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### Python Logging BasicConfig 简介
在Python开发中，日志记录是一个非常重要的组成部分，它可以帮助开发者更好地进行调试、错误追踪和性能监控。Python内置的logging模块提供了丰富的功能，其中`logging.basicConfig()`方法是一个快速配置日志记录的方式。
当你想要快速配置一个简单的日志记录系统时，`logging.basic
原创
2024-05-15 11:27:25
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在UI自动化应用中,经常会出错,打log就是一个很重要的环节,python的logging.basicConfig函数 真是既方便,又简单,每次粘贴到用例前,就可以打log了。 logging模块是Python内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等
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2023-07-03 15:35:27
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使用的是logging模块，关于logging模块内容，可以看我的另一篇博客：作为开发者，我们一般使用三种方式来配置logging：使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数；创建一个日志配置文件，然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容；创建一个包含配置信息的dict，然后把它传递个dictConfig()函数；需
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2023-10-13 12:55:36
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在UI自动化应用中,经常会出错,打log就是一个很重要的环节,python的logging.basicConfig函数 真是既方便,又简单,每次粘贴到用例前,就可以打log了。 logging模块是Python内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级
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2023-09-17 22:07:52
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先看一个简单的demo：# -*- coding:utf-8 -*-
import logging
import sys
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO,
format='%(asctime)s %(levelno)s %(message)s',
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2023-09-22 12:42:24
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默认情况下 Python 的 logging 模块将日志打印到了标准输出中，且只显示了大于等于 WARNING 级别的日志，这说明默认的日志级别设置为 WARNING 。默认输出格式为：默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息 这里可以使用 logging.basicConfig() 函数调整日志级别、输出
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2023-08-30 10:51:50
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基本用法：
import logging
#初始化logger 对象
logger = logging.getLogger("main")
#设置logger对象基础级别，后面的handle的级别是基于此级别上的：及如果基础级别为 warning，则后面的handle最小级别就是handle了；如果基础是info，后面handle的级别是warning，则是warning
log
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2023-12-24 23:04:48
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# Python Logging BasicConfig 设置中文
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白们解决编程中遇到的问题。今天，我们将一起学习如何在Python中设置logging模块的基本配置，以实现日志的中文输出。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个设置流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入logging模块
原创
2024-07-16 05:19:19
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在部署一些定时运行或者长期运行的任务时，为了留存一些导致程序出现异常或错误的信息，通常会才用日志的方式来进行记录这些信息。在 Python 中用到日志记录，那就不可避免地会用到内置的 logging 标准库 。虽然 logging 库采用的是模块化设计，你可以设置不同的 handler 来进行组合，但是在配置上通常较为繁琐；而且如果不是特别处理，在一些多线程或多进程的场景下使用 logging 还
一、日志级别loging.debug('This is debug message')：最低级别，一般开发人员用来打印一些调试信息
loging.info('This is info message')：正常输出信息，一般用来打印一些正常的操作
loging.warning('This is warningmessage')：一般用来打印告警信息
loging.error('This is war
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2023-09-27 14:04:55
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## Python2 logging basicConfig 滚动实现指南
### 介绍
在Python开发过程中，日志记录是一项非常重要的任务。日志记录可以帮助我们追踪代码的执行流程，排查错误和调试应用程序。Python内置的logging模块提供了强大的日志功能，可以方便地记录程序运行时的各种信息。其中，`basicConfig`是logging模块的一个基本配置函数，用于配置日志记录的基本
原创
2024-01-28 06:31:11
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#!/usr/bin/python
#-*-coding:utf8-*-
#
import urllib2, hashlib
import sys
from urllib import urlencode
import logging
#logging模块函数，format指定输出的格式和内容，datafmt指定时间格式（同t
原创
2017-12-30 11:03:21
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logging.basicConfig(level=log_level, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S', ...
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2016-11-17 09:02:00
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# 如何在Python中使用logging basicConfig控制台输出
作为一名经验丰富的开发者，教导刚入行的小白是一项非常有意义的事情。在本篇文章中，我将向你展示如何在Python中使用logging basicConfig来实现控制台输出。首先，让我们来看一下整个实现的流程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入logg
原创
2024-06-15 05:01:02
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一、logging日志模块等级常见log级别从高到低：CRITICAL 》ERROR 》WARNING 》INFO 》DEBUG，默认等级为WARNING，即>=WARNING级别的log才输出。日志等级(level)描述CRITICAL当发生严重错误，导致应用程序不能继续运行时记录的信息ERROR由于一个更严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息WARNING当某些不期望的事情发生时
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2024-02-03 11:06:46
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在Python中，日志记录（logging）是一个重要的模块，可以帮助我们打印调试信息、错误信息等，而获取当前的logging级别是开发中常见的需求之一。今天，我们将深入探讨如何获取Python的logging级别，并通过一系列图表和代码示例来说明这个过程。
## 协议背景
我们在处理大型项目时，日志记录是跟踪程序执行情况的重要工具。通过日志，我们能够高效地分析和解决问题。下面是用四象限图展示
SpringBoot 集成logback配置文件1、在resources目录下建立文件：logback-spring.xml详细文件配置如下：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- 日志级别从低到高分为TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR < FATAL，如果设置为WA
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2024-10-07 12:50:52
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# Flink on Yarn Logging Level
Apache Flink is an open-source stream processing framework that allows you to process data streams in real-time. Flink provides excellent integration with YARN, a popula
原创
2023-11-26 08:47:46
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一、日志级别(从低到高)：DEBUG :详细的信息,通常只出现在诊断问题上INFO:确认一切按预期运行WARNING:一个迹象表明,一些意想不到的事情发生了,或表明一些问题在不久的将来(例如。磁盘空间低”)。这个软件还能按预期工作。ERROR:更严重的问题,软件没能执行一些功能CRITICAL :一个严重的错误,这表明程序本身可能无法继续运行注：这5个等级，也分别对应5种打日志的方法： debug
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2023-12-10 13:24:22
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先看一个比较简单的例子，让我们对logging模块有个感性的认识：
[python]
1. import
2. logging.basicConfig(filename = os.path.join(os.getcwd(), 'log.txt'), level = logging.DEBUG)
3. logging.debug('this is a message') import
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2024-04-23 21:31:24
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