学习python的第二十一天(logging模块,程序日志模板)
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2022-08-03 08:13:23
6.11自我总结 1.logging模块 1.初级 2.完善他终端显示 1.用logging.basicConfig()配置文件来完成 2.不使用logging.basicConfig()来实现 3.格式里面设置的内容 常用 1.%(asctime)s 默认格式是 “2003 07 08 16:49 ......
6.11自我总结
1.logging模块
用于程序的运行日志
1.初级
#首先程序运行分会出现5中情况 1.logging.info('info') #程序正常运行级别为10 2.logging.debug('debug') #程序调试级别为20 3.logging.warning('warning') #程序运行出现警告级别为30 4.logging.error('error') #程序运行出现报错级别为40 5.logging.critica('critica') #程序运行出现程序崩溃级别为50
2.完善他终端显示
1.用logging.basicconfig()配置文件来完成
import logging logging.basicconfig(filename='access.log', format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%y-%m-%d %h:%m:%s %p', level=10) #level 最低级别 #datefmt 时间格式 #format 日志内文本格式 #filename 保存文件名 logging.info('info') logging.debug('debug') logging.warning('warning') logging.error('error') logging.critical('critical')
2.不使用logging.basicconfig()来实现
import logging # logging.basicconfig(filename='access.log', # format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', # datefmt='%y-%m-%d %h:%m:%s %p', # level=10) #1.对于该执行文件我们对其产生日志 logger = logging.getlogger(__file__) #__file__为执行文件的当前文件的绝对路径,被当模块调用时候是模块的绝对路径 #2.我们自定义文件是输出文件夹还是打印终端 #输出内容用函数logging.filehandler('文件路径') show_fil = logging.filehandler('logger.log') # 输出内容至终端显示用函数logging.streamhandler() #3.设置格式 format_logger = logging.formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%y-%m-%d %x') #4.级别设置 logger.setlevel(10) #5.格式与显示拼接 这一步我们可以不写,不写的话默认格式就是里面的内容了 show_fil.setformatter(format_logger) #6.把logger进行添加 logger.addhandler(show_fil) #7.执行测试 logger.info('info') logger.debug('debug') logger.warning('warning') logger.error('error') logger.critical('critical')
3.格式里面设置的内容
常用
1.%(asctime)s
默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒,用datefmt='%y-%m-%d %x'进行调整
2.%(name)s
logger的名字也就是其中的.getlogger里的路径,或者我们用他的文件名看我们填什么
3.%(levelname)s
级别的名称
4.%(module)s: %
调用日志输出函数的模块名
%(name)s logger的名字 #也就是其中的.getlogger里的路径,或者我们用他的文件名看我们填什么 %(levelno)s 数字形式的日志级别 #日志里面的打印的对象的级别 %(levelname)s 文本形式的日志级别 #级别的名称 %(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
4.设置多个不同类型的日志
import os import logging # 1、logger对象:负责产生日志,然后交给filter过滤,然后交给不同的handler输出 logger = logging.getlogger(__file__) # 2、filter对象:不常用,略 # 3、handler对象:接收logger传来的日志,然后控制输出 h1 = logging.filehandler('t1.log') # 打印到文件 h2 = logging.filehandler('t2.log') # 打印到文件 sm = logging.streamhandler() # 打印到终端 # 4、formatter对象:日志格式 formmater1 = logging.formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%y-%m-%d %h:%m:%s %p',) formmater2 = logging.formatter('%(asctime)s : %(message)s', datefmt='%y-%m-%d %h:%m:%s %p',) formmater3 = logging.formatter('%(name)s %(message)s',) # 5、为handler对象绑定格式 h1.setformatter(formmater1) h2.setformatter(formmater2) sm.setformatter(formmater3) # 6、将handler添加给logger并设置日志级别 logger.addhandler(h1) logger.addhandler(h2) logger.addhandler(sm) # 设置日志级别,可以在两个关卡进行设置logger与handler # logger是第一级过滤,然后才能到handler logger.setlevel(30) h1.setlevel(10) h2.setlevel(10) sm.setlevel(10) # 7、测试 logger.debug('debug') logger.info('info') logger.warning('warning') logger.error('error') logger.critical('critical')
3.通用日志模板
1.定义模板
import os import logging.config #函数上面部分要根据你程序进行修改 # 定义三种日志输出格式 开始 standard_format = '[%(asctime)s][%(threadname)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \ '[%(levelname)s][%(message)s]' # 其中name为getlogger()指定的名字;lineno为调用日志输出函数的语句所在的代码行 simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s' # 定义日志输出格式 结束 logfile_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # log文件的目录,需要自定义文件路径 # atm logfile_dir = os.path.join(logfile_dir, 'log') # c:\users\oldboy\desktop\atm\log logfile_name = 'log.log' # log文件名,需要自定义路径名 # 如果不存在定义的日志目录就创建一个 if not os.path.isdir(logfile_dir): # c:\users\oldboy\desktop\atm\log os.mkdir(logfile_dir) # log文件的全路径 logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name) # c:\users\oldboy\desktop\atm\log\log.log # 定义日志路径 结束 # log配置字典 logging_dic = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': false, 'formatters': { 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, }, 'filters': {}, # filter可以不定义 'handlers': { # 打印到终端的日志 'console': { 'level': 'debug', 'class': 'logging.streamhandler', # 打印到屏幕 'formatter': 'simple' }, # 打印到文件的日志,收集info及以上的日志 'default': { 'level': 'info', 'class': 'logging.handlers.rotatingfilehandler', # 保存到文件 'formatter': 'standard', 'filename': logfile_path, # 日志文件 'maxbytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5m (*****) 'backupcount': 5, 'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码,再也不用担心中文log乱码了 }, }, 'loggers': { # logging.getlogger(__name__)拿到的logger配置。如果''设置为固定值logger1,则下次导入必须设置成logging.getlogger('logger1') '': { # 这里把上面定义的两个handler都加上,即log数据既写入文件又打印到屏幕 'handlers': ['default', 'console'], 'level': 'debug', 'propagate': false, # 向上(更高level的logger)传递 }, }, } #函数部分记录的东西可以修改一下 def load_my_logging_cfg(): logging.config.dictconfig(logging_dic) # 导入上面定义的logging配置 logger = logging.getlogger(__name__) # 生成一个log实例 logger.info('it works!') # 记录该文件的运行状态可以自己修改 if __name__ == '__main__': load_my_logging_cfg()
2.调用模板
import time import logging import my_logging # 导入自定义的logging配置 logger = logging.getlogger(__name__) # 生成logger实例 def demo(): logger.debug("start range... time:{}".format(time.time())) logger.info("中文测试开始。。。") for i in range(10): logger.debug("i:{}".format(i)) time.sleep(0.2) else: logger.debug("over range... time:{}".format(time.time())) logger.info("中文测试结束。。。") if __name__ == "__main__": my_logging.load_my_logging_cfg() # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置 demo()
3.参数
console_handler = logging.streamhandler(sys. __stdout__) console_handler.level = logging.debug console_logger = logging.getlogger('test') console_logger.addhandler(console_handler) file_handler = logging.filehandler('log/test.log') file_handler.level = logging.warning file_logger = logging.getlogger('test.file') file_logger.addhandler(file_handler) console_logger.error('test') file_logger.error('test') console_logger.parent is root_logger file_logger.parent is console_logger console_logger.getchild('file') is file_logger ''' 每个 logger 都有个名字,以 ‘.’ 来划分继承关系。名字为空的就是 root_logger,console_logger 的名字是 ‘test’,因此 root_logger 是 console_logger 的 parent;而 file_logger 的名字是 ‘test.file’,因此 console_logger 是 file_logger 的 parent。 如果 logger 的 propagate 属性为 true(默认值),则它的记录也会传到父 logger。因此,file_logger 在记录到文件的同时,也会在 stdout 输出日志。 建议每个模块都用自己的 logger。 '''
4.django日志配置(学django后再深入了解)
# logging_config.py logging = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': false, 'formatters': { 'standard': { 'format': '[%(asctime)s][%(threadname)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' '[%(levelname)s][%(message)s]' }, 'simple': { 'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' }, 'collect': { 'format': '%(message)s' } }, 'filters': { 'require_debug_true': { '()': 'django.utils.log.requiredebugtrue', }, }, 'handlers': { # 打印到终端的日志 'console': { 'level': 'debug', 'filters': ['require_debug_true'], 'class': 'logging.streamhandler', 'formatter': 'simple' }, # 打印到文件的日志,收集info及以上的日志 'default': { 'level': 'info', 'class': 'logging.handlers.rotatingfilehandler', # 保存到文件,自动切 'filename': os.path.join(base_log_dir, "xxx_info.log"), # 日志文件 'maxbytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5m 'backupcount': 3, 'formatter': 'standard', 'encoding': 'utf-8', }, # 打印到文件的日志:收集错误及以上的日志 'error': { 'level': 'error', 'class': 'logging.handlers.rotatingfilehandler', # 保存到文件,自动切 'filename': os.path.join(base_log_dir, "xxx_err.log"), # 日志文件 'maxbytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5m 'backupcount': 5, 'formatter': 'standard', 'encoding': 'utf-8', }, # 打印到文件的日志 'collect': { 'level': 'info', 'class': 'logging.handlers.rotatingfilehandler', # 保存到文件,自动切 'filename': os.path.join(base_log_dir, "xxx_collect.log"), 'maxbytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5m 'backupcount': 5, 'formatter': 'collect', 'encoding': "utf-8" } }, 'loggers': { # logging.getlogger(__name__)拿到的logger配置 '': { 'handlers': ['default', 'console', 'error'], 'level': 'debug', 'propagate': true, }, # logging.getlogger('collect')拿到的logger配置 'collect': { 'handlers': ['console', 'collect'], 'level': 'info', } }, } # ----------- # 用法:拿到俩个logger logger = logging.getlogger(__name__) # 线上正常的日志 collect_logger = logging.getlogger("collect") # 领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志
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