.foo() __init__.py import logging log = logging.g

# !/user/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- ''' subprocess : 需要在linux平台上测试 shell logging ''' import logging # 将日志输出在文件里 # logging.basicConfig(filename="app.log", level=logging.DEBUG) logging.basicConfig(filename="app.log", level=loggin

1. 单文件的logging配置 import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S', filename='znifeng.log', filemode='w') 2. 项目的logger配置(一个logger配置多个h

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息输出到什么地方,以及怎么输出:  Logger从来不直接实例化,经常通过logging模块级方法(Mod

pytest命令行执行默认不会打印log信息,需要加‘-s’参数或者 ‘–capture=no’,即pytest -s #! /usr/bin/env python # coding=gbk import logging, os class logger: def __init__(self, path, clevel=logging.DEBUG, Flevel=logging.DEBUG): self.logger = logging.getLogger(path) self.logger.s

前言 提前祝大家过个好年 最近忙于项目,今天抽出点时间写写Blog谈谈昨天遇到的问题 项目最近要收尾了,想把Logger规整一下,因为很多地方都有用到 Python的Logger模块是Python自带的模块,可方便快捷的进行日志的记录 python doc 正文 线程安全 该模块本身就是线程安全的,下面的注释摘抄至 doc The logging module is intended to be thread-safe without any special work needing to be

[loggers] keys=root [handlers] keys=consoleHandler [formatters] keys=simpleFormatter [logger_root] level=DEBUG handlers=consoleHandler [handler_consoleHandler] class=StreamHandler level=DEBUG formatter=simpleFormatter args=(sys.stdout,) [formatter_si

# !/user/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- ''' subprocess : 需要在linux平台上测试 shell logging ''' import logging # 将日志输出在文件里 # logging.basicConfig(filename="app.log", level=logging.DEBUG) logging.basicConfig(filename="app.log", level=loggin

我们通常在写爬虫的时候,需要配置日志,但是有可能是在windows开发的,但是程序的运行环境可是是在Linux中,这时候我们就需要不停的更换日志的目录了 但是我们可以实现通过判断不同的运行环境,来时间日志的配置 例如: import platform sysStr = platform.system() if sysStr =="Windows": LOG_FILE_check = 'C:\\log\\wlb\\crawler\\cic.log' else: LOG_FILE_chec

直接上代码 import logging import logging.handlers import datetime import time import threading from conf.conf import reportDir,logDir def get_logger(): # output log now = time.strftime("%Y-%m-%d_%M-%H_%M_%S", time.localtime(time.time())) logresult =

阅读须知⚠️ 1.示例代码可直接放在项目py文件中即可使用 2.project_name,logfile_name变量需根据你的项目进行修改 3.日志输出格式format选择(可根据你的需要替换或修改示例代码中的format) %(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 %(funcName)s: 打印日志的当前函数

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

self.logger = logging.getLogger(logName) # 创建logger实例 time = datetime.datetime.now() logFilePath = os.path.abspath('../log/') + '/{}-{}-{}'.format(time.year, time.month, time.day) # 设置日志文件输出路径 self.check_mkdir(logFilePath) logFile = logFilePath + '/o

import logging#进行基本的日志配置 logging.basicConfig(filename = 'access.log',format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s %(message)s',detefmt = '%Y - %m - %d %H:%M:%S %p'level = 10,)日志级别遵循原则:自下而上进行匹配 #debug ->info ——>warning——>error->

logger 日志 """logging配置""" import osimport logging.config # 定义三种日志输出格式 开始 standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \ '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogg

代码: import logging logger = logging.getLogger('') logger.setLevel(level=logging.INFO) def setLogName(name): handler = logging.FileHandler(name, mode='w') handler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(filename)s[line:%(li

logging模块: 标准库里面的logging模块,在前面学习线程安全时曾用来解决print被打断的问题,这里会介绍logging模块的功能. logging模块是线程安全的,不需要客户做任何特殊的工作.它通过使用线程锁实现了这一点; 有一个锁来序列化访问模块的共享数据,每个处理程序还创建一个锁来序列化访问其底层 I/O. 日志记录级别: 级别 数值 CRITICAL 50 ERROR 40 WARNING 30,默认 INFO 20 DEBUG 10 NOTSET 0 定义的记录级别越低,信

HTMLTestRunner 是 基于 unittest 单元测试的 HTML报告 的一个第三库   安装: 1. 安装:下载HTMLTestRunner.py文件:地址http://tungwaiyip.info/software/HTMLTestRunner.html 2.将该文件保存在python安装路径下的lib文件夹中.在文件中能import HTMLTestRunner成功,即配置成功. 注:如果失败,在项目中新建一个这样的文件也是可以的,只要达到能引入和使用就行.另,由于这是一个p

WebService是一种跨编程语言和跨操作系统平台的远程调用技术. 理解WebService 1.从表面上看,WebService就是一个应用程序向外界暴露出一个能通过Web进行调用的API,也就是说能用编程的方法通过Web来调用这个应用程序.我们把调用这个WebService的应用程序叫做客户端,而把提供这个WebService的应用程序叫做服务端. 2.从深层次看,WebService是建立可互操作的分布式应用程序的新平台,是一个平台,是一套标准.它定义了应用程序如何在Web上实现互操作性

1.简介 Logger是Log4net的三大核心载体之一,搞清楚它的意义很重大.另外两个分别是Appender和Layout.其对应关系为一个Logger对应多个Appender,一个Appender对应一个Layout. 对于Log4net的内部实现,ILogger才是接口(所有日志需要实现的——Interface that all loggers implement). 为什么不是我们所使用的ILog接口呢?实际上,ILog是对ILogger进行了包装,是典型的Wrapper模式,话说不仔细

Python 技术专题 Python 是由 Guido van Rossum 开发的,可免费获得的.是一种非常高级的解释型语言.其语法简单易懂,而且面向对象的语义功能强大又灵活,Python 可以广泛使用并具有高度的可移植性.本专题内容包括可爱的 Python 系列.Python 探索系列.Python 扩展.使用 Python 进行各种应用开发等等. 可爱的 Python 系列 可爱的 Python:将 XML 和 Python 结合起来 介绍 Python 的 XML 工具 可爱的 Pyth