python查看log组件，Python出现错误怎么表示

Python的日志（log）组件为开发者提供了一种在不破坏程序的情况下收集程序信息和问题报告的方式。在Python中，标准库自带的日志模块为logging，可以很方便地记录系统的运行情况或调试信息。

使用日志组件能够帮助我们快速定位问题，例如遇到程序崩溃，当你无从下手找到错误所在的位置时，日志会给你决定性的帮助，你可以根据日志记录的信息追溯程序运算到什么环节出现了问题。

在Python中，我们使用logging可以非常方便的输出异常及调试信息。当Python程序运行时，logging模块可以将程序运行时的异常输出到控制台或指定的文件中。

logging模块有五个日志级别：

1. DEBUG：详细的信息，通常只在调试程序时使用。

2. INFO：确认一切按预期运行。

3. WARNING：表示有些意外情况或用户错误的信息，不会影响程序运行，但可能会影响程序的正确性。

4. ERROR：由于更严重的问题，程序运行出现错误。

5. CRITICAL：致命错误，程序崩溃。

其中默认日志级别为WARNING，即只输出个别异常信息。

使用logging模块时，我们需要先创建一个logger对象，然后设置输出日志的级别，接下来在程序运行时可以通过使用不同级别的日志方法进行日志记录。

在日志的使用中，我们可以设置输出到控制台或者文件中，同时可以设置日志的输出格式，常用的格式代码如下：

%(asctime)s：显示当前时间

%(levelname)s：日志级别名称

%(message)s：日志信息

%(pathname)s：当前代码文件的绝对路径

%(filename)s：当前代码文件的文件名

%(funcName)s：当前所在的函数名称

%(lineno)d：当前所在的代码行数

对于不同的日志输出需求，我们可以使用不同的Handler进行处理，常用的Handler包括：

1. StreamHandler：默认输出到控制台

2. FileHandler：输出到文件

3. SMTPHandler：输出到邮件

logging还提供了可以动态调整日志级别的API，比如我们可以通过设置logger.setLevel()来动态调整日志级别，达到调试或生产环境下同时使用日志的目的。

总之，使用Python的logging模块可以方便地记录程序的运行状态和异常信息，提供有力的行为分析及问题排查工具。我们可以根据自己的需求，设计符合自己需要的日志输出方式和格式。同时，合理运用日志可以降低排查程序问题的成本，提高代码质量和开发效率。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/