Python logger模块

最新推荐文章于 2024-09-21 11:22:24 发布
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本文深入讲解Python的logging模块，涵盖基本使用、日志等级设置、日志文件输出、日志回滚、多模块使用及JSON/YAML配置方法，助力高效日志管理。

 

1 logging模块简介

时间：2020-02-22
环境：python3.8.0
官方文档：https://docs.python.org/3/library/logging.config.html#logging-config-dictschetma

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：

  1. 可以通过设置不同的日志等级，在release版本中只输出重要信息，而不必显示大量的调试信息；
  2. print将所有信息都输出到标准输出中，严重影响开发者从标准输出中查看其它数据；logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方，以及怎么输出；

 Logger从来不直接实例化，经常通过logging模块级方法（Module-Level  Function）logging.getLogger(name)来获得，其中如果name不给定就用root。名字是以点号分割的命名方式命名的(a.b.c)。对同一个名字的多个调用logging.getLogger()方法会返回同一个logger对象。这种命名方式里面，后面的loggers是前面logger的子logger（继承关系），自动继承父loggers的log信息，正因为此,没有必要把一个应用的所有logger都配置一遍，只要把顶层的logger配置好了，然后子logger根据需要继承就行了。

   logging.Logger对象扮演了三重角色:

       首先,它暴露给应用几个方法以便应用可以在运行时写log.

       其次,Logger对象按照log信息的严重程度或者根据filter对象来决定如何处理log信息(默认的过滤功能).

       最后,logger还负责把log信息传送给相关的handlers.

2 logging模块使用

2.1 基本使用

配置logging基本的设置，然后在控制台输出日志，运行时，控制台输出，


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")
1 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Start print log
2 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
3 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，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。

 

将logger的级别改为DEBUG，再观察一下输出结果

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logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

从输出结果可以看到，输出了debug的日志记录

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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

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<span style="font-family: 'Microsoft YaHei'; font-size: 18px;">logging.basicConfig函数各参数：</span>

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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，

 

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；　　

Formatters定义了Logger记录的输出格式。

     定义了最终log信息的内容格式，应用可以直接实例化Foamatter类。信息格式字符串用%(<dictionary key>)s风格的字符串做替换。

属性名称

    格式  

                                       说明  

name

%(name)s

日志的名称

asctime

%(asctime)s

可读时间，默认格式‘2003-07-08 16:49:45,896’，逗号之后是毫秒

filename

%(filename)s

文件名，pathname的一部分

pathname

%(pathname)s

文件的全路径名称

funcName

%(funcName)s

调用日志多对应的方法名

levelname

%(levelname)s

日志的等级

levelno

%(levelno)s

数字化的日志等级

lineno

%(lineno)d

被记录日志在源码中的行数

module

%(module)s

模块名
msecs%(msecs)d时间中的毫秒部分

process

%(process)d

进程的ID

processName

%(processName)s

进程的名称

thread

%(thread)d

线程的ID

threadName

%(threadName)s

线程的名称

relativeCreated

%(relativeCreated)d

日志被创建的相对时间，以毫秒为单位

2.2 将日志写入到文件

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，

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import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.setLevel(level = logging.INFO)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

handler = logging.FileHandler("log.txt")

handler.setLevel(logging.INFO)

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：

2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - INFO - Start print log
2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2017-07-25 15:02:09,905 - __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，

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import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.setLevel(level = logging.INFO)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

handler = logging.FileHandler("log.txt")

handler.setLevel(logging.INFO)

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

2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - INFO - Start print log
2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2017-07-25 15:03:05,075 - __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，

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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，

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import logging

from logging.handlers import RotatingFileHandler

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.setLevel(level = logging.INFO)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

#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)

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，

3 设置消息的等级

可以设置不同的日志等级，用于控制日志的输出

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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

　setLevel(lvl)      定义处理log的最低等级，内建的级别为：DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL；下图是级别对应数值
             　

2.4 捕获traceback

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

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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

 View Code

 

也可以使用logger.exception(msg,_args)，它等价于logger.error(msg,exc_info = True,_args)，

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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")

　

2.5 多模块使用logging

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

1 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule - INFO - creating an instance of subModule.subModuleClass
2 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule.sub.module - INFO - creating an instance in SubModuleClass
3 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule - INFO - calling subModule.subModuleClass.doSomething
4 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule.sub.module - INFO - do something in SubModule
5 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule.sub.module - INFO - finish something in SubModuleClass
6 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule - INFO - done with  subModule.subModuleClass.doSomething
7 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule - INFO - calling subModule.some_function
8 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule.sub - INFO - call function some_function
9 2017-07-25 15:05:07,428 - mainModule - INFO - done with subModule.some_function

 

说明：

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。

 

3 通过JSON或者YAML文件配置logging模块

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。

3.1 通过JSON文件配置

JSON配置文件

 

　　通过JSON加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging，

 

　　

3.2 通过YAML文件配置

通过YAML文件进行配置，比JSON看起来更加简介明了，

 

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{

    "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，

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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()

　　

3.2 通过YAML文件配置

通过YAML文件进行配置，比JSON看起来更加简介明了，

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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

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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()

    

　　

4 Reference


 

 

Python 日志模块 logging 的最佳实践，内容干练简洁
日常学习与专研的记录
01-09 1835
每次写 python 代码，想找一个日志模块 logging 的最佳实践，都要找一大圈，确不一定可以找到合适的最佳实践。痛定思痛，我决定下笔记录目前觉得合适的 python 日志的用法，内容干练简洁！
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Python logging 模块
灰蓝
09-06 9012
Python logging 模块 给大家剖析下Python的logging模块。 logging模块是Python内置的一个强大易用的日志模块。简单到你只需要两行代码就能输出一些东西来：import logging logging.warning('Hi, I print something.')输出：WARNING:root:Hi, I print something.当然，我们可不能满足于
logging模块
W1995S的博客
03-13 166
1 基本使用 配置logging基本的设置，然后在控制台输出日志， 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") lo
Python 之 Logger
kzjay的专栏
06-08 8590
记忆力差，上次看了遍logger现在又忘了，不得不写笔记。logging 全局静态，可真接拿来用：import logginglogging.basicConfig(filename='/tmp/my_log_test.log', level=logging.INFO) # StreamHandlerlogging.debug('Debug message')logging.info('Info message')logging.error('Error message')###/>cat /tmp/my_
python中的简单logger
刘鑫的专栏
12-20 1万+
在程序中经常要用到日志处理操作，如何进行呢？本文提供一种简单的处理方式。#-*-encoding:utf-8-*-import logginglogfile = log.txt         logger = logging.getLogger()hdlr = logging.FileHandler(logfile)formatter = logging.Formatter(%(ascti
Python的Logging模块
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07-03 1万+
万字长文带你学透Python的Logging模块，文章通俗易懂且带有相关代码演示，具体案例助你理解
Python的logging模块
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KIKI3666的博客
09-21 2503
DEBUG: 详细信息，通常只在调试问题时使用。INFO: 确认一切按预期运行。WARNING: 指示可能出现的问题，但仍可继续运行。ERROR: 由于更严重的问题，某些功能无法执行。CRITICAL: 严重错误，程序可能无法继续运行。
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