`
这些年
  • 浏览: 399803 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
社区版块
存档分类
最新评论

python 日志(转)

 
阅读更多

1. logging介绍

        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。

 

  1. import logging  
  2. import logging.handlers  
  3.   
  4. LOG_FILE = 'tst.log'  
  5.   
  6. handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(LOG_FILE, maxBytes = 1024*1024, backupCounts = 5# 实例化handler   
  7. fmt = '%(asctime)s - %(filename)s:%(lineno)s - %(name)s - %(message)s'  
  8.   
  9. formatter = logging.Formatter(fmt)   # 实例化formatter  
  10. handler.setFormatter(formatter)      # 为handler添加formatter  
  11.   
  12. logger = logging.getLogger('tst')    # 获取名为tst的logger  
  13. logger.addHandler(handler)           # 为logger添加handler  
  14. logger.setLevel(logging.DEBUG)  
  15.   
  16. logger.info('first info message')  
  17. logger.debug('first debug message')  

        输出:

 

  1. 2012-03-04 23:21:59,682 - log_test.py:16 - tst - first info message   
  2. 2012-03-04 23:21:59,682 - log_test.py:17 - tst - first debug message  

        关于formatter的配置,采用的是%(<dict key>)s的形式,就是字典的关键字替换。提供的关键字包括:

 

 

Format Description
%(name)s Name of the logger (logging channel).
%(levelno)s Numeric logging level for the message (DEBUGINFOWARNINGERRORCRITICAL).
%(levelname)s Text logging level for the message ('DEBUG''INFO''WARNING''ERROR''CRITICAL').
%(pathname)s Full pathname of the source file where the logging call was issued (if available).
%(filename)s Filename portion of pathname.
%(module)s Module (name portion of filename).
%(funcName)s Name of function containing the logging call.
%(lineno)d Source line number where the logging call was issued (if available).
%(created)f Time when the LogRecord was created (as returned by time.time()).
%(relativeCreated)d Time in milliseconds when the LogRecord was created, relative to the time the logging module was loaded.
%(asctime)s Human-readable time when the LogRecord was created. By default this is of the form “2003-07-08 16:49:45,896” (the numbers after the comma are millisecond portion of the time).
%(msecs)d Millisecond portion of the time when the LogRecord was created.
%(thread)d Thread ID (if available).
%(threadName)s Thread name (if available).
%(process)d Process ID (if available).
%(message)s The logged message, computed as msg % args.

 

        这个是摘自官网,提供了很多信息。

2. logging的配置

        logging的配置可以采用python代码或是配置文件。python代码的方式就是在应用的主模块中,构建handler,handler,formatter等对象。而配置文件的方式是将这些对象的依赖关系分离出来放在文件中。比如前面的例子就类似于python代码的配置方式。这里看一下采用配置文件的方式。

 

  1. import logging  
  2. import logging.config  
  3.   
  4. logging.config.fileConfig("logging.conf")    # 采用配置文件  
  5.   
  6. # create logger  
  7. logger = logging.getLogger("simpleExample")  
  8.   
  9. # "application" code  
  10. logger.debug("debug message")  
  11. logger.info("info message")  
  12. logger.warn("warn message")  
  13. logger.error("error message")  
  14. logger.critical("critical message")  

        loggin.conf采用了模式匹配的方式进行配置,正则表达式是r'^[(.*)]$',从而匹配出所有的组件。对于同一个组件具有多个实例的情况使用逗号‘,’进行分隔。对于一个实例的配置采用componentName_instanceName配置块。使用这种方式还是蛮简单的。

 

 

  1. [loggers]  
  2. keys=root,simpleExample  
  3.   
  4. [handlers]  
  5. keys=consoleHandler  
  6.   
  7. [formatters]  
  8. keys=simpleFormatter  
  9.   
  10. [logger_root]  
  11. level=DEBUG  
  12. handlers=consoleHandler  
  13.   
  14. [logger_simpleExample]  
  15. level=DEBUG  
  16. handlers=consoleHandler  
  17. qualname=simpleExample  
  18. propagate=0  
  19.   
  20. [handler_consoleHandler]  
  21. class=StreamHandler  
  22. level=DEBUG  
  23. formatter=simpleFormatter  
  24. args=(sys.stdout,)  
  25.   
  26. [formatter_simpleFormatter]  
  27. format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s  
  28. datefmt=  

        在指定handler的配置时,class是具体的handler类的类名,可以是相对logging模块或是全路径类名,比如需要RotatingFileHandler,则class的值可以为:RotatingFileHandler或者logging.handlers.RotatingFileHandler。args就是要传给这个类的构造方法的参数,就是一个元组,按照构造方法声明的参数的顺序。

        输出:

 

 

  1. 2012-03-06 00:09:35,713 - simpleExample - DEBUG - debug message  
  2. 2012-03-06 00:09:35,713 - simpleExample - INFO - info message  
  3. 2012-03-06 00:09:35,714 - simpleExample - WARNING - warn message  
  4. 2012-03-06 00:09:35,714 - simpleExample - ERROR - error message  
  5. 2012-03-06 00:09:35,714 - simpleExample - CRITICAL - critical message  

        这里还要明确一点,logger对象是有继承关系的,比如名为a.b和a.c的logger都是名为a的子logger,并且所有的logger对象都继承于root。如果子对象没有添加handler等一些配置,会从父对象那继承。这样就可以通过这种继承关系来复用配置。

3. 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。

        这里使用上面配置文件:

 

  1. [loggers]  
  2. keys=root,main  
  3.   
  4. [handlers]  
  5. keys=consoleHandler,fileHandler  
  6.   
  7. [formatters]  
  8. keys=fmt  
  9.   
  10. [logger_root]  
  11. level=DEBUG  
  12. handlers=consoleHandler  
  13.   
  14. [logger_main]  
  15. level=DEBUG  
  16. qualname=main  
  17. handlers=fileHandler  
  18.   
  19. [handler_consoleHandler]  
  20. class=StreamHandler  
  21. level=DEBUG  
  22. formatter=fmt  
  23. args=(sys.stdout,)  
  24.   
  25. [handler_fileHandler]  
  26. class=logging.handlers.RotatingFileHandler  
  27. level=DEBUG  
  28. formatter=fmt  
  29. args=('tst.log','a',20000,5,)  
  30.   
  31. [formatter_fmt]  
  32. format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s  
  33. datefmt=  

 

        主模块main.py:

 

  1. import logging  
  2. import logging.config  
  3.   
  4. logging.config.fileConfig('logging.conf')  
  5. root_logger = logging.getLogger('root')  
  6. root_logger.debug('test root logger...')  
  7.   
  8. logger = logging.getLogger('main')  
  9. logger.info('test main logger')  
  10. logger.info('start import module \'mod\'...')  
  11. import mod  
  12.   
  13. logger.debug('let\'s test mod.testLogger()')  
  14. mod.testLogger()  
  15.   
  16. root_logger.info('finish test...')  

        子模块mod.py:

 

 

  1. import logging  
  2. import submod  
  3.   
  4. logger = logging.getLogger('main.mod')  
  5. logger.info('logger of mod say something...')  
  6.   
  7. def testLogger():  
  8.     logger.debug('this is mod.testLogger...')  
  9.     submod.tst()  

        子子模块submod.py:

 

 

  1. import logging  
  2.   
  3. logger = logging.getLogger('main.mod.submod')  
  4. logger.info('logger of submod say something...')  
  5.   
  6. def tst():  
  7.     logger.info('this is submod.tst()...')  

        然后运行python main.py,控制台输出:

 

 

  1. 2012-03-09 18:22:22,793 - root - DEBUG - test root logger...  
  2. 2012-03-09 18:22:22,793 - main - INFO - test main logger  
  3. 2012-03-09 18:22:22,809 - main - INFO - start import module 'mod'...  
  4. 2012-03-09 18:22:22,809 - main.mod.submod - INFO - logger of submod say something...  
  5. 2012-03-09 18:22:22,809 - main.mod - INFO - logger say something...  
  6. 2012-03-09 18:22:22,809 - main - DEBUG - let's test mod.testLogger()  
  7. 2012-03-09 18:22:22,825 - main.mod - DEBUG - this is mod.testLogger...  
  8. 2012-03-09 18:22:22,825 - main.mod.submod - INFO - this is submod.tst()...  
  9. 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:

 

 

  1. 2012-03-09 18:22:22,793 - main - INFO - test main logger  
  2. 2012-03-09 18:22:22,809 - main - INFO - start import module 'mod'...  
  3. 2012-03-09 18:22:22,809 - main.mod.submod - INFO - logger of submod say something...  
  4. 2012-03-09 18:22:22,809 - main.mod - INFO - logger say something...  
  5. 2012-03-09 18:22:22,809 - main - DEBUG - let's test mod.testLogger()  
  6. 2012-03-09 18:22:22,825 - main.mod - DEBUG - this is mod.testLogger...  
  7. 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。

分享到:
评论

相关推荐

    Python日志系统Eliot.zip

    Eliot 是一个 Python 日志系统,不只是为简单应用程序所设计,更主要是为一些复杂的应用和分布式系统设计。支持简单结构消息,同时也可记录一系列的动作链。特性:结构化,类型化的日志消息可记录动作而不只是简单...

    python日志规范.doc

    Python日志规范是软件开发中一个非常重要的环节,它确保了程序在运行过程中产生的信息能够被有效记录、管理和分析。良好的日志规范可以帮助开发者更好地理解程序的状态,定位和解决问题,同时也有助于维护团队间的...

    Python-用于Python日志模块的GUI

    标题 "Python-用于Python日志模块的GUI" 指的是一个专为Python日志模块设计的图形用户界面工具,它的主要目的是方便开发者查看和管理应用程序产生的日志信息。Python的标准日志模块提供了丰富的功能,如不同级别的...

    Python实时获取日志增量数据demo

    python获取日志文件增量信息的完整代码,有详细的注释说明。

    python解析日志文件并且导出到excel中

    在这个项目中,我们将探讨如何使用Python解析日志文件并将其数据导出到Excel中。 首先,我们需要了解日志文件的格式。通常,日志文件包含时间戳、事件级别(如INFO、WARNING、ERROR)、源代码位置以及具体的事件...

    Python日志记录

    在python开发的时候,有些时候我们需要将日志信息存储下来用以程序的排查。那么就需要定义一个写日志的函数。而且这个函数最好能够满足在控制台打印出来的同时,将信息存储到本地文件中。 该方法有以下功能: 1. ...

    浅谈python日志的配置文件路径问题

    如下所示: import logging import logging.config logging.config.fileConfig(path) logger = logging.getLogger('') ...以上这篇浅谈python日志的配置文件路径问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能

    Python-基于python实现的linux后台日志监控小项目

    【Python-基于Python实现的Linux后台日志监控小项目】 在IT运维中,实时监控Linux系统的后台日志是一项至关重要的任务。它可以帮助我们快速发现系统异常、错误信息以及潜在的安全问题。本项目“Python-基于Python...

    Python 实时日志监控

    这篇博文"Python 实时日志监控"可能详细介绍了如何利用Python进行实时的日志分析和管理。 在Python中,内置的`logging`模块是实现日志功能的基础。这个模块提供了一套完整的日志记录系统,包括定义日志级别(如...

    Python-一个基于python的辅助调试日志小插件

    为了帮助开发者更有效地进行调试,出现了许多辅助工具,其中就包括了“Python-一个基于python的辅助调试日志小插件”。这个小插件旨在简化日志记录过程,提供更加直观且详尽的调试信息。 日志记录在Python中通常是...

    Python-在CLI中通过Python标准日志记录显示旋转加载效果

    "Python-在CLI中通过Python标准日志记录显示旋转加载效果"这个主题涉及如何在命令行界面(CLI)中使用Python的标准日志模块结合自定义输出来实现动态加载效果,为用户提供一个友好的交互体验。 Python的标准日志...

    python获取SVN日志

    指定区间时间 获取SVN日志指定区间时间 获取SVN日志指定区间时间 获取SVN日志指定区间时间 获取SVN日志指定区间时间 获取SVN日志指定区间时间 获取SVN日志指定区间时间 获取SVN日志指定区间时间 获取SVN日志指定区间...

    Python-pylogging一个围绕python日志模块的小封装可以很容易地格式化和写日志文件

    Python的`logging`模块是内置的日志记录工具,它提供了灵活且强大的日志记录功能,适合各种规模的项目。PyLogging库是对这个模块的一个小封装,旨在简化日志的配置和输出,使得开发者能更方便地管理和格式化日志信息...

    python日志输出----logging浅析与使用.pdf

    ### Python日志输出——Logging模块浅析与使用 #### 概述 日志记录是软件开发中的重要组成部分,它能够帮助开发者追踪程序运行时的状态、调试错误以及进行性能分析等。在Python中,`logging`模块是进行日志管理的...

    Python串口日志小工具

    Python串口日志小工具是一种基于Python编程语言开发的实用程序,主要用于与硬件设备通过串行接口进行通信,实现数据的收发以及日志记录功能。在嵌入式系统、物联网(IoT)项目或者需要与外部设备进行交互的场景中,...

    Atom-wlog,python日志。通过在github上创建一个帐户为153/wlog开发做出贡献。.zip

    Atom-wlog可能就是这样一个解决方案,它提供了一种在Atom编辑器中集成和可视化Python日志的方式,使得开发者可以直接在他们熟悉的编辑环境中查看和分析日志信息,从而提高工作效率。 从“wlog-master”这个压缩...

    python日志logging工具类

    一个完美控制日志输出的工具类

    python显现telnet保存日志

    python实现telnet登录设备,保存登录后对设备的各种操作的日志信息。

    python日志输出----logging浅析与使用

    ### Python日志输出详解——深入理解logging模块 在Python编程中,日志系统扮演着至关重要的角色,尤其是在处理复杂项目时。它不仅帮助开发者追踪软件运行过程中的各种事件,还能在遇到问题时提供宝贵的线索。...

    Python-Loguru是一个让Python日志记录变得超级简单

    Python的Loguru库是为了解决传统Python日志模块(如`logging`)在使用时可能存在的一些复杂性和不便性而设计的。它提供了一个简洁、直观的API,使得日志记录变得极其简单,同时不失灵活性和功能强大。下面将详细介绍...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics