Python模块——logging模块

程序员文章站 2022-07-10 20:19:24

...

logging模块简介

logging模块定义的函数和类为应用程序和库的开发实现了一个灵活的事件日志系统。logging模块是Python的一个标准库模块，

由标准库模块提供日志记录API的关键好处是所有Python模块都可以使用这个日志记录功能。所以，你的应用日志可以将你自己的日志信息与来自第三方模块的信息整合起来。

logging模块的日志级别

logging模块默认定义了以下几个日志等级，它允许开发人员自定义其他日志级别，但是这是不被推荐的，尤其是在开发供别人使用的库时，因为这会导致日志级别的混乱。

日志等级（level）	描述
DEBUG	最详细的日志信息，典型应用场景是问题诊断
INFO	信息详细程度仅次于DEBUG，通常只记录关键节点信息，用于确认一切都是按照我们预期的那样进行工作
WARNING	当某些不期望的事情发生时记录的信息（如，磁盘可用空间较低），但是此时应用程序还是正常运行的
ERROR	由于一个更严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息
CRITICAL	当发生严重错误，导致应用程序不能继续运行时记录的信息

开发应用程序或部署开发环境时，可以使用DEBUG或INFO级别的日志获取尽可能详细的日志信息来进行开发或部署调试；应用上线或部署生产环境时，

应该使用WARNING或ERROR或CRITICAL级别的日志来降低机器的I/O压力和提高获取错误日志信息的效率。日志级别的指定通常都是在应用程序的配置文件中进行指定的。

说明：

上面列表中的日志等级是从上到下依次升高的，即：DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL，而日志的信息量是依次减少的；
使用logging模块如果不设置日志等级，默认为WARNING

logging模块的使用方式介绍

Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类：

组件名称	对应类名	功能描述
日志器	Logger	提供了应用程序可一直使用的接口
处理器	Handler	将logger创建的日志记录发送到合适的目的输出
过滤器	Filter	提供了更细粒度的控制工具来决定输出哪条日志记录，丢弃哪条日志记录
格式器	Formatter	决定日志记录的最终输出格式

logging模块就是通过这些组件来完成日志处理的，上面所使用的logging模块级别的函数也是通过这些组件对应的类来实现的。

这些组件之间的关系描述：

日志器（logger）需要通过处理器（handler）将日志信息输出到目标位置，如：文件、sys.stdout、网络等；
不同的处理器（handler）可以将日志输出到不同的位置；
日志器（logger）可以设置多个处理器（handler）将同一条日志记录输出到不同的位置；
每个处理器（handler）都可以设置自己的过滤器（filter）实现日志过滤，从而只保留感兴趣的日志；
每个处理器（handler）都可以设置自己的格式器（formatter）实现同一条日志以不同的格式输出到不同的地方。

简单点说就是：日志器（logger）是入口，真正干活儿的是处理器（handler），处理器（handler）还可以通过过滤器（filter）和格式器（formatter）对要输出的日志内容做过滤和格式化等处理操作。

logger

每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名，比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger：

LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)

还可以绑定handler和filters

Logger.setLevel(lel):指定最低的日志级别，低于lel的级别将被忽略。debug是最低的内置级别，critical为最高
Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter
Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr)：增加或删除指定的handler

handler

handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台，

有些Handler可以把信息输出到文件，还有些 Handler可以把信息发送到网络上。如果觉得不够用，还可以编写自己的Handler。可以通过addHandler()方法添加多个handler

Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别，低于lel级别的信息将被忽略
Handler.setFormatter()：给这个handler选择一个格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt)：新增或删除一个filter对象

绑定logger，注意在设置Handler信息级别时，应大于或等于Logger设置的日志等级

# 1.生成logger对象
logger = logging.getLogger('web')
# 设置日志级别，不设置默认级别为WARNING
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 把filter设置到logger中支持过滤
logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())
# 2.生成 handler 对象
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.INFO)
# fh = logging.FileHandler('web.log')
# fh = handlers.RotatingFileHandler( "web.log",maxBytes=10,backupCount=3)
fh = handlers.TimedRotatingFileHandler( "web.log",when="S",interval=20,backupCount=3) 
fh.setLevel(logging.WARNING)

每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler：

logging.StreamHandler 使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。
logging.FileHandler 和StreamHandler 类似，用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件
logging.handlers.RotatingFileHandler

这个Handler类似于上面的FileHandler，但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后，它会自动将当前日志文件改名，然后创建一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后，RotatingFileHandler自动把文件改名为chat.log.1。不过，如果chat.log.1已经存在，会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建 chat.log，继续输出日志信息。它的函数是：
```
 RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])
```
其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。
- maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0，意味着日志文件可以无限大，这时上面描述的重命名过程就不会发生。
- backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如，如果指定为2，当上面描述的重命名过程发生时，原有的chat.log.2并不会被更名，而是被删除。
logging.handlers.TimedRotatingFileHandler

这个Handler和RotatingFileHandler类似，不过，它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件，而是间隔一定时间就自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似，不过新的文件不是附加数字，而是当前时间。它的函数是：
```
TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])
```
其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。

interval是时间间隔。

when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位，不区分大小写。它有以下取值：

S 秒
M 分
H 小时
D 天
W 每星期（interval==0时代表星期一）
midnight 每天凌晨

fh = handlers.RotatingFileHandler( "web.log",maxBytes=10,backupCount=3) # 文件大小达到10bytes时创建一个日志文件，文件数不超过3个
fh = handlers.TimedRotatingFileHandler( "web.log",when="S",interval=20,backupCount=3)  # 每隔20s创建一个日志文件，文件数不超过3个

formatter 组件

日志的formatter是个独立的组件，可以跟handler组合

fh = logging.FileHandler("access.log")
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

fh.setFormatter(formatter) #把formmater绑定到fh上

配置参数：

format参数中可能用到的格式化串：
%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s 调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d 线程ID。可能没有
%(threadName)s 线程名。可能没有
%(process)d 进程ID。可能没有
%(message)s用户输出的消息

datefmt：指定日期时间格式。

代码

# 3.生成 formatter对象
file_format = logging.Formatter(fmt='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',datefmt="%m/%d/%Y %H:%M:%S %p")
console_format = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(lineno)s - %(levelname)s - %(message)s')

filter 组件

如果你想对日志内容进行过滤，就可自定义一个filter

class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter):
    """忽略带db backup 的日志"""
    def filter(self, record): #固定写法
        return   "db backup" not in record.getMessage()

注意filter函数会返加True or False，logger根据此值决定是否输出此日志

然后把这个filter添加到logger中

logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())

下面的日志就会把符合filter条件的过滤掉

logger.debug("test ....")
logger.info("test info ....")
logger.warning("start to run db backup job ....")
logger.error("test error ....")

一个同时输出到屏幕、文件、带filter的完成例子

import logging
from logging import handlers
# 过滤
class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter):
    """忽略带db backup 的日志"""
    def filter(self, record):  # 固定写法
        return  "db backup" not in record.getMessage()

# 1.生成logger对象
logger = logging.getLogger('web')
# 设置日志级别，不设置默认级别为WARNING
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 把filter设置到logger中支持过滤
logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())
# 2.生成 handler 对象
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.INFO)
# fh = logging.FileHandler('web.log')
fh = handlers.RotatingFileHandler( "web.log",maxBytes=10,backupCount=3) # 文件大小达到10bytes时创建一个日志文件，文件数不超过3个
fh = handlers.TimedRotatingFileHandler( "web.log",when="S",interval=20,backupCount=3)  # 每隔20s创建一个日志文件，文件数不超过3个
fh.setLevel(logging.WARNING)

# 把handler 对象绑定logger对象
logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh)
# 3.生成 formatter对象
file_format = logging.Formatter(fmt='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',datefmt="%m/%d/%Y %H:%M:%S %p")
console_format = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(lineno)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 4.生成formatter对象，绑定handler对象
ch.setFormatter(console_format)
fh.setFormatter(file_format)


logger.debug("test ....")
logger.info("test info ....")
logger.warning("start to run db backup job ....")
logger.error("test error ....")

练习

1. 需求

现在有以下几个日志记录的需求：

1）要求将所有级别的所有日志都写入磁盘文件中
2）all.log文件中记录所有的日志信息，日志格式为：日期和时间 - 日志级别 - 日志信息
3）error.log文件中单独记录error及以上级别的日志信息，日志格式为：日期和时间 - 日志级别 - 文件名[:行号] - 日志信息
4）要求all.log在每天凌晨进行日志切割

2. 分析

1）要记录所有级别的日志，因此日志器的有效level需要设置为最低级别--DEBUG;
2）日志需要被发送到两个不同的目的地，因此需要为日志器设置两个handler；另外，两个目的地都是磁盘文件，因此这两个handler都是与FileHandler相关的；
3）all.log要求按照时间进行日志切割，因此他需要用logging.handlers.TimedRotatingFileHandler; 而error.log没有要求日志切割，因此可以使用FileHandler;
4）两个日志文件的格式不同，因此需要对这两个handler分别设置格式器；

3. 实现

import logging
from logging import handlers


# 1.生成logger对象
logger = logging.getLogger('web')
# 设置日志级别，不设置默认级别为WARNING
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 2.生成 handler 对象
rf_handler = handlers.TimedRotatingFileHandler( 'all.log', when='midnight', interval=1, backupCount=7)
rf_handler.setFormatter(logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"))

f_handler = logging.FileHandler('error.log')
f_handler.setLevel(logging.ERROR)
f_handler.setFormatter(logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(filename)s[:%(lineno)d] - %(message)s"))

# 3.绑定
logger.addHandler(rf_handler)
logger.addHandler(f_handler)

logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warning('warning message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

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Python模块——logging模块

logging模块简介

logging模块的日志级别

logging模块的使用方式介绍

这些组件之间的关系描述：

logger

handler

formatter 组件

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