http://blog.csdn.net/chosen0ne/article/details/7319306
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。
- import logging
- import logging.handlers
- LOG_FILE = 'tst.log'
- handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(LOG_FILE, maxBytes = 1024*1024, backupCounts = 5) # 实例化handler
- fmt = '%(asctime)s - %(filename)s:%(lineno)s - %(name)s - %(message)s'
- formatter = logging.Formatter(fmt) # 实例化formatter
- handler.setFormatter(formatter) # 为handler添加formatter
- logger = logging.getLogger('tst') # 获取名为tst的logger
- logger.addHandler(handler) # 为logger添加handler
- logger.setLevel(logging.DEBUG)
- logger.info('first info message')
- logger.debug('first debug message')
输出:
- 2012-03-04 23:21:59,682 - log_test.py:16 - tst - first info message
- 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:
%(name)s | Name of the logger (logging channel). |
%(levelno)s | Numeric logging level for the message (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL). |
%(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。
- import logging
- import logging.config
- logging.config.fileConfig("logging.conf") # 采用配置文件
- # create logger
- logger = logging.getLogger("simpleExample")
- # "application" code
- logger.debug("debug message")
- logger.info("info message")
- logger.warn("warn message")
- logger.error("error message")
- 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。
- [loggers]
- keys=root,simpleExample
- [handlers]
- keys=consoleHandler
- [formatters]
- keys=simpleFormatter
- [logger_root]
- level=DEBUG
- handlers=consoleHandler
- [logger_simpleExample]
- level=DEBUG
- handlers=consoleHandler
- qualname=simpleExample
- propagate=0
- [handler_consoleHandler]
- class=StreamHandler
- level=DEBUG
- formatter=simpleFormatter
- args=(sys.stdout,)
- [formatter_simpleFormatter]
- format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
- 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:
- 2012-03-06 00:09:35,713 - simpleExample - DEBUG - debug message
- 2012-03-06 00:09:35,713 - simpleExample - INFO - info message
- 2012-03-06 00:09:35,714 - simpleExample - WARNING - warn message
- 2012-03-06 00:09:35,714 - simpleExample - ERROR - error message
- 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
这里使用上面配置文件:
- [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。
相关推荐
### 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 日志使用记录参考链接Python日志输出——logging模块Python之日志处理(logging模块)python logging现学现用 –
### 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的logging模块是Python标准库中的一个重要模块,它提供了一个灵活的日志记录系统。使用logging模块,开发者可以输出不同级别的日志信息到控制台、文件或者网络,从而便于程序的调试和运行监控。 logging模块...
Python的logging模块是用于生成日志的工具,它在处理大量输出信息以及需要对日志进行控制时非常有用。在Python程序中,我们通常通过导入logging模块来开始使用日志功能。 首先,我们需要获取一个Logger对象,这是...
Python的logging模块是用于生成日志的工具,它在软件开发中扮演着至关重要的角色,尤其是在调试和维护阶段。本文将深入解析logging模块的工作原理,并介绍如何在实际应用中使用它。 首先,我们要了解logging模块的...
Python的标准库提供了一个强大的日志模块——`logging`,它允许开发者记录应用程序的运行情况,方便后期分析和调试。本文将深入探讨`logging`模块的使用方法,包括日志级别、日志格式、日志输出等方面。 1. **日志...
在Python中,logging 模块提供了强大的日志记录功能。本文将介绍如何创建一个日志工具,使其能够同时将日志输出到文件和控制台,并确保日志文件在项目目录的 log 文件夹中。我们还将解决在PyCharm中查看日志文件乱码...
#### 一、Logging模块简介 `logging`模块是Python的标准库之一,它提供了一种灵活的日志处理机制。通过使用不同的日志级别,开发者可以选择性地记录信息。常见的日志级别包括DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL...
9. **日志记录**:为了方便调试和问题追踪,项目可能集成日志记录功能,Python的`logging`模块可以方便地实现这一点。 10. **异常处理**:良好的异常处理能够确保程序在遇到错误时不会突然崩溃,而是给出有用的错误...
标准库中的`logging`模块虽然功能强大,但在输出样式上可能不够美观,尤其是在控制台上难以区分不同类型的日志。因此,为了创建一个更好看好用的日志库,我们可以自定义一个日志系统,如文中提到的`luckylog`。 ...
此外,由于其基于Python标准库的logging模块,因此与Django的集成非常平滑,不会引入额外的复杂性。 总的来说,`django_splunk_logging`是Django开发者的一个宝贵工具,它提供了与Splunk的日志集成,使得日志管理变...
Python的socket模块是进行网络通信的基础,...综上所述,Python的socket和logging模块相结合,使得在网络环境中管理和跟踪日志变得简单而有效。通过定制日志处理器,我们可以构建灵活的日志系统,满足各种复杂的需求。
7. **错误处理与日志记录**:为了确保系统的稳定性和可维护性,项目应该包含了错误处理机制,如try/except块,并使用logging模块记录重要事件。 8. **用户认证与授权**:用户账户管理需要实现认证(验证用户身份)...
`json_logging`是一个用于将Python日志记录转换为JSON格式的模块,这对于日志收集、分析和可视化非常有用,特别是对于那些依赖JSON格式进行日志处理的系统。 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据...
《PyPI官网下载:cuculus-logging-client-0.4.tar.gz——深入了解Python日志管理》 在Python编程中,日志管理是一项至关重要的任务,它有助于开发者追踪程序运行时的状态,排查错误,以及进行性能监控。PyPI...
Python自带的`logging`模块提供了一个非常强大的日志系统,允许开发者根据不同的需求配置日志级别、格式以及输出方式等。 #### 二、基本使用 在开始深入探讨之前,我们先了解如何简单地使用`logging`模块。最基础...
《PyPI官网下载 | logging-py-0.3.11.tar.gz——Python日志管理基础与实践》 在Python编程领域,日志记录是一项至关重要的任务,它可以帮助开发者跟踪程序运行状态,定位错误和异常,提升软件的可维护性和稳定性。...
本篇将详细介绍如何在Python日志输出中添加这些上下文信息。 首先,我们可以通过向日志记录函数传递`extra`参数来添加上下文信息。例如,如果我们在日志格式中定义了`%(ip)s`和`%(username)s`,则可以在调用`logger...