


Module Python Logging en action : créer des applications de journalisation robustes
python Le module de journalisation est un outil puissant pour la journalisation des applications , qui aide les développeurs à enregistrer facilement les événements, les erreurs et les informations dans les applications. En écrivant les informations de journalisation dans un fichier ou dans la console, le module Logging peut fournir des informations précieuses sur le comportement de l'application, améliorant ainsi la robustesse et la maintenabilité de l'application.
Configurer la journalisation
La configuration du module Logging nécessite de passer la fonction logging.basicConfig()
. Cette fonction accepte les paramètres suivants :
- nom du fichier : Chemin du fichier journal
- level : Niveau de journalisation (tel que DEBUG, INFO, ATTENTION)
- format : Format des informations d'enregistrement du journal
- datefmt : format d'horodatage
Par exemple, le code suivant configure le module Logging pour écrire toutes les informations de journalisation dans un fichier nommé "app.log" :
import logging logging.basicConfig(filename="app.log", level=logging.DEBUG, fORMat="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s", datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
Niveau de connexion
Le module Logging prend en charge cinq niveaux de journalisation, par ordre croissant de gravité :
- DEBUG
- INFO
- AVERTISSEMENT
- ERREUR
- CRITIQUE
Vous pouvez enregistrer uniquement les messages d'erreur en ajoutant level
参数设置为相应的级别来配置日志记录信息。例如,logging.DEBUG
级别记录所有日志记录信息,而 logging.ERROR
.
Méthode de journalisation
Le module Logging propose les méthodes de journalisation suivantes :
debug()
info()
warning()
error()
critical()
Ces méthodes acceptent que le message soit enregistré en paramètre. Par exemple, le code suivant enregistre un message de niveau INFO :
logging.info("Application started successfully")
Poignée de journalisation
En plus des fonctions basicConfig()
, le module Logging permet également la création de gestionnaires de journalisation personnalisés. Le handle peut être utilisé pour se connecter à différentes cibles telles qu'une console, un fichier ou un serveur distant.
Pour créer une poignée, utilisez la fonction logging.getLogger()
. Par exemple, le code suivant crée un handle nommé "my_logger" :
my_logger = logging.getLogger("my_logger")
Le handle peut ensuite être ajouté à la liste des handles en utilisant la méthode addHandler()
. Par exemple, le code suivant ajoute un handle à la console :
my_logger.addHandler(logging.StreamHandler())
Filtre de journalisation
Les filtres de journalisation peuvent être utilisés pour filtrer les informations de journalisation en fonction de certaines conditions. Les filtres peuvent être basés sur le niveau du message, la source ou d'autres critères personnalisés.
Pour créer un filtre, utilisez la classe logging.Filter
. Les filtres peuvent être passés comme arguments à la fonction logging.Filter
类。过滤器可以作为 addHandler()
. Par exemple, le code suivant crée un filtre qui enregistre uniquement les messages de niveau INFO ou supérieur :
class MyFilter(logging.Filter): def filter(self, record): return record.levelno >= logging.INFO my_logger.addHandler(logging.StreamHandler(MyFilter()))
Bonnes pratiques
Voici quelques bonnes pratiques pour utiliser le module Logging :
- Toujours configurer la journalisation : Assurez-vous de configurer le module Logging dans votre application pour éviter tout comportement inattendu.
- Utilisez le niveau de journalisation approprié : Choisissez le niveau de journalisation correct en fonction de la gravité du message.
- Utilisation des poignées de journalisation : Créez des gestionnaires de journalisation personnalisés pour acheminer les informations de journalisation vers plusieurs destinations.
- Utilisez des filtres de journalisation : Filtrez les messages de journalisation pour enregistrer uniquement les messages pertinents.
- Consignation des erreurs et des exceptions : Enregistrez toujours les erreurs et les exceptions pour faciliter le débogage et le dépannage.
Conclusion
Python Le module Logging est un outil inestimable pour créer des applications robustes et maintenables. En enregistrant efficacement le comportement des applications, le module Logging facilite la détection et la résolution précoces des problèmes, améliorant ainsi la fiabilité et la stabilité des applications. En suivant les meilleures pratiques et techniques décrites dans cet article, les développeurs peuvent maximiser les avantages du module Logging et créer des applications dotées de puissantes capacités de journalisation.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP est principalement la programmation procédurale, mais prend également en charge la programmation orientée objet (POO); Python prend en charge une variété de paradigmes, y compris la POO, la programmation fonctionnelle et procédurale. PHP convient au développement Web, et Python convient à une variété d'applications telles que l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

PHP convient au développement Web et au prototypage rapide, et Python convient à la science des données et à l'apprentissage automatique. 1.Php est utilisé pour le développement Web dynamique, avec une syntaxe simple et adapté pour un développement rapide. 2. Python a une syntaxe concise, convient à plusieurs champs et a un écosystème de bibliothèque solide.

Pour exécuter le code Python dans le texte sublime, vous devez d'abord installer le plug-in Python, puis créer un fichier .py et écrire le code, et enfin appuyez sur Ctrl B pour exécuter le code, et la sortie sera affichée dans la console.

PHP est originaire en 1994 et a été développé par Rasmuslerdorf. Il a été utilisé à l'origine pour suivre les visiteurs du site Web et a progressivement évolué en un langage de script côté serveur et a été largement utilisé dans le développement Web. Python a été développé par Guidovan Rossum à la fin des années 1980 et a été publié pour la première fois en 1991. Il met l'accent sur la lisibilité et la simplicité du code, et convient à l'informatique scientifique, à l'analyse des données et à d'autres domaines.

Python convient plus aux débutants, avec une courbe d'apprentissage en douceur et une syntaxe concise; JavaScript convient au développement frontal, avec une courbe d'apprentissage abrupte et une syntaxe flexible. 1. La syntaxe Python est intuitive et adaptée à la science des données et au développement back-end. 2. JavaScript est flexible et largement utilisé dans la programmation frontale et côté serveur.

Golang est meilleur que Python en termes de performances et d'évolutivité. 1) Les caractéristiques de type compilation de Golang et le modèle de concurrence efficace le font bien fonctionner dans des scénarios de concurrence élevés. 2) Python, en tant que langue interprétée, s'exécute lentement, mais peut optimiser les performances via des outils tels que Cython.

L'écriture de code dans Visual Studio Code (VSCODE) est simple et facile à utiliser. Installez simplement VScode, créez un projet, sélectionnez une langue, créez un fichier, écrivez du code, enregistrez-le et exécutez-le. Les avantages de VSCOD incluent la plate-forme multiplateuse, gratuite et open source, des fonctionnalités puissantes, des extensions riches et des poids légers et rapides.

L'exécution du code Python dans le bloc-notes nécessite l'installation du plug-in exécutable Python et du plug-in NPEXEC. Après avoir installé Python et ajouté un chemin à lui, configurez la commande "python" et le paramètre "{current_directory} {file_name}" dans le plug-in nppexec pour exécuter le code python via la touche de raccourci "F6" dans le bloc-notes.
