Python中内置的日志模块logging用法详解
logging模块简介
Python的logging模块提供了通用的日志系统,可以方便第三方模块或者是应用使用。这个模块提供不同的日志级别,并可以采用不同的方式记录日志,比如文件,HTTP GET/POST,SMTP,Socket等,甚至可以自己实现具体的日志记录方式。
logging模块与log4j的机制是一样的,只是具体的实现细节不同。模块提供logger,handler,filter,formatter。
- logger:提供日志接口,供应用代码使用。logger最长用的操作有两类:配置和发送日志消息。可以通过logging.getLogger(name)获取logger对象,如果不指定name则返回root对象,多次使用相同的name调用getLogger方法返回同一个logger对象。
- handler:将日志记录(log record)发送到合适的目的地(destination),比如文件,socket等。一个logger对象可以通过addHandler方法添加0到多个handler,每个handler又可以定义不同日志级别,以实现日志分级过滤显示。
- filter:提供一种优雅的方式决定一个日志记录是否发送到handler。
- formatter:指定日志记录输出的具体格式。formatter的构造方法需要两个参数:消息的格式字符串和日期字符串,这两个参数都是可选的。
与log4j类似,logger,handler和日志消息的调用可以有具体的日志级别(Level),只有在日志消息的级别大于logger和handler的级别。
logging用法解析
1. 初始化 logger = logging.getLogger("endlesscode"),getLogger()方法后面最好加上所要日志记录的模块名字,后面的日志格式中的%(name)s 对应的是这里的模块名字
2. 设置级别 logger.setLevel(logging.DEBUG),Logging中有NOTSET
3. Handler,常用的是StreamHandler和FileHandler,windows下你可以简单理解为一个是console和文件日志,一个打印在CMD窗口上,一个记录在一个文件上
4. formatter,定义了最终log信息的顺序,结构和内容,我喜欢用这样的格式 '[%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s', '%Y-%m-%d %H:%M:%S',
%(name)s Logger的名字
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(message)s 用户输出的消息
%(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
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(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
%(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
5. 记录 使用object.debug(message)来记录日志
下面来写一个实例,在CMD窗口上只打出error以上级别的日志,但是在日志中打出debug以上的信息
import logging logger = logging.getLogger("simple_example") logger.setLevel(logging.DEBUG) # 建立一个filehandler来把日志记录在文件里,级别为debug以上 fh = logging.FileHandler("spam.log") fh.setLevel(logging.DEBUG) # 建立一个streamhandler来把日志打在CMD窗口上,级别为error以上 ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.ERROR) # 设置日志格式 formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s") ch.setFormatter(formatter) fh.setFormatter(formatter) #将相应的handler添加在logger对象中 logger.addHandler(ch) logger.addHandler(fh) # 开始打日志 logger.debug("debug message") logger.info("info message") logger.warn("warn message") logger.error("error message") logger.critical("critical message")
运行一下将会看到CMD窗口只记录两条,spam.log中记录了五条日志
当一个项目比较大的时候,不同的文件中都要用到Log,可以考虑将其封装为一个类来使用
#! /usr/bin/env python #coding=gbk import logging,os class Logger: def __init__(self, path,clevel = logging.DEBUG,Flevel = logging.DEBUG): self.logger = logging.getLogger(path) self.logger.setLevel(logging.DEBUG) fmt = logging.Formatter('[%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') #设置CMD日志 sh = logging.StreamHandler() sh.setFormatter(fmt) sh.setLevel(clevel) #设置文件日志 fh = logging.FileHandler(path) fh.setFormatter(fmt) fh.setLevel(Flevel) self.logger.addHandler(sh) self.logger.addHandler(fh) def debug(self,message): self.logger.debug(message) def info(self,message): self.logger.info(message) def war(self,message): self.logger.warn(message) def error(self,message): self.logger.error(message) def cri(self,message): self.logger.critical(message) if __name__ =='__main__': logyyx = Logger('yyx.log',logging.ERROR,logging.DEBUG) logyyx.debug('一个debug信息') logyyx.info('一个info信息') logyyx.war('一个warning信息') logyyx.error('一个error信息') logyyx.cri('一个致命critical信息')
这样每次使用的时候只要实例化一个对象就可以了
logobj = Logger(‘filename',clevel,Flevel)
如果想在CMD窗口中对于error的日志标红,warning的日志标黄,那么可以使用ctypes模块
#! /usr/bin/env python #coding=gbk import logging,os import ctypes FOREGROUND_WHITE = 0x0007 FOREGROUND_BLUE = 0x01 # text color contains blue. FOREGROUND_GREEN= 0x02 # text color contains green. FOREGROUND_RED = 0x04 # text color contains red. FOREGROUND_YELLOW = FOREGROUND_RED | FOREGROUND_GREEN STD_OUTPUT_HANDLE= -11 std_out_handle = ctypes.windll.kernel32.GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE) def set_color(color, handle=std_out_handle): bool = ctypes.windll.kernel32.SetConsoleTextAttribute(handle, color) return bool class Logger: def __init__(self, path,clevel = logging.DEBUG,Flevel = logging.DEBUG): self.logger = logging.getLogger(path) self.logger.setLevel(logging.DEBUG) fmt = logging.Formatter('[%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') #设置CMD日志 sh = logging.StreamHandler() sh.setFormatter(fmt) sh.setLevel(clevel) #设置文件日志 fh = logging.FileHandler(path) fh.setFormatter(fmt) fh.setLevel(Flevel) self.logger.addHandler(sh) self.logger.addHandler(fh) def debug(self,message): self.logger.debug(message) def info(self,message): self.logger.info(message) def war(self,message,color=FOREGROUND_YELLOW): set_color(color) self.logger.warn(message) set_color(FOREGROUND_WHITE) def error(self,message,color=FOREGROUND_RED): set_color(color) self.logger.error(message) set_color(FOREGROUND_WHITE) def cri(self,message): self.logger.critical(message) if __name__ =='__main__': logyyx = Logger('yyx.log',logging.WARNING,logging.DEBUG) logyyx.debug('一个debug信息') logyyx.info('一个info信息') logyyx.war('一个warning信息') logyyx.error('一个error信息') logyyx.cri('一个致命critical信息')
多模块使用logging
logging模块保证在同一个python解释器内,多次调用logging.getLogger('log_name')都会返回同一个logger实例,即使是在多个模块的情况下。所以典型的多模块场景下使用logging的方式是在main模块中配置logging,这个配置会作用于多个的子模块,然后在其他模块中直接通过getLogger获取Logger对象即可。
配置文件:
[loggers] keys=root,main [handlers] keys=consoleHandler,fileHandler [formatters] keys=fmt [logger_root] level=DEBUG handlers=consoleHandler [logger_main] level=DEBUG qualname=main handlers=fileHandler [handler_consoleHandler] class=StreamHandler level=DEBUG formatter=fmt args=(sys.stdout,) [handler_fileHandler] class=logging.handlers.RotatingFileHandler level=DEBUG formatter=fmt args=('tst.log','a',20000,5,) [formatter_fmt] format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s datefmt=
主模块main.py:
import logging import logging.config logging.config.fileConfig('logging.conf') root_logger = logging.getLogger('root') root_logger.debug('test root logger...') logger = logging.getLogger('main') logger.info('test main logger') logger.info('start import module \'mod\'...') import mod logger.debug('let\'s test mod.testLogger()') mod.testLogger() root_logger.info('finish test...')
子模块mod.py:
import logging import submod logger = logging.getLogger('main.mod') logger.info('logger of mod say something...') def testLogger(): logger.debug('this is mod.testLogger...') submod.tst()
子子模块submod.py:
import logging logger = logging.getLogger('main.mod.submod') logger.info('logger of submod say something...') def tst(): logger.info('this is submod.tst()...')
然后运行python main.py,控制台输出:
2012-03-09 18:22:22,793 - root - DEBUG - test root logger... 2012-03-09 18:22:22,793 - main - INFO - test main logger 2012-03-09 18:22:22,809 - main - INFO - start import module 'mod'... 2012-03-09 18:22:22,809 - main.mod.submod - INFO - logger of submod say something... 2012-03-09 18:22:22,809 - main.mod - INFO - logger say something... 2012-03-09 18:22:22,809 - main - DEBUG - let's test mod.testLogger() 2012-03-09 18:22:22,825 - main.mod - DEBUG - this is mod.testLogger... 2012-03-09 18:22:22,825 - main.mod.submod - INFO - this is submod.tst()... 2012-03-09 18:22:22,841 - root - INFO - finish test...
可以看出,和预想的一样,然后在看一下tst.log,logger配置中的输出的目的地:
2012-03-09 18:22:22,793 - main - INFO - test main logger 2012-03-09 18:22:22,809 - main - INFO - start import module 'mod'... 2012-03-09 18:22:22,809 - main.mod.submod - INFO - logger of submod say something... 2012-03-09 18:22:22,809 - main.mod - INFO - logger say something... 2012-03-09 18:22:22,809 - main - DEBUG - let's test mod.testLogger() 2012-03-09 18:22:22,825 - main.mod - DEBUG - this is mod.testLogger... 2012-03-09 18:22:22,825 - main.mod.submod - INFO - this is submod.tst()...
tst.log中没有root logger输出的信息,因为logging.conf中配置了只有main logger及其子logger使用RotatingFileHandler,而root logger是输出到标准输出。

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

PHP和Python各有优势,选择依据项目需求。1.PHP适合web开发,尤其快速开发和维护网站。2.Python适用于数据科学、机器学习和人工智能,语法简洁,适合初学者。

Debian系统中的readdir函数是用于读取目录内容的系统调用,常用于C语言编程。本文将介绍如何将readdir与其他工具集成,以增强其功能。方法一:C语言程序与管道结合首先,编写一个C程序调用readdir函数并输出结果:#include#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){DIR*dir;structdirent*entry;if(argc!=2){

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

本文将指导您如何在Debian系统上更新NginxSSL证书。第一步:安装Certbot首先,请确保您的系统已安装certbot和python3-certbot-nginx包。若未安装,请执行以下命令:sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallcertbotpython3-certbot-nginx第二步:获取并配置证书使用certbot命令获取Let'sEncrypt证书并配置Nginx:sudocertbot--nginx按照提示选

在Debian系统上配置HTTPS服务器涉及几个步骤,包括安装必要的软件、生成SSL证书、配置Web服务器(如Apache或Nginx)以使用SSL证书。以下是一个基本的指南,假设你使用的是ApacheWeb服务器。1.安装必要的软件首先,确保你的系统是最新的,并安装Apache和OpenSSL:sudoaptupdatesudoaptupgradesudoaptinsta

在Debian上开发GitLab插件需要一些特定的步骤和知识。以下是一个基本的指南,帮助你开始这个过程。安装GitLab首先,你需要在Debian系统上安装GitLab。可以参考GitLab的官方安装手册。获取API访问令牌在进行API集成之前,首先需要获取GitLab的API访问令牌。打开GitLab仪表盘,在用户设置中找到“AccessTokens”选项,生成一个新的访问令牌。将生成的

Apache是互联网幕后的英雄,不仅是Web服务器,更是一个支持巨大流量、提供动态内容的强大平台。它通过模块化设计提供极高的灵活性,可根据需要扩展各种功能。然而,模块化也带来配置和性能方面的挑战,需要谨慎管理。Apache适合需要高度可定制、满足复杂需求的服务器场景。
