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logging模块 旗舰版

2019年08月02日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

仙意通玄,牛刀,chartres

函数式简单配置

import logging  
logging.debug('debug message')  
logging.info('info message')  
logging.warning('warning message')  
logging.error('error message')  
logging.critical('critical message')

默认情况下python的logging模块将日志打印到了标准输出中，且只显示了大于等于warning级别的日志，这说明默认的日志级别设置为warning（日志级别等级critical > error > warning > info > debug），默认的日志格式为日志级别：logger名称：用户输出消息。

**灵活配置日志级别，日志格式，输出位置:

import logging  
logging.basicconfig(level=logging.debug,  
                    format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',  
                    datefmt='%a, %d %b %y %h:%m:%s',  
                    filename='/tmp/test.log',  
                    filemode='w')  
  
logging.debug('debug message')  
logging.info('info message')  
logging.warning('warning message')  
logging.error('error message')  
logging.critical('critical message')
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

logger对象配置

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.addhandler(fh) #logger对象可以添加多个fh和ch对象 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')

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。

logger的配置文件

有的同学习惯通过logger的对象配置去完成日志的功能，没问题，但是上面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，那么下面给你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

注意注意注意：


#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

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