Курс Python → Настройка логгера Logzero
Логирование в Python является важным инструментом для отслеживания работы программы, выявления ошибок и отладки кода. Одним из популярных способов осуществления логирования является использование библиотеки Logzero. Эта библиотека предоставляет удобный интерфейс для создания и настройки логгеров.
Для создания пользовательского логгера в Logzero необходимо использовать функцию logzero.setup_logger(). Эта функция позволяет настроить параметры логгера, такие как имя, имя лог-файла, форматирование сообщений, максимальный размер файла лога, количество ротаций файлов и уровень логирования. На выходе функция возвращает полностью настроенный экземпляр логгера, который можно использовать для записи сообщений.
import logzero
from logzero import setup_logger
logger = setup_logger(name="my_logger", logfile="my_log.log", format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s", maxBytes=1000000, backupCount=3, level=logging.INFO)
В данном примере мы создаем пользовательский логгер с именем «my_logger», который будет записывать сообщения в файл «my_log.log». Формат сообщений задан как дата и время сообщения, уровень логирования и само сообщение. Максимальный размер файла лога установлен на 1 мегабайт, с ротацией до 3 файлов. Уровень логирования установлен на INFO, что означает, что будут записываться сообщения с уровнем INFO и более высоким.
Используя настроенный логгер, вы можете легко добавлять сообщения в лог-файл с помощью методов, таких как logger.debug(), logger.info(), logger.warning(), logger.error() и logger.critical(). Эти методы позволяют записывать сообщения с различными уровнями важности, что облегчает анализ логов и поиск ошибок в коде.
Другие уроки курса "Python"
- Метод get для словаря
- Метод ipow для возведения в степень
- Установка переменной среды в Python
- Принципы программирования
- Измерение времени выполнения с помощью time
- Переименование файлов в Python
- Сложение матриц в NumPy
- Декораторы в Python
- Оптимизация памяти с slots
- История Python
- Избегайте пустого списка
- Фильтрация списков с itertools
- Python enumerate() использование
- Декораторы в Python
- Работа с NumPy массивами
- Python Аргументы по умолчанию
- Работа с комплексными числами
- Работа с аргументами командной строки в Python
- Метод join() для объединения элементов строки
- Переопределение унарных операторов
- Уникальность ключей в словаре
- Переменные в Python
- Импорт объектов из модулей
- Работа с argparse
- Вывод с переменной через запятую
- Применение промокода в Много лосося
- Оператор in в Python
- Векторизация в Python с NumPy.
- Отправка HTTP-запросов с User-Agent
- Метод clear для коллекций
- Оператор == в Python
- Любовь к Python
- Модуль pprint
- Стать Python-разработчиком
- Импорт модулей в Python 3.12
- Рациональные числа в Python
- Работа с множествами в Python
- Проверка элемента в множестве.
- Порядок и длина множеств в Python
- Именованные кортежи в Python
- Работа с JSON данными в Python
- Упрощение работы с JSON-данными в Python
- Протокол управления контекстом
- Измерение времени выполнения кода
- Concrete Paths — метод .with_suffix()
- Создание обратного итератора
