Курс Python → Логирование с Logzero
Для логирования в Python с помощью библиотеки Logzero необходимо сначала установить ее, используя pip:
pip install logzeroДалее, для начала использования Logzero, необходимо импортировать библиотеку в вашем скрипте:
import logzeroПосле этого можно настроить минимальный уровень логирования, который определяет, какие сообщения будут записаны. Для этого можно воспользоваться методом logfile и указать желаемый уровень логирования:
logzero.logfile("example.log", loglevel=logzero.WARNING)В данном примере мы установили уровень логирования как warning, что означает, что все сообщения с уровнем ниже warning (info, debug) не будут записаны в лог-файл. Это позволяет фильтровать сообщения и записывать только те, которые важны для отслеживания работы программы.
Пример использования Logzero для логирования сообщений:
import logzero
from logzero import logger
logzero.logfile("example.log", loglevel=logzero.WARNING)
logger.debug("Это сообщение не будет записано в лог")
logger.info("Это тоже")
logger.warning("Это сообщение будет записано в лог")
logger.error("И это тоже")
logger.critical("И это")При запуске данного скрипта сообщения с уровнями warning, error и critical будут записаны в лог-файл «example.log», в то время как сообщения с уровнями debug и info будут проигнорированы.
Другие уроки курса "Python"
- Декораторы с аргументами
- Объединение списков в строку
- Просмотр атрибутов и методов класса
- Проверка ввода с помощью isdigit
- Проверка памяти объекта
- Лямбда-функции в Python
- Счетчик в Python: most_common()
- Применение промокода в Много лосося
- Делегирование в Python
- Управление памятью в Python
- Возврат нескольких значений
- Расчет времени выполнения
- Преобразование списка в словарь через генератор
- Работа с каталогами в Python
- Магические методы в Python
- Форматирование строк в Python
- Работа с URL-адресами в Python
- Работа с множествами в Python
- Простой калькулятор Python
- Переопределение метода
- Retrying в Python: повторные вызовы
- Создание уникального множества
- Пространство имен в Python
- Структуры данных в Python
- Работа с deque из collections
- Цепные операции в Python
- Очистка данных с Pandas
- Подсчет элементов в Python
- Управление контекстом выполнения
- Проверка файла .py на синтаксис.
- Создание новых функций с помощью functools.partial
- Работа с пользовательским вводом
- Поиск анаграмм с Counter
- Работа со списками
- Прокачанный трейсинг ошибок
- Метод get для словаря
- Функция map() и ленивая оценка
- Генераторы в Python
- Работа с рекламными данными в Pandas
- Создание словаря в Python
- Запуск Python из интерпретатора
- Работа со строками в Python.
- Параллельные вычисления в Python
