将不同级别的logging 日志信息写入到不同文件 # -*- coding: utf-8 -*- import os import time import logging import inspect from logging.handlers import RotatingFileHandler dir = os.path.dirname(__file__) dir_time = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime()) handlers = {

前言 最近在维护项目的python项目代码,项目使用了 python 的日志模块 logging, 设定了保存的日志数目, 不过没有生效,还要通过contab定时清理数据. 分析 项目使用了 logging 的 TimedRotatingFileHandler : #!/user/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import logging from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler l

项目使用了 logging 的 TimedRotatingFileHandler : #!/user/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import logging from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler log = logging.getLogger() file_name = "./test.log" logformatter = logging.Formatter('%

日志 日志是跟踪软件运行时所发生的事件的一种方法.软件开发者在代码中调用日志函数,表明发生了特定的事件.事件由描述性消息描述,该描述性消息可以可选地包含可变数据(即,对于事件的每次出现都潜在地不同的数据).事件还具有开发者归因于事件的重要性:重要性也可以称为级别或严重性. logging提供了一组便利的函数,用来做简单的日志.它们是 debug(). info(). warning(). error() 和 critical(). logging函数根据它们用来跟踪的事件的级别或严重程度来命名.

logging提供了一组便利的函数,用来做简单的日志.它们是 debug(). info(). warning(). error() 和 critical(). logging函数根据它们用来跟踪的事件的级别或严重程度来命名.标准级别及其适用性描述如下(以严重程度递增排序): 级别 何时使用 DEBUG 详细信息,一般只在调试问题时使用. INFO 证明事情按预期工作. WARNING 某些没有预料到的事件的提示,或者在将来可能会出现的问题提示.例如:磁盘空间不足.但是软件还是会照常运行. ER

python logging模块主要是python提供的通用日志系统,使用的方法其实挺简单的,这块就不多介绍.下面主要会讲到在使用python logging模块的时候,涉及到多个python文件的调用,而每个文件设置了对应的logging方式不同,可能会产生的令人困惑的现象. 下面以自己在开发的时候遇到的问题作为叙述的背景: 有三个python模块A.B.C.主模块A会import B和C模块,主模块有对应的logging方式, A使用logging的模块的方式为: import loggin

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

[转]用Python读写Excel文件   转自:http://www.gocalf.com/blog/python-read-write-excel.html#xlrd-xlwt 虽然天天跟数据打交道,也频繁地使用Excel进行一些简单的数据处理和展示,但长期以来总是小心地避免用Python直接读写Excel文件.通常我都是把数据保存为以TAB分割的文本文件(TSV),再在Excel中进行导入或者直接复制粘贴. 前段时间做一个项目,却不得不使用Python直接生成Excel文件,后来随着需求的

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

近来再弄一个小项目,已经到收尾阶段了.希望加入写log机制来增加程序出错后的判断分析.尝试使用了python logging模块. #-*- coding:utf-8 -*- import logging import sys class LogRecord(object): def __init__(self): self.mylogger = logging.getLogger('iplog') self.mylogger.setLevel(logging.WARNING) #创建一个han

最近想把自己零零散散写的代码嵌成一个应用,要考虑到各方面的debug,把logging看了一下,把用到的记下来. 将日志打印到屏幕 import logging logging.debug(u'调试') logging.info(u'运行') logging.warning(u'警告') #运行显示: #WARNING:root:警告 #默认情况下,logging打印WARNING级别以上的,并打印到屏幕.#日志级别大小关系 CRITICAL > ERROR > WARNING > IN

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

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

写我小小的日志系统 配置logging有以下几种方式: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,标签式的注明[loggers].[handlers].[formatters].[filters]4大组件,前3者必传,后者选传,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含[loggers].[handlers].[formatters].[filters]4大组件配

python处理日志文件 1 打开日志文件 虽然,日志文件的后缀为.log,但是基本上与文本文件没有区别,按照一般读取文本文件的方式打开即可: fp =open("e:\\data.log") fp.close() 应用示例: fp =open("e:\\data.log") for line in fp.readlines(): # 遍历每一行 filename = line[:14] # 每行取前14个字母,作为下面新建文件的名称 content = line[

#!/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

python logging模块 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:l

普通批量拷贝文件 import os import shutil import logging from logging import handlers from colorama import Fore, Style, init import sys BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) sys.path.append(BASE_DIR) # 加入环境变量 from utils.time_u

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