日志模块日志基本配置日志级别：logging.debug('调试debug') #10
logging.info('消息info') #20
logging.warning('警告warn') #30
logging.error('错误error') #级别为40
logging.critical('严重critical') #级别为50默认日志级别为30， 可以通过logging.ba
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2023-06-26 09:04:49
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目录logging日志模块logging模块的介绍日志级别logging模块的基本用法配置logging默认参数logging对象配置日志字典：全局使用日志配置模板总结 logging日志模块平时我们在使用所写的程序过程中，可能会通过print测试代码执行过程的问题，又或是debug来进行调试，但是在我们将程序开发完成以后，持续运行状态，整个程序就处于未知状态，如果说一直pirnt的话，那不是
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2023-08-01 19:38:25
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# Python 日志模块封装
在开发过程中，日志是非常重要的工具，它可以记录应用程序的运行状态和错误信息，帮助开发人员快速定位和解决问题。Python提供了强大的日志模块，可以方便地记录和管理日志信息。本文将介绍如何封装Python日志模块，以便更好地使用和维护日志功能。
## 1. 日志模块概述
Python标准库中的`logging`模块提供了完备的日志功能。使用`logging`模块
原创
2023-08-18 06:40:03
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一、代码 # -*- coding: utf-8 -*- import logging class Logger(): def __init__(self,level="DEBUG"): # 创建日志器对象 self.logger = logging.getLogger(__name__) self
原创
2022-10-22 01:03:25
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许多应用程序中都会有日志模块，用于记录系统在运行过程中的一些关键信息，以便于对系统的运行状况进行跟踪。在.NET平台中，有非常著名的第三方开源日志组件log4net，c++中，有人们熟悉的log4cpp，而在python中，我们不需要第三方的日志组件，因为它已经为我们提供了简单易用、且功能强大的日志模块：logging。logging模块支持将日志信息保存到不同的目标域中，如：保存到日志文件中；以
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2023-09-19 11:23:02
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目录python日志模块处理以及封装一、日志的五个等级【从低到高】二、最简单的日志输出三、日志输出格式：fm = logging.Formatter(formater)四、日志收集器1.创建日志收集器对象2.设置日志收集器收集的等级（没有设置之前，默认是warning等级）3.日志输出渠道的等级并添加到收集器中（没有设置之前，默认是warning）4.输出到文件5.日志输出格式的设置 与输出【控制
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2023-09-04 12:39:11
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python日志模块，可以说在工程项目中应该很广泛，本文简单地介绍Logging封装模块的编写及使用。当前环境：python 3.6.8；编译环境：pycharm。目录1、logging简单配置2、logging原理2.1、日志事件级别2.2、日志组件①Loggers记录器②Handler 处理器③Formatter 格式化器3、logging日志封装参考文献1、logging简单配置我们来看一下
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2023-08-22 09:30:37
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代码：Python3# -*- coding: utf-8 -*-
'''
--封装了logging模块，仅保留关键设置，美化了输出格式
'''
import sys,random,time
import logging
原创
2018-01-12 14:18:28
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前面第1版写好后，很凌乱，主要的问题在于，Python不支持方法重载，想要灵活创建对象，当时的变通办法是，先链式地有选择地设置属性（方法重载的本质就是有选择地设置属性），再做实例化，这样导致后面创建对象的时候就很凌乱。然后才知道，Python可以缺省参数，变相做到方法重载代码：Python3# -*- coding: utf-8 -*-
''
原创
2018-01-12 15:08:53
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断言的编写和报告使用assert语句进行断言pytest允许你使用标准的Pythonassert断言语句来验证测试中的期望结果和实际结果。 例如,你可以编写以下内容：Copy# test_assert1.py文件内容deff():
return3deftest_function():
assert f() == 4来断言你的函数返回一个特定的值。 如果此断言失败,你将看到函数调用的
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2024-08-05 12:23:19
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日志框架方便日志Log的开启与关闭，过滤筛选、保存等等常见框架JCL 、Jboss-logging推荐的选择： 日志门面：SLF4J 日志实现：LogbackSpring默认使用的是JCL SpringBoot：虽然底层为Spring框架，但是选用的是SLF4J和logback如何将系统中的所有日志都统一到slf4j：1、将系统中其它日志框架先排除2、用中间包来替换原有的日志框架3、再来导入slf
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2024-03-25 12:40:59
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什么是Logger？：ChatGPT Logger是Python标准库中logging模块提供的一种日志记录工具。它允许你在应用程序中记录不同级别的日志消息。使用Logger有助于管理和组织日志输出，以及提供可配置的日志记录。以下是Logger的主要组成部分：Logger（记录器）：是主要的接口，负责发送日志消息。应用程序通常会创建一个或多个Logger对象，每个Logger对象负责一组相关的功能
最近有朋友问我如何把自己写的模块封装好，让别人来pip安装。是啊，以往都是自己用pip安装别人封装好的模块，直接拿来用，如果自己写的模块封装好，以后自己用起来也方便，也可以给别人用，还可以拿来装X，一举两三得。其实，过程非常简单，下面，就跟着笔者一步一步的试试吧！第一步：自己写一个模块比如叫mySeflSum.py里面写上: 第二步:在顶层目录下建立setup.pySetup.py中写
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2023-08-16 16:33:01
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python封装exe+exe封装服务 python封装exe+exe封装服务一、python封装exe安装pyinstaller：打包二、exe封装为服务使用SC指令封装服务使用nssm封装服务 一、python封装exe本来使用的python版本是python3.7.0，是当前的最新版本，但是使用pyinstaller打包.py程序为exe，生成的exe程序运行有错误： “ pyinstall
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2023-09-13 23:45:09
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# Python模块封装的实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你实现Python模块封装的方法。下面是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 行为 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Python模块 |
| 2 | 定义模块中的函数和类 |
| 3 | 将模块中的私有函数和类隐藏起来 |
| 4 | 使用`__all__`属性定义模块中可以被导入的内容 |
| 5 |
原创
2024-02-14 09:54:35
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通过python封装日志方式一：通过python自带的logging模块进行封装log 日志级别 NOTSET=0，DEBUG=10，INFO=20，WARNING=30，ERROR=40，CRITICAL=50代码示例：import time
import os
import logging
currrent_path = os.path.dirname(__file__)
log_path =
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2023-06-14 23:00:48
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一、相关概念在自定义日志之前，我们需要了解如下信息：1、日志收集器：可以理解为用于收集日志信息的容器；2、日志级别(Level)：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR以及CRITICAL3、输出渠道(Handle)：StreamHandleFileHandle4、日志格式(Format)： 一般包含如下信息：日志时间-日志名称-日志级别名称-文件名称-行号-日志信息等【示例】1 #
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2023-08-17 16:18:22
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# Python封装日志实现指南
## 引言
在软件开发过程中，日志记录是非常重要的。通过记录日志，我们可以了解应用程序的运行情况，快速定位问题并进行排查。Python提供了丰富的日志库，可以帮助我们方便地封装日志功能。本篇文章将指导你如何使用Python实现封装日志的功能。
## 流程概述
实现Python封装日志的过程可以分为以下几个步骤：
1. 导入所需的日志库
2. 配置日志参数
原创
2024-01-04 08:58:35
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前言在写项目级别的工程时候，需要将常用的函数封装成一个工具文件中，作为一名数据仔，通常只是写写脚本，而且写脚本额位置也不是很固定，这个时候怎么办呢？怎么能够一劳永逸呢？怎么能随心所欲的import呢？ 那么，这个时候，你需要把你的工具函数打包成一个模块，集成到python模块中。1、打包与安装作为一个数据分析仔，和时间序列数据打交道是在平常不过了,下面有一个获取日期对应是星期几的函数为列子，将其打
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2023-07-23 17:08:43
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目录1.什么是模块2.命名空间3.导入模块4.5.搜索路径6.包（package）习题 在前面我们脚本是用 Python 解释器来编程，如果你从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。 为此 Python 提供了一个办法，把这些定义存放在文件中，为一些脚本或者交互式的解释器实例使用，这个文件被称为模块（Module）。 模块是一个包含所有你定义的函数和变量
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2024-04-20 20:39:13
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