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开发的必经之路:调试

大型项目中,一般都是使用日志来调试程序。不过有时候有一小块代码想做调试的时候,可以用printassert

print() 就是常见的打印函数。

凡是用print()的地方都可以用 断言assert语句代替

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# 用print

def foo(s):
n = int(s)
if n == 0:
print("n is zero!")
else:
return 10 / n

foo('0')

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# Output:
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: division by zero
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# 用assert

def foo(s):
n = int(s)
assert n == 0 , "n is zero!"
return 10 / n

foo('0')

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# Output:
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: n is zero!

当assert后面的表达式为 False 时,则抛出 AssertionError错误

assert expression等价于

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if not expression:
raise AssertionError

assert expression [,arguments]等价于

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if not expression:
rasise AssertionError(arguments)

例如:断言当前系统为 linux

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import sys
assert (linux in sys.platform), "该代码只能在 linux 系统下执行"

日志模块 logging

Python 标准库中有一个日志模块 logging,相当于 java 中的 log4j

软件开发阶段部署开发环境时,
为了尽可能详细的查看应用程序的运行状态来保证上线后的稳定性,
我们可能需要把该应用程序所有的运行日志全部记录下来进行分析,这是非常耗费机器性能的。

应用程序正式发布在生产环境部署应用程序时,
我们通常只需要记录应用程序的异常信息错误信息等,
这样既可以减小服务器的I/O压力,也可以避免我们在排查故障时被淹没在日志的海洋里。

logging 日志等级

把日志分为6个等级

Level value Description
NOTEST 0
DEBUG 10 最详细的日志信息,典型应用场景是 问题诊断
INFO 20 通常只记录关键节点信息,用于确认一切都是按照我们预期的那样进行工作
WARNING 30 当某些不期望的事情发生时记录的信息,但是此时应用程序还是正常运行的
ERROR 40 由于一个更严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息
CRITICAL 50 当发生严重错误,导致应用程序不能继续运行时记录的信息

日志等级是从下到上依次升高的(值越大等级越高)
即:NOTEST < DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL,
而日志的信息量是依次减少的;

开发应用程序或部署开发环境时,可以使用DEBUGINFO级别的日志获取尽可能详细的日志信息来进行开发或部署调试;
应用上线或部署生产环境时,应该使用WARNINGERRORCRITICAL级别的日志来降低机器的I/O压力和提高获取错误日志信息的效率。

日志级别的指定通常都是在应用程序的配置文件中进行指定的。

logging 配置

loggong.basicConfig(**kwargs)

**kwargs 可以接收关键字参数如下:

参数名称 描述 取值范围
filename 指定日志输出目标文件的文件名,指定该设置项后日志信息就不会被输出到控制台了 string
filemode 指定日志文件的打开模式,默认为’a’。该选项要在filename指定时才有效 a、w
format 指定日志格式字符串,即指定日志输出时所包含的字段信息以及它们的顺序 详见下表
datefmt 指定日期/时间格式,该选项要在format中包含时间字段%(asctime)s时才有效 datefmt
level 指定日志器的日志级别 logging.DEBUG、logging.INFO…
stream 指定日志输出目标stream。 sys.stdout、sys.stderr以及网络stream
style 指定format格式字符串的风格,可取值为,默认为’%’ %、{、$
handlers 该选项如果被指定,它应该是一个创建了多个Handler的可迭代对象,这些handler将会被添加到root logger。 一个创建了多个Handler的可迭代对象

filenamestreamhandlers这三个配置项只能有一个存在,不能同时出现2个或3个,否则会引发ValueError异常。

format 参数的取值表

名称 使用格式 描述
asctime %(asctime)s 日志事件发生的时间–人类可读时间,如:2003-07-08 16:49:45,896
created %(created)f 日志事件发生的时间–时间戳,就是当时调用time.time()函数返回的值
relativeCreated %(relativeCreated)d 日志事件发生的时间相对于logging模块加载时间的相对毫秒数(目前还不知道干嘛用的)
msecs %(msecs)d 日志事件发生的时间的毫秒部分
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levelname %(levelname)s 该日志记录的文字形式的日志级别(’DEBUG’, ‘INFO’, ‘WARNING’, ‘ERROR’, ‘CRITICAL’)
levelno %(levelno)s 该日志记录的数字形式的日志级别(10,20,30,40,50)
lineno %(lineno)d 调用日志记录函数的源代码所在的行号
funcName %(funcName)s 调用日志记录函数的函数名
name %(name)s 所使用的日志器名称,默认是’root’,
message %(message)s 日志记录的文本内容,通过 msg % args计算得到的
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pathname %(pathname)s 调用日志记录函数的源码文件的全路径
filename %(filename)s pathname的文件名部分,包含文件后缀
module %(module)s filename的名称部分,不包含后缀
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process %(process)d 进程ID
processName %(processName)s 进程名称,Python 3.1新增
thread %(thread)d 线程ID
threadname %(thread)s 线程名称
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import logging

LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s" # 日志打印格式
DATE_FORMAT = "%Y-%m-%d %H:%M:%S" # 时间打印格式

# 配置日志
logging.basicConfig(filename='my.log', level=logging.DEBUG, format=LOG_FORMAT, datefmt=DATE_FORMAT)

logging.debug("This is a debug log.")
logging.info("This is a info log.")
logging.warning("This is a warning log.")
logging.error("This is a error log.")
logging.critical("This is a critical log.")

以上代码 配置了日志文件,级别设置为 DEBUG,输出格式为 日志发生时间 - 日志等级 - 日志信息

执行后结果如下:

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执行第二次后结果如下:

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如果要让日志格式好看点,还可以指定宽度。
比如执行 日志等级 的打印宽度为 8,在 s 前面加上宽度即可:%(levelname)8s
如果要左对齐,则写上减号 -:%(levelname)-8s

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# 导入模块
import logging

LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(levelname)-8s - %(message)s" # 日志打印格式
DATE_FORMAT = "%Y-%m-%d %H:%M:%S" # 时间打印格式

# 配置日志
logging.basicConfig(filename='my.log', level=logging.DEBUG, format=LOG_FORMAT, datefmt=DATE_FORMAT)

# 打日志
logging.debug("This is a debug log.")
logging.info("This is a info log.")
logging.warning("This is a warning log.")
logging.error("This is a error log.")
logging.critical("This is a critical log.")

左对齐:%(levelname)-8s

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右对齐:%(levelname)8s

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logging 模块使用

用法:

  1. 导入 logging
  2. 配置(可选)
  3. 打日志

logging 模块提供了两种记录日志的方式:

  • 使用 logging 提供的模块级别的函数
  • 使用 logging 日志系统的四大组件

logging所提供的模块级别的日志记录函数也是对logging日志系统相关类的封装而已。

函数用法

常用模块级别函数

Function Description
logging.debug(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为 DEBUG 的日志记录
logging.info(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为 INFO 的日志记录
logging.warning(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为 WARNNING 的日志记录
logging.error(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为 ERROR 的日志记录
logging.critical(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为 CRITICAL 的日志记录
logging.log(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为 LOG 的日志记录
logging.basicConfig(**kwargs) 对root logger进行一次性配置
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import logging    # 导入模块

# 打日志
logging.debug("This is a debug log.")
logging.info("This is a info log.")
logging.warning("This is a warning log.")
logging.error("This is a error log.")
logging.critical("This is a critical log.")




import logging #导入模块

# 打日志
logging.log(logging.DEBUG, "This is a debug log.")
logging.log(logging.INFO, "This is a info log.")
logging.log(logging.WARNING, "This is a warning log.")
logging.log(logging.ERROR, "This is a error log.")
logging.log(logging.CRITICAL, "This is a critical log.")
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# Output:
WARNING:root:This is a warning log.
ERROR:root:This is a error log.
CRITICAL:root:This is a critical log.

这里只输出 warning 级别以上的信息。这是因为默认的日志等级是 warning ,所以 debug 和 info 级别的信息就被忽略了。
logging 只输出 大于等于 所设置级别以上的日志信息。
这点可以在 logging.basicConfig()中设置

哔哔