1.日志级别
很多程序都有记录日志的需求,并且日志中包含的信息即有正常的程序访问日志,还可能有错误、警告等信息输出,python的logging模块提供了标准的日志接口,你可以通过它存储各种格式的日志,logging的日志可以分为 debug(), info(), warning(), error() and critical()
5个级别,
默认级别是WARNING,表示只有WARING和比WARNING更严重的事件才会被记录到日志内,低级别的信息会被忽略。
因此,默认情况下,DEBUG和INFO会被忽略,WARING、ERROR和CRITICAL会被记录。
有多种方法用来处理被跟踪的事件。最简单的方法就是把它们打印到终端控制台上。或者将它们写入一个磁盘文件内。
2、用法
3、简单用法
import logging logging.warning('Watch out!') # 消息会被打印到控制台上 logging.info('I told you so') # 这行不会被打印,因为级别低于默认级别warning
4、记录到文件
要把日志输出到文件内,就不能使用上面的方法了,但是logging模块同样给我们提供了一个相对便捷的手段,那就是logging.basicConfig()
方法。
import logging logging.basicConfig(filename='log_test.log', level=logging.INFO) #info级别以上的写入文件 logging.debug('so should this') logging.info('I told you so') logging.warning('Watch out!')
5.自定义日志格式
import logging logging.basicConfig(filename='log_test.log', level=logging.WARNING, format='%(asctime)s %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %I:%M:%S %p' ) logging.debug('so should this') logging.info('I told you so') logging.warning('Watch out!') logging.error('this error is no') logging.critical('critical xxxx')
属性 格式 描述 asctime %(asctime)s 日志产生的时间,默认格式为2003-07-08 16:49:45,896 created %(created)f time.time()生成的日志创建时间戳 filename %(filename)s 生成日志的程序名 funcName %(funcName)s 调用日志的函数名 levelname %(levelname)s 日志级别 ('DEBUG', 'INFO', 'WARNING', 'ERROR', 'CRITICAL') levelno %(levelno)s 日志级别对应的数值 lineno %(lineno)d 日志所针对的代码行号(如果可用的话) module %(module)s 生成日志的模块名 msecs %(msecs)d 日志生成时间的毫秒部分 message %(message)s 具体的日志信息 name %(name)s 日志调用者 pathname %(pathname)s 生成日志的文件的完整路径 process %(process)d 生成日志的进程ID(如果可用) processName %(processName)s 进程名(如果可用) thread %(thread)d 生成日志的线程ID(如果可用) threadName %(threadName)s 线程名(如果可用)
# 函数 import logging logging.basicConfig(filename='log_test.log', level=logging.WARNING, format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(filename)s:%(module)s %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %I:%M:%S %p' ) def sayhi(): logging.error('from sayhi...') sayhi() logging.debug('so should this') logging.info('I told you so') logging.warning('Watch out!') logging.error('this error is no') logging.critical('critical xxxx')
import logging logging.basicConfig(filename='log_test.log', level=logging.WARNING, format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(filename)s:%(module)s:%(lineno)d %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %I:%M:%S %p' ) def sayhi(): logging.error('from sayhi...') sayhi() logging.debug('so should this') logging.info('I told you so') logging.warning('Watch out!') logging.error('this error is no') logging.critical('critical xxxx')
6、日志同时输出到屏幕和文件
如果想同时把log打印在屏幕和文件日志里,就需要了解一点复杂的知识 了
Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类,使用官方文档中的概括最为合适:
- logger提供了应用程序可以直接使用的接口;
- handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出;
- filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录;
- formatter决定日志记录的最终输出格式。
他们之间的关系是这样的
每个组件的主要功能
(1)logger
每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名,比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger:
LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
而核心模块可以这样:
LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)
还可以绑定handler和filters
Logger.setLevel(lel):指定最低的日志级别,低于lel的级别将被忽略。debug是最低的内置级别,critical为最高 Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr):增加或删除指定的handler
Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical():可以设置的日志级别
(2)handler
handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台,有些Handler可以把信息输出到文件,还有些 Handler可以把信息发送到网络上。如果觉得不够用,还可以编写自己的Handler。可以通过addHandler()方法添加多个多handler
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
每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler:
- logging.StreamHandler 使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。
- logging.FileHandler 和StreamHandler 类似,用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件
-
logging.handlers.RotatingFileHandler
这个Handler类似于上面的FileHandler,但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后,它会自动将当前日志文件改名,然后创建 一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后,RotatingFileHandler自动把 文件改名为chat.log.1。不过,如果chat.log.1已经存在,会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建 chat.log,继续输出日志信息。它的函数是:
RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])
其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。
- maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0,意味着日志文件可以无限大,这时上面描述的重命名过程就不会发生。
- backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如,如果指定为2,当上面描述的重命名过程发生时,原有的chat.log.2并不会被更名,而是被删除。
-
logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
这个Handler和RotatingFileHandler类似,不过,它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件,而是间隔一定时间就 自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似,不过新的文件不是附加数字,而是当前时间。它的函数是:
TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])
其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。
interval
是时间间隔。when
参数是一个字符串。表示时间间隔的单位,不区分大小写。它有以下取值:- S 秒
- M 分
- H 小时
- D 天
- W 每星期(interval==0时代表星期一)
- midnight 每天凌晨
(3)formatter 组件
日志的formatter是个独立的组件,可以跟handler组合
fh = logging.FileHandler("access.log") formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') fh.setFormatter(formatter) #把formmater绑定到fh上
(4)filter 组件
如果你想对日志内容进行过滤,就可自定义一个filter
class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter): """忽略带db backup 的日志""" def filter(self, record): #固定写法 return "db backup" not in record.getMessage()
注意filter函数会返加True or False,logger根据此值决定是否输出此日志
然后把这个filter添加到logger中
logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())
下面的日志就会把符合filter条件的过滤掉
logger.debug("test ....") logger.info("test info ....") logger.warning("start to run db backup job ....") logger.error("test error ....")
7.实例1:
一个同时输出到屏幕、文件的完成例子
import logging # 1.生成logging对象 logger = logging.getLogger('web') # 2。生成hander对象 ch = logging.StreamHandler() # 终端打印 fh = logging.FileHandler('web.log') # 文件保存 # 2.1把hander对象绑定到logger logger.addHandler(ch) logger.addHandler(fh) # 3.生成formatter 对象 file_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') console_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') # 3.1把formatter对象绑定到hander对象 ch.setFormatter(console_formatter) fh.setFormatter(file_formatter) logger.debug("test ....") logger.info("test info ....") logger.warning("start to run db backup job ....") logger.error("test error ....")
(2)设置日志等级
(3)设置终端,文件日志等级
(4)总结
- 日志先经过全局的level限制,
- 然后,各自通过终端或文件的等级限制在输出
8.实例2:filter
一个同时输出到屏幕、文件、带filter的完成例子
import logging # filter 过滤 class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter): """忽略带db backup 的日志""" def filter(self, record): #固定写法 return "db backup" not in record.getMessage() # 1.生成logging对象 logger = logging.getLogger('web') logger.setLevel(logging.INFO) # 设置日志等级 # 1.1 把filter对象添加到logger中 logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter()) # 2。生成hander对象 ch = logging.StreamHandler() # 终端打印 ch.setLevel(logging.DEBUG) # 终端打印 日志等级 fh = logging.FileHandler('web.log') # 文件保存 fh.setLevel(logging.WARNING) # 文件保存 日志等级 # 2.1把hander对象绑定到logger logger.addHandler(ch) logger.addHandler(fh) # 3.生成formatter 对象 file_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') console_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') # 3.1把formatter对象绑定到hander对象 ch.setFormatter(console_formatter) fh.setFormatter(file_formatter) logger.debug("test ....") logger.info("test info ....") logger.warning("start to run db backup job ....") logger.warning("start to run db backup job 1....") logger.warning("start to run db backup job 2....") logger.error("test error ....")
9、实例三:文件自动截断
import logging from logging import handlers logger = logging.getLogger(__name__) log_file = "timelog.log" #fh = handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file,maxBytes=10,backupCount=3) fh = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=log_file,when="S",interval=5,backupCount=3) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(module)s:%(lineno)d %(message)s') fh.setFormatter(formatter) logger.addHandler(fh) logger.warning("test1") logger.warning("test12") logger.warning("test13") logger.warning("test14")
import logging from logging import handlers # filter 过滤 class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter): """忽略带db backup 的日志""" def filter(self, record): #固定写法 return "db backup" not in record.getMessage() # 1.生成logging对象 logger = logging.getLogger('web') logger.setLevel(logging.INFO) # 设置日志等级 # 1.1 把filter对象添加到logger中 logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter()) # 2。生成hander对象 ch = logging.StreamHandler() # 终端打印 ch.setLevel(logging.DEBUG) # 终端打印 日志等级 #fh = logging.FileHandler('web.log') # 文件保存 #fh = handlers.RotatingFileHandler('web.log',maxBytes=10, backupCount=3) fh = handlers.TimedRotatingFileHandler('web.log',when='S',interval=5, backupCount=3) fh.setLevel(logging.WARNING) # 文件保存 日志等级 # 2.1把hander对象绑定到logger logger.addHandler(ch) logger.addHandler(fh) # 3.生成formatter 对象 file_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') console_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') # 3.1把formatter对象绑定到hander对象 ch.setFormatter(console_formatter) fh.setFormatter(file_formatter) logger.debug("test ....") logger.info("test info ....") logger.warning("start to run db backup job ....") logger.warning("start to run db backup job 1....") logger.warning("start to run db backup job 2....") logger.error("test error ....")
(1)handlers.RotatingFileHandler
-
from logging import handlers
-
fh = handlers.RotatingFileHandler('web.log', maxBytes=10, backupCount=3)
(2)handlers.RotatingFileHandler
-
from logging import handlers
- fh = handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file,maxBytes=10,backupCount=3)