摘要:模块简介的模块提供了灵活的日志处理相关功能可以用来追踪程序运行的情况。模块设置的默认等级时这意味着默认情况下,日志级别为的日志会被记录,而的日志会被忽略。线程安全模块是通过线程锁保证线程安全的。
Logging 模块 简介
Python的 logging 模块提供了灵活的日志处理相关功能, 可以用来追踪程序运行的情况。
logging 模块提供了一系列标准的日志等级: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL, 顾名思义可以大致看出它们各自的使用情况。 logging 模块设置的默认等级时 WARNING, 这意味着默认情况下,日志级别为 WARNING, ERROR, CRITICAL 的日志会被记录,而 DEBUG, INFO 的日志会被忽略。
不同等级的value值如下,只有当value大于 logger 的值才会记录日志。
Level Value CRITICAL 50 ERROR 40 WARNING 30 INFO 20 DEBUG 10 UNSET 0简单输出日志
下面看一个简单的官方文档上的例子:
import logging logging.warning("Watch out!") # will print a message to the console logging.info("I told you so") # will not print anything
输出如下:
WARNING:root:Watch out!
可以看到info记录的信息没有输出,这是因为默认输出级别不低于WARNING级别的。
输入日志到文件logging 支持输出日志到文件,参考下面示例:
import logging logging.basicConfig(filename="example.log",level=logging.DEBUG) logging.debug("This message should go to the log file") logging.info("So should this") logging.warning("And this, too")
其中level是指的记录等级, 输出如下:
DEBUG:root:This message should go to the log file INFO:root:So should this WARNING:root:And this, too几个基本概念 loggers
logger是logging模块提供的日志类 Logger 的实例,它暴露出接口可以直接供程序调用。
每个实例都有一个名字,并且示例间有类之间那种继承关系,根据logger的名字来区分,比如叫"scan"的logger是叫"scan.text"和"scan.html"的父类(没错,他们是以点号错分隔符)。
所有logger共同的父类是 root , 就是上面示例中的中间那个默认的root。 basicConfig 默认的输出格式为: severity:logger name:message 。
logger的通过 logging.getLogger(name) 来创建,有种在包里命名的惯用做法是:
logger = logging.getLogger(__name__)
这样的好处是可以从logger的名字清楚的看到记录的来源。
handlers 和轮转日志handlers 承担 logging 模块里负责处理合适的信息到不同的地方的角色,下面通过设置一个RotatingFileHandler来展示handler的特性。
有时候需要创建多个轮转日志,每个日志保存一定长度的内容,最多保留一定数量的日志,其余的丢弃,这种情况下,可以定义 RotatingFileHandler 来实现:
logging_rotatingfile_example.py import glob import logging import logging.handlers LOG_FILENAME = "logging_rotatingfile_example.out" # Set up a specific logger with our desired output level my_logger = logging.getLogger("MyLogger") my_logger.setLevel(logging.DEBUG) # Add the log message handler to the logger handler = logging.handlers.RotatingFileHandler( LOG_FILENAME, maxBytes=20, backupCount=5, ) my_logger.addHandler(handler) # Log some messages for i in range(20): my_logger.debug("i = %d" % i) # See what files are created logfiles = glob.glob("%s*" % LOG_FILENAME) for filename in logfiles: print(filename)
运行输出如下:
logging_rotatingfile_example.out logging_rotatingfile_example.out.1 logging_rotatingfile_example.out.2 logging_rotatingfile_example.out.3 logging_rotatingfile_example.out.4 logging_rotatingfile_example.out.5
当日志内容达到定义的 maxBytes 时,会自动重命名文件后加上后缀".1",如果已经存在后续的".1",".2"等则自动重命名他们向后加1,最后最多只保留 backupCount 定义数量的日志文件。
其它有用的handler参见这里。
Formatters 和 个性化输出Formatters 可以用来控制日志输出的格式,参考下面的示例:
import logging # create logger logger = logging.getLogger("simple_example") logger.setLevel(logging.DEBUG) # create console handler and set level to debug ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.DEBUG) # create formatter formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s") # add formatter to ch ch.setFormatter(formatter) # add ch to logger logger.addHandler(ch) # "application" code logger.debug("debug message") logger.info("info message") logger.warn("warn message") logger.error("error message") logger.critical("critical message")
输出如下:
2016-11-27 23:18:51,128 - simple_example - DEBUG - debug message 2016-11-27 23:18:51,128 - simple_example - INFO - info message 2016-11-27 23:18:51,128 - simple_example - WARNING - warn message 2016-11-27 23:18:51,128 - simple_example - ERROR - error message 2016-11-27 23:18:51,128 - simple_example - CRITICAL - critical message
可以看到 %(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s 这里对格式化输出的影响。
其中默认的日期时间显示的格式是ISO8601格式, 也可以自定义时间格式,如下面的例子:
import logging logging.basicConfig(format="%(asctime)s %(message)s", datefmt="%m/%d/%Y %I:%M:%S %p") logging.warning("is when this event was logged.")
输出:
python test12.py 11/27/2016 11:22:41 PM is when this event was logged.
好有个比较有用的格式化参数时 %(lineno)d, 显示logger调用的时候所处的行数。具体的格式和作用可以参见这里。
其它 logger.exception以 ERROR 的等级记录日志,但和 DEBUG 等级一样会输出详细的错误信息,通常用在exception处理中
Filter ObjectFilters 是可以被handlers和loggers用来过滤日志的输出的,因为用的不多,具体可参见文档。
线程安全logging模块是通过线程锁保证线程安全的。
Logging Flow官方文档上看到的logging流程图,可以帮助理解日志记录流程,参见这里。
从配置文件获取logging的配置参见这里。
参考资料https://docs.python.org/2.7/h...
https://pymotw.com/3/logging/...
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