• logging——日志——转载02


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    3、日志流处理流程

    logging日志模块四大组件
    组件名称对应类名功能描述
    日志器 Logger 提供了应用程序可一直使用的接口
    处理器 Handler 将logger创建的日志记录发送到合适的目的输出
    过滤器 Filter 提供了更细粒度的控制工具来决定输出哪条日志记录,丢弃哪条日志记录
    格式器 Formatter 决定日志记录的最终输出格式
    最常用的配置方法如下:
    方法描述
    Logger.setLevel() 设置日志器将会处理的日志消息的最低严重级别
    Logger.addHandler() 和 Logger.removeHandler() 为该logger对象添加 和 移除一个handler对象
    Logger.addFilter() 和 Logger.removeFilter() 为该logger对象添加 和 移除一个filter对象
    logger对象配置完成后,可以使用下面的方法来创建日志记录:
    方法描述
    Logger.debug(), Logger.info(), Logger.warning(), Logger.error(), Logger.critical() 创建一个与它们的方法名对应等级的日志记录
    Logger.exception() 创建一个类似于Logger.error()的日志消息
    Logger.log() 需要获取一个明确的日志level参数来创建一个日志记录
    关于logger的层级结构与有效等级的说明:
    • logger的名称是一个以'.'分割的层级结构,每个'.'后面的logger都是'.'前面的logger的children,例如,有一个名称为 foo 的logger,其它名称分别为 foo.bar, foo.bar.baz 和 foo.bam都是 foo 的后代。

    • logger有一个"有效等级(effective level)"的概念。如果一个logger上没有被明确设置一个level,那么该logger就是使用它parent的level;如果它的parent也没有明确设置level则继续向上查找parent的parent的有效level,依次类推,直到找到个一个明确设置了level的祖先为止。需要说明的是,root logger总是会有一个明确的level设置(默认为 WARNING)。当决定是否去处理一个已发生的事件时,logger的有效等级将会被用来决定是否将该事件传递给该logger的handlers进行处理。

    • child loggers在完成对日志消息的处理后,默认会将日志消息传递给与它们的祖先loggers相关的handlers。因此,我们不必为一个应用程序中所使用的所有loggers定义和配置handlers,只需要为一个顶层的logger配置handlers,然后按照需要创建child loggers就可足够了。我们也可以通过将一个logger的propagate属性设置为False来关闭这种传递机制。

    Handler类:

    Handler对象的作用是(基于日志消息的level)将消息分发到handler指定的位置(文件、网络、邮件等)。Logger对象可以通过addHandler()方法为自己添加0个或者更多个handler对象。比如,一个应用程序可能想要实现以下几个日志需求:

    1)把所有日志都发送到一个日志文件中;

    2)把所有严重级别大于等于error的日志发送到stdout(标准输出);

    3)把所有严重级别为critical的日志发送到一个email邮件地址。这种场景就需要3个不同的handlers,每个handler复杂发送一个特定严重级别的日志到一个特定的位置。

    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

    需要说明的是,应用程序代码不应该直接实例化和使用Handler实例。因为Handler是一个基类,它只定义了素有handlers都应该有的接口,同时提供了一些子类可以直接使用或覆盖的默认行为。下面是一些常用的Handler:

    Handler描述
    logging.StreamHandler 将日志消息发送到输出到Stream,如std.out, std.err或任何file-like对象。
    logging.FileHandler 将日志消息发送到磁盘文件,默认情况下文件大小会无限增长
    logging.handlers.RotatingFileHandler 将日志消息发送到磁盘文件,并支持日志文件按大小切割
    logging.hanlders.TimedRotatingFileHandler 将日志消息发送到磁盘文件,并支持日志文件按时间切割
    logging.handlers.HTTPHandler 将日志消息以GET或POST的方式发送给一个HTTP服务器
    logging.handlers.SMTPHandler 将日志消息发送给一个指定的email地址
    logging.NullHandler 该Handler实例会忽略error messages,通常被想使用logging的library开发者使用来避免'No handlers could be found for logger XXX'信息的出现。


    import logging
    def log():
        #创建logger,如果参数为空则返回root logger
        logger = logging.getLogger("nick")
        logger.setLevel(logging.DEBUG)  #设置logger日志等级
    #这里进行判断,如果logger.handlers列表为空,则添加,否则,直接去写日志
        if not logger.handlers:
            #创建handler
            fh = logging.FileHandler("test.log",encoding="utf-8")
            ch = logging.StreamHandler()
    ​
            #设置输出日志格式
            formatter = logging.Formatter(
                fmt="%(asctime)s %(name)s %(filename)s %(message)s",
                datefmt="%Y/%m/%d %X"
                )
    ​
            #为handler指定输出格式
            fh.setFormatter(formatter)
            ch.setFormatter(formatter)
    ​
            #为logger添加的日志处理器
            logger.addHandler(fh)
            logger.addHandler(ch)
    ​
        return logger #直接返回logger
    ​
    logger = log()
    logger.warning("泰拳警告")
    logger.info("提示")
    logger.error("错误")
    logger.debug("查错")

    按照时间自动截断并保存指定文件个数的案例

    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) #filename定义将信息输入到指定的文件,
    # when指定单位是s(秒),interval是时间间隔的频率,单位是when所指定的哟(所以,你可以理解频率是5s);backupCount表示备份的文件个数,我这里是指定的3个文件。
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(module)s:%(lineno)d %(message)s')  #定义输出格式
    fh.setFormatter(formatter) #添加格式化输出
    logger.addHandler(fh)
    logger.warning("test1")
    logger.warning("test2")
    logger.warning("test3")
    logger.warning("test4")
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