Forwarded from Python Community
⚡️ Работаем с логами
Для этого в Python существует удобный модуль logging, позволяющий управлять логами в пару строк.
О том, какие уровни важности использовать, вы можете почитать в HOWTO, а подробнее о функционале модуля — в документации.
#миниурок #logging
Для этого в Python существует удобный модуль logging, позволяющий управлять логами в пару строк.
logging.getLogger(name=None) — возвращает экземпляр логера на основе имени. Может быть полезна при разработке модулей.logging.basicConfig(**kwargs) — позволяет задать настройки модулю, например, имя файла (filename), формат записи (format), уровень важности (level).debug(), info(), warning(), error(), critical() — позволяют записывать информацию в логер на определённом уровне важности.О том, какие уровни важности использовать, вы можете почитать в HOWTO, а подробнее о функционале модуля — в документации.
#миниурок #logging
Forwarded from Python Community
⚡️ Работаем с логами
Для этого в Python существует удобный модуль logging, позволяющий управлять логами в пару строк.
О том, какие уровни важности использовать, вы можете почитать в HOWTO, а подробнее о функционале модуля — в документации.
#миниурок #logging
Для этого в Python существует удобный модуль logging, позволяющий управлять логами в пару строк.
logging.getLogger(name=None) — возвращает экземпляр логера на основе имени. Может быть полезна при разработке модулей.logging.basicConfig(**kwargs) — позволяет задать настройки модулю, например, имя файла (filename), формат записи (format), уровень важности (level).debug(), info(), warning(), error(), critical() — позволяют записывать информацию в логер на определённом уровне важности.О том, какие уровни важности использовать, вы можете почитать в HOWTO, а подробнее о функционале модуля — в документации.
#миниурок #logging
Forwarded from Python Academy
Логирование
Логировние является неотъемлемой частью разработки. Логи показывают информацию о текущем состоянии программы. И чем лучше выстроено логирование, тем проще будет разобраться в нестандартных ситуациях.
Python поставляется для этих целей с гибким модулем
Созданный объект Logger предоставляет методы для записи сообщений разного уровня (
По умолчанию в
Для отправки логов в сконфигурированные места используются обработчики. Мы можем использовать уже существующие хэндлеры, либо создать свой класс обработчика, унаследовавшись от базового класса
#logging
Логировние является неотъемлемой частью разработки. Логи показывают информацию о текущем состоянии программы. И чем лучше выстроено логирование, тем проще будет разобраться в нестандартных ситуациях.
Python поставляется для этих целей с гибким модулем
logging. Для создания объекта Logger, вызываем функцию getLogger, передавая в нее имя логера.Созданный объект Logger предоставляет методы для записи сообщений разного уровня (
DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL), что удобно для поиска нужной информации с применением фильтров.По умолчанию в
logging задан уровень WARNING, это означает, что сообщения уровня DEBUG и INFO будут игнорироваться при записи в лог. Изменить данное поведение можно с помощью метода setLevel, передав минимальный уровень, который будет отлавливаться.Для отправки логов в сконфигурированные места используются обработчики. Мы можем использовать уже существующие хэндлеры, либо создать свой класс обработчика, унаследовавшись от базового класса
Handler.#logging
#logging.py
https://github.com/hnkovr/summarize-backend/blob/3d73a40e2249696583dfeecfce9dae9fa8a5ddf7/core/logger.py#L28
https://github.com/hnkovr/summarize-backend/blob/3d73a40e2249696583dfeecfce9dae9fa8a5ddf7/core/logger.py#L28
GitHub
summarize-backend/core/logger.py at 3d73a40e2249696583dfeecfce9dae9fa8a5ddf7 · hnkovr/summarize-backend
FOSWLY Summarize - Free Yandex Summarize API without any authorization or restrictions - hnkovr/summarize-backend