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python关于第三方日志的QA记录详解

作者：ponponon

这篇文章主要为大家介绍了python关于第三方日志的QA记录详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪

Q：python 查看当前的日志级别

A：在 Python 中，你可以使用 logging 模块来查看当前的日志级别。logging 模块提供了一个全局的日志系统，它包含了各种配置和方法，允许你控制日志的输出。

以下是一个简单的例子，演示如何查看当前的日志级别：

import logging
# 获取根日志记录器
logger = logging.getLogger()
# 获取当前的日志级别
current_log_level = logger.getEffectiveLevel()
# 输出当前的日志级别
print(f"Current log level: {current_log_level}")
# 设置一个日志级别（仅用于演示，你可能不需要设置级别）
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 再次获取当前的日志级别
current_log_level = logger.getEffectiveLevel()
# 输出更新后的日志级别
print(f"Updated log level: {current_log_level}")

在这个例子中，首先使用 getEffectiveLevel() 方法获取当前的日志级别，并将其打印出来。然后，通过 setLevel() 方法设置了一个新的日志级别（在实际应用中，你可能不需要设置级别，这只是为了演示目的）。最后，再次获取当前的日志级别并打印出来。

请注意，getEffectiveLevel() 返回的是数值，你可以使用 logging 模块中定义的常量（如 logging.DEBUG、logging.INFO 等）来比较这些值，以便更容易理解日志级别。

Q：输出值是 30，表示什么？

A: 在 Python 的 logging 模块中，日志级别使用整数值表示，这些整数值对应于预定义的几个常量。这些整数值反映了一个日志消息的优先级，从最低级别的 DEBUG 到最高级别的 CRITICAL。

下面是一些常用的日志级别和它们对应的整数值：

在你的代码中，如果 logger.getEffectiveLevel() 返回值为 30，表示当前的日志级别为 WARNING。这意味着只有 WARNING、ERROR 和 CRITICAL 级别的日志消息会被记录，而 INFO 和 DEBUG 级别的消息将被忽略。

如果你想要输出更详细的日志信息，你可以通过调整日志级别来设置为更低的值。例如，使用 logger.setLevel(logging.DEBUG) 将会启用 DEBUG 级别及以上的所有日志消息。

Q: 怎么让 logger 输出到标准输出

A: 在 Python 的 logging 模块中，日志可以配置为输出到不同的地方，其中之一是标准输出。通常，如果你想将日志输出到标准输出，你可以进行以下配置：

import logging
# 获取根日志记录器
logger = logging.getLogger()
# 创建一个 StreamHandler，用于将日志输出到标准输出
stream_handler = logging.StreamHandler()
# 创建一个格式化器，可选，根据需要进行配置
formatter = logging.Formatter('%(levelname)s - %(message)s')
stream_handler.setFormatter(formatter)
# 将 StreamHandler 添加到日志记录器中
logger.addHandler(stream_handler)
# 设置日志级别，可选，根据需要进行配置
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 之后的日志消息将会输出到标准输出
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.")

在上面的例子中，我们使用 logging.StreamHandler() 创建了一个处理器，该处理器将日志消息发送到标准输出。然后，我们可以通过 logger.addHandler(stream_handler) 将这个处理器添加到日志记录器中。最后，我们通过 logger.setLevel(logging.DEBUG) 设置了日志级别，以确保低于指定级别的日志消息不会被输出。

请注意，这只是一个基本的配置示例，你可以根据实际需求对格式、级别等进行调整。

Q: logger.warning 的 exc_info 参数是干嘛的

A: exc_info 是 logger.warning 等级函数中的一个可选参数，用于指定是否将异常信息记录到日志中。当你使用 logger.warning 记录一条日志，并且在该日志消息中包含了异常信息，exc_info 参数可以控制是否在日志中包含详细的异常信息（traceback）。

以下是 logger.warning 函数的签名：

Logger.warning(msg, *args, exc_info=False, **kwargs)

示例使用：

import logging
# 获取根日志记录器
logger = logging.getLogger()
try:
    # 一些可能引发异常的代码
    result = 1 / 0
except Exception as e:
    # 记录警告级别的日志，并将异常信息包含在日志中
    logger.warning("An error occurred: %s", e, exc_info=True)

在这个例子中，exc_info=True 将导致日志中包含详细的异常信息，包括 traceback。如果省略 exc_info 参数或将其设置为 False，则日志中将不包含异常信息。

注意：通常，将异常信息记录到日志中可以帮助你在排查问题时更容易找到出错的地方，但要谨慎使用，尤其是在生产环境中，因为详细的异常信息可能包含敏感信息。

Q: 如何删除所有 logger 的 所有 Handler

A: 如果你想要删除所有 logger 的所有 handler，可以通过以下方式实现：

import logging
# 获取所有已经存在的 logger 名称
existing_loggers = logging.Logger.manager.loggerDict.keys()
# 遍历每个 logger，并删除其所有 handler
for logger_name in existing_loggers:
    logger = logging.getLogger(logger_name)
    handlers = logger.handlers[:]
    for handler in handlers:
        logger.removeHandler(handler)
        handler.close()

这段代码首先获取了所有已经存在的 logger 名称，然后遍历每个 logger，并删除其所有 handler。在删除 handler 之后，还调用了 handler.close() 来关闭每个 handler，释放可能被占用的资源。

请注意，这会删除所有 logger 的 handler，包括你之前可能设置的一些配置。如果你只想删除根 logger 的 handler，可以使用以下代码：

import logging
# 获取根 logger
logger = logging.getLogger()
# 获取根 logger 的所有 handler
handlers = logger.handlers[:]
# 遍历每个 handler 并删除
for handler in handlers:
    logger.removeHandler(handler)
    handler.close()

这样只会删除根 logger 的 handler，而不会影响其他 logger。如果你之前设置了其他 logger 的 handler，它们将不受影响。

Q:python 查看所有 logger

A: 你可以使用 logging 模块的 Logger.manager 属性来获取所有已创建的 logger 对象的名称。这可以通过以下方式实现：

import logging
# 获取所有已经存在的 logger 名称
existing_loggers = logging.Logger.manager.loggerDict.keys()
# 打印所有 logger 的名称
for logger_name in existing_loggers:
    print(logger_name)

上述代码首先获取了 Logger.manager.loggerDict 中的所有键，每个键都是一个 logger 对象的名称。然后，通过循环遍历这些键，即 logger 名称，并打印出来。

需要注意的是，Logger.manager 是 logging 模块的一个全局变量，用于管理所有的 logger 对象。这个方法仅能获取在当前运行时已经创建的 logger，如果你在后续代码中创建了新的 logger，它们也会被包括在内。

如果你想获取每个 logger 对象本身，而不仅仅是名称，你可以使用 logging.getLogger(logger_name) 方法：

import logging
# 获取所有已经存在的 logger 名称
existing_loggers = logging.Logger.manager.loggerDict.keys()
# 获取每个 logger 对象本身
loggers = [logging.getLogger(logger_name) for logger_name in existing_loggers]
# 打印每个 logger 对象
for logger in loggers:
    print(logger)

这样，你就可以获取到所有已创建的 logger 对象。

以上就是python关于第三方日志的QA记录详解的详细内容，更多关于python第三方日志QA记录的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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