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logging模块是python内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等；相比print，具备如下优点：
配置logging基本的设置，然后在控制台输出日志，
我要评论import logging
logging.basicconfig(level = logging.info,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getlogger(__name__)
logger.info("start print log")
logger.debug("do something")
logger.warning("something maybe fail.")
logger.info("finish")
运行时，控制台输出，
2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - info - start print log 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - warning - something maybe fail. 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - info - finish
logging中可以选择很多消息级别，如debug、info、warning、error以及critical。通过赋予logger或者handler不同的级别，开发者就可以只输出错误信息到特定的记录文件，或者在调试时只记录调试信息。
例如，我们将logger的级别改为debug，再观察一下输出结果，
logging.basicconfig(level = logging.debug,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
控制台输出，可以发现，输出了debug的信息。
2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - info - start print log 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - debug - do something 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - warning - something maybe fail. 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - info - finish
logging.basicconfig函数各参数：
filename：指定日志文件名；
filemode：和file函数意义相同，指定日志文件的打开模式，'w'或者'a'；
format：指定输出的格式和内容，format可以输出很多有用的信息，
参数：作用 %(levelno)s：打印日志级别的数值 %(levelname)s：打印日志级别的名称 %(pathname)s：打印当前执行程序的路径，其实就是sys.argv[0] %(filename)s：打印当前执行程序名 %(funcname)s：打印日志的当前函数 %(lineno)d：打印日志的当前行号 %(asctime)s：打印日志的时间 %(thread)d：打印线程id %(threadname)s：打印线程名称 %(process)d：打印进程id %(message)s：打印日志信息
datefmt：指定时间格式，同time.strftime()；
level：设置日志级别，默认为logging.warnning；
stream：指定将日志的输出流，可以指定输出到sys.stderr，sys.stdout或者文件，默认输出到sys.stderr，当stream和filename同时指定时，stream被忽略；
2.2.1 将日志写入到文件
设置logging，创建一个filehandler，并对输出消息的格式进行设置，将其添加到logger，然后将日志写入到指定的文件中，
import logging
logger = logging.getlogger(__name__)
logger.setlevel(level = logging.info)
handler = logging.filehandler("log.txt")
handler.setlevel(logging.info)
formatter = logging.formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setformatter(formatter)
logger.addhandler(handler)
logger.info("start print log")
logger.debug("do something")
logger.warning("something maybe fail.")
logger.info("finish")
log.txt中日志数据为，
2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - info - start print log 2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - warning - something maybe fail. 2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - info - finish
2.2.2 将日志同时输出到屏幕和日志文件
logger中添加streamhandler，可以将日志输出到屏幕上，
import logging
logger = logging.getlogger(__name__)
logger.setlevel(level = logging.info)
handler = logging.filehandler("log.txt")
handler.setlevel(logging.info)
formatter = logging.formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setformatter(formatter)
console = logging.streamhandler()
console.setlevel(logging.info)
logger.addhandler(handler)
logger.addhandler(console)
logger.info("start print log")
logger.debug("do something")
logger.warning("something maybe fail.")
logger.info("finish")
可以在log.txt文件和控制台中看到，
2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - info - start print log 2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - warning - something maybe fail. 2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - info - finish
可以发现，logging有一个日志处理的主对象，其他处理方式都是通过addhandler添加进去，logging中包含的handler主要有如下几种，
handler名称：位置；作用 streamhandler：logging.streamhandler；日志输出到流，可以是sys.stderr，sys.stdout或者文件 filehandler：logging.filehandler；日志输出到文件 baserotatinghandler：logging.handlers.baserotatinghandler；基本的日志回滚方式 rotatinghandler：logging.handlers.rotatinghandler；日志回滚方式，支持日志文件最大数量和日志文件回滚 timerotatinghandler：logging.handlers.timerotatinghandler；日志回滚方式，在一定时间区域内回滚日志文件 sockethandler：logging.handlers.sockethandler；远程输出日志到tcp/ip sockets datagramhandler：logging.handlers.datagramhandler；远程输出日志到udp sockets smtphandler：logging.handlers.smtphandler；远程输出日志到邮件地址 sysloghandler：logging.handlers.sysloghandler；日志输出到syslog nteventloghandler：logging.handlers.nteventloghandler；远程输出日志到windows nt/2000/xp的事件日志 memoryhandler：logging.handlers.memoryhandler；日志输出到内存中的指定buffer httphandler：logging.handlers.httphandler；通过"get"或者"post"远程输出到http服务器
2.2.3 日志回滚
使用rotatingfilehandler，可以实现日志回滚，
import logging
from logging.handlers import rotatingfilehandler
logger = logging.getlogger(__name__)
logger.setlevel(level = logging.info)
#定义一个rotatingfilehandler，最多备份3个日志文件，每个日志文件最大1k
rhandler = rotatingfilehandler("log.txt",maxbytes = 1*1024,backupcount = 3)
rhandler.setlevel(logging.info)
formatter = logging.formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
rhandler.setformatter(formatter)
console = logging.streamhandler()
console.setlevel(logging.info)
console.setformatter(formatter)
logger.addhandler(rhandler)
logger.addhandler(console)
logger.info("start print log")
logger.debug("do something")
logger.warning("something maybe fail.")
logger.info("finish")
可以在工程目录中看到，备份的日志文件，
2016/10/09 19:36 732 log.txt 2016/10/09 19:36 967 log.txt.1 2016/10/09 19:36 985 log.txt.2 2016/10/09 19:36 976 log.txt.3
可以设置不同的日志等级，用于控制日志的输出，
日志等级：使用范围 fatal：致命错误 critical：特别糟糕的事情，如内存耗尽、磁盘空间为空，一般很少使用 error：发生错误时，如io操作失败或者连接问题 warning：发生很重要的事件，但是并不是错误时，如用户登录密码错误 info：处理请求或者状态变化等日常事务 debug：调试过程中使用debug等级，如算法中每个循环的中间状态
python中的traceback模块被用于跟踪异常返回信息，可以在logging中记录下traceback，
代码，
import logging
logger = logging.getlogger(__name__)
logger.setlevel(level = logging.info)
handler = logging.filehandler("log.txt")
handler.setlevel(logging.info)
formatter = logging.formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setformatter(formatter)
console = logging.streamhandler()
console.setlevel(logging.info)
logger.addhandler(handler)
logger.addhandler(console)
logger.info("start print log")
logger.debug("do something")
logger.warning("something maybe fail.")
try:
open("sklearn.txt","rb")
except (systemexit,keyboardinterrupt):
raise
except exception:
logger.error("faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = true)
logger.info("finish")
控制台和日志文件log.txt中输出，
start print log
something maybe fail.
faild to open sklearn.txt from logger.error
traceback (most recent call last):
file "g:\zhb7627\code\eclipse workspace\pythontest\test.py", line 23, in <module>
open("sklearn.txt","rb")
ioerror: [errno 2] no such file or directory: 'sklearn.txt'
finish
也可以使用logger.exception(msg,_args)，它等价于logger.error(msg,exc_info = true,_args)，
将
logger.error("faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = true)
替换为，
logger.exception("failed to open sklearn.txt from logger.exception")
控制台和日志文件log.txt中输出，
start print log
something maybe fail.
failed to open sklearn.txt from logger.exception
traceback (most recent call last):
file "g:\zhb7627\code\eclipse workspace\pythontest\test.py", line 23, in <module>
open("sklearn.txt","rb")
ioerror: [errno 2] no such file or directory: 'sklearn.txt'
finish
主模块mainmodule.py，
import logging
import submodule
logger = logging.getlogger("mainmodule")
logger.setlevel(level = logging.info)
handler = logging.filehandler("log.txt")
handler.setlevel(logging.info)
formatter = logging.formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setformatter(formatter)
console = logging.streamhandler()
console.setlevel(logging.info)
console.setformatter(formatter)
logger.addhandler(handler)
logger.addhandler(console)
logger.info("creating an instance of submodule.submoduleclass")
a = submodule.submoduleclass()
logger.info("calling submodule.submoduleclass.dosomething")
a.dosomething()
logger.info("done with submodule.submoduleclass.dosomething")
logger.info("calling submodule.some_function")
submodule.som_function()
logger.info("done with submodule.some_function")
子模块submodule.py，
import logging
module_logger = logging.getlogger("mainmodule.sub")
class submoduleclass(object):
def __init__(self):
self.logger = logging.getlogger("mainmodule.sub.module")
self.logger.info("creating an instance in submoduleclass")
def dosomething(self):
self.logger.info("do something in submodule")
a = []
a.append(1)
self.logger.debug("list a = " + str(a))
self.logger.info("finish something in submoduleclass")
def som_function():
module_logger.info("call function some_function")
执行之后，在控制和日志文件log.txt中输出，
2016-10-09 20:25:42,276 - mainmodule - info - creating an instance of submodule.submoduleclass 2016-10-09 20:25:42,279 - mainmodule.sub.module - info - creating an instance in submoduleclass 2016-10-09 20:25:42,279 - mainmodule - info - calling submodule.submoduleclass.dosomething 2016-10-09 20:25:42,279 - mainmodule.sub.module - info - do something in submodule 2016-10-09 20:25:42,279 - mainmodule.sub.module - info - finish something in submoduleclass 2016-10-09 20:25:42,279 - mainmodule - info - done with submodule.submoduleclass.dosomething 2016-10-09 20:25:42,279 - mainmodule - info - calling submodule.some_function 2016-10-09 20:25:42,279 - mainmodule.sub - info - call function some_function 2016-10-09 20:25:42,279 - mainmodule - info - done with submodule.some_function
首先在主模块定义了logger'mainmodule'，并对它进行了配置，就可以在解释器进程里面的其他地方通过getlogger('mainmodule')得到的对象都是一样的，不需要重新配置，可以直接使用。定义的该logger的子logger，都可以共享父logger的定义和配置，所谓的父子logger是通过命名来识别，任意以'mainmodule'开头的logger都是它的子logger，例如'mainmodule.sub'。
实际开发一个application，首先可以通过logging配置文件编写好这个application所对应的配置，可以生成一个根logger，如'pythonapp'，然后在主函数中通过fileconfig加载logging配置，接着在application的其他地方、不同的模块中，可以使用根logger的子logger，如'pythonapp.core'，'pythonapp.web'来进行log，而不需要反复的定义和配置各个模块的logger。
尽管可以在python代码中配置logging，但是这样并不够灵活，最好的方法是使用一个配置文件来配置。在python 2.7及以后的版本中，可以从字典中加载logging配置，也就意味着可以通过json或者yaml文件加载日志的配置。
json配置文件，
{
"version":1,
"disable_existing_loggers":false,
"formatters":{
"simple":{
"format":"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
}
},
"handlers":{
"console":{
"class":"logging.streamhandler",
"level":"debug",
"formatter":"simple",
"stream":"ext://sys.stdout"
},
"info_file_handler":{
"class":"logging.handlers.rotatingfilehandler",
"level":"info",
"formatter":"simple",
"filename":"info.log",
"maxbytes":"10485760",
"backupcount":20,
"encoding":"utf8"
},
"error_file_handler":{
"class":"logging.handlers.rotatingfilehandler",
"level":"error",
"formatter":"simple",
"filename":"errors.log",
"maxbytes":10485760,
"backupcount":20,
"encoding":"utf8"
}
},
"loggers":{
"my_module":{
"level":"error",
"handlers":["info_file_handler"],
"propagate":"no"
}
},
"root":{
"level":"info",
"handlers":["console","info_file_handler","error_file_handler"]
}
}
通过json加载配置文件，然后通过logging.dictconfig配置logging，
import json
import logging.config
import os
def setup_logging(default_path = "logging.json",default_level = logging.info,env_key = "log_cfg"):
path = default_path
value = os.getenv(env_key,none)
if value:
path = value
if os.path.exists(path):
with open(path,"r") as f:
config = json.load(f)
logging.config.dictconfig(config)
else:
logging.basicconfig(level = default_level)
def func():
logging.info("start func")
logging.info("exec func")
logging.info("end func")
if __name__ == "__main__":
setup_logging(default_path = "logging.json")
func()
通过yaml文件进行配置，比json看起来更加简介明了，
version: 1
disable_existing_loggers: false
formatters:
simple:
format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
handlers:
console:
class: logging.streamhandler
level: debug
formatter: simple
stream: ext://sys.stdout
info_file_handler:
class: logging.handlers.rotatingfilehandler
level: info
formatter: simple
filename: info.log
maxbytes: 10485760
backupcount: 20
encoding: utf8
error_file_handler:
class: logging.handlers.rotatingfilehandler
level: error
formatter: simple
filename: errors.log
maxbytes: 10485760
backupcount: 20
encoding: utf8
loggers:
my_module:
level: error
handlers: [info_file_handler]
propagate: no
root:
level: info
handlers: [console,info_file_handler,error_file_handler]
通过yaml加载配置文件，然后通过logging.dictconfig配置logging，
import yaml
import logging.config
import os
def setup_logging(default_path = "logging.yaml",default_level = logging.info,env_key = "log_cfg"):
path = default_path
value = os.getenv(env_key,none)
if value:
path = value
if os.path.exists(path):
with open(path,"r") as f:
config = yaml.load(f)
logging.config.dictconfig(config)
else:
logging.basicconfig(level = default_level)
def func():
logging.info("start func")
logging.info("exec func")
logging.info("end func")
if __name__ == "__main__":
setup_logging(default_path = "logging.yaml")
func()
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