本文将详细解释Python环境变量的示例分析。边肖觉得挺实用的，就分享给大家参考。希望你看完这篇文章能有所收获。
Python环境变量拥有强大灵活的工业记录模块，可以将消息记录到内存、文件、网络、控制台等不同级别的任意位置。如果你想使用这个模块，你需要进行必要的配置。
对于想要提供日志功能的库，可以选择让用户使用库的默认配置(以免打扰用户)，也可以选择让用户自己配置日志功能。当然，如果你是一个库开发者，* * *会为用户打理一切，而不是去烦他们。那么，您的库配置本身应该进行哪些设置呢？
这里有两个常见的选项：将记录写入文件或控制台。然而，这两种选择都会导致混乱。直到Python环境变量，* * *实践要求库开发人员包含一个小的无所事事的处理程序。
并将其记录器配置为使用此处理程序。Python 3.1将这个NullHandler作为记录模块本身的一部分。我们举个例子来说明。假设您的lib.py模块包含如下所示的库代码。这里有一个init()函数，它接收日志处理程序，但默认情况下，它接收一个新的NullHandler。
之后，将logger对象设置为使用提供的logger(或默认的logger)。日志记录处理程序是一个确定输出记录位置的对象。这里的示例函数a _ function _ that _ uses _ logging()调用全局logger对象并记录一些有趣的消息：
importmlparserimportlibimportsys #定义HTML解析器类解析器(HTML parser . HTML parser): defendle _ start tag(self，tag，attrs): iftag=' a ' : for name，valueinantr s 3360 if name=' href ' 3360 printvalueprintsself . get _ start tag _ text()#创建HTML解析器的实例L parser=parserlinks()#打开HTML文件lParser(提要。read () l parser.close()由于这个原因，我们的代码将这个处理程序配置为每个日志文件只保存250个字节，最多维护5个备份文件。* * *，代码调用a _ function _ that _ uses _ logging()函数。下面的应用程序代码配置了一个循环文件处理程序，这是一个改进的处理程序，可以在长时间运行的系统中使用，因为这些系统会生成大量的日志信息。
该处理程序将限制每个文件中日志信息的数量，并维护预设数量的备份文件。这些限制可以确保日志文件不会超过指定的大小，并始终保留* * *日志信息(在达到此限制之前)。
这很好，因为有时候用户并不关心录制的消息——。他们想要的是调用函数时不需要配置logger，这些日志不会耗尽硬盘空间，也不会出现满屏的消息。这时，NullHandler就可以派上用场了。
下面的代码做了和上面一样的事情，但是没有配置日志处理程序，所以不能得到日志结果。请注意，这里没有导入logging和logging.handlers，也没有确定使用哪个处理程序以及如何解释Python环境变量。
这篇关于“Python环境变量的示例分析”的文章已经在这里分享了。希望
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