• logging模块及日志框架


    logging模块及日志框架

    logging模块

    一、导入方式

    import  logging
    

    二、作用

    写日志

    三、模块功能

    3.1 经常使用

    # V1
    import logging
    
    logging .debug(('调试'))   #10
    logging.info('正常')  #20
    logging.critical('严重错误')  #30
    logging.error('错误')  #40
    logging.warning('警告')  #50
    #默认级别为30以上的可以打印
    
    # V2
    import logging
    
    logging.basicConfig(filename='access.log',
                        format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
                        datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
                        level=10)
    
    logging.debug('调试信息')  # 10
    logging.info('正常信息')  # 20
    logging.warning('警告信息')  # 30
    logging.error('报错信息')  # 40
    logging.critical('严重错误信息')  # 50
    
    # V3
    import logging
    
    #1.生成一个logger对象
    logger = logging.getLogger('jiayi')
    
    # 2. 生成格式
    formmater1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
                                   datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
    formmater2 = logging.Formatter('%(asctime)s :  %(message)s',
                                   datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
    formmater3 = logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)
    
    # 3. 生成一个文件对象
    h1 = logging.FileHandler('h1.log')
    h2 = logging.FileHandler('h2.log')
    sm = logging.StreamHandler()
    
    # 4. 文件绑定格式
    h1.setFormatter(formmater1)
    h2.setFormatter(formmater2)
    sm.setFormatter(formmater3)
    
    # 5. 绑定文件
    logger.addHandler(h1)
    logger.addHandler(h2)
    logger.addHandler(sm)
    
    # 6. 控制级别
    logger.level = 10   #输出级别为10以上的错误
    
    
    # 7. 使用
    logger.debug('调试信息')  # 10
    logger.info('正常信息')  # 20
    logger.warning('警告信息')  # 30
    logger.error('报错信息')  # 40
    logger.critical('严重错误信息')  # 50
    

    日志框架

    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;lineno为调用日志输出函数的语句所在的代码行
    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,需要自定义文件路径 # atm
    logfile_dir = os.path.join(logfile_dir, 'log')  # C:UsersoldboyDesktopatmlog
    print(logfile_dir)
    logfile_name = 'log.log'  # log文件名,需要自定义路径名
    # *****
    
    # 如果不存在定义的日志目录就创建一个
    if not os.path.isdir(logfile_dir):  # C:UsersoldboyDesktopatmlog
        os.mkdir(logfile_dir)
    
    # log文件的全路径
    logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)  # C:UsersoldboyDesktopatmloglog.log
    print('logfile_path:',logfile_path)
    # 定义日志路径 结束
    
    # log配置字典
    LOGGING_DIC = {
        'version': 1,
        'disable_existing_loggers': False,
        'formatters': {
            'standard': {
                'format': standard_format
            },
            'simple': {
                'format': simple_format
            },
        },
        'filters': {},  # filter可以不定义
        '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': 'INFO',
                '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。如果''设置为固定值logger1,则下次导入必须设置成logging.getLogger('logger1')
            '': {
                # 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
                'handlers': ['default', 'console'],
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': False,  # 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
    
        return logger
    
    
    if __name__ == '__main__':
        load_my_logging_cfg()
    
  • 相关阅读:
    ProtoBuf开发者指南(转)
    kafka的c/c++高性能客户端librdkafka简介
    SQL的执行顺序:
    zookeeper与卡夫卡集群搭建
    记一次ping: unknown host错误
    nginx服务器的rewrite功能
    nginx做http向https的自动跳转
    jQuery数据缓存
    jQuery的无new构建
    位操作符的计算优势
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yanjiayi098-001/p/11366586.html
Copyright © 2020-2023  润新知