• Django的日志系统


    日志在程序开发中是少不了的,通过日志我们可以分析到错误在什么地方,有什么异常。在生产环境下有很大的用途。在Java开发中通常用log4j,logback等第三方组件。那么在django中是怎么处理日志?django利用的就是Python提供的logging模块,但django中要用logging,还得有一定的配置规则,需要在setting中设置。下面简单介绍一下logging。

    logging是现成安全的,其主要是由4部分组成:

    1. Logger                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    用户使用的直接接口,将日志传递给Handler
    2. Handler                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            控制日志输出到哪里,console,file… 

        一个logger可以有多个Handler

      3.Filter 

        控制哪些日志可以从logger流向Handler

      4.Formatter 

        控制日志的格式

    一、logging模块

      logging模块为应用程序提供了灵活的手段记录事件、错误、警告和调试信息。对这些信息可以进行收集、筛选、写入文件、发送给系统日志等操作,甚至还可以通过网络发送给远程计算机。

    1、日志记录级别

      logging模块的重点在于生成和处理日志消息。每条消息由一些文本和指示其严重性的相关级别组成。级别包含符号名称和数字值。

    级别 描述
    CRITICAL 50 关键错误/消息
    ERROR 40 错误
    WARNING 30 警告消息
    INFO 20 通知消息
    DEBUG 10 调试
    NOTSET 0 无级别

    2、记录器

       记录器负责管理日志消息的默认行为,包括日志记录级别、输出目标位置、消息格式以及其它基本细节。

    关键字参数 描述
    filename 将日志消息附加到指定文件名的文件
    filemode 指定用于打开文件模式
    format 用于生成日志消息的格式字符串
    datefmt 用于输出日期和时间的格式字符串
    level 设置记录器的级别
    stream 提供打开的文件,用于把日志消息发送到文件。

     

     

     

     

     

     

    3、format 日志消息格式

    格式 描述
    %(name)s 记录器的名称
    %(levelno)s 数字形式的日志记录级别
    %(levelname)s 日志记录级别的文本名称
    %(filename)s 执行日志记录调用的源文件的文件名称
    %(pathname)s 执行日志记录调用的源文件的路径名称
    %(funcName)s 执行日志记录调用的函数名称
    %(module)s 执行日志记录调用的模块名称
    %(lineno)s

    执行日志记录调用的行号

    %(created)s 执行日志记录的时间
    %(asctime)s 日期和时间
    %(msecs)s 毫秒部分
    %(thread)d 线程ID
    %(threadName)s 线程名称
    %(process)d 进程ID
    %(message)s 记录的消息

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    4、内置处理器

      logging模块提供了一些处理器,可以通过各种方式处理日志消息。使用addHandler()方法将这些处理器添加给Logger对象。另外还可以为每个处理器配置它自己的筛选和级别。

          handlers.DatagramHandler(host,port):发送日志消息给位于制定host和port上的UDP服务器。

          handlers.FileHandler(filename):将日志消息写入文件filename。

          handlers.HTTPHandler(host, url):使用HTTP的GET或POST方法将日志消息上传到一台HTTP 服务器。

          handlers.RotatingFileHandler(filename):将日志消息写入文件filename。如果文件的大小超出maxBytes制定的值,那么它将被备份为filename1。

        由于内置处理器还有很多,如果想更深入了解。可以查看官方手册。

    二、Django使用logging记录日志

     现在大概了解了logging的使用方法,现在可以结合django使用。

    setting.py配置文件

    在最后面的加上logging的配置

    BASE_LOG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "log")
    LOGGING = {
        'version': 1,  # version表示版本,一般不用改
        # disable_existing_loggers表示弃用已经存在的日志,True表示弃用,False表示不弃用。
        '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
            'verbose': {
                'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'
                          '[%(levelname)s][%(message)s]'
            },
            # 标准的日志格式
            'standard': {
                'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
            },
            # 简单的日志格式
            'simple': {
                'format': '[%(levelname)s][ %(message)s]'
            },
    
            # 定义一个特殊的日志格式
            'collect': {
                'format': '%(message)s'
            }
        },
        # 上面的日志格式可以自己随便定义几个
        # 过滤器
        'filters': {
    
        },
        # 处理器
        'handlers': {
            # 在终端打印
            'console': {
                'level': 'DEBUG',  # 日志的级别
                'class': 'logging.StreamHandler',  #
                'formatter': 'simple'  # 使用哪种日志格式
            },
            # 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"),  # 日志文件的位置
                'maxBytes': 1024 * 1024 * 50,  # 日志大小 50M
                'backupCount': 3,  # 最多备份几个
                'formatter': 'standard',  # 使用哪种日志格式
                'encoding': 'utf-8',  # 保存的格式
            },
            # 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"
            }
        },
        # 上面的处理器可以根据自己的需求来配置
        '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',
            }
        },
    }
    View Code

    解析:

     1.formatters:配置打印日志格式

     2.handler:用来定义具体处理日志的方式,可以定义多种,"default"就是默认方式,"console"就是打印到控制台方式。

     3.loggers:用来配置用那种handlers来处理日志,比如你同时需要输出日志到文件、控制台。

     在views.py里使用

    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("这是一个调试信息1....")
        logger.info("这是一个信息")
        logger.debug("这是一个调试信息2....")
    
        collect_logger.info("用户:北京")
    
        return HttpResponse("OK")

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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