Python中使用logging模块代替print(logging简明指南)
替换print?print怎么了? print 可能是所有学习Python语言的人第一个接触的东西。它最主要的功能就是往控制台 打印一段信息,像这样: 复制代码 代码如下: print 'Hello,logging!' print也是绝大多数人用来调试自己的程序用的最多的东西,就像写js使用 console.log 一样那么自然。很多刚刚开始学习Python的新手甚至有一定经验的老手,都在使用print 来调试他们的代码。 比如这是一个我写的输出 斐波那契数列 的小程序,让我们来看看它的代码: 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ A simple fibonacci program """ import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='I print fibonacci sequence') def infinite_fib():
def main(): if __name__ == '__main__':
复制代码 代码如下: $ python fib.py -s 1 -e 100 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 $ python fib.py -s 100 -e 1000 144 233 377 610 987 没有任何问题,程序正确的完成了它的功能。但等等, 程序里面的那一堆被注释掉的print语句是怎么回事? 原来,这是我编写这个小程序的过程中,用来 调试(DEBUG) 的输出信息,在我完成了这 个程序以后,我自然就把这些print给注释掉了。让我们来看看如果把这个print语句打开后结果会怎么样? 复制代码 代码如下: $ python fib.py -s 1 -e 100 cur: 0,start: 1,end: 100 cur: 1,end: 100 Returning result 1 1 Before caculation: a,1 After caculation: a,b = 1,1 cur: 1,end: 100 ... ... ... ... (不计其数的输出信息) 如你所见,所有的计算过程都被打印出来了。 写的时候加上print,提交代码的时候还得记得把print语句删掉/注释掉,为什么我们要忍受这样的麻烦事呢? 让我们来介绍我们的主角 logging ,它几乎就是为这种使用情景而生的。 更好的做法,使用logging模块 logging模块是Python内置的日志模块,使用它可以非常轻松的处理和管理日志输出。 logging模块最简单的用法,是直接使用basicConfig方法来对logging进行配置: 复制代码 代码如下: import logging # 设置默认的level为DEBUG # 记录log
复制代码 代码如下: [2014-03-18 15:17:45,216] root:cur: 0,end: 100 [2014-03-18 15:17:45,216] root:DEBUG: cur: 1,216] root:DEBUG: Returning result 1 [2014-03-18 15:17:45,216] root:DEBUG: Before caculation: a,1 ... ... 使用真正的logger 上面说的basicConfig方法可以满足你在绝大多数场景下的使用需求,但是basicConfig有一个 很大的缺点。 调用basicConfig其实是给root logger添加了一个handler,这样当你的程序和别的使用了 logging的第三方模块一起工作时,会影响第三方模块的logger行为。这是由logger的继承特性决定的。 所以我们需要使用真正的logger: 复制代码 代码如下: import logging # 使用一个名字为fib的logger # 设置logger的level为DEBUG # 创建一个输出日志到控制台的StreamHandler # 给logger添加上handler 这样再使用logger来进行日志输出就行了。不过这样的坏处就是代码量比basicConfig要大不少。 所以我建议如果是非常简单的小脚本的话,直接使用basicConfig就可以,如果是稍微大一些 项目,建议认真配置好logger。 动态控制脚本的所有输出 使用了logging模块以后,通过修改logger的log level,我们就可以方便的控制程序的输出了。 比如我们可以为我们的斐波那契数列添加一个 -v 参数,来控制打印所有的调试信息。 复制代码 代码如下: # 添加接收一个verbose参数 parser.add_argument('-v','--verbose',action='store_true',dest='verbose', help='Enable debug info') # 判断verbose 这样,默认情况下,我们的小程序是不会打印调试信息的,只有当传入`-v/--verbose`的时候, 我们才会打印出额外的debug信息,就像这样: 复制代码 代码如下: $ python fib.py -s 1 -e 100 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 $ python fib.py -s 1 -e 100 -v 如你所见,使用了logging以后,什么时候需要打印DEBUG信息,什么时候需要关闭, 一切变的无比简单。 所以,赶紧用logging替换掉你的脚本里的print吧! 延伸阅读 以上这些只是介绍了logging模块最简单的一些功能,作为print的替代品来使用,logging 模块还有很多非常强大好用的功能,比如从文件读取配置、各种各样的Handlers等等。 建议阅读一下logging的官方文档: 1.logging Logging facility for Python 最后附上使用logging模块的斐波那契数列程序完整代码: 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ A simple fibonacci program """ import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='I print fibonacci sequence') import logging logger = logging.getLogger('fib') hdr = logging.StreamHandler() logger.addHandler(hdr)
def main(): for n in fib(args.start, if __name__ == '__main__': (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |