Python设置log等级
在Python编程中，日志记录是非常重要的，可以帮助我们更好地了解程序的运行情况，排查问题等。在日志记录中，log等级是一个非常重要的概念，它用来描述日志的严重程度。Python中的logging模块提供了丰富的功能，可以帮助我们方便地设置log等级。
设置log等级
在Python中，我们可以通过logging模块来设置log等级。logging模块提供了7个日志等级，分别是DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL等。通过设置log等级，我们可以控制程序中打印日志的详细程度。
下面是一个简单的示例代码，演示了如何在Python中设置log等级为DEBUG：
import logging
# 创建一个logger对象
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建一个handler，用于输出日志到控制台
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建一个formatter，用于设置日志输出格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
console_handler.setFormatter(formatter)
# 将handler添加到logger对象中
logger.addHandler(console_handler)
# 输出日志
logger.debug("This is a debug message")
logger.info("This is an info message")
logger.warning("This is a warning message")
logger.error("This is an error message")
logger.critical("This is a critical message")
在以上代码中，我们首先创建了一个logger对象，并设置log等级为DEBUG。然后创建一个handler，设置其log等级为DEBUG，并添加一个formatter来设置日志输出格式。最后将handler添加到logger对象中，通过logger对象输出不同等级的日志信息。
饼状图示例
下面是一个使用mermaid语法中的pie标识的饼状图示例，展示了不同log等级的占比情况：
pie
title Log Levels Distribution
"DEBUG" : 20
"INFO" : 30
"WARNING" : 15
"ERROR" : 10
"CRITICAL" : 5
甘特图示例
下面是一个使用mermaid语法中的gantt标识的甘特图示例，展示了不同log等级的时间分布情况：
gantt
title Log Levels Time Distribution
dateFormat %Y-%m-%d
section DEBUG
Debug Task :a1, 2022-01-01, 30d
section INFO
Info Task :a2, after a1, 20d
section WARNING
Warning Task :a3, after a2, 10d
section ERROR
Error Task :a4, after a3, 5d
section CRITICAL
Critical Task :a5, after a4, 3d
通过以上示例，我们可以了解在Python中如何设置log等级，并通过饼状图和甘特图更直观地展示不同log等级的占比和时间分布情况。合理设置log等级可以帮助我们更好地进行日志记录和调试，提高程序的可维护性和稳定性。希望本文对你有所帮助！
