python之强大的日志模块logging

最新推荐文章于 2025-08-15 16:20:39 发布
最新推荐文章于 2025-08-15 16:20:39 发布
阅读量908 收藏
点赞数
分类专栏： python模块 文章标签： python
本文详细介绍了Python中logging模块的使用方法，包括日志的基本配置、日志输出格式的定制、日志文件的管理和日志回滚等高级功能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.简单的将日志打印到屏幕

? View Code PYTHON 
1
2
3
4
5

import logging
 
logging.debug('This is debug message')
logging.info('This is info message')
logging.warning('This is warning message')

屏幕上打印:
WARNING:root:This is warning message

默认情况下，logging将日志打印到屏幕，日志级别为WARNING

日志级别大小关系为：CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET

当然也可以自己定义日志级别。

2.通过logging.basicConfig函数对日志的输出格式及方式做相关配置

? View Code PYTHON 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

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='myapp.log',
                filemode='w')
 
logging.debug('This is debug message')
logging.info('This is info message')
logging.warning('This is warning message')

./myapp.log文件中内容为:

? View Code TEXT 
1
2
3

Sun, 24 May 2009 21:48:54 demo2.py[line:11] DEBUG This is debug message
Sun, 24 May 2009 21:48:54 demo2.py[line:12] INFO This is info message
Sun, 24 May 2009 21:48:54 demo2.py[line:13] WARNING This is warning message

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’a’
format: 指定输出的格式和内容，format可以输出很多有用信息，如上例所示:
%(levelno)s: 打印日志级别的数值
%(levelname)s: 打印日志级别名称
%(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.WARNING
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

3.将日志同时输出到文件和屏幕

? View Code PYTHON 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

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='myapp.log',
                filemode='w')
 
#################################################################################################
#定义一个StreamHandler，将INFO级别或更高的日志信息打印到标准错误，并将其添加到当前的日志处理对象#
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s')
console.setFormatter(formatter)
logging.getLogger('').addHandler(console)
#################################################################################################
 
logging.debug('This is debug message')
logging.info('This is info message')
logging.warning('This is warning message')

屏幕上打印:

? View Code TEXT 
1
2

root        : INFO     This is info message
root        : WARNING  This is warning message

./myapp.log文件中内容为:

? View Code TEXT 
1
2
3

Sun, 24 May 2009 21:48:54 demo2.py[line:11] DEBUG This is debug message
Sun, 24 May 2009 21:48:54 demo2.py[line:12] INFO This is info message
Sun, 24 May 2009 21:48:54 demo2.py[line:13] WARNING This is warning message

4.logging之日志回滚

? View Code PYTHON 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
 
#################################################################################################
#定义一个RotatingFileHandler，最多备份5个日志文件，每个日志文件最大10M
Rthandler = RotatingFileHandler('myapp.log', maxBytes=10*1024*1024,backupCount=5)
Rthandler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s')
Rthandler.setFormatter(formatter)
logging.getLogger('').addHandler(Rthandler)
################################################################################################
 
从上例和本例可以看出，logging有一个日志处理的主对象，其它处理方式都是通过addHandler添加进去的。
logging的几种handle方式如下：
 
logging.StreamHandler: 日志输出到流，可以是sys.stderr、sys.stdout或者文件
logging.FileHandler: 日志输出到文件
 
日志回滚方式，实际使用时用RotatingFileHandler和TimedRotatingFileHandler
logging.handlers.BaseRotatingHandler
logging.handlers.RotatingFileHandler
logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
 
logging.handlers.SocketHandler: 远程输出日志到TCP/IP sockets
logging.handlers.DatagramHandler:  远程输出日志到UDP sockets
logging.handlers.SMTPHandler:  远程输出日志到邮件地址
logging.handlers.SysLogHandler: 日志输出到syslog
logging.handlers.NTEventLogHandler: 远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志
logging.handlers.MemoryHandler: 日志输出到内存中的制定buffer
logging.handlers.HTTPHandler: 通过"GET"或"POST"远程输出到HTTP服务器

由于StreamHandler和FileHandler是常用的日志处理方式，所以直接包含在logging模块中，而其他方式则包含在logging.handlers模块中，
上述其它处理方式的使用请参见python2.5手册！

5.通过logging.config模块配置日志

? View Code TEXT 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56

#logger.conf
 
###############################################
 
[loggers]
keys=root,example01,example02
 
[logger_root]
level=DEBUG
handlers=hand01,hand02
 
[logger_example01]
handlers=hand01,hand02
qualname=example01
propagate=0
 
[logger_example02]
handlers=hand01,hand03
qualname=example02
propagate=0
 
###############################################
 
[handlers]
keys=hand01,hand02,hand03
 
[handler_hand01]
class=StreamHandler
level=INFO
formatter=form02
args=(sys.stderr,)
 
[handler_hand02]
class=FileHandler
level=DEBUG
formatter=form01
args=('myapp.log', 'a')
 
[handler_hand03]
class=handlers.RotatingFileHandler
level=INFO
formatter=form02
args=('myapp.log', 'a', 10*1024*1024, 5)
 
###############################################
 
[formatters]
keys=form01,form02
 
[formatter_form01]
format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s
datefmt=%a, %d %b %Y %H:%M:%S
 
[formatter_form02]
format=%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s
datefmt=

上例3：

? View Code PYTHON 
1
2
3
4
5
6
7
8
9

import logging
import logging.config
 
logging.config.fileConfig("logger.conf")
logger = logging.getLogger("example01")
 
logger.debug('This is debug message')
logger.info('This is info message')
logger.warning('This is warning message')

上例4：

? View Code PYTHON 
1
2
3
4
5
6
7
8
9

import logging
import logging.config
 
logging.config.fileConfig("logger.conf")
logger = logging.getLogger("example02")
 
logger.debug('This is debug message')
logger.info('This is info message')
logger.warning('This is warning message')

6.logging是线程安全的
7.logging在低版本（如 2.3.4）中用法有少许差别：

（因为我用 RedHat 4.3 里面自带的版本就是这个）

下面脚本将信息全部输入日志，无终端显示：

? View Code PYTHON 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

#!/usr/bin/env python
import logging
import os,sys
import time
 
MYNAME = os.path.splitext(os.path.basename(sys.argv[0]))[0]
MYDATE = time.strftime('%y%m%d')
LOG_FILE = os.path.join('/tmp',MYNAME + '.log.' + MYDATE)
 
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.DEBUG)
fh = logging.FileHandler(LOG_FILE)
formatter = logging.Formatter("%(asctime)-15s %(filename)s [%(levelname)-8s] %(message)s")
fh.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(fh)
 
logger.debug("This is debug message!!!")
logger.info("This is info message!!!")
logger.warn("This is warn message!!!")
logger.error("This is error message!!!")
logger.critical("This is critical message!!!")

下面脚本将日志输入日志，并可选择输出终端日志的级别：

? View Code PYTHON 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

#!/usr/bin/env python
import logging
import os,sys
import time
 
MYNAME = os.path.splitext(os.path.basename(sys.argv[0]))[0]
MYDATE = time.strftime('%y%m%d')
LOG_FILE = os.path.join('/tmp',MYNAME + '.log.' + MYDATE)
 
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.DEBUG)
fh = logging.FileHandler(LOG_FILE)
formatter = logging.Formatter("%(asctime)-15s %(filename)s [%(levelname)-8s] %(message)s")
fh.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(fh)
 
logger.debug("This is debug message!!!")
logger.info("This is info message!!!")
logger.warn("This is warn message!!!")
logger.error("This is error message!!!")
logger.critical("This is critical message!!!")
Python常用模块 之 logging：日志模块
孤寒者的博客
08-02 17万+
Python常用模块 之 logging：日志模块
【python】Python中的日志模块logging使用技巧与应用实战
热门推荐
景天科技苑
08-20 2万+
在Python开发中，日志记录是一个非常重要的环节。它不仅有助于开发者追踪程序的执行流程，还能在出现问题时提供关键信息，帮助快速定位并解决问题。Python标准库中的`logging`模块提供了灵活且强大的日志记录功能，支持将日志输出到不同的目标（如文件、终端等），并支持不同级别的日志记录（如调试、信息、警告、错误等）。本文将结合实际案例，详细介绍logging模块的基础用法和高级特性。
python的日志模块_Python自定义日志模块
weixin_39609622的博客
12-08 222
Apple iPhone 11 (A2223) 128GB 黑色 移动联通电信4G手机 双卡双待4999元包邮去购买 >用户故事：训练神经网络的时候，我们的网络结构是有一个train.py文件，用来初始化model需要的东西，然后在每个epoch里面调用另外一个function.py文件来做真正的model训练。此时有个需求，想要这两个文件打印的logger都打印到同一个文件里面。因此根据上...
python log日志_python保存log日志,实现用log日志画图
weixin_39601088的博客
11-29 502
在神经网络训练中，我们常常需要画出loss function的变化图，log日志里会显示每一次迭代的loss function的值，于是我们先把log日志保存为log.txt文档，再利用这个文档来画图。1，先来产生一个log日志。import mxnet as mximport numpy as npimport osimport logginglogging.getLogger().setLev...
Python 代码检查之Pylint
三丰的专栏
03-31 7890
Pylint是什么 pylint是一个python代码检查工具 Pylint能干什么 这里列出了很多，单是我想前三种应该是最有用的 检查python代码符不符合PEP8规范 检查代码中的错误 提供重构建议 下面就用一个例子来展开说明 如何安装 pip install pylint 如何使用 pylint python file # or pylint python package 例子： import logging logging.basicConfig(le
Python 中的日志(logging)模块基础与实战
一键难忘的博客
02-28 5779
在软件开发过程中，日志是一项至关重要的功能，它可以帮助我们追踪程序的执行过程、排查问题并记录关键信息。Python 提供了一个强大且灵活的日志模块，即 `logging` 模块，它允许我们以结构化的方式管理和记录日志信息。在本文中，我们将深入了解 `logging` 模块的基础知识，并通过实际代码示例演示其用法。
Python 日志模块logging
岳来的博客
02-18 3213
Python 日志模块logging
python——日志模块（logging）
黑砂的博客
03-02 2938
python——日志模块（logging
Python日志系统详解：Logging模块最佳实践
萧鼎的博客
10-28 1439
Python的logging模块为日志记录提供了灵活的支持。在实际开发中，合理地使用日志级别、配置Handler和Formatter，并引入配置文件进行集中管理，可以极大提高日志系统的可维护性和有效性。希望本文的讲解能帮助你更好地掌握logging模块，为项目构建高效的日志系统。
python模块 — 日志记录模块logging
个人博客
02-15 3884
logging是Python内置的日志记录模块，用于在程序中实现灵活的日志功能。使用logging模块可以记录错误、异常、警告和其他关键信息，以便于诊断和调试应用程序。logging模块提供了以下主要组件：1. Logger（日志器）：用于创建或获取一个用于发送日志记录消息的Logger对象。我们可以在不同的模块中定义和使用Logger对象来记录日志。2. Handler（处理器）：用于指定将如何处理和输出日志消息。Handler可以将日志消息写入文件、控制台、网络等不同的目标。
详解Python中的日志模块logging
09-21
Python中的日志模块`logging`是一个内置的、功能强大的日志工具，用于记录程序执行过程中的各种信息。这个模块能够帮助开发者追踪系统状态，诊断错误，以及进行性能分析。在Python中，不需要依赖第三方库就能实现...
Python中内置的日志模块logging用法详解
09-21
Python的内置日志模块`logging`是一个强大的工具，用于跟踪和记录程序的运行状态，它提供了灵活的日志记录策略，可以适应多种应用场景。这个模块的设计灵感来源于Apache的log4j，但具体实现有所不同。 首先，`...
数据分析—双十一
2301_82191992的博客
08-12 1189
首先识别数据中各列的数据类型，并计算统计量，包括标准差、最小值、最大值、四分位数等，为后续分析提供基础数据支持。检测到数据中共有86条重复记录，将其删除后重置行索引，数据量从27598条减少至27512条，确保数据的唯一性。发现“销售数量”和“评论数量”两列存在缺失值。经过分析后，决定用零填充这些空值，以保证数据的完整性。
《manim中文教程》
m0_71002812的博客
08-12 898
这篇教程介绍了manim动画库(0.19+版本)的基础使用方法，适合初学者学习。内容涵盖文件执行参数、显示操作、坐标系统、文本/图形类、动画控制等核心功能。教程详细讲解了如何创建和操作2D/3D图形、文本、LaTeX公式，以及如何控制动画播放、位置移动、颜色设置等。还包含坐标系、群组、相机参数等高级功能，并附有常见常数的参考。本教程基于国外开发者Theorem of Beethoven的视频和代码整理而成，采用中文编写，适合想要入门数学动画制作的开发者学习参考。
Scrapy 基础框架搭建教程：从环境配置到爬虫实现（附实例）
weixin_43883508的博客
08-14 736
本文详细介绍了Scrapy爬虫框架的搭建流程，从环境配置到完整爬虫实现。主要内容包括：1）Python环境准备与Scrapy安装；2）项目结构创建与核心文件功能解析；3）通过图书爬虫实例演示数据提取与页面跳转；4）数据模型定义与JSON存储管道实现；5）关键配置参数与调试技巧。文章提供完整代码示例，帮助开发者30分钟内搭建可扩展的爬虫框架，并给出反爬处理、性能优化等实用建议，适合Python开发者快速上手网页数据采集。
关于Win系统使用venv创建和管理虚拟环境
qq_43449643的博客
08-15 67
venv配置虚拟环境
Pandas数据处理与分析实战：Pandas数据处理入门-环境搭建与基础配置
WSSWWWSSW的博客
08-12 430
摘要 本课程介绍了Pandas数据处理库的环境设置方法，包括Pandas安装和Jupyter Notebook配置。主要内容有：1）通过pip安装Pandas库并验证安装；2）使用pip安装Jupyter Notebook及基础配置；3）在Jupyter中安装特定版本Pandas的方法。课程适用于Windows、macOS和Linux系统，帮助学员为后续数据处理学习搭建必要的开发环境，推荐使用Python 3.6及以上版本。
yolo安装
最新发布
a1111111111ss的博客
08-15 74
我在cmd一直更新不了pip 一直说错误。我扭头去anaconda成功。
【Python】文本相似度计算方法全解析：从理论到实践
采菊东篱下，Python满乾坤！
08-12 1799
在自然语言处理、信息检索和数据清洗等领域，计算文本相似度是一个基础而重要的任务。无论是检测重复文档、拼写纠错，还是推荐系统，都需要准确地衡量两个文本之间的相似程度。本文将深入解析多种文本相似度计算方法，帮助您选择最适合的算法。文本相似度是指两个文本在内容、结构或语义上的相近程度。通常用0到1之间的数值表示，0表示完全不同，1表示完全相同。文本长度: 短文本适合 Dice 系数，长文本适合余弦相似度计算性能: 汉明距离最快，Levenshtein 较慢但精确应用场景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值