关于 logging.NullHandler，网上大多数的解释就一句话：该 Handler 实例会忽略 error messages，通常被想使用 logging 的 library 开发者使用来避免’No handlers could be found for logger XXX’信息的出现。
PyDev unittesting: How to capture text logged to a logging.Logger in “Captured Output”
这里通过实时爬取丁香园的数据来作为数据来源 爬虫项目开始日期：2021.10.30 项目地址：Github（待整理分享） 前言：这里先整理整理爬虫需要或可能要用到的函数/方法，如果后期我没有时间去维护该项目，大家能够通过这些文档迅速读懂我的代码
我们可以通过一个配置文件来灵活地进行上面的配置，而不需要修改应用的代码。Log4j作为当时作为最先比较流行的日志框架，给我们在应用开发和维护带来了很大的便捷。
最近的任务经常涉及到日志的记录，特意去又学了一遍logging的记录方法。跟java一样，python的日志记录也是比较繁琐的一件事，在写一条记录之前，要写好多东西。典型的日志记录的步骤是这样的： 创建logger 创建handler 定义formatter 给handler添加formatter 给logger添加handler 写成代码差不多就是酱婶的（这个是照别的网页抄的，参考附注）： 1 import logging 2 3 # 1、创建一个logger 4 logger = logg
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。
新创建的 logger 为何无法正确 “发声”，不怀好意的日志究竟从何而来，精心配置的 logger 竟然然口口吐吐叠叠词词，到底是配置者的失误还是来自三方库的暗箱操作，欢迎走进 logging 详解的第一期：《是谁偷偷动了我的 logger》。
logging提供了两种日志配置方式，简单日志(logging.basicConfig和标准的流式处理框架
文章目录常用日志框架Log4jLogbackLog4j2Log4j1/Logback/Log4j2Java
经过一周多时间，基于python+pytest+excel+allure框架的接口自动化测试初版已基本实现，包括基本配置读取、用例读取、用例执行、sql读取执行、前置数据准备、后置数据清理以及测试报告生成等，环境独立运行、项目独立运行、用例独立运行、jenkins集成、邮件发送暂未实现，再后期版本会再次推出，现在把整个框架设计思路和想法分享给大家来参考和借鉴。希望大家也能提供更好的思路和方法帮助我进行优化改进。整个过程中遇到的问题清参考Python自动化测试疑问及解决方案（一）Python自动化测试|如何解决前置模块及数据依赖（二）
在项目开发中，都不可避免的使用到日志。没有日志虽然不会影响项目的正确运行，但是没有日志的项目可以说是Java
各自的模块可以在模块工件中定义，要么就是在编译期或者运行期嵌入的环境中。为了提供可靠的配置和强健的封装性，在分块的模块系统中利用他们，必须确定它们的位置，然后决定他们如何关联彼此。
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。
目前还没有看过日志类框架的源码，仅限于如何使用。所以就不说那些“空话”了。最直观的认知是：
今天讲解和分享这篇文章主要是由于log4j2前段时间新闻发现 Apache Log4j2 近日被公开的远程代码执行漏洞在全球引起了重大影响：https://www.oschina.net/news/172999，因此可以用logback日志框架替换一下。slf4j是Java的简单日志门面API，很多日志实现都可以与之集成，如JDK logging (java.util.logging), log4j和logback。优点是代码里不会有具体的日志实现类，减少侵入。与log4j相比，logback具有一些优势，如更好的性能、更少的内存使用、自动重加载配置文件以及过滤功能等。
配置详解 input配置段 #每一个prospectors，起始于一个破折号”-“ filebeat.prospectors: #默认log，从日志文件读取每一行。stdin，从标准输入读取 - input_type: log #日志文件路径列表，可用通配符，不递归 paths: - /var/log/*.log #编码，默认无，plain(不验证或者改变任何输入), latin1, utf-8, utf-16be-bom, utf-16be, utf-16le, big5, gb18030, gb
Slf4j&logback&log4j2之间的关系，以及slf4j&log4j的使用
不知道大家有没有过当线上出现问题的时候，需要某些DEBUG日志，但奈何当前使用时INFO。
在上一篇系列文章《【ES私房菜】收集 Linuix 系统日志》我们已经完成了Linux系统日志上报ES这个简单的试运行项目，我们现在对数据收集、处理以及上报等流程也有了一个全局的认知和了解，下面，我们
从以上可以看出logging模块输出日志默认共有6个级别，级别大小依次是CRITICAL>ERROR> WARN> INFO> DEBUG> NOTSET
logback是一款开源的日志框架，内核重写了，是基于log4j基础进行改良的。其官网为logback.qos.ch。logback在性能上有很大提升，拥有更多特性。
在上一篇系列文章《【ES私房菜】收集 Apache 访问日志》中，我们已经完成了ES收集Apache日志的目标，再收集其他WEB日志也就小菜一碟了。 下面，我们一起看看ES如何收集Nginx日志。
common-logging是 apache提供的一个通用的日志接口。用户可以自由选择第三方的日志组件作为具体实现，像log4j，或者jdk自带的logging， common-logging会通过动态查找的机制，在程序运行时自动找出真正使用的日志库。当然，common-logging内部有一个Simple logger的简单实现，但是功能很弱。所以使用common-logging，通常都是配合着log4j来使用。使用它的好处就是，代码依赖是common-logging而非log4j， 避免了和具体的日志方案直接耦合，在有必要时，可以更改日志实现的第三方库。使用common-logging的常见代码：
此示例文件作为指导提供。请勿将其全部内容复制到您自己的应用程序中。^^^ 英文配置 # =================================================================== # COMMON SPRING BOOT PROPERTIES # # This sample file is provided as a guideline. Do NOT copy it in its # entirety to your own application.
代码下载地址：https://github.com/f641385712/feign-learning
Tomcat自带的日志实现是tomcat-juli.jar，它是对默认的JDK日志java.util.logging进行一定的封装，和标准JDK日志支持相同的配置，但是和log4j等常用的日志框架比起来功能要较为简陋。但是tomcat-juli可以针对不同的classloader来使用不同的配置文件，使得tomcat下不同的Web应用程序可以使用各自独立的日志文件。
logging模块是Python的一个标准库模块，开发过程中，可以通过该模块，灵活的完成日志的记录。
Logging模块支持多个日志级别，从最低的DEBUG到最高的CRITICAL。使用不同的级别可以控制日志信息的输出粒度，以及对应用程序的影响程度。以下是Python Logging模块支持的日志级别：
功能很强大，官方文档很详细，网上也有大量的说明和教程，但是对很多初次接触的同学来说，存在一些障碍。
在Python中要输出日志信息有2种方式： 1.调用内置的print()方法，该方式只能将信息输出到控制台 2.使用logging模块将日志信息输出到文件中（logging模块默认也是输出到控制台：标准错误输出流）
在之前测试运维试听课程中，芒果给大家介绍了python日志系统-logging的使用，这里我们来做个小总结。
Python 中的 logging 模块可以让你跟踪代码运行时的事件，当程序崩溃时可以查看日志并且发现是什么引发了错误。Log 信息有内置的层级——调试（debugging）、信息（informational）、警告（warnings）、错误（error）和严重错误（critical）。你也可以在 logging 中包含 traceback 信息。不管是小项目还是大项目，都推荐在 Python 程序中使用 logging。本文将简单清晰地介绍如何使用 logging 模块。
这两天在看python核心技术与实战这个公开课，有些内容讲的挺好的，拿出来分享一下。今天主要来看看python的日志模块，在python中，使用logging模块来写日志，常见的logging等级如下：
在开发和维护Python应用程序时，日志记录是一项非常重要的任务。Python提供了内置的logging模块，它可以帮助我们方便地记录应用程序的运行时信息、错误和调试信息。本文将介绍如何使用Python logging模块进行日志记录。
装饰器在python中扮演着很重要的作用，例如插入日志等，装饰器可以为添加额外的功能同时又不影响业务函数的功能。
最近在开发一个应用软件，为方便调试和后期维护，在代码中添加了日志，用的是Python内置的logging模块，看了许多博主的博文，颇有所得。不得不说，有许多博主大牛总结得确实很好。似乎我再写关于logging的博文有些多余，但不写总结又总觉得没掌握。那就写写吧，也方便日后回顾。
在 PyCon 2018 上，Mario Corchero 介绍了在开发过程中如何更方便轻松地记录日志的流程。 整个演讲的内容包括： 为什么日志记录非常重要 日志记录的流程是怎样的 怎样来进行日志记
日志是一种可以追踪某些软件运行时所发生事件的方法。软件开发人员可以向他们的代码中调用日志记录相关的方法来表明发生了某些事情。一个事件可以用一个可包含可选变量数据的消息来描述。此外，事件也有重要性的概念，这个重要性也可以被称为严重性级别（level）。
我们 Java 程序员在开发项目时都是依赖 Eclipse/ Idea 等开发工具的 Debug 调试功能来跟踪解决 Bug，在开发环境可以这么做，但项目发布到了测试、生产环境呢？
日志是记录了一系列事件或活动的文件。在计算机领域，它通常用于记录程序或系统的运行状况和维护信息，以便在需要时进行故障排除或回溯。通过分析日志文件，管理员可以了解系统的使用情况、问题发生的原因以及如何解决这些问题。
很多程序都有记录日志的需求，并且日志包含的信息有正常的程序访问日志还可能有错误，警告等信息输出，python的logging模块提供了标准的日志接口，可以通过它存储各种格式的日志，日志级别等级:cri
python logging模块介绍 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。log
这次呢？我给大家带来了 logging 的用法，这也是为以后我分享案例做准备，因为以后我的代码不会经常使用 print 来做命令行输出提示，那真的太 low 了，但不能否认，我用了 print 好久而且貌似还挺满足的，可是当自己的代码放在实际的工程开发之中，或者大佬面前根本不是入眼了，这还真不能怪那些大佬或者实际工作需求高，而是我们看到 “烂代码” 的时候，表示一秒我都不想在这样的代码上多浪费时间，比如该换行的不换行、变量的命名各种各样、函数名也是，或者赋值符号两边不加空格、不符合软件工程规范：高内聚低耦合啥的，这类还有很多，培训班出来的有很大一部分都这样，这么说不是没有原因的，培训班老师自己偷懒或者本身就不会，写代码的时候不注意规范，但至少提一下吧！
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