So verwenden Sie das Protokollierungsmodul in Python

1. Protokollierung bei niedriger Konfiguration

Die Protokolle sind in die folgenden fünf Ebenen unterteilt: Debug-->Info-->Warnung-->Fehler-- >kritisch, die niedrigste Standardstufe ist die Warnstufe.

1.v1

import logging

logging.debug('调试信息')
logging.info('正常信息')
logging.warning('警告信息')
logging.error('报错信息')
logging.critical('严重错误信息')

WARNUNG: root: Warnmeldung
KRITISCH: root: schwerwiegende Fehlermeldung

v1-Version kann die Protokollebene nicht angeben; kann nur gehen zum Siebdruck, Schreiben in Datei nicht möglich. Daher kann es in den folgenden Code geändert werden.

2.v2

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')  # 10
logging.info('正常信息')  # 20
logging.warning('警告信息')  # 30
logging.error('报错信息')  # 40
logging.critical('严重错误信息')  # 50

Sie können das Standardverhalten des Protokollierungsmoduls durch bestimmte Parameter in der Funktion logging.basicConfig() ändern. Die verfügbaren Parameter sind:

• Dateiname: Erstellen Sie einen FiledHandler mit dem angegebenen Dateinamen (. wird später ausführlich erläutert (Handlerkonzept), sodass das Protokoll in der angegebenen Datei gespeichert wird.

• Dateimodus: Dateiöffnungsmodus. Dieser Parameter wird verwendet, wenn der Dateiname angegeben ist. Der Standardwert ist „a“ und kann auch als „w“ angegeben werden.

• Format: Geben Sie das vom Handler verwendete Protokollanzeigeformat an.

• datefmt: Datums- und Uhrzeitformat angeben.

• level: Legen Sie die Protokollebene des Rootloggers fest (das spezifische Konzept wird später erläutert)

• stream: Erstellen Sie einen StreamHandler mit dem angegebenen Stream. Sie können die Ausgabe in sys.stderr, sys.stdout oder einer Datei angeben. Der Standardwert ist sys.stderr. Wenn sowohl Dateiname als auch Stream-Parameter aufgeführt sind, wird der Stream-Parameter ignoriert.

Formatzeichenfolgen, die im Formatparameter verwendet werden können:

• %(name)s Name des Loggers

• %(levelno)s Protokollebene in numerischer Form

• %(levelname)s Protokoll Ebene in Textform

• %(Pfadname)s Der vollständige Pfadname des Moduls, das die Protokollausgabefunktion aufruft, lautet möglicherweise nicht

• %(Dateiname)s Der Dateiname des Moduls, das die Protokollausgabefunktion aufruft

• % (module)s Der Modulname, der die Protokollausgabefunktion aufruft

• %(funcName)s Der Funktionsname, der die Protokollausgabefunktion aufruft

• %(lineno)d Die Codezeile, in der Die Anweisung, die die Protokollausgabefunktion aufruft, befindet sich der Logger wurde erstellt

• %(asctime)s Zeichen Die aktuelle Zeit als String. Das Standardformat ist „2003-07-08 16:49:45,896“. Was auf das Komma folgt, sind Millisekunden

• %(thread)d Thread-ID. Möglicherweise sind keine

• %(threadName)s Thread-Namen vorhanden. Möglicherweise ist keine

• %(process)d-Prozess-ID vorhanden. Möglicherweise werden vom Benutzer keine

• %(message)s-Nachrichten ausgegeben. Version 2 kann keine Zeichenkodierung angeben; sie kann nur in eine Datei gedruckt werden.
  3.v3
• Das Protokollierungsmodul enthält vier Rollen: Logger, Filter, Formatter-Objekt, Handler.

• Logger: ein Objekt, das Protokolle generiert.

Filter: ein Objekt, das Protokolle filtert. Formatter-Objekt : ja Passen Sie verschiedene Protokollformatobjekte an und binden Sie sie dann an verschiedene Handler-Objekte, um die Protokollformate verschiedener Handler zu steuern

Handler: Protokolle empfangen und das Drucken an verschiedene Orte steuern, FileHandler wird zum Drucken in Dateien verwendet, StreamHandler wird verwendet zum Drucken auf dem Terminal

'''
critical=50
error =40
warning =30
info = 20
debug =10
'''


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
h2 = logging.FileHandler('t1.log')  # 打印到文件
h3 = 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
h2.setFormatter(formmater1)
h3.setFormatter(formmater2)
sm.setFormatter(formmater3)

# 6、将Handler添加给logger并设置日志级别
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(h3)
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)
h2.setLevel(10)
h3.setLevel(10)
sm.setLevel(10)

# 7、测试
logger.debug('debug')
logger.info('info')
logger.warning('warning')
logger.error('error')
logger.critical('critical')

• 2. High-End-Protokollierung
  1. Konfigurieren Sie die Protokolldatei
• Die oben genannten drei Protokollversionen dienen nur dazu, zu unserer folgenden Protokollkonfigurationsdatei zu führen

  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

  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()

3. Django-Protokollkonfigurationsdatei

• # logging_config.py
  # 学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流群：711312441
  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

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