『壹』 python log日誌怎麼寫 案例
python中，logging模塊主要是處理日誌的。
所謂日誌，可理解為在軟體運行過程中，所記錄的的一些運行情況信息
軟體開發人員可以根據自己的需求添加日誌，日誌可以幫助軟體開發人員
了解軟體的運行信息，對軟體的維護尤為重要。
『貳』 python 怎麼用log函數
import sys
funcName = sys._getframe().f_back.f_code.co_name #獲取調用函數名
lineNumber = sys._getframe().f_back.f_lineno #獲取行號
print sys._getframe().f_code.co_name # 獲取當前函數名
『叄』 python里怎模對復數取對數log，對矩陣實現log以3為底，怎麼做
#coding=utf-8
importmath
importnumpyasnp
#復數
aComplex=4.23+8.5j
#對復數的實數部分取對數
math.log(aComplex.real)
#對復數的虛數部分取對數
math.log(aComplex.imag)
#矩陣
aArray=np.array([1.0,2.0,3.0])
#對矩陣求log以3為底
foriinrange(len(aArray)):
aArray[i]=math.log(aArray[i],3)
『肆』 python 多線程logger問題
因為logging是threadsafe的，但不是process-safe（應該沒有這個詞兒，只是為了便於理解）的。這段代碼就是多個進程共同操作一個日誌文件。這種情況下，logging的行為就很難說了。
我測試了一下，日誌中大概幾百行。而且，可以看到一些順序錯亂現象：
Fri, 08 Aug 2014 01:19:38 logging_in_multithread.py[line:40] theadWorking ERROR 2
FFri, 08 Aug 2014 01:19:36 logging_in_multithread.py[line:40] theadWorking ERROR 11（注意這里的FFri）
把代碼這樣改：
fornuminrange(processNum):
p=Process(target=processWorking,args=('2',))
processs.append(p)
p.start()
p.join()
還有其他方法，比如：為logging實現一個FileHandler，以使logging在multiple process的環境下也能正常工作。這是我從網上了解到的做法，自己還沒實踐過。
Python Manual中logging Cookbook中有這么一段話：
Logging to a single file from multiple processes
Although logging is thread-safe, and logging to a single file from multiple threads in a single process is supported, logging to a single file from multiple processes is not supported, because there is no standard way to serialize access to a single file across multiple processes in Python. If you need to log to a single file from multiple processes, one way of doing this is to have all the processes log to a SocketHandler, and have a separate process which implements a socket server which reads from the socket and logs to file. (If you prefer, you can dedicate one thread in one of the existing processes to perform this function.)
這段話中也提出了另外一種解決方案。
『伍』 Python日誌模塊介紹
logging 模塊預定義了5種日誌級別，並根據它們所跟蹤的事件的級別或嚴重程度來命名，具體如下：
注意：
Logger 對象有三個功能：
Logger 對象的使用最廣泛的方法主要是：配置和記錄消息
當配置了 Logger 對象後，就可以使用 Logger.debug() , Logger.info() , Logger.warning , Logger.error , Logger.critical() 方法來創建日誌消息，只需將需要記錄的消息寫進括弧內即可
Handler 對象負責將日誌消息（基於日誌消息的嚴重性）分派給處理器的指定目標。在上一步中提到，可以使用 Logger.addHandler() 來添加零個或多個處理器對象。例如，演算法可以將所有日誌消息都發送到控制台，將 ERROR 或者更高級別的消息發送到磁碟文件。這就需要兩個單獨的處理器。
處理器有很多 種類 ，常用的主要有以下幾種：
Formatter 對象是用來配置日誌消息的最終輸出形式。其格式由 %(<dictionary key>)s 這樣的表達形式來組合成字元串。例如：
其中，可以設置的<dictionary key>可參考 LogRecord屬性
配置完後，我們就可以在我們演算法想要進行日誌記錄的地方調用 Logger.debug() , Logger.info() , Logger.warning , Logger.error , Logger.critical() 來進行日誌輸出了。比如：
當運行演算法時，你會看到控制台輸出以下內容
https://docs.python.org/3/howto/logging.html#logging-howto
『陸』 多進程環境python logging列印日誌混亂問題
解決辦法如下：
多麼痛的領悟，滑腔困擾了這么久的問題其實就是一個參數配置錯了。
fileMode：表示日誌山讓侍文件的打開方式。w-直接寫，使用這個配置當系統重啟的時候日誌會清空，一個進程打開後其他進程是無法使用的；a-尾部逗吵追加，大家都可以打開往文件結尾進行追加寫入。
本人主語言是java，轉到python後日誌這塊踩了幾個坑。再說說另外一個坑，就是異常堆棧的列印問題，在java中logger是可以使用error直接列印出來的。在python中error跟其他日誌記錄方法沒太大差別，是無法列印異常堆棧的，列印堆棧請使用 logger.exception("異常說明", e) 。
『柒』 python dataframe 求對數
log()方法返回x的自然對數，對於x>0。
語法
以下是log()方法的語法：
import
math
math.log(
x
)
注意：此函數是無法直接訪問的，所以我們需要導入math模塊，然後需要用math的靜態對象來調用這個函數。
參數
x
--
這是一個數值表達式。
返回值
此方法返回x的自然對數，對於x>0。
例子
下面的例子顯示了log()方法的用法。
#!/usr/bin/python
import
math
#
This
will
import
math
mole
print
"math.log(100.12)
:
",
math.log(100.12)
print
"math.log(100.72)
:
",
math.log(100.72)
print
"math.log(119L)
:
",
math.log(119L)
print
"math.log(math.pi)
:
",
math.log(math.pi)
當我們運行上面的程序，它會產生以下結果：
math.log(100.12)
:
4.60636946656
math.log(100.72)
:
4.61234438974
math.log(119L)
:
4.77912349311
math.log(math.pi)
:
1.14472988585