python logging添加filter教程

例子一

def filter(self, record):
    """Our custom record filtering logic.
    Built-in filtering logic (via logging.Filter) is too limiting.
    """
    if not self.filters:
      return True
    matched = False
    rname = record.name # shortcut
    for name in self.filters:
      if rname == name or rname.startswith(name+'.'):
        matched = True
    return matched

例子二

def _create_log_handlers(stream):
  """Create and return a default list of logging.Handler instances.
  Format WARNING messages and above to display the logging level, and
  messages strictly below WARNING not to display it.
  Args:
   stream: See the configure_logging() docstring.
  """
  # Handles logging.WARNING and above.
  error_handler = logging.StreamHandler(stream)
  error_handler.setLevel(logging.WARNING)
  formatter = logging.Formatter("%(levelname)s: %(message)s")
  error_handler.setFormatter(formatter)

  # Create a logging.Filter instance that only accepts messages
  # below WARNING (i.e. filters out anything WARNING or above).
  non_error_filter = logging.Filter()
  # The filter method accepts a logging.LogRecord instance.
  non_error_filter.filter = lambda record: record.levelno < logging.WARNING

  non_error_handler = logging.StreamHandler(stream)
  non_error_handler.addFilter(non_error_filter)
  formatter = logging.Formatter("%(message)s")
  non_error_handler.setFormatter(formatter)

  return [error_handler, non_error_handler]

例子三

def _default_handlers(stream):
  """Return a list of the default logging handlers to use.
  Args:
   stream: See the configure_logging() docstring.
  """
  # Create the filter.
  def should_log(record):
    """Return whether a logging.LogRecord should be logged."""
    # FIXME: Enable the logging of autoinstall messages once
    #    autoinstall is adjusted. Currently, autoinstall logs
    #    INFO messages when importing already-downloaded packages,
    #    which is too verbose.
    if record.name.startswith("webkitpy.thirdparty.autoinstall"):
      return False
    return True

  logging_filter = logging.Filter()
  logging_filter.filter = should_log

  # Create the handler.
  handler = logging.StreamHandler(stream)
  formatter = logging.Formatter("%(name)s: [%(levelname)s] %(message)s")
  handler.setFormatter(formatter)
  handler.addFilter(logging_filter)

  return [handler]

以上这篇python logging添加filter教程就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python中内置的日志模块logging用法详解

    Python中内置的日志模块logging用法详解

    logging模块简介 Python的logging模块提供了通用的日志系统,可以方便第三方模块或者是应用使用.这个模块提供不同的日志级别,并可以采用不同的方式记录日志,比如文件,HTTP GET/POST,SMTP,Socket等,甚至可以自己实现具体的日志记录方式. logging模块与log4j的机制是一样的,只是具体的实现细节不同.模块提供logger,handler,filter,formatter. logger:提供日志接口,供应用代码使用.logger最长用的操作有两类:配置和发

  • Python中使用logging模块打印log日志详解

    学一门新技术或者新语言,我们都要首先学会如何去适应这们新技术,其中在适应过程中,我们必须得学习如何调试程序并打出相应的log信息来,正所谓"只要log打的好,没有bug解不了",在我们熟知的一些信息技术中,log4xxx系列以及开发Android app时的android.util.Log包等等都是为了开发者更好的得到log信息服务的.在Python这门语言中,我们同样可以根据自己的程序需要打出log. log信息不同于使用打桩法打印一定的标记信息,log可以根据程序需要而分出不同的l

  • python中logging模块的一些简单用法的使用

    python中logging模块的一些简单用法的使用

    用Python写代码的时候,在想看的地方写个print xx 就能在控制台上显示打印信息,这样子就能知道它是什么了,但是当我需要看大量的地方或者在一个文件中查看的时候,这时候print就不大方便了,所以Python引入了logging模块来记录我想要的信息. print也可以输入日志,logging相对print来说更好控制输出在哪个地方,怎么输出及控制消息级别来过滤掉那些不需要的信息. 1.日志级别 import logging # 引入logging模块 # 将信息打印到控制台上 loggi

  • python logging添加filter教程

    例子一 def filter(self, record): """Our custom record filtering logic. Built-in filtering logic (via logging.Filter) is too limiting. """ if not self.filters: return True matched = False rname = record.name # shortcut for name i

  • Python logging模块用法示例

    本文实例讲述了Python logging模块用法.分享给大家供大家参考,具体如下: logging模块 函数式简单配置 import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warning('warning message') logging.error('error message') logging.critical('critical message') logging.bas

  • Python logging日志模块 配置文件方式

    在一些微服务或web服务中我们难免需要日志功能,用来记录一些用户的登录记录,操作记录,以及一些程序的崩溃定位,执行访问定位等等; Python内置 非常强大的日志模块 ==> logging 今天给大家分享一下以配置文件形式进行配置log日志 ; Centos6.7 Python3.6 logging0.5.1.2 logging模块有三个比较重要的功能组件: 1.loggers 配置文件可定义一些输出日志的appname 2.handler 过滤器,比如设置日志的分隔大小,输出位置,日志文件创

  • 详解python logging日志传输

    1.生成日志并通过http传输出去(通过HTTPHandler方式): #生成并发送日志 import logging from logging.handlers import HTTPHandler import logging.config def save(): logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一个log实例,如果括号为空则返回root logger hh = HTTPHandler(host='127.0.0.1:5000', url='

  • python logging模块的使用

    默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中,且只显示了大于等于WARNING级别的日志,这说明默认的日志级别设置为WARNING(日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG),默认的日志格式为日志级别:Logger名称:用户输出消息. 灵活配置日志级别,日志格式,输出位置 import logging file_handler = logging.FileHandler(filename='x1.log',

  • Python+logging输出到屏幕将log日志写入文件

    日志 日志是跟踪软件运行时所发生的事件的一种方法.软件开发者在代码中调用日志函数,表明发生了特定的事件.事件由描述性消息描述,该描述性消息可以可选地包含可变数据(即,对于事件的每次出现都潜在地不同的数据).事件还具有开发者归因于事件的重要性:重要性也可以称为级别或严重性. logging提供了一组便利的函数,用来做简单的日志.它们是 debug(). info(). warning(). error() 和 critical(). logging函数根据它们用来跟踪的事件的级别或严重程度来命名.

  • Python 多线程Threading初学教程

    Python 多线程Threading初学教程

    1.1 什么是多线程 Threading 多线程可简单理解为同时执行多个任务. 多进程和多线程都可以执行多个任务,线程是进程的一部分.线程的特点是线程之间可以共享内存和变量,资源消耗少(不过在Unix环境中,多进程和多线程资源调度消耗差距不明显,Unix调度较快),缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦. 1.2 添加线程 Thread 导入模块 import threading 获取已激活的线程数 threading.active_count() 查看所有线程信息 threading.enumer

  • windows 下python+numpy安装实用教程

    如题,今天兜兜转转找了很多网站帖子,一个个环节击破,最后装好费了不少时间. 希望这个帖子能帮助有需要的人,教你一篇帖子搞定python+numpy,节约科研时间. 水平有限,难免存在不足,敬请指正. *******************python安装**************************************************** step1:官网下载安装包: https://www.python.org/ 我下载的是python-3.4.4.msi step2:pyt

  • 解读python logging模块的使用方法

    1 logging模块简介 logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级.日志保存路径.日志文件回滚等:相比print,具备如下优点: 1.可以通过设置不同的日志等级,在release版本中只输出重要信息,而不必显示大量的调试信息: 2.print将所有信息都输出到标准输出中,严重影响开发者从标准输出中查看其它数据:logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方,以及怎么输出: logging框架中主要由四个部分组成: Loggers: 可供

  • python logging日志模块以及多进程日志详解

    本篇文章主要对 python logging 的介绍加深理解.更主要是 讨论在多进程环境下如何使用logging 来输出日志, 如何安全地切分日志文件. 1. logging日志模块介绍 python的logging模块提供了灵活的标准模块,使得任何Python程序都可以使用这个第三方模块来实现日志记录.python logging 官方文档 logging框架中主要由四个部分组成: Loggers: 可供程序直接调用的接口 Handlers: 决定将日志记录分配至正确的目的地 Filters:

随机推荐