在 Python 中使用 _logger 来记录日志通常是指使用 Python 标准库中的 logging 模块。这个模块提供了强大的日志功能，可以帮助你在应用程序中记录各种级别的日志消息，如调试信息、警告、错误等。下面是一个基本的示例，演示如何在 Python 中使用 _logger 记录日志。

示例代码

import logging

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 获取 logger 实例
logger = logging.getLogger(__name__)

def main():
    logger.info('这是一条信息级别的日志消息')
    logger.warning('这是一条警告级别的日志消息')
    try:
        result = 10 / 0  # 一个会触发错误的操作
    except ZeroDivisionError:
        logger.error('除零错误发生', exc_info=True)  # 记录错误信息并显示异常堆栈

if __name__ == '__main__':
    main()

解释

  1. 配置日志：

    • logging.basicConfig() 配置了日志记录的基本设置。
    • level=logging.DEBUG 设置日志记录级别为 DEBUG，这意味着所有级别的日志消息都会被记录。
    • format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' 设置日志消息的格式，包括时间、日志级别和消息内容。

  2. 获取 logger 实例：

    • logger = logging.getLogger(__name__) 创建一个 logger 实例，通常使用当前模块的 __name__ 作为 logger 的名称。

  3. 记录日志：

    • logger.info('这是一条信息级别的日志消息') 记录信息级别的日志消息。
    • logger.warning('这是一条警告级别的日志消息') 记录警告级别的日志消息。
    • logger.error('除零错误发生', exc_info=True) 记录错误级别的日志消息，并显示异常的堆栈信息。

  4. 异常处理：

    • try-except 块用于捕获可能会引发异常的代码块，并记录错误消息。

输出示例

运行上述代码后，可以在控制台或日志文件中看到类似以下的输出：

2024-08-07 12:00:00,000 - INFO - 这是一条信息级别的日志消息
2024-08-07 12:00:00,000 - WARNING - 这是一条警告级别的日志消息
2024-08-07 12:00:00,000 - ERROR - 除零错误发生
Traceback (most recent call last):
  File "example.py", line 13, in main
    result = 10 / 0
ZeroDivisionError: division by zero

注意事项

  • 使用 logging.basicConfig() 可以简单配置日志记录器的基本设置，但在实际项目中可能需要更复杂的配置，如输出到文件、按日期分割日志文件等。
  • 日志级别有 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL 等，根据需要选择合适的级别来记录不同类型的信息。
  • exc_info=True 参数用于记录异常的详细堆栈信息，便于排查问题。

通过这个示例，你可以开始使用 _logger 记录和管理你的应用程序中的日志信息。