python 日志 logging 模块详解

文章目录

• 1 日志相关概念
• 2 使用 logging 提供的模块级别的函数
• 3 使用 Logging 日志系统的四大组件

1 日志相关概念

1.1 日志的作用

• 程序调试
• 了解程序运行是否正常
• 故障分析与问题定位
• 用户行为分析

1.2 日志的等级

等级	含义
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
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

默认情况下，logging 模块将等级为 WARNING 及其以上的日志信息打印到控制台

1.3 logging 模块两种使用方式

logging 模块有两种使用方式

• 第一种方式是使用 logging 提供的模块级别的函数
• 第二种方式是使用 Logging 日志系统的四大组件

2 使用 logging 提供的模块级别的函数

2.1 logging 模块定义常用函数

函数	说明
logging.debug(msg,*args,**kwargs)	创建一条严重级别为 DEBUG 的日志记录
logging.info(msg,*args,*kwargs)	创建一条严重级别为 INFO 的日志记录
logging.warning(msg,*args,*kwargs)	创建一条严重级别为 WARNING 的日志记录
logging.error(msg,*args,*kwargs)	创建一条严重级别为 ERROR 的日志记录
logging.critical(msg,*args,**kwargs)	创建一条严重级别为 CRITICAL 的日志记录
logging.log(level,*args,*kwargs)	创建一条严重级别为 level 的日志记录
logging.basicConfig(**kwargs)	对 root logger 进行一次性配置

下面进行使用演示：

2.2 使用方式1：简单配置

import logging

logging.debug("debug message")
logging.info("info message")
logging.warning("warning message")
logging.error("error message")
logging.critical("critical message")
logging.log(level=logging.ERROR, msg = "error in logging.log function")

输出结果：

WARNING:root:warning message
ERROR:root:error message
CRITICAL:root:critical message
ERROR:root:error in logging.log function

默认情况下 logging 模块将日志打印到了标准输出中，且只显示大于等于 WARNING 级别的日志，这说明默认的日志级别设置为 WARNING（日志级别等级 CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG）

2.3 使用方式2：使用 logging.basicConfig() 函数

使用 logging.basicConfig() 函数可以调整日志级别、输出格式等

logging.basicConfig() 函数说明

参数名	描述
filename	指定日志输出目标文件的文件名，指定该设置项后日志信息就不会被输出到控制台了
format	指定日志格式字符串，即指定日志输出时所包含的字段信息以及它们的顺序。logging 模块定义的格式字段下面会列出。
datefmt	指定日期/时间格式。需要注意的是，该选项要在 format 中包含时间字段 %(asctime)s 时才有效
level	指定日志器的日志级别
stream	指定日志输出目标 stream，如 sys.stdout、sys.stderr 以及网络 stream。需要说明的是，stream 和 filename 不能同时提供，否则会引发 ValueError 异常
style	Python3.2 中新添加的配置项。指定 format 格式字符串的风格，可取值为 ‘%’、’{’ 和 ‘$’，默认为 ‘%’
handlers	Python 3.3 中新添加的配置项。该选项如果被指定，它应该是一个创建了多个 Handler 的可迭代对象，这些 handler 将会被添加到 rootlogger。需要说明的是：filename、stream 和 handlers 这三个配置项只能有一个存在，不能同时出现 2 个或 3 个，否则会引发 ValueError 异常。

logging 模块的格式字符串

字段/属性名称	使用格式	描述
asctime	%(asctime)s	日志事件发生的时间–人类可读时间，如：2003-07-08 16:49:45,896
created	%(created)f	日志事件发生的时间–时间戳，就是当时调用 time.time() 函数返回的值
relativeCreated	%(relativeCreated)d	日志事件发生的时间相对于 logging 模块加载时间的相对毫秒数（目前还不知道干嘛用的）
msecs	%(msecs)d	日志事件发生事件的毫秒部分
levelname	%(levelname)s	该日志记录的文字形式的日志级别（‘DEBUG’, ‘INFO’, ‘WARNING’, ‘ERROR’, ‘CRITICAL’）
levelno	%(levelno)s	该日志记录的数字形式的日志级别（10, 20, 30, 40, 50）
name	%(name)s	所使用的日志器名称，默认是 ‘root’，因为默认使用的是 rootLogger
message	%(message)s	日志记录的文本内容，通过 msg % args 计算得到的
pathname	%(pathname)s	调用日志记录函数的源码文件的全路径
filename	%(filename)s	pathname 的文件名部分，包含文件后缀
module	%(module)s	filename 的名称部分，不包含后缀
lineno	%(lineno)d	调用日志记录函数的源代码所在的行号
funcName	%(funcName)s	调用日志记录函数的函数名
process	%(process)d	进程 ID
processName	%(processName)s	进程名称，Python 3.1 新增
thread	%(thread)d	线程 ID
threadName	%(thread)s	线程名称

# coding=utf-8
import logging

MY_FORMAT = "%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(pathname)s %(lineno)d %(message)s"  # 配置输出日志格式
DATE_FORMAT = '%Y-%m-%d  %H:%M:%S %a '  #配置输出时间的格式

logging.basicConfig(
    filename="my.log",  # 指定日志写入到文件
    level=logging.INFO,
    datefmt=DATE_FORMAT,
    format=MY_FORMAT,
)

logging.debug("debug")
logging.info("info")
logging.warning("warning")
logging.error("error")
logging.critical("critical")

打开文件 my.log，内容如下：

2020-11-22  19:18:58 Sun  root INFO E:/prapy/python_project/testcase/test1.py 15 info
2020-11-22  19:18:58 Sun  root WARNING E:/prapy/python_project/testcase/test1.py 16 warning
2020-11-22  19:18:58 Sun  root ERROR E:/prapy/python_project/testcase/test1.py 17 error
2020-11-22  19:18:58 Sun  root CRITICAL E:/prapy/python_project/testcase/test1.py 18 critical

说明：

• logging.basicConfig() 函数是一个一次性的简单配置工具使，也就是说只有在第一次调用该函数时会起作用，后续再次调用该函数时完全不会产生任何操作的，多次调用的设置并不是累加操作。
• 日志器（Logger）是有层级关系的，上面调用的 logging 模块级别的函数所使用的日志器是 RootLogger 类的实例，其名称为 ‘root’，它是处于日志器层级关系最顶层的日志器，且该实例是以单例模式存在的。
• 如果要记录的日志中包含变量数据，可使用一个格式字符串作为这个事件的描述消息（logging.debug、logging.info 等函数的第一个参数），然后将变量数据作为第二个参数 *args 的值进行传递，

>>> import logging
>>> logging.warning('%s is %d years old.', 'Tom', 10)
WARNING:root:Tom is 10 years old.

3 使用 Logging 日志系统的四大组件

上面我们了解到了 logging.debug()、logging.info()、logging.warning()、logging.error()、logging.critical()（分别用以记录不同级别的日志信息），logging.basicConfig()（用默认日志格式（Formatter）为日志系统建立一个默认的流处理器（StreamHandler），设置基础配置（如日志级别等）并加到 root logger（根 Logger）中）这几个 logging 模块级别的函数。

下面介绍第二种打印日志的方法，日志流处理，使用函数 logging.getLogger([name])（返回一个 logger 对象，如果没有指定名字将返回 root logger）。

在介绍 logging 模块的日志流处理流程之前，我们先来介绍下 logging 模块的四大组件：

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

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。

logging 日志模块相关类及其常用方法介绍

与 logging 四大组件相关的类：Logger, Handler, Filter, Formatter。

3.1 Logger 类

Logger 对象有 3 个任务要做：

1. 向应用程序代码暴露几个方法，使应用程序可以在运行时记录日志消息；
2. 基于日志严重等级（默认的过滤设施）或 filter 对象来决定要对哪些日志进行后续处理；
3. 将日志消息传送给所有感兴趣的日志 handlers。

Logger 对象最常用的方法分为两类：配置方法和消息发送方法

Logger 类相关方法

方法	描述
Logger.setLevel()	设置日志器将会处理的日志消息的最低严重级别
Logger.addHandler() 和 Logger.removeHandler()	为该logger对象添加 和 移除一个handler对象
Logger.addFilter() 和 Logger.removeFilter()	为该logger对象添加 和 移除一个filter对象

logger对象配置完成后，可以使用下面的方法来创建日志记录：

方法	描述
Logger.debug(), Logger.info(), Logger.warning(), Logger.error(), Logger.critical()	创建一个与它们的方法名对应等级的日志记录
Logger.exception()	创建一个类似于 Logger.error() 的日志消息
Logger.log()	需要获取一个明确的日志 level 参数来创建一个日志记录

一个 Logger 对象呢？一种方式是通过 Logger 类的实例化方法创建一个 Logger 类的实例，但是我们通常都是用第二种方式–logging.getLogger() 方法。

logging.getLogger() 方法有一个可选参数 name，该参数表示将要返回的日志器的名称标识，如果不提供该参数，则其值为 ‘root’。若以相同的 name 参数值多次调用 getLogger() 方法，将会返回指向同一个 logger 对象的引用。

多次使用注意不能创建多个logger,否则会出现重复输出日志现象。

关于logger的层级结构与有效等级的说明：

• logger的名称是一个以 ‘.’ 分割的层级结构，每个 ‘.’ 后面的 logger 都是 ‘.’ 前面的 logger 的 children，例如，有一个名称为 foo 的 logger，其它名称分别为 foo.bar, foo.bar.baz 和 foo.bam 都是 foo 的后代。
• logger 有一个"有效等级（effective level）"的概念。如果一个 logger 上没有被明确设置一个 level，那么该 logger 就是使用它 parent 的 level；如果它的 parent 也没有明确设置 level 则继续向上查找 parent 的 parent 的有效 level，依次类推，直到找到个一个明确设置了 level 的祖先为止。需要说明的是，root logger 总是会有一个明确的 level 设置（默认为 WARNING）。当决定是否去处理一个已发生的事件时，logger 的有效等级将会被用来决定是否将该事件传递给该 logger 的 handlers 进行处理。
• child loggers 在完成对日志消息的处理后，默认会将日志消息传递给与它们的祖先 loggers 相关的 handlers。因此，我们不必为一个应用程序中所使用的所有 loggers 定义和配置 handlers，只需要为一个顶层的 logger 配置 handlers，然后按照需要创建 child loggers 就可足够了。我们也可以通过将一个 logger 的 propagate 属性设置为 False 来关闭这种传递机制。

3.2 Handler 类

Handler 对象的作用是（基于日志消息的 level）将消息分发到 handler 指定的位置（文件、网络、邮件等）。Logger 对象可以通过 addHandler() 方法为自己添加 0 个或者更多个 handler 对象。比如，一个应用程序可能想要实现以下几个日志需求：

方法	描述
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

需要说明的是，应用程序代码不应该直接实例化和使用 Handler 实例。因为 Handler 是一个基类，它只定义了所有 handlers 都应该有的接口，同时提供了一些子类可以直接使用或覆盖的默认行为。下面是一些常用的 Handler：

Handler	描述
logging.StreamHandler	将日志消息发送到输出到 Stream，如 std.out, std.err 或任何 file-like 对象。
logging.FileHandler	将日志消息发送到磁盘文件，默认情况下文件大小会无限增长
logging.handlers.RotatingFileHandler	将日志消息发送到磁盘文件，并支持日志文件按大小切割
logging.hanlders.TimedRotatingFileHandler	将日志消息发送到磁盘文件，并支持日志文件按时间切割
logging.handlers.HTTPHandler	将日志消息以 GET 或 POST 的方式发送给一个 HTTP 服务器
logging.handlers.SMTPHandler	将日志消息发送给一个指定的 email 地址
logging.NullHandler	该 Handler 实例会忽略 error messages，通常被想使用 logging 的 library 开发者使用来避免 ‘No handlers could be found for logger XXX’ 信息的出现。

3.3 Formater 类

Formater 对象用于配置日志信息的最终顺序、结构和内容。与 logging.Handler基类不同的是，应用代码可以直接实例化 Formatter 类。另外，如果你的应用程序需要一些特殊的处理行为，也可以实现一个 Formatter 的子类来完成。

Formatter 类的构造方法定义如下：

logging.Formatter.__init__(fmt=None, datefmt=None, style='%')

可见，该构造方法接收 3 个可选参数：

• fmt：指定消息格式化字符串，如果不指定该参数则默认使用 message 的原始值
• datefmt：指定日期格式字符串，如果不指定该参数则默认使用 “%Y-%m-%d %H:%M:%S”
• style：Python 3.2 新增的参数，可取值为 ‘%’，’{’ 和 ‘$’，如果不指定该参数则默认使用 ‘%’

一般直接用 logging.Formatter(fmt, datefmt)

3.4 Filter类（了解即可）

Filter 可以被 Handler 和 Logger 用来做比 level 更细粒度的、更复杂的过滤功能。Filter 是一个过滤器基类，它只允许某个 logger 层级下的日志事件通过过滤。该类定义如下：

class logging.Filter(name='')
    filter(record)

比如，一个 filter 实例化时传递的 name 参数值为 ‘A.B’，那么该 filter 实例将只允许名称为类似如下规则的 loggers 产生的日志记录通过滤：‘A.B’，‘A.B,C’，‘A.B.C.D’，‘A.B.D’，而名称为 ‘A.BB’，‘B.A.B’ 的 loggers 产生的日志则会被过滤掉。如果 name 的值为空字符串，则允许所有的日志事件通过过滤。

filter 方法用于具体控制传递的 record 记录是否能通过过滤，如果该方法返回值为0表示不能通过过滤，返回值为非 0 表示可以通过过滤。

3.5 日志流处理简要流程

1、创建一个 logger
2、设置下 logger 的日志的等级
3、创建合适的 Handler(FileHandler 要有路径)
4、设置下每个 Handler 的日志等级
5、创建下日志的格式
6、向 Handler 中添加上面创建的格式
7、将上面创建的 Handler 添加到 logger 中
8、打印输出 logger.debug\logger.info\logger.warning\logger.error\logger.critical

# coding=utf-8
import logging

# 创建logger，如果参数为空则返回 root logger
logger = logging.getLogger("mylogger")
logger.setLevel(logging.DEBUG)  # 设置logger日志等级

# 创建handler
fh = logging.FileHandler("test.log", encoding="utf-8")
ch = logging.StreamHandler()

# 设置输出日志格式, 注意 logging.Formatter的大小写
formatter = logging.Formatter(
    fmt="%(asctime)s %(name)s %(filename)s %(message)s",
    datefmt="%Y/%m/%d %X"
)

# 为handler指定输出格式，注意大小写
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)

# 为logger添加的日志处理器
logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)

# 输出不同级别的log
logger.warning("warning message")
logger.info("info message")
logger.error("error message")

运行结果

2020/11/22 21:00:24 mylogger test3.py warning message
2020/11/22 21:00:24 mylogger test3.py info message
2020/11/22 21:00:24 mylogger test3.py error message

python logging 重复写日志问题

用 Python 的 logging 模块记录日志时，可能会遇到重复记录日志的问题，第一条记录写一次，第二条记录写两次，第三条记录写三次

原因：没有移除 handler 解决：在日志记录完之后 removeHandler

# coding=utf-8
import logging

def log(msg):
    #创建logger，如果参数为空则返回root logger
    logger = logging.getLogger("mylogger")
    logger.setLevel(logging.DEBUG)  #设置logger日志等级

    #创建handler
    fh = logging.FileHandler("test.log",encoding="utf-8")
    ch = logging.StreamHandler()

    #设置输出日志格式
    formatter = logging.Formatter(
        fmt="%(asctime)s %(name)s %(filename)s %(message)s",
        datefmt="%Y/%m/%d %X"
        )

    #为handler指定输出格式
    fh.setFormatter(formatter)
    ch.setFormatter(formatter)

    #为logger添加的日志处理器
    logger.addHandler(fh)
    logger.addHandler(ch)

    # 输出不同级别的log
    logger.info(msg)

# 输出不同级别的log
log("message1")
log("message2")
log("message3")

运行结果

2020/11/22 21:08:04 mylogger test3.py message1
2020/11/22 21:08:04 mylogger test3.py message2
2020/11/22 21:08:04 mylogger test3.py message2
2020/11/22 21:08:04 mylogger test3.py message3
2020/11/22 21:08:04 mylogger test3.py message3
2020/11/22 21:08:04 mylogger test3.py message3

分析：可以看到输出结果有重复打印

原因：第二次调用 log 的时候，根据 getLogger(name) 里的 name 获取同一个logger，而这个 logger 里已经有了第一次你添加的 handler，第二次调用又添加了一个 handler，所以，这个 logger 里有了两个同样的 handler，以此类推，调用几次就会有几个 handler。

解决方案 1：添加 removeHandler 语句

# coding=utf-8
import logging


def log(msg):
    # 创建logger，如果参数为空则返回root logger
    logger = logging.getLogger("mylogger")
    logger.setLevel(logging.DEBUG)  # 设置logger日志等级

    # 创建handler
    fh = logging.FileHandler("test.log", encoding="utf-8")
    ch = logging.StreamHandler()

    # 设置输出日志格式
    formatter = logging.Formatter(
        fmt="%(asctime)s %(name)s %(filename)s %(message)s",
        datefmt="%Y/%m/%d %X"
    )

    # 为handler指定输出格式
    fh.setFormatter(formatter)
    ch.setFormatter(formatter)

    # 为logger添加的日志处理器
    logger.addHandler(fh)
    logger.addHandler(ch)

    # 输出不同级别的log
    logger.info(msg)

    # 解决方案1，添加removeHandler语句，每次用完之后移除Handler
    logger.removeHandler(fh)
    logger.removeHandler(ch)


# 输出不同级别的log
log("message1")
log("message2")
log("message3")

解决方案 2：在 log 方法里做判断，如果这个 logger 已有 handler，则不再添加 handler。

# coding=utf-8
import logging


def log(msg):
    # 创建logger，如果参数为空则返回root logger
    logger = logging.getLogger("mylogger")
    logger.setLevel(logging.DEBUG)  # 设置logger日志等级

    if not logger.handlers:
        # 创建handler
        fh = logging.FileHandler("test.log", encoding="utf-8")
        ch = logging.StreamHandler()

        # 设置输出日志格式
        formatter = logging.Formatter(
            fmt="%(asctime)s %(name)s %(filename)s %(message)s",
            datefmt="%Y/%m/%d %X"
        )

        # 为handler指定输出格式
        fh.setFormatter(formatter)
        ch.setFormatter(formatter)

        # 为logger添加的日志处理器
        logger.addHandler(fh)
        logger.addHandler(ch)

    # 输出不同级别的log
    logger.info(msg)


# 输出不同级别的log
log("message1")
log("message2")
log("message3")

logger 调用方法的例子

# coding=utf-8
import logging.handlers
import datetime


def get_logger():
    logger = logging.getLogger('mylogger')  # mylogger为日志器的名称标识，如果不提供该参数，默认为'root'
    logger.setLevel(logging.DEBUG)  # 设置logger处理等级

    # 这里进行判断，如果logger.handlers列表为空，则添加，否则，直接去写日志
    if not logger.handlers:
        # rf_handler将所有的日志信息写到 all.log 中
        # when:字符串，定义了日志切分的间隔时间单位
        # interval:间隔时间单位的个数，指等待多少个when的时间后Logger会自动重建新闻继续进行日志记录
        # backupCount 是保留日志的文件个数，日志文件最多backupCount个，多余的删除，默认为0，表示不会自动删除
        rf_handler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler('all.log', when='midnight', interval=1, backupCount=7,
                                                               atTime=datetime.time(0, 0, 0, 0))

        # 设置输出日志格式
        rf_formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
        # 为handler指定输出格式
        rf_handler.setFormatter(rf_formatter)

        # f_handler 将等级大于等于 error的信息写到error.log文件中
        f_handler = logging.FileHandler('error.log')
        f_handler.setLevel(logging.ERROR)

        # 设置输出日志格式
        f_formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(filename)s[:%(lineno)d] - %(message)s")
        # 为handler指定输出格式
        f_handler.setFormatter(f_formatter)

        # 为logger添加的日志处理器
        logger.addHandler(rf_handler)
        logger.addHandler(f_handler)

    return logger


logger = get_logger()
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warning('warning message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')
logger.log(level=logging.ERROR, msg="logger.log message")

参考：https://www.cnblogs.com/Nicholas0707/p/9021672.html#_label1_1

本文地址：https://blog.csdn.net/happyjacob/article/details/109922504