logging模块

什么是logging模块

logging模块是python提供的用于记录日志的模块

为什么需要logging

我们完全可以自己打开文件然后,日志写进去,但是这些操作重复且没有任何技术含量,所以python帮我们进行了封装,有了logging后我们在记录日志时 只需要简单的调用接口即可,非常方便!

日志级别

在开始记录日志前还需要明确,日志的级别

随着时间的推移,日志记录会非常多,成千上万行,如何快速找到需要的日志记录这就成了问题

解决的方案就是 给日志划分级别

logging模块将日志分为了五个级别,从高到低分别是:

1.info 常规信息

2.debug 调试信息

3.warning 警告信息

4.error 错误信息

5.cretical 严重错误

本质上他们使用数字来表示级别的,从高到低分别是10,20,30,40,50

0|1logging模块的使用

 

#1.导入模块 import logging #2.输出日志 logging.info("info") logging.debug("debug") logging.warning("warning") logging.error("error") logging.critical("critical") #输出 WARNING:root:warning #输出 ERROR:root:error #输出 CRITICAL:root:critical

我们发现info 和 debug都没有输出,这是因为它们的级别不够,

默认情况下:

logging的最低显示级别为warning,对应的数值为30 日志被打印到了控制台 日志输出格式为:级别 日志生成器名称 日志消息

如何修改这写默认的行为呢?,这就需要我们自己来进行配置

0|1自定义配置

import logging logging.basicConfig() """可用参数 filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。 filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。 format：指定handler使用的日志显示格式。 datefmt：指定日期时间格式。 level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别 """ #案例: logging.basicConfig( filename="aaa.log", filemode="at", datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S %p", format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(module)s: %(message)s", level=10 )

格式化全部可用名称

%(name)s：Logger的名字，并非用户名，详细查看 %(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

至此我们已经可以自己来配置一 写基础信息了,但是当我们想要将同一个日志输出到不同位置时,这些基础配置就无法实现了,

例如 有一个登录注册的功能 需要记录日志,同时生成两份 一份给程序员看,一份给老板看,作为程序员应该查看较为详细的日志,二老板则应该简单一些,因为他不需要关心程序的细节

要实现这样的需要我们需要系统的了解loggin模块

logging模块的四个核心角色

1.Logger 日志生成器 产生日志

2.Filter 日志过滤器 过滤日志

3.Handler 日志处理器 对日志进行格式化,并输出到指定位置(控制台或文件)

4.Formater 处理日志的格式

一条日志完整的生命周期

1.由logger 产生日志 -> 2.交给过滤器判断是否被过滤 -> 3.将日志消息分发给绑定的所有处理器 -> 4处理器按照绑定的格式化对象输出日志

其中 第一步 会先检查日志级别 如果低于设置的级别则不执行

第二步 使用场景不多 需要使用面向对象的技术点 后续用到再讲

第三步 也会检查日志级别,如果得到的日志低于自身的日志级别则不输出

生成器的级别应低于句柄否则给句柄设置级别是没有意义的, 例如 handler设置为20 生成器设置为30 30以下的日志压根不会产生

第四步 如果不指定格式则按照默认格式

logging各角色的使用(了解)

# 生成器 logger1 = logging.getLogger("日志对象1") # 文件句柄 handler1 = logging.FileHandler("log1.log",encoding="utf-8") handler2 = logging.FileHandler("log2.log",encoding="utf-8") # 控制台句柄 handler3 = logging.StreamHandler() # 格式化对象 fmt1 = logging.Formatter( fmt="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s: %(message)s", datefmt="%m-%d %H:%M:%S %p") fmt2 = logging.Formatter( fmt="%(asctime)s - %(levelname)s : %(message)s", datefmt="%Y/%m/%d %H:%M:%S") # 绑定格式化对象与文件句柄 handler1.setFormatter(fmt1) handler2.setFormatter(fmt2) handler3.setFormatter(fmt1) # 绑定生成器与文件句柄 logger1.addHandler(handler1) logger1.addHandler(handler2) logger1.addHandler(handler3) # 设置日志级别 logger1.setLevel(10) #生成器日志级别 handler1.setLevel(20) #句柄日志级别 # 测试 logger1.debug("debug msessage") logger1.info("info msessage") logger1.warning("warning msessage") logger1.critical("critical msessage")

到此我们已经可以实现上述的需求了,但是这并不是我们最终的实现方式,因为每次都要编写这样的代码是非常痛苦的

logging的继承(了解)

可以将一个日志指定为另一个日志的子日志 或子孙日志

当存在继承关系时 子孙级日志收到日志时会将该日志向上传递

指定继承关系:

import logging log1 = logging.getLogger("mother") log2 = logging.getLogger("mother.son") log3 = logging.getLogger("mother.son.grandson") # handler fh = logging.FileHandler(filename="cc.log",encoding="utf-8") # formatter fm = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s -%(filename)s - %(message)s") # 绑定 log1.addHandler(fh) log2.addHandler(fh) log3.addHandler(fh) # 绑定格式 fh.setFormatter(fm) # 测试 # log1.error("测试") # log2.error("测试") log3.error("测试") # 取消传递 log3.propagate = False # 再次测试 log3.error("测试")

通过字典配置日志模块(重点)

每次都要编写代码来配置非常麻烦 ,我们可以写一个完整的配置保存起来,以便后续直接使用

import logging.config logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) logging.getLogger("aa").debug("测试")

LOGGING_DIC模板

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 simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s' logfile_path = "配置文件路径" LOGGING_DIC = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, }, 'filters': {}, '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': 'DEBUG', '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, #日志文件最大个数 'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码 }, }, 'loggers': { #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 'aa': { 'handlers': ['default', 'console'], # 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 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递 }, }, }

补充:

getLogger参数就是对应字典中loggers的key , 如果没有匹配的key 则返回系统默认的生成器,我们可以在字典中通过空的key来将一个生成器设置为默认的

'loggers': { # 把key设置为空 '': { 'handlers': ['default', 'console'], # 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 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递 }, },

,往后在使用时可以这调用模块提供的函数,来输出日志

logging.info("测试信息!")

另外我们在第一次使用日志时并没有指定生成器,但也可以使用,这是因为系统有默认的生成器名称就叫root

最后来完成之前的需求:

有一个登录注册的功能 需要记录日志,同时生成两份 一份给程序员看,一份给老板看,作为程序员应该查看较为详细的日志,二老板则应该简单一些,因为他不需要关心程序的细节

# 程序员看的格式 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 logfile_path1 = "coder.log" # 老板看的格式 simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s]%(message)s' logfile_path2 = "boss.log" LOGGING_DIC = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, }, 'filters': {}, 'handlers': { #打印到终端的日志 'console': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕 'formatter': 'simple'