• 使用python的logging模块(转)


     

    一、从一个使用场景开始

    开发一个日志系统, 既要把日志输出到控制台, 还要写入日志文件

    Python代码  收藏代码
    1. import logging  
    2.   
    3. # 创建一个logger  
    4. logger = logging.getLogger('mylogger')  
    5. logger.setLevel(logging.DEBUG)  
    6.   
    7. # 创建一个handler,用于写入日志文件  
    8. fh = logging.FileHandler('test.log')  
    9. fh.setLevel(logging.DEBUG)  
    10.   
    11. # 再创建一个handler,用于输出到控制台  
    12. ch = logging.StreamHandler()  
    13. ch.setLevel(logging.DEBUG)  
    14.   
    15. # 定义handler的输出格式  
    16. formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')  
    17. fh.setFormatter(formatter)  
    18. ch.setFormatter(formatter)  
    19.   
    20. # 给logger添加handler  
    21. logger.addHandler(fh)  
    22. logger.addHandler(ch)  
    23.   
    24. # 记录一条日志  
    25. logger.info('foorbar')  

    运行后, 在控制台和日志文件都有一条日志:

    Java代码  收藏代码
    1. 2011-08-31 19:18:29,816 - mylogger - INFO - foorbar  

    二、logging模块的API

    结合上面的例子,我们说下几个最常使用的API

    logging.getLogger([name])返回一个logger实例,如果没有指定name,返回root logger。只要name相同,返回的logger实例都是同一个而且只有一个,即name和logger实例是一一对应的。这意味着,无需把logger实例在各个模块中传递。只要知道name,就能得到同一个logger实例
    Logger.setLevel(lvl)设置logger的level, level有以下几个级别:

    NOTSET < DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL
    如果把looger的级别设置为INFO, 那么小于INFO级别的日志都不输出, 大于等于INFO级别的日志都输出

    Python代码  收藏代码
    1. logger.debug("foobar")    # 不输出   
    2. logger.info("foobar")        # 输出  
    3. logger.warning("foobar") # 输出  
    4. logger.error("foobar")      # 输出  
    5. logger.critical("foobar")    # 输出  

     Logger.addHandler(hdlr)logger可以雇佣handler来帮它处理日志, handler主要有以下几种:StreamHandler: 输出到控制台FileHandler:   输出到文件handler还可以设置自己的level以及输出格式。

    logging.basicConfig([**kwargs])

    这个函数用来配置root logger, 可以看它的源码,还是挺简单的。它首先检查root是否有handler,如果没有,那这个函数会创建一个StreamHandler,并设置默认的formatter。

    然后将该handler添加到root。如果调用logging.basicConfig([**kwargs])的时候发现root logger已经有了handler,那该函数没有任何操作。

     

     
    三、关于root logger以及logger的父子关系
    前面多次提到root logger, 实际上logger实例之间还有父子关系, root logger就是处于最顶层的logger, 它是所有logger的祖先。如下图:

    root logger是默认的logger,如果不创建logger实例, 直接调用logging.debug()、logging.info()logging.warning()、logging.error()、logging.critical()这些函数,那么使用的logger就是 root logger, 它可以自动创建,也是单实例的。
    如何得到root logger通过logging.getLogger()或者logging.getLogger("")得到root logger实例。
    默认的level:root logger默认的level是logging.WARNING
    如何表示父子关系logger的name的命名方式可以表示logger之间的父子关系. 比如:parent_logger = logging.getLogger('foo')child_logger = logging.getLogger('foo.bar')
    什么是effective levellogger有一个概念,叫effective level。 如果一个logger没有显示地设置level,那么它就用父亲的level。如果父亲也没有显示地设置level, 就用父亲的父亲的level,以此推....最后到达root logger,一定设置过level。默认为logging.WARNINGchild loggers得到消息后,既把消息分发给它的handler处理,也会传递给所有祖先logger处理,
    来看一个例子

    Python代码  收藏代码
    1. import logging  
    2.   
    3. # 设置root logger  
    4. r = logging.getLogger()  
    5. ch = logging.StreamHandler()  
    6. ch.setLevel(logging.DEBUG)  
    7. formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')  
    8. ch.setFormatter(formatter)  
    9. r.addHandler(ch)  
    10.   
    11. # 创建一个logger作为父亲  
    12. p = logging.getLogger('foo')  
    13. p.setLevel(logging.DEBUG)  
    14. ch = logging.StreamHandler()  
    15. ch.setLevel(logging.DEBUG)  
    16. formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(message)s')  
    17. ch.setFormatter(formatter)  
    18. p.addHandler(ch)  
    19.   
    20. # 创建一个孩子logger  
    21. c = logging.getLogger('foo.bar')  
    22. c.debug('foo')  

     输出如下:

    Python代码  收藏代码
    1. 2011-08-31 21:04:29,893 - foo  
    2. 2011-08-31 21:04:29,893 - DEBUG - foo  


    可见, 孩子logger没有任何handler,所以对消息不做处理。但是它把消息转发给了它的父亲以及root logger。最后输出两条日志。

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