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python中使用logging的好处有哪些

更新时间：2023-10-27

引言

日志是我们在编写代码时必不可少的组成部分，因为它可以帮助我们追查错误以及监视代码运行过程中的不同类型的信息。Python提供了logging模块，它是实现日志记录的标准工具。logging模块可以让程序员在不改变程序行为的情况下为程序增加日志功能，它允许将日志信息记录到控制台、文件或网络，还支持根据消息等级在记录中选择性过滤信息。

1. 方便调试

在编写代码时，logging可以帮助你更好地理解程序运行过程中发生了什么。当程序出现问题时，可以轻松地通过日志信息来调试代码。

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)

def divide(x, y):
    try:
        result = x / y
    except ZeroDivisionError:
        logger.exception("Division by zero.")
    else:
        logger.info("Division successful.")
    return result

这个示例代码中，我们使用basicConfig()方法设置日志消息等级为DEBUG。我们还得到了与当前模块相关的logger对象。在divide函数中，我们使用try-except块捕获除0错误。如果出现除0错误，我们使用logger对象的exception()方法记录这个错误。在else块中，我们使用logger.info()方法记录操作成功的信息。这种方法对于新手或与外部库交互的程序特别有用。

2. 跟踪代码执行

logging允许您跟踪代码的执行步骤并了解代码中的事件顺序。您可以使用输出日志来确定程序的流程是否正确，并尝试解决它所遇到的问题。

import logging

logging.basicConfig(filename='example.log', level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)

def main():
    n = 10
    logger.debug('Start of the program')
    for i in range(1, n):
        logger.debug(f'started iteration {i}')
        increment_value = i + 1
        logger.debug(f'increment_value: {increment_value}')
        decrement_value = i - 1
        logger.debug(f'decrement_value: {decrement_value}')
        logger.debug(f'end of iteration {i}')
    logger.debug('End of program')

if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的示例中，我们仍然使用basicConfig()方法设置日志等级为DEBUG，但是我们还指定了一个存储日志信息的文件名example.log。在main()函数中，我们使用for循环迭代数字，输出日志告诉我们函数执行了哪些步骤。这对于调试代码有很大的帮助。

3.更好的可读性

使用logging模块还可以提高代码可读性。举个例子，我们可以指定代码中特定部分的日志消息等级来提高整个程序的可读性。

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)

def foo():
    logger.info("This is a generic message about foo")
    logger.debug("This is a detailed message about foo")
    logger.warning("Foo is about to fail!")
    logger.error("An error has occurred while doing foo.")
    logger.critical("The foo function experienced a catastrophic failure and cannot continue.")

在上面的示例中，我们使用了不同类型的日志，包括信息、调试、警告、错误和危险性消息。我们还使用了basicConfig()方法，其消息记录等级设置为DEBUG，以记录所有消息而不是过滤并只记录特定消息。

总结

logging模块是Python中最常见和有用的工具之一，使用logging可以让您更轻松地调试代码和了解程序执行的动态。使用logging还可以更好地理解代码、提高代码可读性，并跟踪事件的顺序，从而更轻松地实现程序改进。

如果您正在编写Python应用程序并尚未使用日志记录，那么logging模块是您需要学习的重要工具之一。它可以让您在处理Python项目时获得更多的控制力并提供更好的代码质量。

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