Python標準ライブライリを使い倒す(logging編) - HDEラボ
Javaにはlog4j、.NETにはlog4netがあるように当然Pythonにもログ機能(以下からloggingとします。)は存在しますが、Pythonの場合は標準ライブラリにすでに組み込まれています。 今回はその機能を使用したサンプルを紹介します。 loggingではいくつかのログ出力方式を指定することが可能ですが、今回はログファイルのサイズ指定とローテート指定の行える「RotatingFileHandler」を使用してサンプルを作成します。 その他のログ出力方式は、Python用ロギング機能 を参照してみてください。 今回は、ログ出力用のプログラムファイル(log.py)と設定ファイル(log.conf)を作成します。 注) 設定ファイルを使用せずにプログラムファイルで設定を行うことも可能ですが、一般的にログ設定ファイルを作成しますので今回は設定ファイルを作成します。 また、logg
ログ出力のための print と import logging はやめてほしい - Qiita
はじめに Python入門系の記事では概して、Pythonのロギング機能の紹介で最初にlogging.debug()といったloggingモジュール付属の関数を呼ぶ方法を案内しています。 Python本家が提供するloggingの「基本チュートリアル」でもこの点で大差ありません。Python本家の基本チュートリアルでは、print()関数を使用する方法もロギングの手段として有効であるとし、タスクに応じてprint()やlogging.debug()を使いわけよう、という流れで記述されています。 コマンドラインスクリプトやプログラムで普通に使う、コンソール出力の表示 : print() そのような「基本」の説明の後「上級」チュートリアルになってようやく、Python言語付属のロギングメカニズムの説明が始まります。「上級」では4+1種類のデータ構造が紹介され、ここで「基本」で多用されていたlo
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