一、logging日志模块等级
常见log级别从高到低:
CRITICAL 》ERROR 》WARNING 》INFO 》DEBUG,默认等级为WARNING,即>=WARNING级别的log才输出。
日志等级(level) 描述 CRITICAL 当发生严重错误,导致应用程序不能继续运行时记录的信息 ERROR 由于一个更严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息 WARNING 当某些不期望的事情发生时记录的信息(如,磁盘可用空间较低),但是此时应用程序还是正常运行的 INFO 信息详细程度仅次于DEBUG,通常只记录关键节点信息,用于确认一切都是按照我们预期的那样进行工作 DEBUG 最详细的日志信息,典型应用场景是 问题诊断
二、logging模块的使用方式介绍
logging模块提供了两种记录日志的方式:
- 第一种方式是使用logging提供的模块级别的函数
- 第二种方式是使用Logging日志系统的四大组件
其实,logging所提供的模块级别的日志记录函数也是对logging日志系统相关类的封装而已。
(1)logging模块定义的模块级别的常用函数
函数
说明
logging.debug(msg, *args, **kwargs)
创建一条严重级别为DEBUG的日志记录
logging.info(msg, *args, **kwargs)
创建一条严重级别为INFO的日志记录
logging.warning(msg, *args, **kwargs)
创建一条严重级别为WARNING的日志记录
logging.error(msg, *args, **kwargs)
创建一条严重级别为ERROR的日志记录
logging.critical(msg, *args, **kwargs)
创建一条严重级别为CRITICAL的日志记录
logging.log(level, *args, **kwargs)
创建一条严重级别为level的日志记录
logging.basicConfig(**kwargs)
对root logger进行一次性配置
其中logging.basicConfig(**kwargs)函数用于指定“要记录的日志级别”、“日志格式”、“日志输出位置”、“日志文件的打开模式”等信息,其他几个都是用于记录各个级别日志的函数。
(2)logging模块的四大组件
组件
说明
loggers
提供应用程序代码直接使用的接口
handlers
用于将日志记录发送到指定的目的位置
filters
提供更细粒度的日志过滤功能,用于决定哪些日志记录将会被输出(其它的日志记录将会被忽略)
formatters
用于控制日志信息的最终输出格式
三、自定义Logger模块类
# testLog1.py import logging import time class Logger(): def __init__(self, logger, level=logging.DEBUG): ''' : 自定义Logger模块类 : logger: logger名 : level: 日志级别 ''' # 创建一个logger self.logger = logging.getLogger(logger) self.logger.setLevel(level) # 定义handler的输出格式 curr_time = time.strftime("%Y-%m-%d") self.LogFileName = 'log' + curr_time + '.txt' fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(filename)s:[%(lineno)s] - [%(levelname)s] - %(message)s') # asctime: 日志事件发生的时间 # filename: 源文件的名称部分,包含文件后缀 # lineno: 调用日志记录函数的源代码所在的行号 # evelname: 该日志记录的文字形式的日志级别 # message: 日志记录的文本内容 # 创建一个handler, 用于写入日志文件 fh = logging.FileHandler(self.LogFileName) fh.setLevel(logging.DEBUG) fh.setFormatter(fmt) # 再创建一个handler,用于输出到控制台 ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.DEBUG) ch.setFormatter(fmt) # 给logger添加handler self.logger.addHandler(fh) self.logger.addHandler(ch) # level优先级 # logger.setLevel > handler.setLevel > logging.basicConfig if __name__ == "__main__": log = Logger(__name__, level=logging.DEBUG) log.logger.debug('debug') log.logger.log(logging.DEBUG, 'debug')# 执行testLog1.py,则控制台输出如下:2020-08-03 20:36:47,104 - testLog1.py:[117] - [DEBUG] - debug2020-08-03 20:36:47,104 - testLog1.py:[118] - [DEBUG] - debug# 日志文件记录如下:2020-08-03 20:36:15,982 - testLog1.py:[117] - [DEBUG] - debug2020-08-03 20:36:15,982 - testLog1.py:[118] - [DEBUG] - debug
# testLog2.py from testLog1 import Logger import traceback log = Logger(__name__) def func(): try: assert 1==2 except Exception: log.logger.info('测试失败,输出信息如下:{}'.format(traceback.format_exc())) # traceback.format_exc() 会返回异常信息的字符串 if __name__ == "__main__": func()# 执行testLog2.py,则控制台输出如下:2020-08-03 20:43:44,907 - testLog2.py:[11] - [INFO] - 测试失败,输出信息如下:Traceback (most recent call last): File "E:/imooc/testLog.py", line 9, in func assert 1==2AssertionError# 日志文件记录如下:2020-08-03 20:43:44,907 - testLog2.py:[11] - [INFO] - 测试失败,输出信息如下:Traceback (most recent call last): File "E:/imooc/testLog.py", line 9, in func assert 1==2AssertionError
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
Python,logging模块
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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。