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python日志模块logging案例详解

作者：黑砂

日志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,这篇文章主要介绍了python日志模块logging,需要的朋友可以参考下

日志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

一、优势

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；
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。

二、等级（level）

开发应用程序或部署开发环境时，可以使用DEBUG或INFO级别的日志获取尽可能详细的日志信息来进行开发或部署调试
应用上线或部署生产环境时，应该使用WARNING或ERROR或CRITICAL级别的日志来降低机器的I/O压力和提高获取错误日志信息的效率。日志级别的指定通常都是在应用程序的配置文件中进行指定的。
分级

日志等级：DEBUG < INFO < WARNING < ERROR <CRITICAL

三、使用方式

1.使用logging提供的模块级别的函数

创建一条日志记录

例：
import logging
logging.debug("debug_msg")
logging.info("info_msg")
logging.warning("warning_msg")
logging.error("error_msg")
logging.critical("critical_msg")

默认情况下logging模块将日志打印到只显示了大于等于WARNING级别的日志，这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG）

默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息

2.对root logger进行一次性配置

logging.basicConfig(**kwargs)

logging.basicConfig(**kwargs)函数 用于指定“要记录的日志级别”、“日志格式”、“日志输出位置”、“日志文件的打开模式”等信息，其他几个都是用于记录各个级别日志的函数。
用默认日志格式（Formatter）为日志系统建立一个默认的流处理器（StreamHandler），设置基础配置（如日志级别等）并加到root logger（根Logger）中）

logging.basicConfig()函数参数说明

例
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format="%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(message)s",
                    datefmt = '%Y-%m-%d  %H:%M:%S %a'   
                    ) #注意月份和天数不要搞乱了，这里的格式化符与time模块相同
logging.debug("msg1")
logging.info("msg2")
logging.warning("msg3")
logging.error("msg4")
logging.critical("msg5") 
结果：
2023-03-01  23:37:49 Wed root DEBUG msg1
2023-03-01  23:37:49 Wed root INFO msg2
2023-03-01  23:37:49 Wed root WARNING msg3
2023-03-01  23:37:49 Wed root ERROR msg4
2023-03-01  23:37:49 Wed root CRITICAL msg5

四、日志流处理流程（使用Logging日志系统的四大组件）

日志器（logger）是入口，真正干活儿的是处理器（handler），处理器（handler）还可以通过过滤器（filter）和格式器（formatter）对要输出的日志内容做过滤和格式化等处理操作。

1.日志器-Logger

提供了应用程序可一直使用的接口
功能
1）向应用程序代码暴露几个方法，使应用程序可以在运行时记录日志消息；
2）基于日志严重等级（默认的过滤设施）或filter对象来决定要对哪些日志进行后续处理；
3）将日志消息传送给所有感兴趣的日志handlers。
Logger对象最常用的方法分为两类：配置方法 和 消息发送方法

配置方法
Logger.setLevel() 设置日志器将会处理的日志消息的最低严重级别
Logger.addHandler() 和 Logger.removeHandler() 为该logger对象添加 和 移除一个handler对象
Logger.addFilter() 和 Logger.removeFilter() 为该logger对象添加 和 移除一个filter对象

创建日志记录

创建一个与它们的方法名对应等级的日志记录
Logger.debug(), Logger.info(), Logger.warning(), Logger.error(), Logger.critical()

创建一个类似于Logger.error()的日志消息
Logger.exception()

需要获取一个明确的日志level参数来创建一个日志记录
Logger.log()

2.处理器 -Handler

将logger创建的日志记录分发到handler指定的位置（文件、网络、邮件等）。

子类
- logging.StreamHandler 将日志消息发送到输出到Stream，如std.out, std.err或任何file-like对象。
- logging.FileHandler 将日志消息发送到磁盘文件，默认情况下文件大小会无限增长
- logging.handlers.RotatingFileHandler 将日志消息发送到磁盘文件，并支持日志文件按大小切割
- logging.hanlders.TimedRotatingFileHandler 将日志消息发送到磁盘文件，并支持日志文件按时间切割
- logging.handlers.HTTPHandler 将日志消息以GET或POST的方式发送给一个HTTP服务器
- logging.handlers.SMTPHandler 将日志消息发送给一个指定的email地址
- logging.NullHandler 该Handler实例会忽略error messages，通常被想使用logging的library开发者使用来避免’No handlers could be found for logger XXX’信息的出现。

说明
Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别，低于lel级别的信息将被忽略
Handler.setFormatter()：给这个handler选择一个格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt)：新增或删除一个filter对象

3.过滤器 -Filter

提供了更细粒度的控制工具来决定输出哪条日志记录，丢弃哪条日志记录
Filter是一个过滤器基类，它只允许某个logger层级下的日志事件通过过滤
定义
class logging.Filter(name=‘’)
filter(record)

4.格式器 Formatter

配置日志信息的最终顺序、结构和内容。
Formatter类的构造方法

logging.Formatter.__init__(fmt=None, datefmt=None, style='%')
	参数
		fmt：指定消息格式化字符串，如果不指定该参数则默认使用message的原始值
		datefmt：指定日期格式字符串，如果不指定该参数则默认使用"%Y-%m-%d %H:%M:%S"
		style：Python 3.2新增的参数，可取值为 '%', '{'和 '$'，如果不指定该参数则默认使用'%'

5.日志流处理简要流

6.实例

import logging
# 创建日志器对象
logger = logging.getLogger(__name__)
# 设置logger可输出日志级别范围
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 添加控制台handler，用于输出日志到控制台
console_handler = logging.StreamHandler()
# 添加日志文件handler，用于输出日志到文件中
file_handler = logging.FileHandler(filename='log.log', encoding='UTF-8')
# 将handler添加到日志器中
logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)
# 设置格式并赋予handler
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
console_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.setFormatter(formatter)
# 输出不同级别日志
logger.debug("============【开始测试】====================")
logger.info("============【开始测试】====================")
logger.warning("============【开始测试】====================")
logger.critical("============【开始测试】====================")
logger.error("============【开始测试】====================")
结果为：
2023-03-18 02:32:46,316 - __main__ - DEBUG - ============【开始测试】====================
2023-03-18 02:32:46,316 - __main__ - INFO - ============【开始测试】====================
2023-03-18 02:32:46,316 - __main__ - WARNING - ============【开始测试】====================
2023-03-18 02:32:46,316 - __main__ - CRITICAL - ============【开始测试】====================
2023-03-18 02:32:46,316 - __main__ - ERROR - ============【开始测试】====================

到此这篇关于python日志模块logging的文章就介绍到这了,更多相关python日志模块logging内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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