• python logging日志模块详解


    logging 日志模块详解

    用Python写代码的时候,在想看的地方写个print xx 就能在控制台上显示打印信息,这样子就能知道它是什么了,但是当我需要看大量的地方或者在一个文件中查看的时候,这时候print就不大方便了,所以Python引入了logging模块来记录我想要的信息。

            print也可以输入日志,logging相对print来说更好控制输出在哪个地方,怎么输出及控制消息级别来过滤掉那些不需要的信息。

    1、日志级别

    默认生成的root logger的level是logging.WARNING,低于该级别的就不输出了

    级别排序:CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG

    • debug : 打印全部的日志,详细的信息,通常只出现在诊断问题上

    • info : 打印info,warning,error,critical级别的日志,确认一切按预期运行

    • warning : 打印warning,error,critical级别的日志,一个迹象表明,一些意想不到的事情发生了,或表明一些问题在不久的将来(例如。磁盘空间低”),这个软件还能按预期工作

    • error : 打印error,critical级别的日志,更严重的问题,软件没能执行一些功能

    • critical : 打印critical级别,一个严重的错误,这表明程序本身可能无法继续运行

    这时候,如果需要显示低于WARNING级别的内容,可以引入NOTSET级别来显示:

    import logging  # 引入logging模块
    logging.basicConfig(level=logging.NOTSET)  # 设置日志级别
    logging.debug(u"如果设置了日志级别为NOTSET,那么这里可以采取debug、info的级别的内容,也可以显示在控制台上了")

    2、部分名词解释

    Logging.Formatter:这个类配置了日志的格式,在里面自定义设置日期和时间,输出日志的时候将会按照设置的格式显示内容。
    Logging.Logger:Logger是Logging模块的主体,进行以下三项工作:

    • 1. 为程序提供记录日志的接口
    • 2. 判断日志所处级别,并判断是否要过滤
    • 3. 根据其日志级别将该条日志分发给不同handler

    常用函数有:

    • Logger.setLevel() 设置日志级别
    • Logger.addHandler() 和 Logger.removeHandler() 添加和删除一个Handler
    • Logger.addFilter() 添加一个Filter,过滤作用
    • Logging.Handler:Handler基于日志级别对日志进行分发,如设置为WARNING级别的Handler只会处理WARNING及以上级别的日志。

    常用函数有:

    • setLevel() 设置级别
    • setFormatter() 设置Formatter

    3.参数详解

    logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为,可用参数有:
    
    filename:用指定的文件名创建FiledHandler,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
    stream:用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’)),默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数,则stream参数会被忽略。
    
    format参数中可能用到的格式化串:
    %(name)s Logger的名字
    %(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
    参数详解

    4.logger对象配置

    logging库提供了多个组件:Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger对象提供应用程序可直接使用的接口,Handler发送日志到适当的目的地,Filter提供了过滤日志信息的方法,Formatter指定日志显示格式。另外,可以通过:logger.setLevel(logging.Debug)设置级别,当然,也可以通过 fh.setLevel(logging.Debug)单对文件流设置某个级别。

    import logging
    
    logger = logging.getLogger()
    # 创建一个handler,用于写入日志文件
    fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8')
    # 再创建一个handler,用于输出到控制台
    ch = logging.StreamHandler()
    
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
    fh.setLevel(logging.DEBUG)
    fh.setFormatter(formatter)
    ch.setFormatter(formatter)
    
    #logger对象可以添加多个fh和ch对象
    logger.addHandler(fh)
    logger.addHandler(ch)
    
    logger.debug('logger debug message')
    logger.info('logger info message')
    logger.warning('logger warning message')
    logger.error('logger error message')
    logger.critical('logger critical message')
    对象配置

    5.logger的配置文件

    通过logger的对象配置去完成日志的功能 这种方式需要创建各种对象,比如logger对象,fileHandler对象,ScreamHandler对象等等,比较麻烦,现在提供一种字典的方式,创建logger配置文件,这种才是工作中经常使用的实现日志功能的方法,真正的做到   ----- 拿来即用(简单改改)。

    """
    logging配置
    """
    
    import os
    import logging.config
    
    # 定义三种日志输出格式 开始
    
    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'
    
    # 定义日志输出格式 结束
    
    logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  # log文件的目录
    
    logfile_name = 'all2.log'  # log文件名
    
    # 如果不存在定义的日志目录就创建一个
    if not os.path.isdir(logfile_dir):
        os.mkdir(logfile_dir)
    
    # log文件的全路径
    logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)
    
    # log配置字典
    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,
                'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码,再也不用担心中文log乱码了
            },
        },
        'loggers': {
            #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
            '': {
                '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
            },
        },
    }
    
    
    def load_my_logging_cfg():
        logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置
        logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成一个log实例
        logger.info('It works!')  # 记录该文件的运行状态
    
    if __name__ == '__main__':
        load_my_logging_cfg()
    logger配置文件
    #注意:
    
    
    #1、有了上述方式我们的好处是:所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了,更加清晰,方便管理
    
    
    #2、我们需要解决的问题是:
        1、从字典加载配置:logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)
    
        2、拿到logger对象来产生日志
        logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的
        按照我们对logging模块的理解,要想获取某个东西都是通过名字,也就是key来获取的
        于是我们要获取不同的logger对象就是
        logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名')
    
        
        但问题是:如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置,那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key   
     'loggers': {    
            'l1': {
                'handlers': ['default', 'console'],  #
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': True,  # 向上(更高level的logger)传递
            },
            'l2: {
                'handlers': ['default', 'console' ], 
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': False,  # 向上(更高level的logger)传递
            },
            'l3': {
                'handlers': ['default', 'console'],  #
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': True,  # 向上(更高level的logger)传递
            },
    
    }
    
        
    #我们的解决方式是,定义一个空的key
        'loggers': {
            '': {
                'handlers': ['default', 'console'], 
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': True, 
            },
    
    }
    
    这样我们再取logger对象时
    logging.getLogger(__name__),不同的文件__name__不同,这保证了打印日志时标识信息不同,但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到,于是默认使用key=''的配置
    如何拿到logger对象的详细解释


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