在项目开发中，如果需要调试的时候，一开始大部分会去直接使用print, 但是print的频繁时候会比较损耗服务的性能，并且无法将日志输出的文件中进行存储。
日志中输出显示: [2019-05_13 23:08:01]|MainProcess|MainThread|INFO|python.py:13|<module>|logging message
在软件开发过程中，日志记录是一项至关重要的任务。通过在代码中引入适当的日志记录，开发人员可以更容易地追踪应用程序的行为、排除错误并进行性能分析。Python 的 logging 库是一个强大的工具，提供了丰富的功能，使得日志记录变得更加灵活和可配置。本文将深入探讨 Python logging 库的各个方面，包括基本概念、配置方法、处理程序和格式化等内容。
Python内置模块logging提供了灵活且可配置的日志记录功能，用于记录程序运行过程中的信息、警告和错误等。在日志记录中，可以设置日志级别和输出格式等，以便于调试和排查问题。
pycharm pro是一款强大的Python编辑开发工具，Python、JavaScript、CoffeeScript、类型记录、CSS、流行模板语言等提供了一流的支持。利用语言识别的代码完成、错误检测和即时代码修复，节省时间！
在部署项目时，不可能直接将所有的信息都输出到控制台中，我们可以将这些信息记录到日志文件中，这样不仅方便我们查看程序运行时的情况，也可以在项目出现故障时根据运行时产生的日志快速定位问题出现的位置。
Java 中最通用的日志模块莫过于 Log4j 了，在 python 中，也自带了 logging 模块，该模块的用法其实和 Log4j 类似。 Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类，使用官方文档中的概括最为合适： logger提供了应用程序可以直接使用的接口； handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出； filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录； formatter决定日志记录的最终输出格式。 logging模块是在2.3新引进的功能，下面是一些常用
最近因为一个小需求，需要保存日志到文件中。因为平时调试都只是用print，当不需要的时候又得把print删掉，这样很不方便，而且这样也只能把报错信息输出到控制台。于是上网查了一下，python有一个内置模块logging，用来输出日志信息，可以进行各种配置，看了之后有种相见恨晚的感觉。下面进行一些个人的总结，主要是对自己学习进行的归纳，也希望能对你有所帮助。
在强调可重用组件开发的今天，除了自己从头到尾开发一个可重用的日志操作类外，Apache为我们提供了一个强有力的日志操作包-Log4j。
日志记录对于程序员来说是一个非常重要的功能。对于调试和显示运行时信息，日志记录同样有用。在本文中，我将介绍为什么以及如何在程序中使用python的日志模块。
默认日志配置会在写入时将消息回显到控制台。默认情况下，会记录 ERROR - 级别， WARN - 级别和 INFO 级别的消息。您还可以通过使
精通Python标准库是衡量开发者专业素养的重要指标，也是技术面试中的高频考察点。本篇博客将深入浅出地梳理Python标准库的核心模块与常用功能，揭示面试中常见的问题、易错点，以及如何有效避免这些问题，辅以代码示例，助您在面试中自信应对标准库相关提问。
在和小伙伴讨论日志的时候，小伙伴说的是文件的读写，而实际上的日志在广义上包含了任何的输出方式，无论是控制台还是文件。而日志记录在哪不重要，重要的是什么日志应该记录，应该怎么记录和记录什么内容
在日志中使用记录器（Logger）可以帮助我们更好地控制日志输出的格式和位置。可以通过以下命令创建一个名为my_logger的记录器：
在 Python 开发中涉及到日志记录，我们或许通常会想到内置标准库 —— logging 。虽然logging 库采用的是模块化设计，可以设置不同的 handler 来进行组合，但是在配置上较为繁琐。同时在多线程或多进程的场景下，若不进行特殊处理还会导致日志记录会出现异常。
断言（Assertion）是一种调试程序的方式。在Java中，使用assert关键字来实现断言。
django框架的日志通过python内置的logging模块实现的，既可以记录自定义的一些信息描述，也可以记录系统运行中的一些对象数据，还可以记录包括堆栈跟踪、错误代码之类的详细信息。 logging主要由4部分组成：Loggers、Handlers、Filters和Formatters
我们都试过在代码中插入System.out.println方法来进行调试吧，当找出问题根源后就把插入的print语句删除，若又出现问题则需再次插入这些语句，如此反复。那么日志API就是为了解决这个问题而设计的，使用日志的优势：
Python 中的 logging 模块可以让你跟踪代码运行时的事件，当程序崩溃时可以查看日志并且发现是什么引发了错误。Log 信息有内置的层级——调试（debugging）、信息（informational）、警告（warnings）、错误（error）和严重错误（critical）。你也可以在 logging 中包含 traceback 信息。不管是小项目还是大项目，都推荐在 Python 程序中使用 logging。本文将简单清晰地介绍如何使用 logging 模块。
官网：https://www.djangoproject.com/ 博客：https://www.liujiangblog.com/ 本博客内容参考git：https://gitcode.net/mirrors/jackfrued/Python-100-Days 一些细节问题，大家可以查看git连接。本文主要的改变为把代码升级为django4.1版本。
对于后台进程的管理，常用的工具是crontab，可用于两种场景：定时任务和常驻脚本。关于常驻脚本，今天介绍一款更好用的工具：pm2，基于nodejs开发的进程管理器，适用于后台常驻脚本管理，同时对node网络应用有自建负载均衡功能。官方的说法，pm2 是一个带有负载均衡功能的Node应用的进程管理器，个人认为，并不准确，因为pm2支持多种语言，只是对于除node之外的其他进程无负载均衡的能力。
关于线程和进程是服务端一个很基础的概念，在文章 Node.js进阶之进程与线程 中介绍了进程与线程的概念之后又给出了在 Node.js 中的进程和线程的实际应用，对于这块不是很理解的建议先看下。
随着应用程序变得越来越复杂，拥有良好的日志将会非常有用，不仅在调试时，而且为应用程序/性能问题提供数据分析的洞察力。
程序运行中，可能会遇到BUG、用户输入异常数据以及其它环境的异常，这些都需要程序猿进行处理。Python提供了一套内置的异常处理机制，供程序猿使用，同时PDB提供了调试代码的功能，除此之外，程序猿还应该掌握测试的编写，确保程序的运行符合预期。
在开发和维护Python应用程序时，日志记录是一项非常重要的任务。Python提供了内置的logging模块，它可以帮助我们方便地记录应用程序的运行时信息、错误和调试信息。本文将介绍如何使用Python logging模块进行日志记录。
logging提供了两种日志配置方式，简单日志(logging.basicConfig和标准的流式处理框架
不同于 Java、Golang 这些语言，PHP 本身并不支持并发编程，因为对于 PHP 的主战场 Web 应用而言，每次用户请求都是通过独立的 PHP-FPM 进程处理的，PHP 为了保持语言的简单性，并不支持在这个进程内开启多进程/线程，也就不存在什么基于锁的并发安全问题。
普通情况下，在控制台显示输出 print() 报告正常程序操作过程中发生的事件 logging.info()(或者更详细的logging.debug()) 发出有关特定事件的警告 warnings.warn()或者logging.warning() 报告错误 弹出异常 在不引发异常的情况下报告错误 logging.error(), logging.exception()或者logging.critical()
背景：数据解析服务挂了，查看由于日志文件未设置定时清理机制，磁盘空间快满载了，于是手动清理一下日志文件重启服务，作为一名程序员怎么能够忍受时刻担心文件资源占用情况，于是动手开发一个日志定时处理工具。
日志系统几乎是每一个实际的软件项目从开发、测试到交付，再到后期的维护过程中极为重要的查看软件代码运行流程、还原错误现场、记录运行错误位置及上下文等的重要依据。一个高性能的日志系统，能够准确记录重要的变量信息，同时又没有冗余的打印导致日志文件记录无效的数据。本文Jungle将用C++设计实现一个日志系统。
在Flask应用中爆发错误时会发生什么？得到答案的最好的方法就是亲身体验一下。启动应用，并确保至少有两个用户注册，以其中一个用户身份登录，打开个人主页并单击“编辑”链接。在个人资料编辑器中，尝试将用户名更改为已经注册的另一个用户的用户名，boom！（爆炸声） 这将带来一个可怕的“Internal Server Error”页面：
在了解multiprocessing模块之前，我们先来了解一下进程的基本概念。进程是计算机中运行的程序的实例，它拥有独立的内存空间和系统资源。相比于多线程，多进程更容易实现并行处理，因为每个进程都有自己的解释器和全局解释器锁（GIL）。
最近一段时间由于工作原因，用了一段时间python。接触到了坑爹的GIL锁、python日志，多进程、进程间通讯等。这次主要和大家聊一聊python日志。
Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。
python自带的logging模块，需要完成复杂的配置才能很好的使用，基本生产环境都需要进行二次包装。
在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。
log4j是Apache的一个开放源代码的项目，通过使用log4j，我们可以控制日志信息输送的目的地是控制台、文件、GUI组件、甚至是套接口服务器、NT的事件记录器、UNIX Syslog守护进程等；我们也可以控制每一条日志的输出格式；通过定义每一条日志信息的级别，我们能够更加细致地控制日志的生成过程。最令人感兴趣的就是，这些可以通过一个配置文件来灵活地进行配置，而不需要修改应用的代码。
无论大小的分布式应用，测试和调试的难度都非常大。因为是分布在网络中的，各台机器可能十分不同，地理位置也可能不同。 进一步的，使用的电脑可能有不同的用户账户、不同的硬盘、不同的软件包、不同的硬件、不同的性能。还可能在不同的时区。对于错误，分布式应用的开发者需要考虑所有这些。查错的人需要面对所有的这些挑战。 目前为止，本书没有花多少时间处理错误，而是关注于开发和部署应用的工具。 在本章，我们会学习开发者可能会碰到的错误。我们还会学习一些解决方案和工具。 概述 测试和调试一个单体应用并不简单，但是有许多工具可以使
Hi，大家好。在之前的文章：Python接口自动化之logging日志，介绍了logging日志。今天给大家介绍另外一款优雅的日志——loguru。loguru是Python 中一个简易且强大的第三方日志记录库，在通过添加一系列有用的功能来解决标准记录器的注意事项，从而减少 Python 日志记录的痛苦。
在使用日志模块之前，我们可以配置日志的基本设置，例如设置日志级别、输出格式等。以下是一个简单的配置示例：
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首先我们要知道进程是系统进行资源分配和调度的基本单位，而线程是进程的一个执行路径，一个进程中至少有一个线程，进程中的多个线程共享进程的资源。
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