Python日志记录技巧：使用logging模块导出执行日志到TXT

python用log将运行日志导出至txt文档

使用Python的日志库将执行日志导出到TXT文件是在程序运行时记录信息的有效方法。
下面的代码是根据各种需求编写的。
要求1：在当前打开的工作簿的第一个工作表的单元格A1中键​​入456。
要求2：运行程序前会提示输入“xxx”。
您必须输入“确定”。
要求4：程序执行后输出“end”。
需求5：将程序运行时输入的文字（'ok'）、提示文字（'xxx'）、输出结果、错误提示保存在TXT文档中。
第二种方法：编写代码，将Python运行时生成的日志信息保存到文件夹中。
要求1-4与第一种方法相同。
需求5：将程序执行过程中的操作记录，包括提示信息、用户输入、输出结果、错误提示等保存在TXT文档中。
第三种方法：使用PyCharm的控制台输出日志。
程序运行时，控制台会显示运行日志信息，包括输入/​​输出、错误提示等。
集成上述各种方法的代码可以让程序记录并输出详细的日志信息，这对于以后调试和分析程序行为很有用。

python在后台持续执行

通过以下步骤，您将能够了解到Python程序在后台继续运行，并将日志输出到指定文件中。
使用nohup命令将Python命令执行文件与日志文件输出关联起来。
示例命令如下所示：`nohuppython3main.py>logs.log2>&1&`。
该命令执行`python3main.py`，日志输出到文件`logs.log`并在后台运行。
`2>&1`的值：`>`用于重定向输出，`>`指定重定向目标文件；`2`代表标准错误输出；`>`之后的`&1`表示将标准错误输出重定向到标准格式。
输出流“&”用于将命令发送到后台。
理解`2>&1`的关键是明确输出流的方向：`2`代表错误输出流，`&1`代表错误输出重定向到标准输出。
为了确保关闭终端后仍然可以查看正在运行的后台进程，可以使用以下命令：`jobs`来查看当前终端中正在运行的后台进程。
`ps-ef`或`psaux`显示有关所有进程的信息。
`grep`命令搜索特定进程，例如`ps-ef|grepmain.py`或`psaux|grepmain.py`。
一旦获得了特定的进程ID，就可以使用命令“kill%i”或“kill-9processID”来终止该进程。
通过上述方法，可以实现Python程序的后台持续运行和进程管理，适合需要定时执行任务的场景。

详解pythonlogging日志模块

在编程世界中，无论您是构建框架代码还是业务代码，日志记录始终发挥着重要作用。
它不仅可以帮助开发人员跟踪程序执行的状态，还可以在遇到问题时提供有价值的线索，以便快速发现问题并解决问题。
但简单的“print”语句在记录日志时有很多限制，比如无法提供时间戳、无法标注日志来源、输出格式不统一、无法将日志定向到特定文件等。
因此，Python的logging模块成为日志记录的最佳选择，它提供了丰富的特性和功能。
当使用“logging”模块记录日志时，开发者可以获取具体时间戳、日志发生的模块、日志级别、日志内容等详细信息。
例如，上图展示了使用标准库的“logging”模块生成的日志，涵盖了日志级别、实例位置、日志内容等关键信息。
要开始使用“logging”模块，您必须首先导入它，然后使用该模块直接提供的日志记录方法。
日志记录级别是“日志记录”模块的关键组成部分。
它总共包含5个级别，从低到高：“DEBUG”、“INFO”、“WARNING”、“ERROR”和“CRITICAL”。
默认情况下，日志级别设置为“WARNING”，即不会输出“WARNING”级别以下的日志信息。
例如，通过“logging.warnings”方法记录的日志信息将显示在命令行窗口中，而“logging.debug”和“logging.info”记录的日志将不会输出。
如果你想输出`DEBUG`级别信息，可以通过`logging.basicConfig`方法更改默认的日志级别。
将其设置为“DEBUG”级别将输出所有日志信息，无论是“DEBUG”、“INFO”、“WARNING”、“ERROR”还是“CRITICAL”级别信息。
对于那些希望将日志内容永久记录到文件中的用户，logging模块也提供了相应的解决方案。
通过调用logging.basicConfig方法，您可以指定日志输出的目标文件。
例如，将日志输出到文件“test.log”，并将日志级别设置为“INFO”。
每次重新运行程序时，日志内容都会添加到文件中。
这与写入文件时“open”函数使用的参数相同。
“logging”模块在输出日志格式方面提供了高度的灵活性。
默认输出日志格式包括日志级别、记录器名称和日志内容，中间用冒号“:”分隔。
如果要更改日志格式，例如添加日期和时间、显示记录器的名称等，可以通过“format”参数自定义日志的输出格​​式。
日志格式的输出提供了丰富的参数选项。
您可以设置显示时间、日志级别、日志消息内容、记录器名称，甚至可以指定线程名称、进程名称和更多详细信息。
在实际应用中，“logging”模块的高级功能可以提供更强大的日志处理能力。
记录器（`Logger`）是记录日志的基本单位，每个记录器都有一个名称。
默认情况下，系统会创建一个名为“root”的记录器，即根记录器。
记录器支持分层结构子记录器通常不需要单独指定日志级别或处理器。
记录器名称可以自由选择。
最佳实践是使用模块名称作为记录器的名称，以保持命名一致性和可读性。
通过层次结构，loggers可以构建复杂的日志系统，例如，`foo.py`模块中的`foo`logger可以作为父级，而`bar.py`等子模块中的logger将继承`.foo`配置，除非显式指定另一个层或处理器。
在实际应用中，可以针对代码的不同部分灵活使用特定的logger来管理和控制日志输出更多详细的。
格式化程序（`Formatter'）在日志配置中起着关键作用。
它负责格式化和输出日志消息。
formatter可以指定输出格式，例如是否显示时间、时间格式、是否显示日志级别、是否显示记录器名称等。
格式化程序通常与处理程序（`Handler'）结合使用，处理程序负责将格式化的日志消息转换为实际输出到指定位置，例如命令行、文件或其他输出通道。
一个Formatter对象只能作用于一个Handler，而一个Logger可以关联多个Handler，从而可以灵活配置日志输出到不同的输出位置。
`logging.basicConfig`方法提供了日志系统基本配置的快捷方式。
它在程序开始记录之前自动完成一些操作，包括创建根记录器、设置默认记录级别、添加默认处理器以及配置默认格式。
这些操作可以帮助开发者快速接入使用日志功能，简化日志系统的设置过程。
除了将配置直接写入代码之外，logging模块还支持将配置信息单独存储在配置文件中，实现配置与代码的分离，使得日志配置更加灵活，更易于维护。
例如，您可以创建一个名为“logging.conf”的配置文件，其中包含详细的配置信息，例如日志记录级别、输出处理器和格式化程序。
通过加载这些配置文件，可以动态调整日志系统的配置，以满足不同的场景和需求。
通过上面的介绍，我们可以看到logging模块在日志记录和管理方面的强大功能和灵活性。
它不仅提供基本的日志记录功能，还支持高级配置和动态调整，让开发者可以根据实际需求构建高效、可维护的日志系统。
无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，“logging”模块都是Python中的日志记录工具。

python输出日志你会使用啥？print还是logging,这几个模块更加不错哦。

日志功能是每个开发者必备的工具。
通过日志，我们可以轻松追踪程序中的错误和异常。
因此，选择合适的日志输出方式或模块对于开发过程至关重要。
本文将介绍Python中支持输出日志的四种方法或模块，包括`print()`、`pprint()`、`logging`模块和第三方库`loguru`。

1.print()和pprint()

`print()`是Python中的内置函数，常用于输出变量或简单的文本信息。
它可以通过传入不同的参数来实现更复杂的输出，例如将输出信息写入文件。
将输出信息写入文件时，如果`flush`参数未设置为`True`，则信息将暂时存储在内存中，直到文件关闭后才会输出。
`pprint()`方法用于打印Python数据结构，可以美化输出并使其更易于阅读。

2.日志模块

“logging”模块是Python的标准库之一，提供灵活的日志系统。
它允许根据不同的日志级别（如CRITICAL、ERROR、WARNING、INFO、DEBUG）输出日志，并支持将日志输出到控制台或文件。
“logging”模块还允许自定义日志格式，并支持日志过滤器来控制输出哪些日志记录。

3.loguru模块

`loguru`是一个第三方日志库。
与“logging”模块相比，它提供了更简单的API和更丰富的功能，无需复杂的配置即可使用。
`loguru`的logger对象是单例模式，可以直接使用，支持多方面的日志定制，比如颜色、输出格式、文件分段等。

对比总结

以上四种方法或模块各有其特点和优势。
`print()`和`pprint()`适合简单的输出需求，而`logging`模块和`loguru`提供更强大的日志管理功能，包括日志级别控制、格式化和多输出目标支持。
选择哪一种取决于具体的应用场景和需求。
没有一个方法或模块可以完全称得上是“最好的”，它们都有各自的适用场景。
因此，开发者在选择日志输出方式时，应该根据项目的实际需求和复杂程度来考虑。

在python中如何获取到adblogcat信息，并输出到文件中？

在Python中获取adblogcat信息并输出到文件有助于实时监控monkey测试过程，方便快速定位问题并提取关键日志。
该功能是通过subprocess模块​​实现的。
执行命令：ps=subprocess.Popen('adblogcat-vtime',stdin=subprocess.PIPE,stdout=subprocess.PIPE,shell=True)。
可以通过循环ps.stdout来读取日志信息。
具体操作如下：forlineinps.stdout:#打印日志结果或者输出到文件。
这一步完成后就可以获取adblogcat信息并输出到文件中，实现高效的日志管理和问题定位。