Python日志模块dome

2023-10-14 05:52
文章标签 python 模块 日志 dome

本文主要是介绍Python日志模块dome,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

import os
import logbook
from logbook.more import ColorizedStderrHandler
from functools import wrapscur_path = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))  # 当前目录的上级目录
log_path = os.path.join(cur_path, 'logs')  # 文件夹拼接
if not os.path.exists(log_path):  # 如果不存在文件夹log_path就新建文件夹os.makedirs(log_path)def get_logger(name='log', file_log=False, level='INFO'):""" 日志打印记录 """logbook.set_datetime_format('local')  # 指定如何生成时间格式(utc时间或当地时间)ColorizedStderrHandler(level=level).push_thread()  # 日志打印到屏幕if file_log:logbook.TimedRotatingFileHandler(os.path.join(log_path, '%s.log' % name),date_format='%Y-%m-%d-%H-%M', encoding='utf-8', bubble=True).push_thread()  # 日志打印到文件,bubble=True控制日志输出到控制台return logbook.Logger(name)LOG = get_logger(file_log=True)def logger(param):"""  日志装饰器  """def wrap(function):@wraps(function)  # 装饰器不改变原函数的结构def _wrap(*args, **kwargs):LOG.info(f'当前方法:{param}')LOG.info(f'全部参数信息:{format(str(args))}')# LOG.info(f'全部kwargs参数信息:{format(str(kwargs))}')return function(*args, **kwargs)return _wrapreturn wrapif __name__ == '__main__':@logger('测试日志打印')def test_log(name, name2):print(name, name2)LOG.info('测试')test_log('测试装饰器', '测试装饰器1')

这篇关于Python日志模块dome的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/208602

相关文章

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

nudepy,一个有趣的 Python 库!

更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com 大家好,今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - nudepy。 Github地址:https://github.com/hhatto/nude.py 在图像处理和计算机视觉应用中,检测图像中的不适当内容(例如裸露图像)是一个重要的任务。nudepy 是一个基于 Python 的库,专门用于检测图像中的不适当内容。该

pip-tools:打造可重复、可控的 Python 开发环境,解决依赖关系,让代码更稳定

在 Python 开发中,管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等,都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。 什么是 pip-tools? pip-tools 是一组命令行工具,旨在简化 Python 依赖关系的管理,确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具:pip-compile 和 pip

flume系列之:查看flume系统日志、查看统计flume日志类型、查看flume日志

遍历指定目录下多个文件查找指定内容 服务器系统日志会记录flume相关日志 cat /var/log/messages |grep -i oom 查找系统日志中关于flume的指定日志 import osdef search_string_in_files(directory, search_string):count = 0

我在移动打工的日志

客户:给我搞一下录音 我:不会。不在服务范围。 客户:是不想吧 我:笑嘻嘻(气笑) 客户:小姑娘明明会,却欺负老人 我:笑嘻嘻 客户:那我交话费 我:手机号 客户:给我搞录音 我:不会。不懂。没搞过。 客户:那我交话费 我:手机号。这是电信的啊!!我这是中国移动!! 客户:我不管,我要充话费,充话费是你们的 我:可是这是移动!!中国移动!! 客户:我这是手机号 我:那又如何,这是移动!你是电信!!

HTML提交表单给python

python 代码 from flask import Flask, request, render_template, redirect, url_forapp = Flask(__name__)@app.route('/')def form():# 渲染表单页面return render_template('./index.html')@app.route('/submit_form',