python中logging模块有什么用？logging模块的用法介绍

本篇文章给大家带来的内容是关于python中logging模块有什么用？logging模块的用法介绍，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

logging模块是pyhton自带的内置模块，提供了标准的日志接口

日志等级列表

logger：产生日志的对象
Filter：过滤日志的对象
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
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

几种对象的使用方式代码示例：

'''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h1=logging.FileHandler('t1.log') #打印到文件h2=logging.FileHandler('t2.log') #打印到文件h3=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)
h3.setFormatter(formmater3) 
#6、将Handler添加给logger并设置日志级别logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(h3)
logger.setLevel(10) 
#7、测试logger.debug('debug')
logger.info('info')
logger.warning('warning')
logger.error('error')
logger.critical('critical')

注意：日志会由logger先过滤一次再到Handler对象，当Handler对象和logger对象同时设置了日志级别时，最终的日志级别会按照两者中最高的级别设置

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，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

附一个可直接用的日志模板：

"""
logging配置
"""
 
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
 
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.abspath(__file__))  # log文件的目录
 
logfile_name = 'all2.log'  # log文件名
 
# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):
    os.mkdir(logfile_dir)
 
# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)
 
# log配置字典
LOGGING_DIC = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
    },
    'filters': {},
    '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': 'DEBUG',
            '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
        # 这里的logger对象名字为''是为了getLogger()获取不同的日志对象时能获取相同的配置，当想要让不同的日志对象有不同的配
# 置时，可在这里添加logger对象
        # 当getLogger()获取的logger对象名称不存在时，如果存在key=''的配置，则使用默认key=''的配置
        '': {
            'handlers': ['default', 'console'],  # 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
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        },
    },
}
 
 
def load_my_logging_cfg(event_log):
    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(event_log)  # 记录事件的日志

测试：

"""
MyLogging Test
"""
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()

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