掌握 Python Logging 模組的 10 個技巧
1. 自訂日誌等級
除了預設的 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR 和 CRITICAL 級別,您可以建立自訂級別。這對於區分不同嚴重程度的事件非常有用。
import logging # 创建自定义日志级别 CUSTOM_LEVEL = logging.INFO + 5 logging.addLevelName(CUSTOM_LEVEL, "CUSTOM") # 创建一个 Logger 并设置自定义日志级别 logger = logging.getLogger("my_logger") logger.setLevel(CUSTOM_LEVEL)
2. 使用不同處理器
處理器負責將日誌事件傳送到特定目標,例如檔案或控制台。您可以自訂處理器以滿足您的特定需求。
import logging # 创建一个 FileHandler 并设置日志文件名 file_handler = logging.FileHandler("my_log.txt") # 创建一个 StreamHandler 并输出到控制台 stream_handler = logging.StreamHandler() # 将处理器添加到 Logger logger = logging.getLogger("my_logger") logger.addHandler(file_handler) logger.addHandler(stream_handler)
3. 使用篩選器
過濾器可讓您根據特定條件過濾日誌事件。這對於僅記錄感興趣的事件非常有用。
import logging # 创建一个过滤器以过滤 INFO 级别以上的事件 info_filter = logging.Filter() info_filter.filter = lambda record: record.levelno >= logging.INFO # 将过滤器添加到 Logger logger = logging.getLogger("my_logger") logger.addFilter(info_filter)
4. 格式化日誌輸出
您可以自訂日誌事件的格式,以提供所需的資訊。
import logging # 创建一个 FORMatter 并设置格式字符串 formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s") # 将 Formatter 添加到处理器 handler = logging.StreamHandler() handler.setFormatter(formatter) # 将处理器添加到 Logger logger = logging.getLogger("my_logger") logger.addHandler(handler)
5. 使用上下文處理器
上下文處理器可讓您在日誌記錄時添加額外的資訊。這對於追蹤請求或事務中的上下文很有用。
import logging from contextlib import contextmanager # 创建一个上下文处理器以添加请求 ID @contextmanager def request_id_context(request_id): previous_request_id = logging.currentframe().f_locals.get("request_id") try: logging.currentframe().f_locals["request_id"] = request_id yield finally: logging.currentframe().f_locals["request_id"] = previous_request_id # 使用上下文处理器 logger = logging.getLogger("my_logger") with request_id_context("1234"): logger.info("Received request")
6. 使用字典設定
您可以使用字典輕鬆地設定 Logging 模組。
import logging # 配置字典 logging_config = { "version": 1, "formatters": { "default": { "format": "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s" } }, "handlers": { "file": { "class": "logging.FileHandler", "filename": "my_log.txt", "formatter": "default", }, "console": { "class": "logging.StreamHandler", "formatter": "default", } }, "loggers": { "my_logger": { "handlers": ["file", "console"], "level": "INFO", } } } # 从字典配置 Logging logging.config.dictConfig(logging_config)
7. 整合第三方套件
Logging 模組可以與第三方套件集成,例如 Sentry 或 Rollbar。這使您可以輕鬆地將日誌事件傳送到遠端服務。
import logging import sentry_sdk # 初始化 Sentry 并与 Logging 集成 sentry_sdk.init() logging.basicConfig(level=logging.INFO, handlers=[sentry_sdk.handler.SentryHandler()])
8. 使用多執行緒支援
Logging 模組支援多個線程應用程式。它使用線程本地存儲來確保每個線程都有自己的獨立日誌處理器。
import logging import threading # 创建线程安全的 Logger logger = logging.getLogger("my_logger") # 创建一个线程并向 Logger 记录 def thread_function(): logger.info("Executing in a separate thread") # 启动线程 thread = threading.Thread(target=thread_function) thread.start()
9. 記錄異常
Logging 模組可以自動記錄發生的例外狀況。
import logging # 创建一个 Logger logger = logging.getLogger("my_logger") # 记录一个异常 try: raise Exception("An error occurred") except Exception as e: logger.exception(e)
10. 使用擴充日誌記錄
python 3.8 引進了對擴充日誌記錄的支援。這允許您建立自訂日誌記錄函數和處理程序。
import logging # 创建一个自定义日志记录函数 def my_log_function(logger, level, msg, *args, **kwargs): # 您的自定义日志记录逻辑 # 添加自定义日志记录函数到 Logger logger = logging.getLogger("my_logger") logger.addHandler(logging.NullHandler()) logger.addFilter(logging.Filter()) logger.log = my_log_function
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