python保存log日志,实现用log日志画图

当我们编写Python程序时，我们经常需要记录一些重要的信息，如调试信息、错误信息等。为了更好地跟踪程序的运行情况，以及及时发现和解决问题，我们通常需要使用日志记录器（logger）来保存这些信息。

Python中有多个日志记录库可供选择，比如标准库中的logging模块，以及常用的第三方库loguru和pylog, 我们以logging为例来讲解“python保存log日志,实现用log日志画图”的完整攻略。

1. 安装logging库

Python内置了logging库，因此我们不需要额外安装。

2. 配置logging

我们需要对logging进行配置，来定义哪些信息需要被记录，以及保存到哪里。下面是一个基本的logging配置示例：

import logging

logging.basicConfig(filename='example.log', level=logging.INFO)

这个示例中，我们将日志保存到了文件example.log中，并记录了所有的INFO级别的信息。如果想记录DEBUG级别的信息，只需要将level设置为logging.DEBUG即可。

3. 记录日志

一旦配置完成，我们就可以开始使用logger，并记录我们想要的信息。比如：

import logging
import math

logging.info("This is a log message.")
logging.debug(f"Value of pi is {math.pi}")

这个示例记录了一条INFO级别的信息以及一条DEBUG级别的信息，分别包含了一些文本和一个数学计算结果。

4. 读取日志

一定时间后，我们可以读取已记录的日志，来跟踪程序的运行情况。下面是一个简单的读取日志文件并打印出所有日志记录的示例：

import logging

logging.basicConfig(filename='example.log', level=logging.INFO)

with open('example.log', 'rt') as f:
    for line in f:
        line = line.strip()
        print(line)

使用上述代码，我们可以轻松读取example.log文件，并打印出其中所有日志信息。

5. 实现用log日志画图

最后，我们来看一个使用Python logging库将数据保存到log文件并画图的示例，主要使用了numpy和matplotlib两个库：

import logging
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

logging.basicConfig(filename='data.log', level=logging.INFO)

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 记录数据
for i, (xx, yy) in enumerate(zip(x, y), start=1):
    logging.info(f"{i} {xx} {yy}")

# 读取数据并画图
xx, yy = np.loadtxt('data.log', unpack=True)
plt.plot(xx, yy)
plt.show()

这个示例生成了一些数据，并将数据的编号、x坐标、y坐标记录到了data.log文件中。最后，使用numpy从log文件中读取数据，并使用matplotlib来画图。