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“`AttributeError:模块”“logging”“在PySpark3中没有属性”“Handler”“

AttributeError: 'module' object has no attribute 'Handler'。

这个错误是由于在PySpark3中,logging模块中没有名为Handler的属性导致的。在PySpark3中,logging模块的使用方式有所变化。

在PySpark3中,可以使用以下方式来进行日志记录:

  1. 导入logging模块:
代码语言:txt
复制
import logging
  1. 创建一个Logger对象:
代码语言:txt
复制
logger = logging.getLogger(__name__)
  1. 设置日志级别:
代码语言:txt
复制
logger.setLevel(logging.INFO)
  1. 创建一个StreamHandler对象,并设置其日志级别:
代码语言:txt
复制
handler = logging.StreamHandler()
handler.setLevel(logging.INFO)
  1. 创建一个Formatter对象,并将其添加到StreamHandler对象中:
代码语言:txt
复制
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
  1. 将StreamHandler对象添加到Logger对象中:
代码语言:txt
复制
logger.addHandler(handler)
  1. 使用Logger对象进行日志记录:
代码语言:txt
复制
logger.info("This is an info message")
logger.warning("This is a warning message")
logger.error("This is an error message")

以上代码演示了如何在PySpark3中进行日志记录。通过使用Logger对象和Handler对象,可以实现不同级别的日志记录,并将日志输出到不同的目标(如控制台、文件等)。

关于PySpark3中日志记录的更多信息,可以参考腾讯云的产品文档:PySpark3日志记录

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python接口自动化(四十)- logger 日志 - 下(超详解)

按照上一篇的计划,这一篇给小伙伴们讲解一下:(1)多模块使用logging,(2)通过文件配置logging模块,(3)自己封装一个日志(logging)类。可能有的小伙伴在这里会有个疑问一个logging为什么分两篇的篇幅来介绍她呢???那是因为日志是非常重要的,用于记录系统、软件操作事件的记录文件或文件集合,可分为事件日志和消息日志。具有处理历史数据、诊断问题的追踪以及理解系统、软件的活动等重要作用,在开发或者测试软系统过程中出现了问题,我们首先想到的就是她——logging。她可不像泰戈尔说的:“天空没有留下翅膀的痕迹,但我已经飞过”;这个90后的小姑娘,她可是一个爱炫耀,爱显摆的人已经达到了人过留名、雁过留声的境界。好了逗大家一乐,下面开始进入今天的正题。

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