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Python中logging日志模块的解析(代码示例)

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:9人阅读

本篇文章给大家带来的内容是关于Python中logging日志模块的解析(代码示例),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。

一、日志记录的级别

  1. debug:优先级10,记录调试的详细信息,只在调试时开启

  2. info:优先级20,记录普通的消息,报告错误和警告等待。

  3. warning:优先级30,记录相关的警告信息。

  4. error:优先级40,记录错误信息、程序崩溃

  5. critical:优先级50,记录错误信息

如果不设置,默认为iwarning

二、logging模块的主要结构

查看logging的源码,可知主要有四个类实现功能:

  1. Loggers:提供应该程序直接使用的接口,如相关的配置设置

  2. Handlers:将Loggers产生的日志传到指定位置,设置日志保存的位置;

  3. Filters:对输出日志进行过滤操作;

  4. Formatters:控制日志的输出格式

Formatters

Formatters对象定义了日志的输出格式,有多种可选参数。

参数含义
%(name)sLogger的名字
%(levellno)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标表示的时间浮点表示
%(relativeCreated)d输出日志信息时,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‘2018-11-22 16:49:45,896’,逗号后面是毫秒
%(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用户输出的信息

实例:

import logging

#fmt:定义
输出的日志信息的格式 #datefmt:定义时间信息的格式,默认为:%Y-%m-%d %H:%M:%S #style:定义格式化输出的占位符,默认是%(name)格式,可选{}或$格式 formatter=logging.Formatter(fmt='%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s' ,datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S',style='%')

Handlers日志处理器

日志处理器用来处理日志的具体流向,是输出到文件中还是标准输出等,它通过设置Formatter控制输出格式,添加filters过滤日志。

常用的处理器有两种

  1. StreamHandler:用于向控制台打印日志

  2. FileHandler:用于向日志文件打印日志

其它的处理器

名称详细位置说明
RotatingHandlerlogging.handlers.RotatingHandler日志回滚方式,支持日志文件最大数量和日志文件回滚
TimeRotatingHandlerlogging.handlers.TimeRotatingHandler日志回滚方式,在一定时间区域内回滚日志文件
SocketHandlerlogging.handlers.SocketHandler远程输出日志到TCP/IP sockets
DatagramHandlerlogging.handlers.DatagramHandler远程输出日志到UDP sockets
SMTPHandlerlogging.handlers.SMTPHandler远程输出日志到邮件地址
SysLogHandlerlogging.handlers.SysLogHandler日志输出到syslog
NTEventLogHandlerlogging.handlers.NTEventLogHandler远程输出日志到Windows NT/2000/xp的事件日志
MemoryHandlerlogging.handlers.MemoryHandler日志输出到内存中的指定buffer
HTTPHandlerlogging.handlers.HTTPHandler通过“GET”或者“POST”远程输出到HTTP服务器
from logging import Handler

#所有日志处理器的父类
handler=Handler()

print('处理日志的等级:',handler.level)
print('处理日志的名字:',handler.name)
print('处理器的日志过滤器::',handler.filters)
print('日志的格式::',handler.filters)

#一些常用方法:
handler.get_name()
handler.set_name('')
handler.createLock()#创建线程锁
handler.acquire()#获取线程锁
handler.release()#释放线程锁
handler.setLevel('info') #设置日志处理器的记录级别
handler.setFormatter(fmt='')#设置日志的
输出格式 handler.addFilter('')#往处理器中添加过滤器 handler.removeFilter('')#往处理器中移除过滤器 handler.emit('')#日志记录的处理逻辑,由子类实现

Logger日志对象

Logger管理着所有记录日志的方法。

from logging import error, debug, warning, info, fatal, critical, getLogger

#返回一个Logger实例
#以'root'为名字的日志对象在Logger对象中只有一个实例
logger=getLogger('root')

print('获取根日志对象',logger.root)
print('获取manager',logger.manager)
print('获取根日志对象的名字',logger.name)
print('获取根日志对象记录水平',logger.level)
print('获取根日志对象过滤器列表',logger.filters)
print('获取根日志对象处理器列表',logger.handlers)
print('获取根日志对象',logger.disabled)

#设置日志记录水平
logger.setLevel('info')

#
输出日志信息,格式化输出 logger.info('this is %s','info',exc_info=1) #记录warning信息 logger.warning('') #记录error信息 logger.error('') #等价于logger.error('',exc_info=1) logger.exception('') #记录debug信息 logger.debug('') #记录critical信息 logger.critical('') #直接指定级别 logger.log('info','') #添加处理器 logger.addHandler() #移除处理器 logger.removeHandler() #判是否有处理器 logger.hasHandlers()

三、logger的基本使用

实例:

import logging
import sys

def my_get_logger(appname):
    #获取logger实例,如果参数为空则返回root logger
    logger=logging.getLogger(appname)
    #创建日志
输出格式 formatter=logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s') #指定输出的文件路径 file_handler=logging.FileHandler('test.log') # 设置文件处理器,加载处理器格式 file_handler.setFormatter(formatter) #控制台日志 console_handler=logging.StreamHandler(sys.stdout) console_handler.formatter=formatter #为logger添加的日志处理器 logger.addHandler(file_handler) logger.addHandler(console_handler) #指定日志的最低输出级别,默认为warn级别 logger.setLevel(logging.INFO) return logger if __name__ == '__main__': logger=my_get_logger('test') logger.debug('this is debug info') logger.info('this is information') logger.warning('this is warning message') logger.error('this is error message') logger.fatal('this is fatal message,it is same ad logger.critical') logger.critical('this is critical message')

结果:

2018-11-22 16:31:34,023 INFO: this is information
2018-11-22 16:31:34,023 WARNING: this is warning message
2018-11-22 16:31:34,023 ERROR: this is error message
2018-11-22 16:31:34,024 CRITICAL: this is fatal message,it is same ad logger.critical
2018-11-22 16:31:34,024 CRITICAL: this is critical message

四、logger日志记录的逻辑调用过程

  1. 记录日志通过调用logger.debug等方法;

  2. 首先判断本条记录的日志级别是否大于设置的级别,如果不是,直接pass,不再执行;

  3. 将日志信息当做参数创建一个LogRecord日志记录对象

  4. 将LogRecord对象经过logger过滤器过滤,如果被过滤则pass

  5. 日志记录对象被Handler处理器的过滤器过滤

  6. 判断本条记录的日志级别是否大于Handler处理器设置的级别,如果不是,直接pass,不再执行;

  7. 最后调用处理器的emit方法处理日志记录;

五、配置logger

  1. 通过代码进行完整配置,主要是通过getLogger方法实现,但不好修改

  2. 通过basicConfig方法实现,这种方式快速但不够层次分明

  3. 通过logging.config.fileConfig(filepath),文件配置

  4. 通过dictConfig的字典方式配置,这是py3.2版本引入的新的配置方法

使用文件方式配置

#logging.cong

[loggers]
#定义日志的对象名称是什么,注意必须定义root,否则报错
keys=root,main

[handlers]
#定义处理器的名字是什么,可以有多个,用逗号隔开
keys=consoleHandler

[formatters]
#定义
输出格式对象的名字,可以有多个,用逗号隔开 keys=simpleFormatter [logger_root] #配置root对象的日志记录级别和使用的处理器 level=INFO handlers=consoleHandler [logger_main] #配置main对象的日志记录级别和使用的处理器,qualname值得就是日志对象的名字 level=INFO handlers=consoleHandler qualname=main #logger对象把日志传递给所有相关的handler的时候,会逐级向上寻找这个logger和它所有的父logger的全部handler, #propagate=1表示会继续向上搜寻; #propagate=0表示停止搜寻,这个参数涉及重复打印的坑。 propagate=0 [handler_consoleHandler] #配置处理器consoleHandler class=StreamHandler level=WARNING formatter=simpleFormatter args=(sys,) [formatter_simpleFormatter] #配置输出格式过滤器simpleFormatter format=%(asctime)-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s注意:可以看到logger和Handler都可以设置日志级别,日志输出是取最高级别。

使用字典形式配置

字典形式配置功能更强大,也更加灵活。通过dictConfig函数,我们可以将其他格式的配置文件转化成字典,如json,YAML等。

实例:

import yaml
from logging.config import dictConfig
import os
filename=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
with  open(filename+'/logging.yaml','r') as f:
    log=yaml.load(f.read())
    dictConfig(log)
#logging.yaml
#注意:yaml格式严格,:后面一定要带空格
version: 1
formatters:
    simple:
          format: '%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s'
handlers:
    console:
          class: logging.StreamHandler
          level: DEBUG
          formatter: simple
          stream: ext://sys.stdout
    console_err:
          class: logging.StreamHandler
          level: DEBUG
          formatter: simple
          stream: ext://sys.stderr
loggers:
    simpleExample:
          level: DEBUG
          handlers: [console]
          propagate: no
root:
    level: DEBUG
    handlers: [console_err]]

六、监听logger配置更改

logging.config.listen(port)函数可以让英语程序在一个socket上监听新的配置信息,达到在运行时改变配置,而不用重启应用程序的目的。
import logging.config
import logging
logging.config.fileConfig("logging.conf")
logger=logging.getLogger('test.listen')

#监听端口号9999
t=logging.config.listen(9999)
t.setDaemon(True)
t.start()

以上就是Python中logging日志模块的解析(代码示例)的详细内容,更多请关注Gxl网其它相关文章!

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