一、概述
步骤
- 创建logger对象
- 创建handler对象
- 创建formatter对象
- 把formatter绑定到handler对象上
- 把handler对象绑定到logger对象上
- 设置级别
- 测试
二、低配logging
日志总共分为以下五个级别，这个五个级别自下而上进行匹配 debug–>info–>warning–>error–>critical，默认最低级别为warning级别。
critical=50、error =40 、arning =30、info = 20、debug =10
v1:屏幕输出
v1版本无法指定日志的级别；无法指定日志的格式；只能往屏幕打印，无法写入文件。
import logging logging.debug(\'调试信息\') logging.info(\'正常信息\') logging.warning(\'警告信息\') # WARNING:root:警告信息 logging.error(\'报错信息\') # ERROR:root:报错信息 logging.critical(\'严重错误信息\') # CRITICAL:root:严重错误信息
v2：输出到文件
v2版本不能指定字符编码；只能往文件中打印。
可在logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有:
- filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），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“a”还可指定为“w”。
- format：指定handler使用的日志显示格式。
- datefmt：指定日期时间格式。
- level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）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。
import logging
# 日志的基本配置
logging.basicConfig(filename=\'access.log\',
format=\'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s\',
datefmt=\'%Y-%m-%d %H:%M:%S %p\',
level=10)
logging.debug(\'调试信息\') # 2019-11-28 18:25:26 PM - root - DEBUG -run: 调试信息
logging.info(\'正常信息\') # 2019-11-28 18:25:26 PM - root - INFO -run: 正常信息
logging.warning(\'警告信息\') # 2019-11-28 18:25:26 PM - root - WARNING -run: 警告信息
logging.error(\'报错信息\') # 2019-11-28 18:25:26 PM - root - ERROR -run: 报错信息
logging.critical(\'严重错误信息\') # 2019-11-28 18:25:26 PM - root - CRITICAL -run: 严重错误信息
format参数中可能用到的格式化串：
- %(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
v3：使用内置各种对象
logging模块包含四种角色：logger、Filter、Formatter、Handler对象
- logger：产生日志的对象
- Filter：过滤日志的对象
- Formatter：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式
- Handler：接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端
import logging
# 1、logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出
logger = logging.getLogger(__file__)
# 2、Filter对象：不常用，略
# 3、Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出
h1 = logging.FileHandler(\'t1.log\') # 打印到文件
h2 = logging.FileHandler(\'t2.log\') # 打印到文件
sm = logging.StreamHandler() # 打印到终端
# 4、Formatter对象：日志格式
formmater1 = logging.Formatter(\'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s\',
datefmt=\'%Y-%m-%d %H:%M:%S %p\', )
formmater2 = logging.Formatter(\'%(asctime)s : %(message)s\',
datefmt=\'%Y-%m-%d %H:%M:%S %p\', )
formmater3 = logging.Formatter(\'%(name)s %(message)s\', )
# 5、为Handler对象绑定格式
h1.setFormatter(formmater1)
h2.setFormatter(formmater2)
sm.setFormatter(formmater3)
# 6、将Handler添加给logger并设置日志级别
logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(sm)
# 设置日志级别，可以在两个关卡进行设置logger与handler
# logger是第一级过滤，然后才能到handler
logger.setLevel(30)
h1.setLevel(10)
h2.setLevel(10)
sm.setLevel(10)
# 7、测试
logger.debug(\'debug\')
logger.info(\'info\')
logger.warning(\'warning\')
logger.error(\'error\')
logger.critical(\'critical\')
三、高配logging
1、 配置日志文件
以上三个版本的日志只是为了引出我们下面的日志配置文件
import os
import logging.config
# 定义三种日志输出格式 开始
standard_format = \'[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]\' \\
\'[%(levelname)s][%(message)s]\' # 其中name为getLogger()指定的名字；lineno为调用日志输出函数的语句所在的代码行
simple_format = \'[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s\'
id_simple_format = \'[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s\'
# 定义日志输出格式 结束
logfile_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # log文件的目录，需要自定义文件路径 # atm
logfile_dir = os.path.join(logfile_dir, \'log\') # C:\\Users\\oldboy\\Desktop\\atm\\log
logfile_name = \'log.log\' # log文件名，需要自定义路径名
# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir): # C:\\Users\\oldboy\\Desktop\\atm\\log
os.mkdir(logfile_dir)
# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name) # C:\\Users\\oldboy\\Desktop\\atm\\log\\log.log
# 定义日志路径 结束
# log配置字典
LOGGING_DIC = {
\'version\': 1,
\'disable_existing_loggers\': False,
\'formatters\': {
\'standard\': {
\'format\': standard_format
},
\'simple\': {
\'format\': simple_format
},
},
\'filters\': {}, # filter可以不定义
\'handlers\': {
# 打印到终端的日志
\'console\': {
\'level\': \'DEBUG\',
\'class\': \'logging.StreamHandler\', # 打印到屏幕
\'formatter\': \'simple\'
},
# 打印到文件的日志,收集info及以上的日志
\'default\': {
\'level\': \'INFO\',
\'class\': \'logging.handlers.RotatingFileHandler\', # 保存到文件
\'formatter\': \'standard\',
\'filename\': logfile_path, # 日志文件
\'maxBytes\': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M (*****)
\'backupCount\': 5,
\'encoding\': \'utf-8\', # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
},
},
\'loggers\': {
# logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置。如果\'\'设置为固定值logger1，则下次导入必须设置成logging.getLogger(\'logger1\')
\'\': {
# 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕
\'handlers\': [\'default\', \'console\'],
\'level\': \'DEBUG\',
\'propagate\': False, # 向上（更高level的logger）传递
},
},
}
def load_my_logging_cfg():
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一个log实例
logger.info(\'It works!\') # 记录该文件的运行状态
return logger
if __name__ == \'__main__\':
load_my_logging_cfg()
2、 使用日志
import time
import logging
import my_logging # 导入自定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__) # 生成logger实例
def demo():
logger.debug(\"start range... time:{}\".format(time.time()))
logger.info(\"中文测试开始。。。\")
for i in range(10):
logger.debug(\"i:{}\".format(i))
time.sleep(0.2)
else:
logger.debug(\"over range... time:{}\".format(time.time()))
logger.info(\"中文测试结束。。。\")
if __name__ == \"__main__\":
my_logging.load_my_logging_cfg() # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置
demo()
四、Django日志配置文件
Django(发音：[`dʒæŋɡəʊ])是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，视图V和模版T。
# logging_config.py
LOGGING = {
\'version\': 1,
\'disable_existing_loggers\': False,
\'formatters\': {
\'standard\': {
\'format\': \'[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]\'
\'[%(levelname)s][%(message)s]\'
},
\'simple\': {
\'format\': \'[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s\'
},
\'collect\': {
\'format\': \'%(message)s\'
}
},
\'filters\': {
\'require_debug_true\': {
\'()\': \'django.utils.log.RequireDebugTrue\',
},
},
\'handlers\': {
# 打印到终端的日志
\'console\': {
\'level\': \'DEBUG\',
\'filters\': [\'require_debug_true\'],
\'class\': \'logging.StreamHandler\',
\'formatter\': \'simple\'
},
# 打印到文件的日志,收集info及以上的日志
\'default\': {
\'level\': \'INFO\',
\'class\': \'logging.handlers.RotatingFileHandler\', # 保存到文件，自动切
\'filename\': os.path.join(BASE_LOG_DIR, \"xxx_info.log\"), # 日志文件
\'maxBytes\': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M
\'backupCount\': 3,
\'formatter\': \'standard\',
\'encoding\': \'utf-8\',
},
# 打印到文件的日志:收集错误及以上的日志
\'error\': {
\'level\': \'ERROR\',
\'class\': \'logging.handlers.RotatingFileHandler\', # 保存到文件，自动切
\'filename\': os.path.join(BASE_LOG_DIR, \"xxx_err.log\"), # 日志文件
\'maxBytes\': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M
\'backupCount\': 5,
\'formatter\': \'standard\',
\'encoding\': \'utf-8\',
},
# 打印到文件的日志
\'collect\': {
\'level\': \'INFO\',
\'class\': \'logging.handlers.RotatingFileHandler\', # 保存到文件，自动切
\'filename\': os.path.join(BASE_LOG_DIR, \"xxx_collect.log\"),
\'maxBytes\': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M
\'backupCount\': 5,
\'formatter\': \'collect\',
\'encoding\': \"utf-8\"
}
},
\'loggers\': {
# logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
\'\': {
\'handlers\': [\'default\', \'console\', \'error\'],
\'level\': \'DEBUG\',
\'propagate\': True,
},
# logging.getLogger(\'collect\')拿到的logger配置
\'collect\': {
\'handlers\': [\'console\', \'collect\'],
\'level\': \'INFO\',
}
},
}
# -----------
# 用法:拿到俩个logger
logger = logging.getLogger(__name__) # 线上正常的日志
collect_logger = logging.getLogger(\"collect\") # 领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志
到此这篇关于Python日志模块的文章就介绍到这了。希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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THE END
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