Курс Python → Логирование в Python

Модуль logging — это инструмент в Python, который позволяет вам логировать сообщения, ошибки и события в вашей программе. Логирование является важным инструментом для отслеживания работы программы, выявления ошибок и улучшения ее производительности. Он позволяет вам сохранять информацию о том, что происходит в вашем приложении во время его работы.

Для начала использования модуля logging вам необходимо импортировать его в свой код. Это можно сделать с помощью следующей строки: import logging. После импорта вы можете настроить логирование, указав уровень логирования, формат сообщений и файл, в который будут записаны логи.

Пример использования модуля logging для логирования ошибки деления на ноль может выглядеть следующим образом:

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', filename='app.log')

def divide(x, y):
    try:
        result = x / y
        logging.info(f"Division successful: {x} / {y} = {result}")
    except ZeroDivisionError:
        logging.error("Division by zero error")

В данном примере мы настраиваем логирование с уровнем DEBUG, что позволяет записывать все уровни сообщений (от DEBUG до CRITICAL). Мы также указываем формат сообщений, который включает время, уровень логирования и само сообщение. Наконец, мы указываем имя файла, в который будут записаны логи.

Функция divide принимает два аргумента x и y, и пытается выполнить деление. Если деление проходит успешно, мы записываем информацию об успешном делении в лог. Если происходит ошибка деления на ноль, мы записываем сообщение об ошибке в лог с уровнем ERROR. Таким образом, мы можем отслеживать работу функции и выявлять проблемы в программе.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Сериализация объектов в Python
  2. Работа с CSV файлами в Python
  3. Объявление переменных в Python
  4. Функция all() в Python
  5. Работа с комплексными числами
  6. Кортеж в Python: создание и использование
  7. Различия символов в Python
  8. Регулярные выражения в Python
  9. Поиск наиболее частого элемента в списке
  10. Удаление и повторная вставка ключа в OrderedDict
  11. Сортировка в Python
  12. Работа с очередями в Python
  13. Метод pop() списка
  14. Именованные аргументы в Python
  15. Удаление пробелов методом translate()
  16. Нахождение пересечения множеств
  17. Делегирование в Python
  18. Удаление элемента по индексу
  19. Печать в одной строке
  20. Проверка типов с использованием isinstance
  21. Декодирование строк в Python
  22. Метод enumerate() в Python
  23. Декораторы в Python
  24. Основы работы с os
  25. Магические методы в Python
  26. Логирование с Logzero
  27. Извлечение новостей с помощью newspaper3k
  28. Основные операции с Numpy
  29. Создание новых списков через list comprehensions
  30. Форматирование вывода с F-строками
  31. Генераторы в Python
  32. Логический оператор «and» в Python
  33. Обработка ошибки IndexError
  34. Конкатенация строк в Python
  35. Оператор continue в Python
  36. Применение функции к списку
  37. Оператор «or» в Python
  38. Бинарный поиск
  39. Перевод двоичного кода в целое число
  40. Виртуальные среды в Python
  41. Декораторы в Python
  42. Проверка версии Python
  43. Функция с **kwargs в Python
  44. Получение ID процесса
  45. Использование функции enumerate()
  46. Генераторы в Python
  47. Библиотека schedule: планировщик задач

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию