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.
Другие уроки курса "Python"
- Перевернуть список в Python
- Многопоточность в Python
- Открытие, чтение и закрытие файла
- Работа с кортежами в Python
- Обработка исключений с блоком else
- Упрощение условных выражений с тернарным оператором
- Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
- Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
- Циклы for в Python
- Руководство по Pymorphy2
- Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
- lru_cache оптимизация функций
- Разделение строк методом split()
- Нахождение хеша для бесконечности и NaN в Python
- Оператор распаковки в Python
- Numpy: объединение массивов
- Метод rename() для переименования файлов и каталогов
- Генераторы в Python
- Создание обратного итератора
- Поиск повторов в списке
- Открытие и запись файлов
- Проверка типа объекта в Python
- Чтение и запись TOML-конфигов
- Метод join() для объединения строк
- Отношения подклассов в Python
- Оператор «not» в Python
- Исправление ошибки NameError
- Избегание изменяемых аргументов
- Установка и использование модуля Wikipedia
- Изменение элемента списка
- Вывод с переменной через запятую
- Сохранение Unicode в JSON
- Отступы в Python
- Логирование с Logzero
- Поиск email
- Генератор данных в Keras
- Нан-рефлексивность в Python
- Форматирование вывода списков
- Работа с каталогами в Python
- Хэш-функции и метод цепочек
- Создание списка через цикл
- Просмотр внешних файлов в %pycat
- Работа с областями видимости переменных
- Подсчет элементов в Python
- Атрибуты массивов в Numpy
- Получение размера объекта с sys.getsizeof()
- Проверка строки на палиндром
