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Python的logger怎么配置

這篇文章主要介紹“Python的logger怎么配置”,在日常操作中,相信很多人在Python的logger怎么配置問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”Python的logger怎么配置”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!

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傳遞的數據結構如何考慮(是否對調用方有先驗知識的要求,比如返回一個 Tuple,則需要用戶了解 tuple 中元素的順序,這樣情況是否應該進行封裝;),數據結構定義清楚了,很多東西也就清楚了。

如何操作數據庫(可以學習 sqlalchemy,包括 core 和 orm 兩種 api)

異常如何處理(異常應該分開捕獲 — 可以清楚的知道什么情況下導致的,異常之后應該打印日志說明出現什么問題,如果情況惡劣需要進行異常再次拋出或者報警)

所有獲取資源的地方都應該做 check(a. 沒有獲取到會怎么辦;b.獲取到異常的怎么辦)

所有操作資源的地方都應該檢查是否操作成功

每個函數都應該簡短,如果函數過長應該進行拆分(有個建議值,函數包含的行數應該在 20-30 行之間,具體按照這個規范做過一次之后就會發現這樣真好)

使用 class 之后,考慮重構 __str__ 函數,用戶打印輸出(如果不實現 __str__,會調用 __repr__ ),如果對象放到 collection 中之后,需要實現 __repr__ 函數,用于打印整個 collection 的時候,直觀顯示

如果有些資源會發生變化,可以單獨抽取出來,做成函數,這樣后續調用就可以不用改變了

附上一份 Python2.7 代碼(將一些私有的東西進行了修改)

# -*- coding:utf-8 -*-   from sqlalchemy import create_engine import logging from logging.config import fileConfig import requests import Clinet # 私有的模塊   fileConfig("logging_config.ini") logger = logging.getLogger("killduplicatedjob")   #配置可以單獨放到一個模塊中 DB_USER = "xxxxxxx" DB_PASSWORD = "xxxxxxxx" DB_PORT = 111111 DB_HOST_PORT = "xxxxxxxxxx" DB_DATA_BASE = "xxxxxxxxxxx"   REST_API_URL = "http://sample.com"   engine = create_engine("MySQL://%s:%s@%s:%s/%s" % (DB_USER, DB_PASSWORD, DB_HOST_PORT, DB_PORT, DB_DATA_BASE))   # 這個 class 是為了在函數間傳遞時,不需要使用方了解屬性的具體順序而寫的,也可以放到一個單獨的模塊中 class DuplicatedJobs(object):  def __init__(self, app_id, app_name, user):  self.app_id = app_id  self.app_name = app_name  self.user = user   def __repr__(self):  return '[appid:%s, app_name:%s, user:%s]' % (self.app_id, self.app_name, self.user)   def find_duplicated_jobs():  logger.info("starting find duplicated jobs")  (running_apps, app_name_to_user) = get_all_running_jobs()  all_apps_on_yarn = get_apps_from_yarn_with_queue(get_resource_queue())   duplicated_jobs = []  for app in all_apps_on_yarn:  (app_id, app_name) = app   if app_id not in running_apps:  if not app_name.startswith("test"):  logger.info("find a duplicated job, prefixed_name[%s] with appid[%s]" % (app_name, app_id))  user = app_name_to_user[app_name]  duplicated_jobs.append(DuplicatedJobs(app_id, app_name, user))  else:  logger.info("Job[%s] is a test job, would not kill it" % app_name)   logger.info("Find duplicated jobs [%s]" % duplicated_jobs)   return duplicated_jobs   def get_apps_from_yarn_with_queue(queue):  param = {"queue": queue}  r = requests.get(REST_API_URL, params=param)  apps_on_yarn = []  try:  jobs = r.json().get("apps")  app_list = jobs.get("app", [])  for app in app_list:  app_id = app.get("id")  name = app.get("name")  apps_on_yarn.append((app_id, name))   except Exception as e: #Exception ***進行單獨的分開,針對每一種 Exception 進行不同的處理  logger.error("Get apps from Yarn Error, message[%s]" % e.message)   logger.info("Fetch all apps from Yarn [%s]" % apps_on_yarn)   return apps_on_yarn   def get_all_running_jobs():  job_infos = get_result_from_mysql("select * from xxxx where xx=yy")   app_ids = []  app_name_to_user = {}  for (topology_id, topology_name) in job_infos:  status_set = get_result_from_mysql("select * from xxxx where xx=yy")  application_id = status_set[0][0]  if "" != application_id:  configed_resource_queue = get_result_from_mysql(  "select * from xxxx where xx=yy")  app_ids.append(application_id)  app_name_to_user[topology_name] = configed_resource_queue[0][0].split(".")[1]   logger.info("All running jobs appids[%s] topology_name2user[%s]" % (app_ids, app_name_to_user))  return app_ids, app_name_to_user   def kill_duplicated_jobs(duplicated_jobs):  for job in duplicated_jobs:  app_id = job.app_id  app_name = job.app_name  user = job.user  logger.info("try to kill job[%s] with appid[%s] for user[%s]" % (app_name, app_id, user))  try:  Client.kill_job(app_id, user)  logger.info("Job[%s] with appid[%s] for user[%s] has been killed" % (app_name, app_id, user))  except Exception as e:  logger.error("Can't kill job[%s] with appid[%s] for user[%s]" % (app_name, app_id, user))   def get_result_from_mysql(sql):  a = engine.execute(sql)  return a.fetchall()   # 因為下面的資源可能發生變化,而且可能包含一些具體的邏輯,因此單獨抽取出來,獨立成一個函數 def get_resource_queue():  return "xxxxxxxxxxxxx"   if __name__ == "__main__":  kill_duplicated_jobs(find_duplicated_jobs())

其中 logger 配置文件如下(對于 Python 的 logger,官方文檔寫的非常好,建議讀一次,并且實踐一次)

[loggers] keys=root, simpleLogger   [handlers] keys=consoleHandler, logger_handler   [formatters] keys=formatter   [logger_root] level=WARN handlers=consoleHandler   [logger_simpleLogger] level=INFO handlers=logger_handler propagate=0 qualname=killduplicatedjob   [handler_consoleHandler] class=StreamHandler level=WARN formatter=formatter args=(sys.stdout,)   [handler_logger_handler] class=logging.handlers.RotatingFileHandler level=INFO formatter=formatter args=("kill_duplicated_streaming.log", "a", 52428800, 3,)   [formatter_formatter] format=%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-5s %(message)s

到此,關于“Python的logger怎么配置”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注創新互聯網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!

網頁標題:Python的logger怎么配置
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