使用 logzero 在 Python 中进行简单日志记录
快速了解一个方便的日志库,来帮助你掌握这个重要的编程概念。
logzero 库使日志记录就像打印语句一样容易,是简单性的杰出代表。我不确定 logzero 的名称是否要与 pygame-zero、GPIO Zero 和 guizero 这样的 “zero 样板库”契合,但是肯定属于该类别。它是一个 Python 库,可以使日志记录变得简单明了。
你可以使用它基本的记录到标准输出的日志记录,就像你可以使用 print 来获得信息和调试一样,学习它的更高级日志记录(例如记录到文件)的学习曲线也很平滑。
首先,使用 pip 安装 logzero:
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在 Python 文件中,导入 logger 并尝试以下一个或所有日志实例:
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输出以易于阅读的方式自动着色:
因此现在不要再使用 print
来了解发生了什么,而应使用有相关日志级别的日志器。
在 Python 中将日志写入文件
如果你阅读至此,并会在你写代码时做一点改变,这对我就足够了。如果你要了解更多,请继续阅读!
写到标准输出对于测试新程序不错,但是仅当你登录到运行脚本的计算机时才有用。在很多时候,你需要远程执行代码并在事后查看错误。这种情况下,记录到文件很有帮助。让我们尝试一下:
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现在,你的日志条目将记录到文件 test.log
中。记住确保脚本有权限写入该文件及其目录结构。
你也可以指定更多选项:
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现在,当提供给 test.log
文件的数据达到 1MB(10 6 字节)时,它将通过 test.log.1
、test.log.2
等文件轮替写入。这种行为可以避免系统打开和关闭大量 I/O 密集的日志文件,以至于系统无法打开和关闭。更专业一点,你或许还要记录到 /var/log
。假设你使用的是 Linux,那么创建一个目录并将用户设为所有者,以便可以写入该目录:
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然后在你的 Python 代码中,更改 logfile
路径:
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当要在 logfile
中捕获异常时,可以使用 logging.exception
:
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这将输出(在 b
为零的情况下):
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你会得到日志,还有完整回溯。另外,你可以使用 logging.error
并隐藏回溯:
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现在,将产生更简洁的结果:
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你可以在 logzero.readthedocs.io 中阅读更多选项。
logzero 为教育而生
对于新手程序员来说,日志记录可能是一个具有挑战性的概念。大多数框架依赖于流控制和大量变量操作来生成有意义的日志,但是 logzero 不同。由于它的语法类似于 print
语句,因此它在教育上很成功,因为它无需解释其他概念。在你的下个项目中试试它。
此文章最初发布在我的博客上,经许可重新发布。
via: https://opensource.com/article/20/2/logzero-python
作者:Ben Nuttall 选题:lujun9972 译者:geekpi 校对:wxy