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这篇文章主要讲解了Python给函数库增加日志功能的方法,内容清晰明了,对此有兴趣的小伙伴可以学习一下,相信大家阅读完之后会有帮助。
问题
你想给某个函数库增加日志功能,但是又不能影响到那些不使用日志功能的程序。
解决方案
对于想要执行日志操作的函数库而已,你应该创建一个专属的 logger 对象,并且像下面这样初始化配置:
# somelib.py import logging log = logging.getLogger(__name__) log.addHandler(logging.NullHandler()) # Example function (for testing) def func(): log.critical('A Critical Error!') log.debug('A debug message')
使用这个配置,默认情况下不会打印日志。例如:
>>> import somelib >>> somelib.func() >>>
不过,如果配置过日志系统,那么日志消息打印就开始生效,例如:
>>> import logging >>> logging.basicConfig() >>> somelib.func() CRITICAL:somelib:A Critical Error! >>>
讨论
通常来讲,你不应该在函数库代码中自己配置日志系统,或者是已经假定有个已经存在的日志配置了。
调用 getLogger(__name__)
创建一个和调用模块同名的logger模块。 由于模块都是唯一的,因此创建的logger也将是唯一的。
log.addHandler(logging.NullHandler())
操作将一个空处理器绑定到刚刚已经创建好的logger对象上。 一个空处理器默认会忽略调用所有的日志消息。 因此,如果使用该函数库的时候还没有配置日志,那么将不会有消息或警告出现。
还有一点就是对于各个函数库的日志配置可以是相互独立的,不影响其他库的日志配置。 例如,对于如下的代码:
>>> import logging >>> logging.basicConfig(level=logging.ERROR) >>> import somelib >>> somelib.func() CRITICAL:somelib:A Critical Error! >>> # Change the logging level for 'somelib' only >>> logging.getLogger('somelib').level=logging.DEBUG >>> somelib.func() CRITICAL:somelib:A Critical Error! DEBUG:somelib:A debug message >>>
在这里,根日志被配置成仅仅输出ERROR或更高级别的消息。 不过 ,somelib
的日志级别被单独配置成可以输出debug级别的消息,它的优先级比全局配置高。 像这样更改单独模块的日志配置对于调试来讲是很方便的, 因为你无需去更改任何的全局日志配置——只需要修改你想要更多输出的模块的日志等级。
看完上述内容,是不是对Python给函数库增加日志功能的方法有进一步的了解,如果还想学习更多内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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