在实际开发中logging模块会经常使用，但是对于类似Django的日志配置，之前自己一致都没有好好整理，这次在这里进行重新汇总整理。参考 Django官方文档 和 Python官方文档.1. logging文档说明logging模块为应用程序提供了灵活的手段记录事件、错误、警告和调试信息。对这些信息可以进行收集、筛选、写入文件、发送给系统日志等操作，甚至还可以通过网络发送给远程计算机。日志记录级
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2024-09-21 23:41:06
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logging 用法1. 初始化 logger = logging.getLogger("endlesscode")，getLogger()方法后面最好加上所要日志记录的模块名字，后面的日志格式中的%(name)s 对应的是这里的模块名字
2. 设置级别 logger.setLevel(logging.DEBUG),Logging中有NOTSET < DEBUG < INFO <
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2023-07-06 20:35:15
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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应用使用。简单使用import logging
# logging.config.fileConfig("./logging.conf")
logging.basicConfig(filename='logger.log', level=logging.INFO)
# create logger
logger_name1
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2023-05-26 23:16:52
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作用： 主要记录信息，便于定位查看问题。python logging模块官网： https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/logging.html#formatter-objects三种定位问题方法：printdebug调试：代码写好后，就不需要再进行调试了，所以引入了logger logging.debug() – 一般在测试环境中用logger：当生产
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2023-10-17 21:35:20
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# Python3 Logger 进程id
在Python应用程序中，日志记录是一个非常重要的组成部分，能够帮助开发人员追踪和调试程序中的问题。在编写日志时，通常会记录当前进程的id，以便更好地了解程序的运行情况。
在Python中，可以使用内置的logging模块来进行日志记录。logging模块提供了丰富的功能和配置选项，可以轻松地实现日志记录功能。同时，Python的os模块也提供了获取
原创
2024-04-19 06:38:57
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# Python中的模块导入：如何使用`PyLogger`库
在Python中，模块和库的使用是程序开发中不可或缺的一部分。尤其是在处理日志记录等功能时，使用现成的库能大大提高我们的开发效率。在这篇文章中，我们将讨论如何实现`import PyLogger as Logger`的步骤。接下来，我将详细说明每一步操作，并解释其背后的意义。
## 整体流程
下面是实现`import PyLogg
原创
2024-08-18 04:20:42
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#5.1 逻辑斯蒂回归实现
#原理：构造分类模型使得当前的数据集出现的可能性最大-》最大似然法
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def logit_regression():
import pan
日志模块logging模块默认收集的日志是warning以上等级的日志一共分为5个等级，从低到高分别是：级别说明DEBUG输出详细的运行情况，主要用于调试INFO确定一切按预期运行，一般用于输出重要运行情况WARNING一些意想不到的事情发生了（比如：“警告：内存空间不足”），但是这个软件还能按预期工作，在不久的将来，会出现问题ERROR发生错误，软件没能执行一些功能，还可以继续执行CRITICA
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2023-09-17 18:37:19
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Logger 记录器Logger是一个树形层级结构，在使用接口debug，info，warn，error，critical之前必须创建Logger实例创建方法: logger = logging.getLogger(logger_name)Handler 处理器Handler处理器类型有很多种，比较常用的有三个，StreamHandler，FileHandler，NullHandler，详情可以访
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2023-11-21 21:58:04
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如何在Python3中使用logger打印行号
### 1. 简介
在Python开发中，使用日志记录是一种常见的技术，它可以帮助开发者在程序运行时捕获和记录信息，以便进行调试和错误排查。而在某些情况下，我们可能需要在日志中打印出代码所在的行号，方便定位问题所在。本文将介绍如何在Python3中使用logger打印行号。
### 2. 实现步骤
下面是实现此功能的步骤，我们可以用一个表格展示每
原创
2023-12-29 11:06:45
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# 记录日志是软件开发中非常重要的一个环节，通过记录日志可以帮助开发者快速定位问题并进行排查。在Python中，使用`logger`模块可以方便地添加日志输出功能。
## 什么是Logger
`logger`是Python标准库中的一个模块，用于记录日志信息。通过`logger`可以实现不同级别的日志记录，如DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL等。
## 如何使
原创
2024-07-09 06:26:17
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# Python3 Logger带参数输出
日志记录是软件开发和系统管理中非常重要的环节之一。通过记录和分析日志，我们可以了解系统的运行情况，及时发现问题并进行处理。Python中的logging模块提供了强大的日志记录功能，可以方便地在程序中输出各种级别的日志信息。本文将介绍如何使用Python3的logging模块，并展示如何带参数输出日志信息。
## 1. logging模块简介
lo
原创
2024-01-21 11:02:21
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1、最简单的例子#coding=utf-8
import logging
logging.debug('debug')
logging.info('info')
logging.warning('warning')
logging.error('error')
logging.critical('critical')
执行这段代码，可以得到如下结果
WARNING:root:warning
ERR
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2023-11-16 20:54:19
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一. 使用logging模块时 用python写代码时，logging模块最基本的几行配置，如下：import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(
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2024-06-19 14:59:45
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一 简介： redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种
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2024-06-17 16:59:51
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'''
@version: 0.0.1
@Author: tqsr
@dev: python3 vscode
@Date: 2019-10-29 23:39:44
@LastEditTime: 2019-10-30 22:00:01
@FilePath: \\机器学习实战\\05-Logistic回归\\logRegres.py
@Descripttion: Logistic回归主要是根据现有数据
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2024-01-04 13:43:37
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# 使用Python3的decode方法处理文本编码问题
在现代软件开发中，文本数据的编码与解码是一项常见而重要的任务。特别是在处理来自不同编码格式的数据（如UTF-8、ASCII或ISO-8859-1）时，使用Python的decode方法可以有效地帮助我们转换这些数据，确保它们在程序中的正确读取和存储。本文将通过一个实际问题的解决方案来展示如何使用`decode`方法进行文本数据处理。
#
# 如何在PyCharm中使用Python3
在本文中，我们将介绍如何在PyCharm中使用Python3来解决一个实际问题。我们将使用一个简单的示例来说明如何配置PyCharm和Python3，并展示如何编写和运行Python3代码。
## 问题描述
假设我们需要编写一个Python程序来计算一个数的平方。我们希望使用PyCharm作为开发工具，并且希望使用Python3来运行我们的代码。
原创
2024-03-14 05:34:10
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# 如何使用 Python3 与 yum
## 引言
YUM（Yellowdog Updater, Modified）是一个在 RPM-based Linux 发行版（如 CentOS、Fedora、Red Hat）上广泛使用的包管理工具。它可以用于安装、更新和删除软件包。Python3 是一种广泛使用的编程语言，尤其是在脚本、数据分析和网络应用等领域。在本篇文章中，我们将探讨如何在 Pyth
# 使用 Python3 的 ArcPy 库进行空间数据处理项目方案
## 项目背景
随着地理信息系统（GIS）的普及，针对空间数据的分析需求日益增长。ArcPy 是 ArcGIS 软件中强大的 Python 脚本库，集成了 GIS 的多种功能，能够高效地进行空间数据处理与分析。本文将介绍如何使用 Python3 和 ArcPy 来进行一个简单的空间数据分析项目。
## 项目目标
本项目旨
