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前言
通过一段时间的学习,我们已经可以使用Python基于Flask框架写一些小程序,甚至你可能已经买了一个域名和一台服务器跃跃欲试,说不定已经发布了一个线上程序(个人博客)?!
在本机开发环境基于Flask框架写代码时,我们已经知道只要开启Flask的Debug模式,一旦程序遇到什么问题我们都可以获得一个反馈界面,据此排查问题所在。同时我们也知道,对于发布到线上的程序一定要关闭Debug模式,否则会有一些安全隐患。
我在之前的文章里已经介绍了如何在线上服务器上构建一个可以运行Flask程序的环境,那篇文章谈到一个关键点,就是要做一个可以被其他人访问的网站,需要服务器上搭建一个HTTP服务器(这是个软件),在我的教程中给大家推荐的是Gunicorn,当然还有其他选择。你在本机开发环境调试Flask程序时,是由Flask集成的一个HTTP服务器来让你运行程序的(然后一般通过http://127.0.0.1:5000访问),但集成的这个通常不会在线上正式运行时去使用。
总而言之,你线上的程序一般情况下都用了一个类似Gunicorn的HTTP服务器,然后Flask集成的HTTP服务器会不再起作用,言下之意,实际上你开不开Debug模式,运行在线上的程序出错都不会显示你本机看到的那熟悉的报错界面。
然而,如果你已经有充分的实践,你一定会遇到过这种情况:在本地运行好好的程序,放到线上就出错,而出错界面几乎没有任何有价值的调试信息,但程序在本地又正常运行,这让排查问题变得异常艰难。
今天,我们就来学习一下如何解决这个问题。
从print到log
我们初学Python时,机智的发现print还能用来调试程序。有些容易出错的部分,我们会尝试增加一个print方法打印一些内容,帮助我们确定程序的运行是否符合预期,以及定位错误所在。这个方法虽然简单易行,但局限性也显而易见,如果我们的程序是一个很多文件组织起来的结构,这个结构之中任何一个部分都可能出错的话,用print方法去调试程序就显得有点笨拙和麻烦,而且根本就不现实。
在比较通用的实践中,一般采用log来替代print,也就是你可能见过,并在以后会经常见到的一个词:日志。
在很多文件组织起来的程序结构中,报错信息至少需要告诉我们是哪个功能模块报错,甚至哪个文件的第几行代码引起的报错,这样我们才能定位问题所在并进行修正。那么,用print你能满足这个需求吗?
我们无需纠结这个问题,因为一般而言,每一种程序语言都提供了自己的日志功能模块,实现了刚才所谈到的为了排查程序问题所需要的功能,并且还简单易用。
Python的logging
毫无疑问,Python也提供了自己的日志功能模块,这个模块名字就
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