python日志记录模块实例及改进(python日志管理系统)

编辑：rootadmin

推荐整理分享python日志记录模块实例及改进(python日志管理系统)，希望有所帮助，仅作参考，欢迎阅读内容。

文章相关热门搜索词:python日志文件,python日志管理系统,python日志记录模块,python3 日志模块,python日志文件,python 记录日志,python 记录日志,python3 日志模块,内容如对您有帮助，希望把文章链接给更多的朋友！

python 打印对象的所有属性值：

Python logger对象属性（由上述函数获取的）

部分日志无法输出

File：logger.conf

File：logger.py

问题一：测试过程中，只能打印出test_logger function一条语句问题二：明明只在data_logger中打印出语句，但是logger的日志中也出现了相关的日志。

问题一解决方案：

利用python -m pdb logger.py 语句对脚本进行调试发现，在执行instance = Test()语句后，通过print 'n'.join(['%s:%s' % item for item in self.data_logger.__dict__.items()])调试语句看到data_logger的disable属性值由0变成了True，此时logger的对应属性也发生了相同的变化。这种变化导致了logger对象停止记录日志。参考python logging模块的相关手册发现“The fileConfig() function takes a default parameter, disable_existing_loggers, which defaults to True for reasons of backward compatibility. This may or may not be what you want, since it will cause any loggers existing before the fileConfig() call to be disabled unless they (or an ancestor) are explicitly named in the configuration.” 的说明，即调用fileconfig()函数会将之前存在的所有logger禁用。在python 2.7版本该fileConfig()函数添加了一个参数，logging.config.fileConfig(fname, defaults=None, disable_existing_loggers=True)，可以显式的将disable_existing_loggers设置为FALSE来避免将原有的logger禁用。将上述代码中的Test类中的logging.config.fileConfig函数改成logging.config.fileConfig("./logger.conf", disable_existing_loggers=0)就可以解决问题。不过该代码中由于位于同一程序内，可以直接用logging.getLogger(LOGGOR_NAME)函数引用同一个logger，不用再调用logging.config.fileConfig函数重新加载一遍了。

问题二解决方案：

logger对象有个属性propagate，如果这个属性为True，就会将要输出的信息推送给该logger的所有上级logger，这些上级logger所对应的handlers就会把接收到的信息打印到关联的日志中。logger.conf配置文件中配置了相关的root logger的属性，这个root logger就是默认的logger日志。修改后的如下：

File：logger.conf

File：logger.py

python3制作捧腹网段子页爬虫 0x春节闲着没事(是有多闲)，就写了个简单的程序，来爬点笑话看，顺带记录下写程序的过程。第一次接触爬虫是看了这么一个帖子，一个逗逼，爬取

python 数据清洗之数据合并、转换、过滤、排序前面我们用pandas做了一些基本的操作，接下来进一步了解数据的操作，数据清洗一直是数据分析中极为重要的一个环节。数据合并在pandas中可以通过merge

python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算前言在python中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率，类似于R的向量化操作，是的数据的操作趋于简单化，在python中是使用numpy模