**********使用说明**************************************************** # 内网测试通过命令行参数 # -d 指定统计时间 # -p 指定日志所在目录 d_time = time.mktime(time.strptime(fmt_day,'%Y-%m-%d')) print '统计日期:',fmt_day print '日志名称 :',logname print '日志路径:',logdirname print '临时文本:',tmpdirname #平台收入 if channelprops = {} #130815-15:01:06 Bill[990] INFO: [物品统计]平台(210043)等级(9)用户(21000162)赠送(1)个物品(3) \]平台\((\d+)\)当前人民币\((\d+)\)", a_line) if m: allgold[int(m.group(2))] = int(m.group(3)
2 为什么是它 golang 日志库 golang 标准库的日志框架非常简单,仅仅提供了print, panic 和 fatal三个函数。 所以催生了很多第三方的日志库,但是在golang的世界里,没有一个日志库像slf4j那样在Java中具有绝对统治地位.golang中,流行的日志框架包括logrus、zap、zerolog、seelog 等. logrus 是目前 Github 上 star 数量最多的日志库,目前(2018.12,下同)star数量为8119,fork数为1031. logrus功能强大,性能高效,而且具有高度灵活性, 完全兼容golang标准库日志模块:logrus拥有六种日志级别:debug、info、warn、error、fatal和panic,这是golang标准库日志模块的API的超集.如果您的项目使用标准库日志模块 Field机制:logrus鼓励通过 Field 机制进行精细化的、结构化的日志记录,而不是通过冗长的消息来记录日志. 3 logrus 的使用 3.1 Basic Example 一开始先玩个官方给出的基础示例
由于数据库的读量大于写量,所以当读锁源源不断时,写锁就不能施加。 SQL: DML:CRUD(insert、update、delete、select),数据库操作语言 DDL:create、drop、alter,数据库定义语言。 会包含sock文件找不到、MySQL未初始化 还比如会反解0.0.0.0到本地失败的信息 2、服务器运行过程中的错误信息 3、时间调度器运行一个时间时产生的信息 事务日志在非阵列存储的情况下,必须不能和数据库文件放到同一个磁盘上,因为会影响性能。 : 比如刚不小心drop了一个数据库 #mysqlbinlog mysql-bin.00001 > /tmp/a.sql 这样将文件内容导入文件,然后将文件在从服务器上执行一遍 如果删除一个数据库,
filename 、stream 参数一起使用,否则也会抛出 ValueError 异常 logging代码 1 logging.debug("debug") 2 logging.info("info") 3 logging.error("error")5 logging.critical("critical") 测试结果 1 WARNING:root:warning 2 ERROR:root:error 3 exc_info 参数 1 a = 5 2 b = 0 3 try: 4 c = a / b 5 except Exception as e: 6 # 下面三种方式三选一,推荐使用第一种 /usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 4 """ 5 __title__ = logging工具类 6 __Time__ = /usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 4 """ 5 __title__ = logzero日志封装类 6 __Time__
这次将自己实现go语言中的日志库的思路在这里班门弄斧一下 ? 日志库 日志能方便地诊断程序原因、统计程序运行数据,是大型软件系统必不可少的组件之一。 日志库输出方式 控制台输出 文件写入(支持文件切割) 日志库输出级别 debug、trace、info、warning、error、fartal ? ? 首先就是日志库结构 ? ? console:打印到控制台 file:写入到文件 mylogger:日志库公用函数 console.go ? ? 接下来的几个函数就是将对应的日志内容打印到控制台,这个传递的msg就是日志内容 然后a变量就是用户的格式化输出参数。 ? ? 由于每个日志级别都是打印到控制台,所以这里就不需要重复造轮子了 ? ? 在log中会日志文件的大小进行检查,判断日志文件的大小是否小于用户指定的文件大小,如果大于,就对文件进行切割 ? ?
【NDK】封装日志库 0x1需求 供C++、Java调用 控制台输出 文件输出(文件大小) 设置日志等级 0x2 C++ 0x21 LogUtils.h // // Created by 后端码匠 #define LOG_FILE_MAX_SIZE (1024*1024*3) // 文件最大为3MB enum { LOG_LEVEL_NONE = 0, LOG_LEVEL_ERR = 1, LOG_LEVEL_WARNING = 2, LOG_LEVEL_INFO = 3, LOG_LEVEL_DEBUG = 4 }; #ifdef __cplusplus * @param level * @param log */ void WriteTextLogBottom(int level, const char *log); /** * 关闭日志库 void LogClose() { g_log_file_level = LOG_LEVEL_NONE; g_log_screen_level = LOG_LEVEL_NONE; } 0x3
(比如数据库)。 _ := zap.NewDevelopment(zap.AddCaller()) defer logger3.Sync() logger3.Info("Hello World", zap.String main.go:42 Hello World {“name”: “psvmc”} log/slog 需要go1.21版本及以上 log/slog是Go 1.21中引入的一个新的结构化日志库 ,它与标准库的log包兼容,但提供了更多的功能和灵活性。 entry := log.WithFields(logrus.Fields{ "key3": "value3", "key4": "value4", }) entry.Warn("This
Zap是由Uber开发的高性能Go日志库,特别适合后端服务。 入门: 第一目:为什么要选择Zap? 在Go语言的日志库中,流行的有 zap、logrus...甚至还有Go自带的原生的log。 zap:极致性能(低延迟、低内存占用)、支持多种日志级别、偏底层、Uber官方维护并持续更新 Logrus:灵活易用、支持多种日志级别、高层封装支持全局调用、基本停滞更新 原生log包:简单易用的基础工具 zap.String("service", "user-api"), zap.Time("start_time", time.Now()), ) // 打印 logger.Warn("数据库连接缓慢 service":"user-api","start_time":"2023-07-22T10:00:00Z"} {"level":"warn","ts":1690000001.2345678,"msg":"数据库连接缓慢 格式化字符串与结构字段,语法更接近传统日志库,缺点就是性能略低。
日志是一个框架的重要组成部分,那今天我们一起来看看这部分。 衡量日志库有多个指标,我们今天重点关注两点:简单易用 与 高性能。 简单易用是一个日志库能被广泛使用的必要条件,而高性能则是企业级的日志库非常重要的衡量点,也能在源码层面对我们有一定的启发。 关键技术点 三款开源日志库的横向对比 zap日志库的关键实现 关于日志参数的解析 目录构造 --- micro_web_service 项目目录 |-- gen 经过反复思考,这个框架会选择zap库作为日志引擎的基本组件,主要考量如下: 高性能 - 性能是一个日志库很重要的属性,它往往由前期的设计决定,很难通过后面的优化大幅度提高,所以zap的高性能很难被替代; 3.关于日志参数的解析 日志参数常见的方式分2种,一个是来自flag的解析,另一个是来自配置文件。 随着我们功能的拓展,日志库肯定会支持越来越复杂的场景。
===================================================================================== Install 3 rpm | 1.1 MB 00:00 (2/3) x86_64.rpm | 2.2 MB 00:01 (3/ el6_7.1.x86_64 3/ 3/3 Installed: php.x86_64 0:5.3.3-46.el6_7.1
Python3 日志模块 python3 日志模块官网说明 python中日志等级从高到低依次为:CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET /usr/bin/python3 import logging logging.info('this is the info message') logging.debug('this is the debug /usr/bin/python3 import logging logging.basicConfig(filename='test.log',level=logging.DEBUG,format='% 3) logging.handlers.RotatingFileHandler 这个Handler类似于上面的FileHandler,但是它可以管理文件大小。 2-打印同时在控制台,也有文件 3-录活控制等级 """ # logging.disable(logging.CRITICAL) # 禁止输出日志 def public_log(logger_name
1、日志级别 Python 标准库 logging 用作记录日志,默认分为六种日志级别(括号为级别对应的数值),NOTSET(0)、DEBUG(10)、INFO(20)、WARNING(30)、ERROR 否则将 Logger 对象设置为它的父 Logger 对象,重复上面的 3、4 两步,输出父类 Logger 对象中的日志输出,直到是 root Logger 为止。 3、日志输出格式 日志的输出格式可以认为设置,默认格式为下图所示。 logging.disable(logging.INFO) 复制代码 logger.disabled = True 复制代码 3、日志文件按照时间划分或者按照大小划分 如果将日志保存在一个文件中,那么时间一长 总结:Python logging 库设计的真的非常灵活,如果有特殊的需要还可以在这个基础的 logging 库上进行改进,创建新的 Handler 类解决实际开发中的问题。
在日志模块的上篇中,我们详细拆解了 MyBatis 是如何整合第三方日志框架,实现了完善的日志功能的。 创建数据库连接Connection Connection conn = DriverManager.getConnection("xxx"); //3. 在上述步骤中,可以认为最核心的需要打印日志的功能点为: 1. 创建 PrepareStatement 时:打印待执行的 SQL 语句; 2. 访问数据库时:打印实际参数的类型和值; 3. statementLog.trace(prefix(input) + text); } } //...省略非必要代码 } ConnectionLogger ConnectionLogger:数据库连接的日志增强器 /** * 数据库连接的日志增强器 */ public final class ConnectionLogger extends BaseJdbcLogger implements InvocationHandler
默认thinkphp会记录日志,会占用很多空间 存储位置为入口文件的定义的项目名称目录下 如 . /blog/Runtime/Logs index.php已经关闭了调试模式,但还是依然有日志记录 需要修改thinkphp目录的配置文件,路径为 . /ThinkPHP/Conf/debug.php 'LOG_RECORD' => false, // 进行日志记录 默认为true,改为false就可以了
", settings_files=_cfg_files ) 这样我们就可以把不同环境下的配置项写入到不同的配置文件中了 ---- loguru loguru是一个易于配置和使用的Python日志库 安装: pip install loguru 默认输出日志到控制台: from loguru import logger logger.info("一条日志信息") 日志输出结果如下: 2023-06 -07 21:06:04.154 | INFO | __main__:<module>:3 - 一条日志信息 loguru输出的日志带有颜色,不仅美观,还易于阅读,如下图所示 结构化日志 除了简单输出日志外 : 滚动日志 在生产环境,日志通常会记录到文本中而非仅仅打印到控制台。 来记录日志,需要对日志模块进行替换。
1.前言 zap 是我个人比较喜欢的日志库,是 uber 开源的,有较好的性能。很多开源 Go 项目都使用它作为日志组件。 "url", url, "attempt", 3, "backoff", time.Second, ) sugar.Infof("Failed to fetch URL: %s", url) 3 , enc zapcore.PrimitiveArrayEncoder) { enc.AppendString(t.Format("2006-01-02 15:04:05.000")) } 自定义日志级别显示 // 是否压缩日志 zapLogger = zap.New(zapCore, zap.AddCaller(), zap.AddCallerSkip(1)) 记得在程序退出时调用 zapLogger.Sync(),不然会造成丢失日志
文章目录 spdlog库 日志记录槽sink 日志记录器logger 输出格式pattern 对齐方式 截断 字符串格式化fmt Format Specification spdlog使用 异常处理 logger 基础用法 stdout日志 文件日志 基本文件 循环文件 每日文件 示例 spdlog是一款开源的、快速的日志库。 spdlog库 spdlog是基于C++11实现的一款纯头文件的日志管理库(git地址:https://github.com/gabime/spdlog,API说明:https://spdlog.docsforge.com <flag> 右对齐且截断 %3!l “inf” %-<width>!<flag> 左对齐且截断 %-2!l “in” %=<width>!<flag> 居中且截断 %=1! l “i” 字符串格式化fmt spdlog中字符串格式化使用fmt(https://github.com/fmtlib/fmt)库。
1 spdlog初识 今天介绍一个开源日志库,只需要将include下面的文件拷贝到自己的代码目录下,就可以在项目中使用。使用效果如下图所示: 值得注意的是,使用时编译器需要支持C++11。 总体来说具有以下特点: 1、性能快 2、使用简单,只需要包含头文件即可 3、丰富的格式化处理,采用开源库fmt,地址:https://github.com/fmtlib/fmt 4、异步模式,支持异步写文件 show the last 32 messages // or my_logger->dump_backtrace(32).. 2.6 按照周期输出日志 下面的代码实现了每3秒进行一次日志输出,但同时也要注意 spdlog::flush_every(std::chrono::seconds(3)); 2.7 按照周期输出日志 打印生命周期时间。 总结 目前,spdlog的版本为v1.x,可以通过下面链接获取: https://github.com/gabime/spdlog spdlog库支持已经系统: 用户定义的Linux, FreeBSD,
loguru保留日志文件 一般情况,我们都需要将日志输出保存到文件中,loguru直接通过 add() 方法,就可以配置一个日志文件,如下代码所示: # coding:utf-8 from loguru :00" :每隔一周创建一个log rotation="1 week" rotation 配置日志的最长保留时间,官方例子: "1 week, 3 days"、"2 months" retention , 3.6, feature='f-strings') n1 = "cool" n2 = [1, 2, 3] logger.info(f'If you are using Python {n1}, prefer -03-07 16:19:25.364 | INFO | __main__:<module>:46 - If you are using Python cool, prefer [1, 2, 3] , 3.6, feature='f-strings') n1 = "cool" n2 = [1, 2, 3] logger.info(f'If you are using Python
文章目录 3-网站日志分析案例-MapReduce执行日志清洗 准备环境: 1.数据介绍 2.基于IDEA创建Maven工程 3.日志清洗 创建日志清洗类 创建MR 导入HDFS 4.问题解决 问题1: 问题2: 总结 3-网站日志分析案例-MapReduce执行日志清洗 准备环境: Linux环境 Windows环境 均做了调试 本文代码是基于window开发,因为数据量较大时,相比虚拟机,本地运行更顺畅些 )根据日志记录的数据格式,我们需要将日期格式转换为平常所见的普通格式如20150426这种,于是我们可以写一个类将日志记录的日期进行转换; (3)由于静态资源的访问请求对我们的数据分析没有意义,于是我们可以将 3部分。 本文主要实现日志的清洗,将54w条日志数据进行清洗,清洗后得到17w条数据。