python logging模块保存输入

### 使用 Python `logging` 模块将日志保存到文件 为了使用 Python 的 `logging` 模块来保存日志至文件,需先导入此模块并配置相应的处理器(handler)。下面是一个完整的例子展示如何设置基本的日志记录器并将日志信息存储在一个指定路径下的文件中。 #### 配置基础环境 ```python import logging from datetime import datetime # 创建一个logger对象,并设定最低的日志级别为DEBUG logger = logging.getLogger('my_logger') logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设定日志格式 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') # 创建一个TimedRotatingFileHandler实例,按天切割日志文件,在午夜执行切换操作 rf_handler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler( 'logs/run.log', when='midnight', interval=1, backupCount=7, atTime=datetime.time(0, 0, 0, 0)) rf_handler.setFormatter(formatter) rf_handler.setLevel(logging.INFO) # 设置该处理程序的日志级别为INFO # 将上述handler添加给logger logger.addHandler(rf_handler) ``` 这段代码设置了名为 `'my_logger'` 的 logger 实例[^2]。通过 `setLevel()` 函数指定了全局最小日志等级为 DEBUG ,意味着所有更高级别的日志都会被捕捉下来。接着定义了一个特定的时间旋转文件处理器 (`TimedRotatingFileHandler`) 来负责实际的日志写入工作;每当到达一天结束的时候就会自动创建新的日志文件,并保留最近七份旧的日志副本作为备份。 #### 记录不同类型的消息 一旦完成了上面的基础配置之后就可以开始向这个日志系统发送各种类型的日志条目了: ```python try: result = 1 / 0 except ZeroDivisionError as e: logger.error(f"An error occurred: {e}", exc_info=True) logger.debug("Debugging information.") logger.info("Informational message.") logger.warning("Warning issued due to potential issue.") logger.error("Non-critical problem encountered.") logger.critical("Critical failure!") ``` 这里展示了五种不同严重程度的日志方法调用方式:debug(), info(), warning(), error() 和 critical()[^3]。当遇到异常情况时还可以传递额外参数 `exc_info=True` 给错误级别的日志函数以便捕获整个堆栈跟踪信息[^5]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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