python3_Logging模块详解
python的logging模块提供了通用的日志系统,可以方便第三方模块或应用使用。
简单使用
import logging # logging.config.fileConfig("./logging.conf")
logging.basicConfig(filename='logger.log', level=logging.INFO) # create logger
logger_name1 = "example01"
logger = logging.getLogger(logger_name1) logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warn('warn message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')
控制台无打印信息,发现当前工作目录下生成了logger.log,内容为:
INFO:example01:info message
WARNING:example01:warn message
ERROR:example01:error message
CRITICAL:example01:critical message
该模块可以配置哪些信息:
详解:
Logging模块提供Logger,handler,filter,formatter。
- Logger:记录器
- 应用程序代码能直接调用日志接口。
- Logger最常用的操作有两类:配置和发送日志消息。
- 初始化 logger = logging.getLogger("endlesscode"),获取logger对象,getLogger()方法后面最好加上所要日志记录的模块名字,配置文件和打印日志格式中的%(name)s 对应的是这里的模块名字,如果不指定name则返回root对象。
- logger.setLevel(logging.DEBUG),Logging中有NOTSET < DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL这几种级别,日志会记录设置级别以上的日志
级别 何时使用 DEBUG 详细信息,典型地调试问题时会感兴趣。 INFO 证明事情按预期工作。 WARNING 表明发生了一些意外,或者不久的将来会发生问题(如‘磁盘满了’)。软件还是在正常工作。 ERROR 由于更严重的问题,软件已不能执行一些功能了。 CRITICAL 严重错误,表明软件已不能继续运行了。 - 多次使用相同的name调用getLogger方法返回同一个looger对象;
- handler:处理器
- 将(记录器产生的)日志记录(log record)发送至合适的目的地(destination),比如文件,socket等。
- Handler常用的是StreamHandler和FileHandler,可以简单理解为一个是console和文件日志,一个打印在调试窗口上,一个记录在一个文件上
- 一个logger对象可以通过addHandler方法添加0到多个handler,每个handler又可以定义不同日志级别,以实现日志分级过滤显示。
- filter:
- 过滤器,提供了更好的粒度控制,它可以决定输出哪些日志记录。。
- formatter:
- 格式化器,指明了最终输出中日志记录的布局。
- 指定日志记录输出的具体格式。
- formatter的构造方法需要两个参数:消息的格式字符串和日期字符串,这两个参数都是可选的。
- 喜欢用这样的格式 '[%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s', '%Y-%m-%d %H:%M:%S'
Logger 记录器
Logger是一个树形层级结构,在使用接口debug,info,warn,error,critical之前必须创建Logger实例
创建方法:
logger = logging.getLogger(logger_name)
Handler 处理器
Handler处理器类型有很多种,比较常用的有三个,StreamHandler,FileHandler,NullHandler,详情可以访问Python logging.handlers
创建StreamHandler之后,可以通过使用以下方法设置日志级别,设置格式化器Formatter,增加或删除过滤器Filter。
创建方法: sh = logging.StreamHandler(stream=None)
FileHandler
创建方法:
fh = logging.FileHandler(filename, mode='a', encoding=None, delay=False)
Formatter 格式化器
使用Formatter对象设置日志信息最后的规则、结构和内容,默认的时间格式为%Y-%m-%d %H:%M:%S。
创建方法:
formatter = logging.Formatter(fmt=None, datefmt=None)
其中,fmt是消息的格式化字符串,datefmt是日期字符串。如果不指明fmt,将使用'%(message)s'。如果不指明datefmt,将使用ISO8601日期格式。
有用的format格式
格式 | 描述 |
---|---|
%(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 |
%(filename)s | 打印当前执行程序名称 |
%(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 |
Filter 过滤器
Handlers和Loggers可以使用Filters来完成比级别更复杂的过滤。Filter基类只允许特定Logger层次以下的事件。例如用‘A.B’初始化的Filter允许Logger ‘A.B’, ‘A.B.C’, ‘A.B.C.D’, ‘A.B.D’等记录的事件,logger‘A.BB’, ‘B.A.B’ 等就不行。 如果用空字符串来初始化,所有的事件都接受。
创建方法:
filter = logging.Filter(name='')
配置文件格式说明
%(name)s Logger的名字
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(message)s 用户输出的消息
%(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
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(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 输出日志信息时来自Logger创建的毫秒数
%(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
实例代码:
1、在调试窗口上只打出error以上级别的日志,但是在日志中打出debug以上的信息
import logging logger = logging.getLogger("simple_example")
logger.setLevel(logging.DEBUG) # 建立一个filehandler来把日志记录在文件里,级别为debug以上
fh = logging.FileHandler("spam.log")
fh.setLevel(logging.DEBUG) # 建立一个streamhandler来把日志打在CMD窗口上,级别为error以上
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.ERROR) # 设置日志格式
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s")
ch.setFormatter(formatter)
fh.setFormatter(formatter) # 将相应的handler添加在logger对象中
logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh) # 开始打日志
logger.debug("debug message")
logger.info("info message")
logger.warn("warn message")
logger.error("error message")
logger.critical("critical message")
将Logging封装成一个类
这样每次使用的时候,只要实例化一个对象就可以了
#! /usr/bin/python3 import logging class Logger:
def __init__(self, path, clevel=logging.DEBUG, Flevel=logging.DEBUG):
self.logger = logging.getLogger(path)
self.logger.setLevel(logging.DEBUG)
fmt = logging.Formatter('[%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 设置CMD日志
sh = logging.StreamHandler()
sh.setFormatter(fmt)
sh.setLevel(clevel) # 设置文件日志
fh = logging.FileHandler(path)
fh.setFormatter(fmt)
fh.setLevel(Flevel)
self.logger.addHandler(sh)
self.logger.addHandler(fh) def debug(self, message):
self.logger.debug(message) def info(self, message):
self.logger.info(message) def war(self, message):
self.logger.warn(message) def error(self, message):
self.logger.error(message) def cri(self, message):
self.logger.critical(message) if __name__ == '__main__':
logyyx = Logger('yyx.log', logging.ERROR, logging.DEBUG)
logyyx.debug('一个debug信息')
logyyx.info('一个info信息')
logyyx.war('一个warning信息')
logyyx.error('一个error信息')
logyyx.cri('一个致命critical信息')
调试运行结果:
/usr/bin/python3.5 /home/rxf/python3_1000/1000/python3_server/logging封装/封装为一个类.py
[2017-11-07 10:25:50] [ERROR] 一个error信息
[2017-11-07 10:25:50] [CRITICAL] 一个致命critical信息
日志文件内的内容:
[2017-11-07 10:25:50] [DEBUG] 一个debug信息
[2017-11-07 10:25:50] [INFO] 一个info信息
[2017-11-07 10:25:50] [WARNING] 一个warning信息
[2017-11-07 10:25:50] [ERROR] 一个error信息
[2017-11-07 10:25:50] [CRITICAL] 一个致命critical信息
多模块使用logging
logging模块保证在同一个python解释器内,多次调用logging.getLogger('log_name')都会返回同一个logger实例,即使是在多个模块的情况下。所以典型的多模块场景下使用logging的方式是在main模块中配置logging,这个配置会作用于多个的子模块,然后在其他模块中直接通过getLogger获取Logger对象即可。
logging.conf:
[loggers]
keys=root,main [handlers]
keys=consoleHandler,fileHandler [formatters]
keys=fmt [logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler [logger_main]
level=DEBUG
qualname=main
handlers=fileHandler [handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=fmt
args=(sys.stdout,) [handler_fileHandler]
class=logging.handlers.RotatingFileHandler
level=DEBUG
formatter=fmt
args=('tst.log','a',20000,5,) [formatter_fmt]
format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
datefmt=
主模块main.py
import logging
import logging.config
import mod logging.config.fileConfig('logging.conf')
root_logger = logging.getLogger('root')
root_logger.debug('test root logger...') logger = logging.getLogger('main')
logger.info('test main logger')
logger.info('start import module \'mod\'...') logger.debug('let\'s test mod.testLogger()')
mod.testLogger() root_logger.info('finish test...')
子模块mod.py
import logging
import submod logger = logging.getLogger('main.mod')
logger.info('logger of mod say something...') def testLogger():
logger.debug('this is mod.testLogger...')
submod.tst()
子子模块submod.py:
import logging logger = logging.getLogger('main.mod.submod')
logger.info('logger of submod say something...') def tst():
logger.info('this is submod.tst()...')
然后运行python main.py,控制台输出:
/usr/bin/python3.5 /home/rxf/python3_1000/1000/python3_server/logging封装/main.py
2017-11-07 10:53:49,228 - root - DEBUG - test root logger...
2017-11-07 10:53:49,228 - main - INFO - test main logger
2017-11-07 10:53:49,228 - main - INFO - start import module 'mod'...
2017-11-07 10:53:49,229 - main - DEBUG - let's test mod.testLogger()
2017-11-07 10:53:49,229 - main.mod - DEBUG - this is mod.testLogger...
2017-11-07 10:53:49,229 - main.mod.submod - INFO - this is submod.tst()...
2017-11-07 10:53:49,229 - root - INFO - finish test...
再看一下tst.log,logger配置中的输出的目的地:
2017-11-07 10:56:54,189 - main - INFO - test main logger
2017-11-07 10:56:54,189 - main - INFO - start import module 'mod'...
2017-11-07 10:56:54,189 - main - DEBUG - let's test mod.testLogger()
2017-11-07 10:56:54,189 - main.mod - DEBUG - this is mod.testLogger...
2017-11-07 10:56:54,190 - main.mod.submod - INFO - this is submod.tst()...
tst.log中没有root logger输出的信息,因为logging.conf中配置了只有main logger及其子logger使用RotatingFileHandler,而root logger是输出到标准输出。
学习思考思路参考:
Logging工作流程
logging模块使用过程
- 第一次导入logging模块或使用reload函数重新导入logging模块,logging模块中的代码将被执行,这个过程中将产生logging日志系统的默认配置。
- 自定义配置(可选)。logging标准模块支持三种配置方式: dictConfig,fileConfig,listen。其中,dictConfig是通过一个字典进行配置Logger,Handler,Filter,Formatter;fileConfig则是通过一个文件进行配置;而listen则监听一个网络端口,通过接收网络数据来进行配置。当然,除了以上集体化配置外,也可以直接调用Logger,Handler等对象中的方法在代码中来显式配置。
- 使用logging模块的全局作用域中的getLogger函数来得到一个Logger对象实例(其参数即是一个字符串,表示Logger对象实例的名字,即通过该名字来得到相应的Logger对象实例)。
- 使用Logger对象中的debug,info,error,warn,critical等方法记录日志信息。
logging模块处理流程
- 判断日志的等级是否大于Logger对象的等级,如果大于,则往下执行,否则,流程结束。
- 产生日志。第一步,判断是否有异常,如果有,则添加异常信息。第二步,处理日志记录方法(如debug,info等)中的占位符,即一般的字符串格式化处理。
- 使用注册到Logger对象中的Filters进行过滤。如果有多个过滤器,则依次过滤;只要有一个过滤器返回假,则过滤结束,且该日志信息将丢弃,不再处理,而处理流程也至此结束。否则,处理流程往下执行。
- 在当前Logger对象中查找Handlers,如果找不到任何Handler,则往上到该Logger对象的父Logger中查找;如果找到一个或多个Handler,则依次用Handler来处理日志信息。但在每个Handler处理日志信息过程中,会首先判断日志信息的等级是否大于该Handler的等级,如果大于,则往下执行(由Logger对象进入Handler对象中),否则,处理流程结束。
- 执行Handler对象中的filter方法,该方法会依次执行注册到该Handler对象中的Filter。如果有一个Filter判断该日志信息为假,则此后的所有Filter都不再执行,而直接将该日志信息丢弃,处理流程结束。
- 使用Formatter类格式化最终的输出结果。 注:Formatter同上述第2步的字符串格式化不同,它会添加额外的信息,比如日志产生的时间,产生日志的源代码所在的源文件的路径等等。
- 真正地输出日志信息(到网络,文件,终端,邮件等)。至于输出到哪个目的地,由Handler的种类来决定。
参考文章:
http://www.jb51.net/article/88449.htm
http://www.jianshu.com/p/feb86c06c4f4
python3_Logging模块详解的更多相关文章
- Python中操作mysql的pymysql模块详解
Python中操作mysql的pymysql模块详解 前言 pymsql是Python中操作MySQL的模块,其使用方法和MySQLdb几乎相同.但目前pymysql支持python3.x而后者不支持 ...
- python之OS模块详解
python之OS模块详解 ^_^,步入第二个模块世界----->OS 常见函数列表 os.sep:取代操作系统特定的路径分隔符 os.name:指示你正在使用的工作平台.比如对于Windows ...
- python之sys模块详解
python之sys模块详解 sys模块功能多,我们这里介绍一些比较实用的功能,相信你会喜欢的,和我一起走进python的模块吧! sys模块的常见函数列表 sys.argv: 实现从程序外部向程序传 ...
- python中threading模块详解(一)
python中threading模块详解(一) 来源 http://blog.chinaunix.net/uid-27571599-id-3484048.html threading提供了一个比thr ...
- python time 模块详解
Python中time模块详解 发表于2011年5月5日 12:58 a.m. 位于分类我爱Python 在平常的代码中,我们常常需要与时间打交道.在Python中,与时间处理有关的模块就包括: ...
- python time模块详解
python time模块详解 转自:http://blog.csdn.net/kiki113/article/details/4033017 python 的内嵌time模板翻译及说明 一.简介 ...
- 小白的Python之路 day5 time,datatime模块详解
一.模块的分类 可以分成三大类: 1.标准库 2.开源模块 3.自定义模块 二.标准库模块详解 1.time与datetime 在Python中,通常有这几种方式来表示时间:1)时间戳 2)格式化的时 ...
- 小白的Python之路 day5 random模块和string模块详解
random模块详解 一.概述 首先我们看到这个单词是随机的意思,他在python中的主要用于一些随机数,或者需要写一些随机数的代码,下面我们就来整理他的一些用法 二.常用方法 1. random.r ...
- Python中time模块详解
Python中time模块详解 在平常的代码中,我们常常需要与时间打交道.在Python中,与时间处理有关的模块就包括:time,datetime以及calendar.这篇文章,主要讲解time模块. ...
随机推荐
- Sql创建约束
add constraint pk_studentno primary key(StudentNo) //主键 add constraint fk_student_grade_gradeid fore ...
- Python学习笔记6-字典Dict
Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度. >>> person ...
- HYSBZ 2243(染色)
题目链接:传送门 题目大意:中文题,略 题目思路:树链剖分,区间更新,区间查询. 闲谈: 只想说这道题做的好苦逼..去长春现场赛之前就没A,回来后又做了2天才A掉,蒟蒻太菜了 这道题也没有想 ...
- [Android Tips] 27. 检查 APK 是否可调试
使用 Android SDK 提供的 aapt 检查 APK 文件 $ aapt d badging ${APK_FILE} | grep 'application-debuggable' 检查自身 ...
- Openstack实现共有云多flat网络
首先给两台虚拟机添加网卡,模式为仅主机模式 配置控制节点IP /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth1 TYPE=Ethernet BOOTPROTO=sta ...
- java 常用资源
java高手真经:http://pan.baidu.com/share/link?uk=2100475681&shareid=2381645927#path=%252F%255Bwww.jav ...
- HDU1757又是一道矩阵快速幂模板题
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1757 按照题目的要求构造矩阵 //Author: xiaowuga //矩阵: //a0 a1 a2 ...
- GITLAB服务基础
1.GITLAB介绍 一个基于GIT的源码托管解决方案基于Ruby on rails开发集成了nginx postgreSQL redis sidekiq等组件 2. 资源 官网:https://ab ...
- git学习——<二>git配置文件
一.git所有配置文件 <一>./etc/gitconfig全局配置文件 修改该配置文件,会对所有用户有影响. 使用git config --system来配置该文件 <二>. ...
- PostgreSQL学习手册-模式Schema(转)
原文:http://www.cnblogs.com/stephen-liu74/archive/2012/04/25/2291526.html 一个数据库包含一个或多个命名的模式,模式又包含表.模式还 ...