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Python logger模块

程序员文章站 2022-05-28 13:09:46
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1 logging模块简介

logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等;相比print,具备如下优点:

  1. 可以通过设置不同的日志等级,在release版本中只输出重要信息,而不必显示大量的调试信息;
  2. print将所有信息都输出到标准输出中,严重影响开发者从标准输出中查看其它数据;logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方,以及怎么输出;

 Logger从来不直接实例化,经常通过logging模块级方法(Module-Level  Function)logging.getLogger(name)来获得,其中如果name不给定就用root。名字是以点号分割的命名方式命名的(a.b.c)。对同一个名字的多个调用logging.getLogger()方法会返回同一个logger对象。这种命名方式里面,后面的loggers是前面logger的子logger,自动继承父loggers的log信息,正因为此,没有必要把一个应用的所有logger都配置一遍,只要把顶层的logger配置好了,然后子logger根据需要继承就行了。

   logging.Logger对象扮演了三重角色:

       首先,它暴露给应用几个方法以便应用可以在运行时写log.

       其次,Logger对象按照log信息的严重程度或者根据filter对象来决定如何处理log信息(默认的过滤功能).

       最后,logger还负责把log信息传送给相关的handlers.

2 logging模块使用

2.1 基本使用

配置logging基本的设置,然后在控制台输出日志,运行时,控制台输出,


import logging

logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

logger = logging.getLogger(__name__)



logger.info("Start print log")

logger.debug("Do something")

logger.warning("Something maybe fail.")

logger.info("Finish")
1 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Start print log
2 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
3 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Finish

logging中可以选择很多消息级别,如:DEBUG,INFO,WARNING,ERROR,CRITICAL,通过赋予logger或者handler不同的级别,开发者就可以只输出错误信息到特定的记录文件,或者在调试时只记录调试信息。

 

将logger的级别改为DEBUG,再观察一下输出结果

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

从输出结果可以看到,输出了debug的日志记录

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2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Start print log

2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - DEBUG - Do something

2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.

2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Finish

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<span style="font-family: 'Microsoft YaHei'; font-size: 18px;">logging.basicConfig函数各参数:</span>

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filename:指定日志文件名;

 

filemode:和file函数意义相同,指定日志文件的打开模式,'w'或者'a';

 

format:指定输出的格式和内容,format可以输出很多有用的信息,

 

datefmt:指定时间格式,同time.strftime();

 

level:设置日志级别,默认为logging.WARNNING;

 

stream:指定将日志的输出流,可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,默认输出到sys.stderr,当stream和filename同时指定时,stream被忽略;  

Formatters定义了Logger记录的输出格式。

     定义了最终log信息的内容格式,应用可以直接实例化Foamatter类。信息格式字符串用%(<dictionary key>)s风格的字符串做替换。

属性名称

    格式  

                                       说明  

name

%(name)s

日志的名称

asctime

%(asctime)s

可读时间,默认格式‘2003-07-08 16:49:45,896’,逗号之后是毫秒

filename

%(filename)s

文件名,pathname的一部分

pathname

%(pathname)s

文件的全路径名称

funcName

%(funcName)s

调用日志多对应的方法名

levelname

%(levelname)s

日志的等级

levelno

%(levelno)s

数字化的日志等级

lineno

%(lineno)d

被记录日志在源码中的行数

module

%(module)s

模块名
msecs %(msecs)d 时间中的毫秒部分

process

%(process)d

进程的ID

processName

%(processName)s

进程的名称

thread

%(thread)d

线程的ID

threadName

%(threadName)s

线程的名称

relativeCreated

%(relativeCreated)d

日志被创建的相对时间,以毫秒为单位

2.2 将日志写入到文件

2.2.1 将日志写入到文件

设置logging,创建一个FileHandler,并对输出消息的格式进行设置,将其添加到logger,然后将日志写入到指定的文件中,

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import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.setLevel(level = logging.INFO)

handler = logging.FileHandler("log.txt")

handler.setLevel(logging.INFO)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

handler.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(handler)

 

logger.info("Start print log")

logger.debug("Do something")

logger.warning("Something maybe fail.")

logger.info("Finish")

 log.txt中日志数据为:

2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - INFO - Start print log
2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - INFO - Finish

2.2.2 将日志同时输出到屏幕和日志文件

logger中添加StreamHandler,可以将日志输出到屏幕上,

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import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.setLevel(level = logging.INFO)

handler = logging.FileHandler("log.txt")

handler.setLevel(logging.INFO)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

handler.setFormatter(formatter)

 

console = logging.StreamHandler()

console.setLevel(logging.INFO)

 

logger.addHandler(handler)

logger.addHandler(console)

 

logger.info("Start print log")

logger.debug("Do something")

logger.warning("Something maybe fail.")

logger.info("Finish")

 可以在log.txt文件和控制台中看到

2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - INFO - Start print log
2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - INFO - Finish

可以发现,logging有一个日志处理的主对象,其他处理方式都是通过addHandler添加进去,logging中包含的handler主要有如下几种,

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handler名称:位置;作用

 

StreamHandler:logging.StreamHandler;日志输出到流,可以是sys.stderr,sys.stdout或者文件

FileHandler:logging.FileHandler;日志输出到文件

BaseRotatingHandler:logging.handlers.BaseRotatingHandler;基本的日志回滚方式

RotatingHandler:logging.handlers.RotatingHandler;日志回滚方式,支持日志文件最大数量和日志文件回滚

TimeRotatingHandler:logging.handlers.TimeRotatingHandler;日志回滚方式,在一定时间区域内回滚日志文件

SocketHandler:logging.handlers.SocketHandler;远程输出日志到TCP/IP sockets

DatagramHandler:logging.handlers.DatagramHandler;远程输出日志到UDP sockets

SMTPHandler:logging.handlers.SMTPHandler;远程输出日志到邮件地址

SysLogHandler:logging.handlers.SysLogHandler;日志输出到syslog

NTEventLogHandler:logging.handlers.NTEventLogHandler;远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志

MemoryHandler:logging.handlers.MemoryHandler;日志输出到内存中的指定buffer

HTTPHandler:logging.handlers.HTTPHandler;通过"GET"或者"POST"远程输出到HTTP服务器

 

2.2.3 日志回滚

使用RotatingFileHandler,可以实现日志回滚,

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import logging

from logging.handlers import RotatingFileHandler

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.setLevel(level = logging.INFO)

#定义一个RotatingFileHandler,最多备份3个日志文件,每个日志文件最大1K

rHandler = RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes = 1*1024,backupCount = 3)

rHandler.setLevel(logging.INFO)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

rHandler.setFormatter(formatter)

 

console = logging.StreamHandler()

console.setLevel(logging.INFO)

console.setFormatter(formatter)

 

logger.addHandler(rHandler)

logger.addHandler(console)

 

logger.info("Start print log")

logger.debug("Do something")

logger.warning("Something maybe fail.")

logger.info("Finish")

 可以在工程目录中看到,备份的日志文件,

.3 设置消息的等级

可以设置不同的日志等级,用于控制日志的输出

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日志等级:使用范围

 

FATAL:致命错误

CRITICAL:特别糟糕的事情,如内存耗尽、磁盘空间为空,一般很少使用

ERROR:发生错误时,如IO操作失败或者连接问题

WARNING:发生很重要的事件,但是并不是错误时,如用户登录密码错误

INFO:处理请求或者状态变化等日常事务

DEBUG:调试过程中使用DEBUG等级,如算法中每个循环的中间状态

 setLevel(lvl)      定义处理log的最低等级,内建的级别为:DEBUG,INFO,WARNING,ERROR,CRITICAL;下图是级别对应数值
             Python logger模块 

2.4 捕获traceback

Python中的traceback模块被用于跟踪异常返回信息,可以在logging中记录下traceback

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import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.setLevel(level = logging.INFO)

handler = logging.FileHandler("log.txt")

handler.setLevel(logging.INFO)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

handler.setFormatter(formatter)

 

console = logging.StreamHandler()

console.setLevel(logging.INFO)

 

logger.addHandler(handler)

logger.addHandler(console)

 

logger.info("Start print log")

logger.debug("Do something")

logger.warning("Something maybe fail.")

try:

    open("sklearn.txt","rb")

except (SystemExit,KeyboardInterrupt):

    raise

except Exception:

    logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)

 

logger.info("Finish")

 控制台和日志文件log.txt中输出

Python logger模块 View Code

 

也可以使用logger.exception(msg,_args),它等价于logger.error(msg,exc_info = True,_args),

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logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)

替换为,

logger.exception("Failed to open sklearn.txt from logger.exception")

 

2.5 多模块使用logging

主模块mainModule.py

+ View Code

  子模块subModule.py

+ View Code

 执行之后,在控制和日志文件log.txt中输出

Python logger模块 View Code

 

说明:

首先在主模块定义了logger'mainModule',并对它进行了配置,就可以在解释器进程里面的其他地方通过getLogger('mainModule')得到的对象都是一样的,不需要重新配置,可以直接使用。定义的该logger的子logger,都可以共享父logger的定义和配置,所谓的父子logger是通过命名来识别,任意以'mainModule'开头的logger都是它的子logger,例如'mainModule.sub'。

实际开发一个application,首先可以通过logging配置文件编写好这个application所对应的配置,可以生成一个根logger,如'PythonAPP',然后在主函数中通过fileConfig加载logging配置,接着在application的其他地方、不同的模块中,可以使用根logger的子logger,如'PythonAPP.Core','PythonAPP.Web'来进行log,而不需要反复的定义和配置各个模块的logger。

 

3 通过JSON或者YAML文件配置logging模块

尽管可以在Python代码中配置logging,但是这样并不够灵活,最好的方法是使用一个配置文件来配置。在Python 2.7及以后的版本中,可以从字典中加载logging配置,也就意味着可以通过JSON或者YAML文件加载日志的配置。

3.1 通过JSON文件配置

JSON配置文件

 

  通过JSON加载配置文件,然后通过logging.dictConfig配置logging,

 

  

3.2 通过YAML文件配置

通过YAML文件进行配置,比JSON看起来更加简介明了,

 

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{

    "version":1,

    "disable_existing_loggers":false,

    "formatters":{

        "simple":{

            "format":"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"

        }

    },

    "handlers":{

        "console":{

            "class":"logging.StreamHandler",

            "level":"DEBUG",

            "formatter":"simple",

            "stream":"ext://sys.stdout"

        },

        "info_file_handler":{

            "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",

            "level":"INFO",

            "formatter":"simple",

            "filename":"info.log",

            "maxBytes":"10485760",

            "backupCount":20,

            "encoding":"utf8"

        },

        "error_file_handler":{

            "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",

            "level":"ERROR",

            "formatter":"simple",

            "filename":"errors.log",

            "maxBytes":10485760,

            "backupCount":20,

            "encoding":"utf8"

        }

    },

    "loggers":{

        "my_module":{

            "level":"ERROR",

            "handlers":["info_file_handler"],

            "propagate":"no"

        }

    },

    "root":{

        "level":"INFO",

        "handlers":["console","info_file_handler","error_file_handler"]

    }

}

  通过JSON加载配置文件,然后通过logging.dictConfig配置logging,

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import json

import logging.config

import os

 

def setup_logging(default_path = "logging.json",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):

    path = default_path

    value = os.getenv(env_key,None)

    if value:

        path = value

    if os.path.exists(path):

        with open(path,"r") as f:

            config = json.load(f)

            logging.config.dictConfig(config)

    else:

        logging.basicConfig(level = default_level)

 

def func():

    logging.info("start func")

 

    logging.info("exec func")

 

    logging.info("end func")

 

if __name__ == "__main__":

    setup_logging(default_path = "logging.json")

    func()

  

3.2 通过YAML文件配置

通过YAML文件进行配置,比JSON看起来更加简介明了,

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version: 1

disable_existing_loggers: False

formatters:

        simple:

            format"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"

handlers:

    console:

            class: logging.StreamHandler

            level: DEBUG

            formatter: simple

            stream: ext://sys.stdout

    info_file_handler:

            class: logging.handlers.RotatingFileHandler

            level: INFO

            formatter: simple

            filename: info.log

            maxBytes: 10485760

            backupCount: 20

            encoding: utf8

    error_file_handler:

            class: logging.handlers.RotatingFileHandler

            level: ERROR

            formatter: simple

            filename: errors.log

            maxBytes: 10485760

            backupCount: 20

            encoding: utf8

loggers:

    my_module:

            level: ERROR

            handlers: [info_file_handler]

            propagate: no

root:

    level: INFO

    handlers: [console,info_file_handler,error_file_handler]

  通过YAML加载配置文件,然后通过logging.dictConfig配置logging

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import yaml

import logging.config

import os

 

def setup_logging(default_path = "logging.yaml",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):

    path = default_path

    value = os.getenv(env_key,None)

    if value:

        path = value

    if os.path.exists(path):

        with open(path,"r") as f:

            config = yaml.load(f)

            logging.config.dictConfig(config)

    else:

        logging.basicConfig(level = default_level)

 

def func():

    logging.info("start func")

 

    logging.info("exec func")

 

    logging.info("end func")

 

if __name__ == "__main__":

    setup_logging(default_path = "logging.yaml")

    func()

    

  

4 Reference

http://wjdadi-gmail-com.iteye.com/blog/1984354

关于 logging 的一些琐事

python logging 重复写日志问题

 

本文摘自:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5943685.html

 

Python logger模块

浅雨凉
 

 

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