NumPy 日志空间 - Python

NumPy 是一种用于Python编程语言的开源数学库，它支持大量的数学操作和计算，为科学计算、数据分析和机器学习等领域提供了强大的基础工具。在这个库中，NumPy 日志空间是一个用于记录日志的功能，可以帮助程序员更好地追踪代码的执行过程和查找问题。

NumPy 日志空间的使用

NumPy 日志空间提供了三个函数，最常用的是 logging 函数，通过 logging 函数可以将日志记录到文件或者控制台输出：

import numpy as np
import logging

logging.basicConfig(format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s', level=logging.DEBUG)

a = np.array([1, 2, 3])
logging.debug(f'array a: {a}')

上面的例子中，我们先创建了一个NumPy数组 array a，并通过 logging.debug() 函数将它记录到日志中。在此之前，通过 basicConfig() 函数设置了日志的格式和输出级别。在这里，日志的输出级别是 DEBUG，意味着所有大于等于 DEBUG 级别的信息都将输出，因此我们可以得到以下日志输出：

2021-11-09 11:47:35,837:DEBUG:array a: [1 2 3]

除了 DEBUG 级别，NumPy 日志空间还支持以下级别的输出：

• INFO - 适合输出程序的运行信息，例如程序启动和结束的消息等；
• WARNING - 适合输出一些可忽略的警告信息，例如某些参数的值不合法等；
• ERROR - 适合输出一些错误信息，例如代码执行出现异常等；
• CRITICAL - 适合输出严重的错误信息，例如无法连接到关键数据库等。

您可以通过设置 basicConfig() 函数中的 level 参数来输出指定级别的信息。

NumPy 日志空间的好处

使用NumPy日志空间的好处很多，以下是其中的几个：

1. 更好的代码可读性：通过将代码执行过程的关键信息记录到日志中，可以帮助其他程序员更好地理解和修改代码。
2. 更便捷的调试：通过查看NumPy日志空间中的日志，可以帮助快速定位代码执行中的问题和异常，并给出更准确的错误信息。
3. 更加安全的代码执行：通过NumPy日志空间记录执行过程，可以更好地掌握代码的执行情况，从而更好地避免一些潜在的安全问题。