# Python日志console不打印吗
## 简介
在Python中,日志是一个非常重要的工具,用于记录程序运行时的信息和错误。通常情况下,我们会将日志输出到console(控制台),方便查看和调试。然而,有时候我们会遇到无法在console中打印日志的情况,本文将介绍可能的原因和解决方法。
## 日志模块
在Python中,有一个被广泛使用的日志模块,即`logging`模块。这个模块提            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-07 05:02:47
                            
                                41阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            前言程序和脚本往往是无人值守运行的,一旦发生问题,就需要我们去追溯当时的情况来定位问题的原因。这便需要我们在程序和脚本中引入日志的功能。相比于print信息,使用logging日志有以下优点可以记录输出日志的时间、文件、函数以及代码行,甚至线程名和线程号可以分等级记录日志(调试级、信息级、警告级、错误级、严重错误级)即可以实时输出到屏幕,也可以输出到文件基本使用Python中使用自带的loggin            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-29 16:38:43
                            
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                   在配置Flume采集Hive日志数据时,我们会遇到这种问题,明明在Linux命令行上成功运行Flume指令,但是当我们查看HDFS文件系统时却发现并没有相关的文件被创建和写入。其实造成这种现象的原因主要是以下两点:1、没有为hive指明日志存储路径或在hive-flume-hdfs.conf中没有设置正确的日志索引            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-10-23 19:18:27
                            
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            # Python 不打印日志
在编程过程中,日志是一种非常重要的工具。它可以帮助开发者追踪程序的执行过程,查找错误并进行调试。然而,有时候我们并不希望程序输出过多的日志信息,特别是在生产环境下。针对这种情况,Python 提供了一种简单的方式来关闭日志输出。本文将介绍如何在 Python 中关闭日志输出,并给出一些代码示例。
## 如何关闭日志输出
Python 中的日志是通过 loggin            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何实现“python nohup 不打印日志”
## 一、整体流程
首先,我们来看一下整体的实现流程,可以用表格展示步骤:
| 步骤 | 操作               |
|------|--------------------|
| 1    | 编写Python脚本     |
| 2    | 使用nohup命令运行脚本 |
| 3    | 将输出重定向到/dev/null            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python Logging 不打印日志的实现
## 1. 引言
在软件开发过程中,日志记录是一项非常重要的技术。通过合理的日志记录,我们可以方便地追踪代码的执行过程,排查问题以及优化性能。然而,在某些情况下,我们可能需要临时禁止打印日志信息,以减少程序的输出或隐藏敏感信息。本文将介绍如何使用 Python 的 logging 模块实现不打印日志的功能。
## 2. 使用 logging            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-01-26 16:21:30
                            
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            os.system()os.system() 是对 C 语言中 system() 系统函数的封装,允许执行一条命令,并返回退出码(exit code),命令输出的内容会直接打印到屏幕上,无法直接获取。示例:# test.py
import os
os.system("ls -l | grep test")    # 允许管道符
# 测试执行
$ ll                <===            
                
         
            
            
            
            # 如何实现“python 不打印debug日志”
## 一、整体流程
首先,让我们来看一下整个实现“python 不打印debug日志”的流程,我们可以通过以下表格展示:
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入 logging 模块 |
| 2 | 配置 logging 模块,设置日志级别 |
| 3 | 创建 logger 对象 |
| 4 |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言:说来惭愧,做了5,6的java开发,今天才发现之前的打印方式是错误的,生产环境出了问题,但是没法定位,后来发现输出方式有问题,为此记录一下            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            我个人遇到的bug:我做SSM框架项目的时候,用idea去做的,基本框架也已经搭好了,后来遇到了个bug,就是tomcat启动不了一直,控制台还一直打印日志文件,代码里也看了没有错误,也按照网上说的什么删除tomcat9,jre然后重新导入一下没用,关机,重启也没有效果,后来我全部删除了又重新搭建了一下,还是不行,当时自闭了哈哈,然后用eclipse又去搭建了一遍,突然就好了,我也不清楚为什么,后            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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               最近在一hadoop测试集群运行一个spark streaming程序,然后使用nohup ./execute.sh & 执行让程序后台运行,才几天日志就上G了,如果有问题想要查看日志,显然打开文件是一件很麻烦的事,于是我想办法通过减小文件大小:  1、nohup命令解释:a、语法:nohup [command] [args] [&]b、说明:n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在最初学习编程的时候,都将想要数据的信息输出在debug窗口中,然后在正式运行环境中,代码都是部署在生产环境中, 如果继续将一些代码运行日志打印在debug窗口也没有多大意义,所以有一个强悍的日志打印库是很有必要的, 在一般的日志类中,在python中系统提供了logging模块用于日志打印, 如果了解过C++的log4cpp库,将会特别容易理解logging模块一. 初次尝试import log            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java不打印日志
在软件开发中,日志是一种非常重要的工具。它可以帮助开发人员在应用程序中定位和解决问题,同时也是监控和分析应用程序的指标的重要来源。然而,有时候我们可能希望在某些情况下关闭或禁用日志记录,例如在生产环境中,以减少对性能的影响。在本文中,我们将探讨如何在Java中禁用日志记录,并提供一些示例代码来说明这一点。
## Java中的日志记录
在Java中,我们通常使用Java            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            OpenResty(又称:ngx_openresty)  是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能可伸缩的 Web 平台,由中国人章亦春发起,它打包了标准的 Nginx 核心,很多的常用的第三方模块,以及它们的大多数依赖项。他基于其 OpenResty® 开源项目打造的高科技企业 OpenResty Inc. 位于美国硅谷中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在调用log变量的方法来输出日志时,有以上5个级别对应的方法,从不太重要,到非常重要 调用不同的方法,就会输出不同级别的日志。
trace:跟踪信息
debug:调试信息
info:一般信息
warn:警告信息
error:错误信息问题:SpringBoot只打印了info等级的日志? 没有trace等级的日志?原因:使用了Spring Boot(例如在测试类上添加了@SpringBootTest            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            说到Java日志,大家肯定都会说要选择合理的日志级别、合理控制日志内容,但是这仅是万里长征第一步……哪怕一些DEBUG级别的日志在生产环境中不会输出到文件中,也可能带来不小的开销。我们撇开判断和方法调用的开销,在Log4J 2.x的性能文档中有这样一组对比: logger.debug("Entry number: " + i + " is " +  String.valueOf(entry[i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## Docker日志不打印
在使用Docker进行应用程序的容器化时,我们经常会遇到日志不打印的问题。这个问题可能会导致我们无法及时地查看应用程序的运行状态,从而影响问题的定位和应用程序的调试。本文将探讨Docker日志不打印的原因和解决方法,并通过代码示例来说明。
### 什么是Docker日志?
在使用Docker容器时,应用程序的输出信息会被重定向到标准输出(stdout)和标准错误            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Hbase的学习之路一、初识Hbase简介HBase是一个面向列式存储的分布式数据库。其底层存储基于HDFS实现,集群的管理基于ZooKeeper实现。HBase良好的分布式架构设计为海量数据的快速存储,随机访问提供了可能,基于数据副本机制和分区机制可以轻松实现在线扩容、缩容和数据灾容,是大数据领域中K-V 数据结构存储最常用的数据方案。HBase特点易扩展 主要体现在两个方面,一基于运算能力的扩            
                
         
            
            
            
            注意:本篇文章是以log4j2.x 为例的,并不是log4j 1.xlog4j 就是log for java  , log4j已经被移植到了C,C++,C#,Perl,Python和Ruby等语言中 一.官网下载log4j的jar 包http://logging.apache.org/log4j/2.x/download.html 一般来说:Source是源代码版,你            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何实现Python打印日志过长不打印
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者,我将会指导你如何在Python中实现打印日志过长时不打印的功能。这对于保持日志清晰和简洁非常重要,特别是当日志内容过长时。
### 流程概述
以下是整个实现过程的流程,通过表格展示每个步骤及具体操作:
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入logging模块 |
| 2 | 创建自            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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