支持文件、屏幕打印、电子邮件、TCP、UDP、syslog本地、syslog远程、windows事件、http server方式记录日志：
这两天在看python核心技术与实战这个公开课，有些内容讲的挺好的，拿出来分享一下。今天主要来看看python的日志模块，在python中，使用logging模块来写日志，常见的logging等级如下：
在我们正常的开发中，总能想要打印一些信息，或者打印日志，我们都是用的print，但是在小规模的程序开发中是可以来用的，也便于调试，但是对于大点的项目，我们想要保存执行过程中的日志，用print来打印来说就不能满足了。我们用loggin模块可以来记录，以排查程序在某一个时候崩溃的具体原因，以便及时定位Bug进行抢救。
现在有一个需求，就是用Python发送syslog日志到另一台机器上 1、Python发送端代码
logging.config.dictConfig(config)函数内部调用了DictConfigurator(config).configure()，而configure函数内DictConfigurator部，根据incremental，handlers等当前日志配置，被执行的分支代码中，会调用
作者：txw1958 | 出处：博客园 | 2011/10/21 19:41:55 | 阅读43次
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。本文给大家介绍python 日志 logging模块 介绍。
Python的logging模块提供了通用的日志系统，可以方便第三方模块或者是应用使用。这个模块提供不同的日志级别，并可以采用不同的方式记录日志，比如文件，HTTP GET/POST，SMTP，Socket等，甚至可以自己实现具体的日志记录方式。
Python的logging模块提供了通用的日志系统，熟练使用logging模块可以方便开发者开发第三方模块或者是自己的Python应用。同样这个模块提供不同的日志级别，并可以采用不同的方式记录日志，比如文件，HTTP、GET/POST，SMTP，Socket等，甚至可以自己实现具体的日志记录方式。下文我将主要介绍如何使用文件方式记录log。
https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/logging.html#formatter-objects
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
在 PyCon 2018 上，Mario Corchero 介绍了在开发过程中如何更方便轻松地记录日志的流程。 整个演讲的内容包括： 为什么日志记录非常重要 日志记录的流程是怎样的 怎样来进行日志记
默认情况下，logging将日志打印到屏幕，日志级别为WARNING； 日志级别大小关系为：CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET，日志级别可以自己定义。
#!/bin/env python #--*-- coding=utf8 --*-- # # Author: ablozhou # E-mail: ablozhou@gmail.com # # Copyright 2010 ablozhou # # Distributed under the terms of the GPL (GNU Public License) # # hzdq is free software; you can redistribute it and/or modify # it under the terms of the GNU General Public License as published by # the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or # (at your option) any later version. # # This program is distributed in the hope that it will be useful, # but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of # MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the # GNU General Public License for more details. # # You should have received a copy of the GNU General Public License # along with this program; if not, write to the Free Software # Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA # # 2010.3.14 写文件，log级别常数定义 import datetime import sys import traceback import codecs import types #log编码全部按utf8处理 loglevels = {'stdout':['info','debug','warn','error','fatal'], 'file':['info','debug','warn','error','fatal'] } logfile = 'logs.txt' class log4py: def __init__(self,modulename='gloabal', loglevel=loglevels, filename='log4py.txt'): self.filename = filename #self.flag = set(loglevel['stdout']+loglevel['file']) self.loglevel = loglevel self.modulename = modulename self.fcname = None class function(): def __init__(self,fcname,parent): parent.debug('enter ',fcname) self.fcname = fcname self.parent = parent def __del__(self): self.parent.debug('exit ',self.fcname) def dbgfc(self,fcname): '''set debug function name''' f = None if 'debug' in self.flag: f = self.function(fcname,self) return f def _gettime(self): return datetime.datetime.now().isoformat() def outstd(self,*fmt): s = self.fmtstr(*fmt) print s def outfile
logger只输出高于或等于当前级别的日志, logging的root logger默认级别为info.
本章目录： 一、logging模块简介 二、logging模块的使用 三、通过JSON或者YMAL文件配置logging模块 ===================================================== 一、logging模块简介 Python的logging模块提供了通用的日志系统，可以方便第三方模块或者是应用使用。这个模块提供不同的日志级别，并可以采用不同的方式记录日志，比如文件，HTTP GET/POST，SMTP，Socket等，甚至可以自
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。
Python的异常处理能力是很强大的，可向用户准确反馈出错信息。在Python中，异常也是对象，可对它进行操作。
从以上可以看出logging模块输出日志默认共有6个级别，级别大小依次是CRITICAL>ERROR> WARN> INFO> DEBUG> NOTSET
WARNING:root:warning message ERROR:root:error message CRITICAL:root:critical message
|-flasky |-app/ |-api_1_0 |-init.py |-users.py |-posts.py |-comments.py |-authentication.py |-errors.py |-decorators.py
github地址在: https://github.com/thinkst/opencanary。完成了常用的蜜罐捕获请求。但是，固有的opencanary 存在如下的问题：
一、使用logging.config.dictConfig()函数读取配置信息，参数是字典类型
项目进行时遇到了一个问题，需要将生成的日志按照项目类别输出到不同的目录下，具体解决方案如下：
通过log的分析，可以方便用户了解系统或软件、应用的运行情况；如果你的应用log足够丰富，也可以分析以往用户的操作行为、类型喜好、地域分布或其他更多信息；如果一个应用的log同时也分了多个级别，那么可以很轻易地分析得到该应用的健康状况，及时发现问题并快速定位、解决问题，补救损失。
tornado的默认options里有个神坑，配置了默认的logging。如果你自己再配一遍，很可能要记录重复日志了。 首先顺序，一定不能错。坑死了。 先设置logging，后parse_command_line()
将不同级别的logging 日志信息写入不同文件 # -*- coding: utf-8 -*- import os import time from logging.handlers import RotatingFileHandler import logging import inspect dir = os.path.dirname(__file__) handlers = {logging.NOTSET: os.path.join(dir, 'notset.log'),
1. 模块安装 pip install logging pip install pyyaml 2. 使用 2.1 创建配置文件 创建名为 logging.config.yaml 文件, 内容如下： version: 1 disable_existing_loggers: False formatters: simple: format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s" handlers:
dictConfig函数位于logging.config模块，该函数通过字典参数config对logging进行配置。3.2版本新增的函数
每个语言都会有自己的日志模块，Python也不例外。通常情况下当需要使用到日志的时候， 一般都是匆匆查找下资料，按照步骤进行下配置就是完事了，不太会去总结日志模块的使用方式。 经常过一段时间新项目需要用的时候，还是需要去网上搜索下配置方式。所以今天就为了日后的使用方便而进行的内容整理。
我首先按照官方的文档来配置，发现并没有生效，本来想logger.info()应该顺理成章就打印出日志到文件里了，但是发现没有生效。
openstack中的日志由oslo_log统一实现，延续了openstack一贯的封装大法，以十分友好的方式将接口提供给各个组件使用。
https://fangpenlin.com/posts/2012/08/26/good-logging-practice-in-python/
1. logging对象其实是一个树形结构，每个创建的logging对象都是root logging对象的孩子结点。当使用logging模块的getLogger(name=None)函数构造logging对象的时候，如果name为None，这样会产生一个root logging对象。如果name中含有.，比如name = 'a.b.c'，通过这种方式会产生3个logging对象，分别为c、b、a，c->b->a->root，root树的根结点，a为root的孩子结点，b为a的孩子结点，c为a的孩子结点，依次类推。
官方文档：Logging HOWTO 官方文档：logging.config 模块 日志的等级（level）如下，只有大于等于配置的等级时，日志才会被记录。 # 默认等级为 WARNING NOTSET < DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL 官方模块有十几个 Handler（Useful Handlers），存在于 logging 和 logging.handlers 模块。常用的有： logging.StreamHandler # 输出日志到控制台时使用（
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。
logging 模块可以实现日志的输出和写入文件，但实际工作中，对于日志的使用不仅限于输出那么简单。
Python的assert是用来检查一个条件，如果它为真，就不做任何事。如果它为假，则会抛出AssertError并且包含错误信息。例如：
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。
记录日志是程序中尤其是 web 服务中的重要一环，恰到好处的日志记录可以帮助我们了解程序运行情况以及 方便排（shuai）错（guo）。
综合：Tomcat下相关的日志文件 Cataline引擎的日志文件，文件名catalina.日期.log Tomcat下内部代码丢出的日志，文件名localhost.日期.log（jsp页面内部错误的异常，org.apache.jasper.runtime.HttpJspBase.service类丢出的，日志信息就在该文件！） Tomcat下默认manager应用日志，文件名manager.日期.log 控制台输出的日志，Linux下默认重定向到catalina.out Access日志（Servlet.xml配置） 应用程序通过log4j.properties：${catalina.base}/logs/probe.log重定向过来的日志 JULI:org.apache.juli.FileHandler对应的日志文件名：{prefix}.{date}.{suffix} 默认juli.日期.log Tomcat下Web应用程序可以使用如下3种日志： 使用JDK提供的日志java.util.logging. 使用Java Servlets规范中定义的日志javax.servlet.ServletContext.log(...) 使用其他日志框架，如log4j 不同Web应用程序下使用的Servlet日志（或者日志框架提供的日志）是相互独立的（这与Tomcat的class loader有关，参考Class Loader HOW-TO ）。如果Web应用程序使用的是java.util.logging日志，那么它们并不相互独立，这是因为java.util.logging是由JAVA系统中的Bootstrap ClassLoader来加载的，因此它在各Web应用程序之间是共享的！ Tomcat使用的日志配置文件：$CATALINA_BASE/conf/logging.properties Tomcat日志管理类默认使用的是JULI：LOGGING_MANAGER="-Djava.util.logging.manager=org.apache.juli.ClassLoaderLogManager" Java的stdout and stderr会被重定向到$CATALINA_BASE/logs/catalina.out，同时：下面2种类型的错误信息，也会被记录在这里 Uncaught exceptions printed by java.lang.ThreadGroup.uncaughtException(.. Thread dumps, if you requested them via a system signal Access访问日志：它与一般的日志有关系但不太一样，它在Servlet.xml中的Context或者 Host或者Engine中配置。在上述的配置节中增加下述的Value就行，具体参考：The Valve Component Xml代码 <Valve className="org.apache.catalina.valves.AccessLogValve" directory="logs" prefix="localhost_access_log." suffix=".logs" pattern="common" resolveHosts="false"/> Tomcat默认使用JULI日志系统（可以参考官网文档修改成使用log4j），它是对默认的JDK日志java.util.logging进行一定的封装，和标准JDK日志支持相同的配置。最大的不同是针对不同的classloader，可以使用不同的配置文件，使得tomcat下不同的Web应用程序可以使用各自独立的日志文件。也就是说，Tomcat下的默认日志有如下2个层次： 全局配置文件. That is usually done in the ${catalina.base}/conf/logging.properties file. The file is specified by the java.util.logging.config.file System property which is set by the startup scripts. If it is not readable or is not configured, the default is to use the ${java.home}/lib/logging.properties file in the JRE. Web应用程序中使用WEB-INF/classes/logging.properties 默认的JRE中的logging.properties会
一个长时间运行的项目，不管是从可维护性还是其他角度来说，日志管理都是必不可少的（我相信还有不少同学是直接输出日志到控制台的吧），将日志输出到日志文件中，不仅方便我们查看程序运行时的情况，也可以让我们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
配置管理器和日志管理器是项目中最为独立的模块。我们可以很方便将其剥离出来供其他Python工程使用。文件的重点将是介绍Python单例和logging模块的使用。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
简介 Django使用python自带的logging 作为日志打印工具。简单介绍下logging。 logging 是线程安全的，其主要由4部分组成： Logger 用户使用的直接接口，将日志传递给Handler Handler 控制日志输出到哪里，console，file… 一个logger可以有多个Handler Filter 控制哪些日志可以从logger流向Handler Formatter 控制日志的格式 使用 项目里sesetti.py里配置 Django通过在settings文件中
Django 使用Python 内建的logging 模块打印日志。该模块的用法在Python 本身的文档中有详细的讨论。如果你从来没有使用过Python 的logging 框架（或者即使使用过），请参见下面的快速导论。
Django网络应用开发的5项基础核心技术包括模型（Model）的设计，URL 的设计与配置，View（视图）的编写，Template（模板）的设计和Form(表单)的使用。
python的log使… import logging logger = logging.getLogger() # 生成一个日志对象 # logfile是一个全局变量，它就是一个文件名，如：'crawl.log' logfile = 'test.log' # 生成一个Handler。logging支持许多Handler， # 象FileHandler, SocketHandler, SMTPHandler等，我由于要写 # 文件就使用了FileHandler。 hdlr = logging
③ python manage.py shell_plus --print-sql
Recently, I was made a service which can provide a simple way to get best model. so, i spent lot of time to read source code of auto-sklearn, auto-sklearn is an automated machine learning toolkit and a drop-in replacement for a scikit-learn estimator.
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