Logging模块相关问题

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summary

主要介绍

💡

用法可以参考意图识别库（open intent detection），主要是run.py文件。

几个重要问题

（1）日志怎么设置

（2）日志怎么提取

（3）其他相关信息

具体的细节这里不表述，到时候看资料或者现查，效果图如下，能够记录关键参数和输出结果的日志（和args、ini、留存数据这几种方式都有点区别）：

重要问题

日志设置

日志提取

主要是按级别输出出来，但是不方便转存为数据

相关概念

在 Python 的 logging 模块中，日志消息有不同的严重级别。每个级别对应不同的重要性。以下是所有日志级别及其含义：

DEBUG:

详细的信息，通常只在诊断问题时对开发人员有用。

例子: 检查变量的值，函数的输入/输出等。

INFO:

确认程序按预期工作的信息。

例子: 程序开始或结束执行，重要的状态变化等。

WARNING:

表示遇到了一些问题，但程序仍能继续运行。对应一些非关键性的问题。

例子: 使用了过时的API，某个配置文件无法找到但有默认值。

ERROR:

更严重的问题，将影响程序的一部分功能，程序可能无法继续运行。

例子: 数据库连接失败，文件读写错误等。

CRITICAL:

非常严重的错误，会导致程序终止。

例子: 应用程序无法启动，关键组件损坏等。

使用示例

以下是如何使用这些级别的示例：

配置日志级别

你可以通过设置不同的日志级别来控制输出。例如：

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) : 会记录所有级别的日志（从 DEBUG 到 CRITICAL）。

logging.basicConfig(level=logging.INFO) : 只记录 INFO 级别及其更高的级别（WARNING、ERROR、CRITICAL）的日志。

logging.basicConfig(level=logging.WARNING) : 只记录 WARNING 级别及其更高的级别（ERROR、CRITICAL）的日志。

总结

DEBUG: 详尽的调试信息。

INFO: 基本的运行信息。

WARNING: 警告，但不影响程序运行。

ERROR: 错误，影响程序的某些功能。

CRITICAL: 严重错误，可能会导致程序终止。

通过设置不同的日志级别，可以灵活控制日志的详细程度，以满足开发、调试和生产环境的需要。