(四十) 初遇python之logging日志

#logging记录日志文件
#设置日志级别，以及
#设置日志的格式化
import logging
#logging模块是Python的一个标准库模块，
#由标准库模块提供日志记录API的关键好处是
#所有Python模块都可以使用这个日志记录功能。
#所以，你的应用日志可以将你自己的日志信息
#与来自第三方模块的信息整合起来。
#常见的日志级别：
#DEBUG：详细调试信息，通常仅在诊断问题时才有意义。
#INFO：确认代码按预期运行
#WARNING：表示发生了意外情况，
          #或表明在不久的将来出现了一些问题（例如“磁盘空间不足”）。 
          #该软件仍在按预期工作。
#ERROR: 由于严重的错误，该代码无法执行某些功能。
#CRITICAL：严重错误，表明程序本身可能无法继续运行。

#接下来设置日志的基本配置
#filename：文件名
#level：日志级别
#format：日志显示的格式
#format格式设置参数参考：
#https://docs.python.org/3/library/logging.html#logrecord-attributes
logging.basicConfig(filename='test.log', level=logging.DEBUG,
                 format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s')


def add(x, y):
    """加法运算函数"""
    return x + y


def subtract(x, y):
    """减法运算函数"""
    return x - y


def multiply(x, y):
    """乘法运算函数"""
    return x * y


def divide(x, y):
    """除法运算函数"""
    return x / y


num_1 = 20
num_2 = 10

add_result = add(num_1, num_2)
#使用logging.debug记录日志
logging.debug('Add: {} + {} = {}'.format(num_1, num_2, add_result))

sub_result = subtract(num_1, num_2)
logging.debug('Sub: {} - {} = {}'.format(num_1, num_2, sub_result))

mul_result = multiply(num_1, num_2)
logging.debug('Mul: {} * {} = {}'.format(num_1, num_2, mul_result))

div_result = divide(num_1, num_2)
logging.debug('Div: {} / {} = {}'.format(num_1, num_2, div_result))