TGViewer
Python Academy Python Academy @python_academy · 44.1K subscribers
Post #707 24.2K
Логирование

Логировние является неотъемлемой частью разработки. Логи показывают информацию о текущем состоянии программы. И чем лучше выстроено логирование, тем проще будет разобраться в нестандартных ситуациях.

Python поставляется для этих целей с гибким модулем logging. Для создания объекта Logger, вызываем функцию getLogger, передавая в нее имя логера.

Созданный объект Logger предоставляет методы для записи сообщений разного уровня (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL), что удобно для поиска нужной информации с применением фильтров.

По умолчанию в logging задан уровень WARNING, это означает, что сообщения уровня DEBUG и INFO будут игнорироваться при записи в лог. Изменить данное поведение можно с помощью метода setLevel, передав минимальный уровень, который будет отлавливаться.

Для отправки логов в сконфигурированные места используются обработчики. Мы можем использовать уже существующие хэндлеры, либо создать свой класс обработчика, унаследовавшись от базового класса Handler.

#logging
  • 👍 4
More from @python_academy
  1. Oct 7, 2026Знакомство с библиотекой NumPy в Python Что такое NumPy? NumPy (Numerical Python) - это по…
  2. Oct 6, 2026Генерируем QR-код Простой, но удобный и полезный пакет для создания QR-кодов. Для отрисовк…
  3. Oct 5, 2026Корутины (Coroutines) В PEP 342 были представлены корутины, которые стали некой противопол…
  4. Oct 4, 2026Порядок разрешения методов В Python существует так называемый Method Resolution Order (MRO…
  5. Oct 3, 2026Полезные функции модуля itertools Модуль itertools - инструмент в Python для работы с итер…
  6. Oct 2, 2026Scrapy: Мощный инструмент для веб-скрапинга на Python Scrapy - это высокоэффективная библи…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →