django自带强大的日志管理工具,只需要在django/settings中设置日志的路径,然后在一些格式等配置,便可在视图函数等使用,注意⚠️⚠️⚠️⚠️⚠️⚠️⚠️⚠️⚠️!!!,配置好后,需要案设置中的路径建立log文件夹,否则会报一些莫名的错误,如下:
ValueError: Unable to configure handler 'xxxx'
1、settings.py设置目录:
BASE_LOG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "log")
2、设置log配置:
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', } }, }
3、在view.py视图函数,使用实例:
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")
class Reg(APIView): def get(self,request): print("register") logger.debug("我是debug") logger.info("我是info") logger.error("发现一个error") collect_logger.info("user1:wangbababa") obj_list = User.objects.all() print(obj_list) return HttpResponse("this is register")