Python日志库logging总结使用技巧
Python日志库logging的使用技巧总结如下：日志级别设置：内置级别：logging库内置了六种日志级别，包括DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL和NOTSET。确保自定义日志级别时不与这些默认级别冲突。级别输出：根据设置的级别，logging会输出相应级别的日志信息。
自定义输出格式：在基础设置时，可以通过调整format参数来自定义日志的输出格式，如添加时间戳等，以满足不同的需求。日志级别过滤：全局配置中，如果设置的日志级别为INFO，则DEBUG级别的信息将不会显示。这是因为日志级别具有过滤作用，只显示预设级别及以上的日志信息。
使用Python中的logging模块记录日志的步骤如下：创建Logger对象并设置级别：使用logging.getLogger方法创建一个Logger对象，其中name是日志记录器的名称。使用logger.setLevel方法设置日志级别，如logging.DEBUG、logging.INFO、logging.WARNING、logging.ERROR、logging.CRITICAL。
PYTHON代码可以使用《+》《+》好日志功能等进行调试?
〖壹〗、Python代码可以使用日志功能进行测试，可以使用Python内部设置的日志模块。日志模块提供丰富的功能，可以记录代码的运行状态和错误消息，方便开发者定位和解决问题。
〖贰〗、在实际应用中，通过调用set_logger函数，如set_logger（__file__），可以在日志信息中包含模块名称，便于追踪来源。
〖叁〗、在日志处理实战中，logging模块常用于爬虫等应用中，帮助记录程序运行过程中的重要信息。例如，在爬虫实战中，可以使用logging输出详细信息，便于跟踪和调试程序。
〖肆〗、Python可以使用多种编辑器，以下是常用的几种：PyCharm：功能强大，提供丰富的开发工具和集成调试功能，支持代码自动补全、代码检查和重构工具，有助于提高开发效率。Visual Studio Code：轻量级代码编辑器，支持多种编程语言，包括Python。
〖伍〗、Python自带的pdb调试器是一个强大的工具，它允许你逐步执行代码、检查变量值、设置断点等。你也可以使用IDE（如PyCharm、VSCode等）提供的调试功能来调试代码。打印日志和变量值：在代码的关键位置打印日志和变量值，以便了解程序的运行状态和变量的变化情况。
〖陆〗、自动化调试流程**： 对于重复性高的调试任务，考虑编写脚本或利用IDE的调试功能，自动化部分调试流程。 保持代码整洁**： 在调试结束后，及时移除或注释掉pdb.set_trace语句，保持代码的整洁和可读性。通过上述方法，你可以更高效、优雅地使用pdb进行Python代码的调试。
python之配置日志的几种方式
〖壹〗、需要说明的是，logging.basicConfig（）也属于第一种方式，它只是对loggers， handlers和formatters的配置函数进行了封装。另外，第二种配置方式相对于第一种配置方式的优点在于，它将配置信息和代码进行了分离，这一方面降低了日志的维护成本，同时还使得非开发人员也能够去很容易地修改日志配置。
〖贰〗、basicConfig方法：用于配置日志的基本设置，如文件名、级别、格式等。输出格式与文件：可以调整日志的输出格式和指定输出文件。异常处理：在处理异常时，设置exc_info参数以记录详细的异常信息。高级使用技巧：中文乱码处理：在创建FileHandler时指定文件编码，以避免中文乱码问题。
〖叁〗、Flask 日志设置 基础日志配置：Flask 使用 Python 的 logging 模块进行日志记录和输出。可以通过配置 logging 模块的 Handler 和 Formatter 来实现日志的标准输出、文件输出等。 日志文件分割：为了便于查找和管理，日志文件通常按天进行分割。
基于Python中的logging日志模块进行代码调试
日志记录基于一个层级结构，即日志树，包括DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL等不同级别，每个级别代表信息的重要程度。在代码中，首先创建一个名为set_logging.py的模块，通过getLogger函数获取日志器实例并设置其级别，如INFO，这样只记录INFO及以上级别的信息，避免过多无关的调试信息干扰。
logging.warning（This is a warning message.）logging.error（This is an error message.）在日志处理实战中，logging模块常用于爬虫等应用中，帮助记录程序运行过程中的重要信息。例如，在爬虫实战中，可以使用logging输出详细信息，便于跟踪和调试程序。
logging 模块是python自带的一个包，因此在使用的时候，不必安装，只需要import即可。
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