python logging模块使用总结
1. 内置 logging模块
日志级别
- CRITICAL 50
- ERROR 40
- WARNING 30
- INFO 20
- DEBUG 10
logging.basicConfig()函数中的具体参数含义
- filename: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“w”还可指定为“a”;
- format:指定handler使用的日志显示格式;
- datefmt:指定日期时间格式。,格式参考strftime时间格式化(下文)
- level:设置rootlogger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,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参数用到的格式化信息
参数 | 描述 |
---|---|
%(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 |
使用logging打印日志到标准输出
import logging
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
使用logging.baseConfig()将日志输出到文件
import os
logging.basicConfig(
filename=os.path.join(os.getcwd(),'all.log'),
level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s %(filename)s : %(levelname)s %(message)s', # 定义输出log的格式
filemode='a',
datefmt='%Y-%m-%d %A %H:%M:%S',
)
logging.debug('this is a message')
2. 自定义Logger
设置按照日志文件大小自动分割日志写入文件
import logging
from logging import handlers
class Logger(object):
level_relations = {
'debug': logging.DEBUG,
'info': logging.INFO,
'warning': logging.WARNING,
'error': logging.ERROR,
'crit': logging.CRITICAL
}
def __init__(self, filename, level='info', when='D', backCount=3,
fmt='%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s'):
self.logger = logging.getLogger(filename)
format_str = logging.Formatter(fmt) # 设置日志格式
self.logger.setLevel(self.level_relations.get(level)) # 设置日志级别
# 向控制台输出日志
stream_handler = logging.StreamHandler()
stream_handler.setFormatter(format_str)
self.logger.addHandler(stream_handler)
# 日志按文件大小写入文件
# 1MB = 1024 * 1024 bytes
# 这里设置文件的大小为500MB
rotating_file_handler = handlers.RotatingFileHandler(
filename=filename, mode='a', maxBytes=1024 * 1024 * 500, backupCount=5, encoding='utf-8')
rotating_file_handler.setFormatter(format_str)
self.logger.addHandler(rotating_file_handler)
log = Logger('all.log', level='info')
log.logger.info('[测试log] hello, world')
按照间隔日期自动生成日志文件
import logging
from logging import handlers
class Logger(object):
level_relations = {
'debug': logging.DEBUG,
'info': logging.INFO,
'warning': logging.WARNING,
'error': logging.ERROR,
'crit': logging.CRITICAL
}
def __init__(self, filename, level='info', when='D', backCount=3,
fmt='%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s'):
self.logger = logging.getLogger(filename)
format_str = logging.Formatter(fmt) # 设置日志格式
self.logger.setLevel(self.level_relations.get(level)) # 设置日志级别
# 往文件里写入
# 指定间隔时间自动生成文件的处理器
timed_rotating_file_handler = handlers.TimedRotatingFileHandler(
filename=filename, when=when, backupCount=backCount, encoding='utf-8')
# 实例化TimedRotatingFileHandler
# interval是时间间隔,backupCount是备份文件的个数,如果超过这个个数,就会自动删除,when是间隔的时间单位,单位有以下几种:
# S 秒
# M 分
# H 小时、
# D 天、
# W 每星期(interval==0时代表星期一)
# midnight 每天凌晨
timed_rotating_file_handler.setFormatter(format_str) # 设置文件里写入的格式
self.logger.addHandler(timed_rotating_file_handler)
# 往屏幕上输出
stream_handler = logging.StreamHandler()
stream_handler.setFormatter(format_str)
self.logger.addHandler(stream_handler)
log = Logger('all.log', level='info')
log.logger.info('[测试log] hello, world')
3. logging 模块在Flask中的使用
我在使用Flask的过程中看了很多Flask关于logging的文档,但使用起来不是很顺手,于是自己就根据Flask的官方文档写了如下的log模块,以便集成到Flask中使用。
restful api 项目目录:
.
├── apps_api
│ ├── common
│ ├── models
│ └── resources
├── logs
├── migrations
│ └── versions
├── static
├── templates
├── test
└── utils
└── app.py
└── config.py
└── exts.py
└── log.py
└── manage.py
└── run.py
└── README.md
└── requirements.txt
log.py
文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import logging
from flask.logging import default_handler
import os
from logging.handlers import RotatingFileHandler
from logging import StreamHandler
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
LOG_PATH = os.path.join(BASE_DIR, 'logs')
LOG_PATH_ERROR = os.path.join(LOG_PATH, 'error.log')
LOG_PATH_INFO = os.path.join(LOG_PATH, 'info.log')
LOG_PATH_ALL = os.path.join(LOG_PATH, 'all.log')
# 日志文件最大 100MB
LOG_FILE_MAX_BYTES = 100 * 1024 * 1024
# 轮转数量是 10 个
LOG_FILE_BACKUP_COUNT = 10
class Logger(object):
def init_app(self, app):
# 移除默认的handler
app.logger.removeHandler(default_handler)
formatter = logging.Formatter(
'%(asctime)s [%(thread)d:%(threadName)s] [%(filename)s:%(module)s:%(funcName)s] '
'[%(levelname)s]: %(message)s'
)
# 将日志输出到文件
# 1 MB = 1024 * 1024 bytes
# 此处设置日志文件大小为500MB,超过500MB自动开始写入新的日志文件,历史文件归档
file_handler = RotatingFileHandler(
filename=LOG_PATH_ALL,
mode='a',
maxBytes=LOG_FILE_MAX_BYTES,
backupCount=LOG_FILE_BACKUP_COUNT,
encoding='utf-8'
)
file_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.setLevel(logging.INFO)
stream_handler = StreamHandler()
stream_handler.setFormatter(formatter)
stream_handler.setLevel(logging.INFO)
for logger in (
# 这里自己还可以添加更多的日志模块,具体请参阅Flask官方文档
app.logger,
logging.getLogger('sqlalchemy'),
logging.getLogger('werkzeug')
):
logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(stream_handler)
在exts.py
扩展文件中添加log模块
# encoding: utf-8
from log import Logger
logger = Logger()
在app.py
文件中引入logger
模块,这个文件是create_app
的工厂模块。
# encoding: utf-8
from flask import Flask
from config import CONFIG
from exts import logger
def create_app():
app = Flask(__name__)
# 加载配置
app.config.from_object(CONFIG)
# 初始化logger
logger.init_app(app)
return app
运行run.py
# -*- coding: utf-8 -*-
from app import create_app
app = create_app()
if __name__ == '__main__':
app.run()
在项目中使用logger模块
from flask import current_app
current_app.logger.info('i am logger info')
current_app.logger.debug('i am logger debug')
$ python run.py
* Serving Flask app "app" (lazy loading)
* Environment: production
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
Use a production WSGI server instead.
* Debug mode: on
2019-07-08 08:15:50,396 [140735687508864:MainThread] [_internal.py:_internal:_log] [INFO]: * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
2019-07-08 08:15:50,397 [140735687508864:MainThread] [_internal.py:_internal:_log] [INFO]: * Restarting with stat
2019-07-08 08:15:50,748 [140735687508864:MainThread] [_internal.py:_internal:_log] [WARNING]: * Debugger is active!
2019-07-08 08:15:50,755 [140735687508864:MainThread] [_internal.py:_internal:_log] [INFO]: * Debugger PIN: 234-828-739
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