logging 模块使用

1. logging

1.1 什么是 logging

logging 模块是 Python 内置的日志管理模块，不需要额外安装。

使用：

import logging

logging.critical('this is critical msg')
logging.error('this is error msg')
logging.warning('this is warning msg')
logging.info('this is info msg')

运行结果如下：

CRITICAL:root:this is critical msg
ERROR:root:this is error msg
WARNING:root:this is warning msg

默认只输出 warning 以上级别的日志，日志级别：

CRITICAL（严重错误） > ERROR > WARNING(默认) > INFO > DEBUG > NOTSET

默认日志格式：

LOGLEVEL:LOGGERNAME:msg

1.2 logging 模块中的几个重要概念

logging 中不得不知道的几个概念：Logger，Handler，Formatter，Filter

• Logger 记录器：暴露了应用程序代码能直接使用的接口。
• Handler 处理器：将（记录器产生的）日志记录发送至合适的目的地。
• Filter 过滤器：提供了更好的粒度控制，它可以决定输出哪些日志记录。
• Formatter 格式化器：指明了最终输出中日志记录的布局。

Logger 记录器

使用接口debug，info，warn，error，critical之前必须创建Logger实例：

# 创建 Logger 实例
logger = logging.getLogger(logger_name)

如果没有创建 Logger 实例，那么默认创建一个 root logger，且默认日志级别为 warning，处理器为 StreamHandler（即将日志信息打印输出在屏幕上），输出格式为一个简单的使用程序输出格式。

logger 实例其他操作：

logger.setLevel(logging.ERROR)	 	# 设置日志级别
logger.addHandler(handler_name) 	# 为Logger实例增加一个处理器
logger.removeHandler(handler_name) `# 为Logger实例删除一个处理器

---

Handler 处理器

常用 Handler 处理器有 ：StreamHandler，FileHandler，NullHandler

创建方法：

# StreamHandler
sh = logging.StreamHandler(stream=None)

# FileHandler
fh = logging.FileHandler(filename, mode='a', encoding=None, delay=False)

# NullHandler
# 不做任何的格式化或者输出的 handler

根据处理器对象，可以设置日志级别、格式化日志增加或删除过滤器等操作：

sh.setLevel(logging.WARN) 			# 指定日志级别，低于WARN级别的日志将被忽略
sh.setFormatter(formatter_name)		 # 设置一个格式化器formatter
sh.addFilter(filter_name)			 # 增加一个过滤器，可以增加多个
sh.removeFilter(filter_name) 		# 删除一个过滤器

Handler 类型及作用：

类型	说明
logging.StreamHandler	指定向流对象进行
logging.FileHandler	指定文件
logging.handlers.RotaingFileHandler	指定文件，但可管理文件大小，当超过指定值后则重新创建日志文件
logging.handlers.TimedRotatingFileHandler	指定文件，超过指定周期后重新创建日志文件
logging.handlers.SocketHandler	指定socket
logging.handlers.SyslogHandler	指定syslog服务器
logging.handlers.HTTPHandler	使用post/get请求提交数据到web服务器

更多关于 Handler 可以访问 Python logging.handlers

---

Formatter 格式化器

Formatter 格式化器可以用来指定日志输出格式，默认的时间格式为 %Y-%m-%d %H:%M:%S。

创建方法：

# fmt：消息的格式化字符串，datefmt：日期字符串，若不指定 fmt，将使用'%(message)s'。若不指定 datefmt，将使用ISO8601日期格式
formatter = logging.Formatter(fmt=None, datefmt=None)

# 示例，指定输出当前时间、日志等级名字、线程名、消息
fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(threadName)s - %(message)s')
fh = logging.FileHandler('/tmp/test.log')  

格式化参数：

参数	说明
%(name)s	Logger的名字
%(levelno)s	数字日志级别
%(levelname)s	文本日志级别
%(pathname)s	调用日志输出函数的模块文件路径
%(filenames)s	调用日志输出函数的模块文件名
%(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	调用日志输出函数语句所在行号
%(created)f	当前时间
%(relativeCreated)d	当前时间
%(asctime)s	当前时间,格式’2015-05-28 20:50:03,345’
%(thread)d	线程id
%(threadName)s	线程名
%(process)d	进程id
%（message)s	消息

---

Filter 过滤器

进行更为复杂的日志过滤，只允许特定 Logger 层次以下的事件通过。

创建方法：

filter = logging.Filter(name='')

Tips

Logger 是一个树状结构，它可以有多个处理器，一个处理器也可以有多个格式化器或过滤器，且日志级别可继承

---

示例

import logging

logger = logging.getLogger()

# 控制台 handler 对象，标准输出
# sh = logging.StreamHandler()
fh = logging.FileHandler(filename='test.log')

# 当前时间、日志等级名字、线程名、消息
fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(threadName)s - %(message)s')

# 将格式添加到对象中
# sh.setFormatter(fmt)
fh.setFormatter(fmt)

# 添加到 logger 中
# logger.addHandler(sh)
logger.addHandler(fh)
logger.warning('This is a warning log...')

1.3 配置方式

logging 模块支持自定义配置，配置方式有：

• basicConfig：简单配置
• dictConfig：通过字典进行配置
• fileConfig：通过一个文件进行配置
• listen：通过一个端口进行配置

以上配置方式非必须，可以不使用以上方式配置，而直接调用 Logger 实例。

---

basicConfig

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='', datefmt='',	 filemode='', filename='', stream='')

# 示例
logging.basicConfig(filename='logger.log', level=logging.INFO)

参数：

关键字	描述
filename	创建一个 FileHandler，使用指定的文件名
filemode	如果指明了文件名，指明打开文件的模式（如果没有指明filemode，默认为 a）
format	指定日志输出格式
datefmt	指定日志输出时间/日期格式
level	指定日志等级
stream	创建 StreamHandler。与 filename 不兼容，如果两个都有，stream 被忽略

2. 在 Django 中使用 logging

Django 使用 Python 自带的 logging 模块作为日志打印工具。

日志级别：info、debug、error、warning、CRITICAL。

logging 是线程安全的，其主要由以下四部分组成：

• Logger（记录器） ：用户使用的直接接口，将日志传递给 Handler
• Handler（处理器） ：控制日志输出到哪里，console，file 等（一个logger可以有多个Handler）
• Filter（过滤器） ：控制哪些日志可以从logger流向 Handler
• Formatter（格式化器） ：控制日志的格式

---

在 Django 中使用 logging

在 settings.py 最后添加如下代码：

BASE_LOG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "log")
LOGGING = {
    'version': 1,  # 保留字
    'disable_existing_loggers': False,  # 禁用已经存在的logger实例
    # 日志文件的格式
    'formatters': {
        # 详细的日志格式
        'standard': {
            'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'
                      '[%(levelname)s][%(message)s]'
        },
        # 简单的日志格式
        'simple': {
            'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
        },
        # 定义一个特殊的日志格式
        'collect': {
            'format': '%(message)s'
        }
    },
    # 过滤器
    'filters': {
        'require_debug_true': {
            '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',
        },
    },
    # 处理器
    'handlers': {
        # 在终端打印
        'console': {
            'level': 'DEBUG',
            'filters': ['require_debug_true'],  # 只有在Django debug为True时才在屏幕打印日志
            'class': 'logging.StreamHandler',  
            'formatter': 'simple'
        },
        # 默认的
        '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 * 50,  # 日志大小 50M
            'backupCount': 3,  # 最多备份几个
            'formatter': 'standard',
            'encoding': 'utf-8',
        },
        # 专门用来记错误日志
        '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 * 50,  # 日志大小 50M
            'backupCount': 5,
            'formatter': 'standard',
            'encoding': 'utf-8',
        },
        # 专门定义一个收集特定信息的日志
        '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 * 50,  # 日志大小 50M
            'backupCount': 5,
            'formatter': 'collect',
            'encoding': "utf-8"
        }
    },
    'loggers': {
       # 默认的logger应用如下配置
        '': {
            'handlers': ['default', 'console', 'error'],  # 上线之后可以把'console'移除
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向不向更高级别的logger传递
        },
        # 名为 'collect'的logger还单独处理
        'collect': {
            'handlers': ['console', 'collect'],
            'level': 'INFO',
        }
    },
}

在视图中使用 logging

from django.shortcuts import render, HttpResponse
import logging


# 生成一个以当前文件名为名字的logger实例
logger = logging.getLogger(__name__)

# 生成一个名为collect的logger实例
collect_logger = logging.getLogger("collect")

def index(request):
    logger.debug("debug1。。。。")
    logger.info("info1。。。。")
    logger.debug("debug2")

    collect_logger.info("用户：rose")

    return HttpResponse("OK")

运行流程