## Mã nguồn logger Python
Loggers là một phần quan trọng của bất kỳ ứng dụng Python nào.Chúng cho phép bạn theo dõi tiến trình của mã của bạn, xác định lỗi và gỡ lỗi các vấn đề.Thư viện tiêu chuẩn Python bao gồm một mô -đun đăng nhập cung cấp một cách đơn giản và hiệu quả để ghi nhật ký tin nhắn.
Mô -đun ghi nhật ký xác định một hệ thống phân cấp của logger, mỗi trong số đó có thể được cấu hình với một mức độ chi tiết khác nhau.Mức độ chi tiết xác định tin nhắn thực sự được ghi lại.Ví dụ: một logger có mức độ `Debug` sẽ ghi nhật ký tất cả các tin nhắn, trong khi một logger có mức độ 'thông tin` sẽ chỉ đăng nhập các tin nhắn được coi là quan trọng.
Bạn có thể tạo một logger bằng cách gọi hàm `getLogger ()`.Hàm `getLogger ()` lấy tên của logger làm đối số duy nhất của nó.Tên của logger có thể là bất cứ điều gì bạn muốn, nhưng thường là một ý tưởng tốt để sử dụng một tên mô tả phản ánh mục đích của logger.
Khi bạn đã tạo một logger, bạn có thể bắt đầu ghi nhật ký tin nhắn bằng cách gọi phương thức `log ()`.Phương thức `log ()` có ba đối số: mức độ của thông báo, chính thông báo và bất kỳ dữ liệu bổ sung nào bạn muốn đăng nhập.
Mã sau đây cho thấy cách tạo logger và ghi nhật ký tin nhắn:
`` `Python
Nhập nhật ký
logger = logging.getLogger (__ name__)
logger.info ("Đây là một thông báo thông tin.")
logger.debug ("Đây là một thông báo gỡ lỗi.")
`` `
Đầu ra của mã trên sẽ là:
`` `
[Thông tin] Đây là một thông tin thông tin.
[Gỡ lỗi] Đây là một tin nhắn gỡ lỗi.
`` `
Bạn cũng có thể định cấu hình mô -đun ghi nhật ký vào thông báo đăng nhập vào tệp hoặc vào ổ cắm mạng.Để biết thêm thông tin về cách định cấu hình mô -đun ghi nhật ký, vui lòng tham khảo [tài liệu Python] (https://docs.python.org/3/l Library/logging.html).
### 5 hashtag ở dạng#
* #Python
* #Logging
* #mã nguồn
* #Debugging
* #Error xử lý
=======================================
## Python Logger Source Code
Loggers are an important part of any Python application. They allow you to track the progress of your code, identify errors, and debug problems. The Python standard library includes a logging module that provides a simple and efficient way to log messages.
The logging module defines a hierarchy of loggers, each of which can be configured with a different level of detail. The level of detail determines which messages are actually logged. For example, a logger with a level of `DEBUG` will log all messages, while a logger with a level of `INFO` will only log messages that are considered to be important.
You can create a logger by calling the `getLogger()` function. The `getLogger()` function takes the name of the logger as its only argument. The name of the logger can be anything you want, but it is usually a good idea to use a descriptive name that reflects the purpose of the logger.
Once you have created a logger, you can start logging messages by calling the `log()` method. The `log()` method takes three arguments: the level of the message, the message itself, and any additional data that you want to log.
The following code shows how to create a logger and log a message:
```python
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("This is an informational message.")
logger.debug("This is a debug message.")
```
The output of the above code will be:
```
[INFO] This is an informational message.
[DEBUG] This is a debug message.
```
You can also configure the logging module to log messages to a file or to a network socket. For more information on how to configure the logging module, please refer to the [Python documentation](https://docs.python.org/3/library/logging.html).
### 5 Hashtags in the form of #
* #Python
* #Logging
* #Source code
* #Debugging
* #Error handling
Loggers là một phần quan trọng của bất kỳ ứng dụng Python nào.Chúng cho phép bạn theo dõi tiến trình của mã của bạn, xác định lỗi và gỡ lỗi các vấn đề.Thư viện tiêu chuẩn Python bao gồm một mô -đun đăng nhập cung cấp một cách đơn giản và hiệu quả để ghi nhật ký tin nhắn.
Mô -đun ghi nhật ký xác định một hệ thống phân cấp của logger, mỗi trong số đó có thể được cấu hình với một mức độ chi tiết khác nhau.Mức độ chi tiết xác định tin nhắn thực sự được ghi lại.Ví dụ: một logger có mức độ `Debug` sẽ ghi nhật ký tất cả các tin nhắn, trong khi một logger có mức độ 'thông tin` sẽ chỉ đăng nhập các tin nhắn được coi là quan trọng.
Bạn có thể tạo một logger bằng cách gọi hàm `getLogger ()`.Hàm `getLogger ()` lấy tên của logger làm đối số duy nhất của nó.Tên của logger có thể là bất cứ điều gì bạn muốn, nhưng thường là một ý tưởng tốt để sử dụng một tên mô tả phản ánh mục đích của logger.
Khi bạn đã tạo một logger, bạn có thể bắt đầu ghi nhật ký tin nhắn bằng cách gọi phương thức `log ()`.Phương thức `log ()` có ba đối số: mức độ của thông báo, chính thông báo và bất kỳ dữ liệu bổ sung nào bạn muốn đăng nhập.
Mã sau đây cho thấy cách tạo logger và ghi nhật ký tin nhắn:
`` `Python
Nhập nhật ký
logger = logging.getLogger (__ name__)
logger.info ("Đây là một thông báo thông tin.")
logger.debug ("Đây là một thông báo gỡ lỗi.")
`` `
Đầu ra của mã trên sẽ là:
`` `
[Thông tin] Đây là một thông tin thông tin.
[Gỡ lỗi] Đây là một tin nhắn gỡ lỗi.
`` `
Bạn cũng có thể định cấu hình mô -đun ghi nhật ký vào thông báo đăng nhập vào tệp hoặc vào ổ cắm mạng.Để biết thêm thông tin về cách định cấu hình mô -đun ghi nhật ký, vui lòng tham khảo [tài liệu Python] (https://docs.python.org/3/l Library/logging.html).
### 5 hashtag ở dạng#
* #Python
* #Logging
* #mã nguồn
* #Debugging
* #Error xử lý
=======================================
## Python Logger Source Code
Loggers are an important part of any Python application. They allow you to track the progress of your code, identify errors, and debug problems. The Python standard library includes a logging module that provides a simple and efficient way to log messages.
The logging module defines a hierarchy of loggers, each of which can be configured with a different level of detail. The level of detail determines which messages are actually logged. For example, a logger with a level of `DEBUG` will log all messages, while a logger with a level of `INFO` will only log messages that are considered to be important.
You can create a logger by calling the `getLogger()` function. The `getLogger()` function takes the name of the logger as its only argument. The name of the logger can be anything you want, but it is usually a good idea to use a descriptive name that reflects the purpose of the logger.
Once you have created a logger, you can start logging messages by calling the `log()` method. The `log()` method takes three arguments: the level of the message, the message itself, and any additional data that you want to log.
The following code shows how to create a logger and log a message:
```python
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("This is an informational message.")
logger.debug("This is a debug message.")
```
The output of the above code will be:
```
[INFO] This is an informational message.
[DEBUG] This is a debug message.
```
You can also configure the logging module to log messages to a file or to a network socket. For more information on how to configure the logging module, please refer to the [Python documentation](https://docs.python.org/3/library/logging.html).
### 5 Hashtags in the form of #
* #Python
* #Logging
* #Source code
* #Debugging
* #Error handling
