logger模块
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了logger模块相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
logging模块简介
logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等;相比print,具备如下优点:
- 可以通过设置不同的日志等级,在release版本中只输出重要信息,而不必显示大量的调试信息;
- print将所有信息都输出到标准输出中,严重影响开发者从标准输出中查看其它数据;logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方,以及怎么输出;
logging.basicConfig()函数说明
该方法用于logging日志系统做基本配置:
logging.basicConfig(**kwargs)
1. 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。
2. 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。
3. filter:提供一种优雅的方式决定一个日志记录是否发送到handler。
4. 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。
logging模块使用
基本使用
配置logging基本的设置,然后在控制台输出日志,
import logging logging.basicConfig(level = logging.INFO, format = ‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘ ) logger = logging.getLogger(__name__) logger.info( "Start print log" ) logger.debug( "Do something" ) logger.warning( "Something maybe fail." ) logger.info( "Finish" ) |
运行时,控制台输出,
1 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Start print log 2 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 3 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Finish
logging中可以选择很多消息级别,如:DEBUG,INFO,WARNING,ERROR,CRITICAL,通过赋予logger或者handler不同的级别,开发者就可以只输出错误信息到特定的记录文件,或者在调试时只记录调试信息。
将logger的级别改为DEBUG,再观察一下输出结果
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logging.basicConfig(level = logging.DEBUG, format = ‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘ ) |
从输出结果可以看到,输出了debug的日志记录
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2016 - 10 - 09 19 : 12 : 08 , 289 - __main__ - INFO - Start print log 2016 - 10 - 09 19 : 12 : 08 , 289 - __main__ - DEBUG - Do something 2016 - 10 - 09 19 : 12 : 08 , 289 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 2016 - 10 - 09 19 : 12 : 08 , 289 - __main__ - INFO - Finish |
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<span style = "font-family: "Microsoft YaHei"; font-size: 18px" >logging.basicConfig函数各参数:< / span> |
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filename:指定日志文件名; filemode:和 file 函数意义相同,指定日志文件的打开模式, ‘w‘ 或者 ‘a‘ ; format :指定输出的格式和内容, format 可以输出很多有用的信息, datefmt:指定时间格式,同time.strftime(); level:设置日志级别,默认为logging.WARNNING; stream:指定将日志的输出流,可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,默认输出到sys.stderr,当stream和filename同时指定时,stream被忽略; |
属性名称 | 格式 | 说明 |
name | %(name)s | 日志的名称 |
asctime | %(asctime)s | 可读时间,默认格式‘2003-07-08 16:49:45,896’,逗号之后是毫秒 |
filename | %(filename)s | 文件名,pathname的一部分 |
pathname | %(pathname)s | 文件的全路径名称 |
funcName | %(funcName)s | 调用日志多对应的方法名 |
levelname | %(levelname)s | 日志的等级 |
levelno | %(levelno)s | 数字化的日志等级 |
lineno | %(lineno)d | 被记录日志在源码中的行数 |
module | %(module)s | 模块名 |
msecs | %(msecs)d | 时间中的毫秒部分 |
process | %(process)d | 进程的ID |
processName | %(processName)s | 进程的名称 |
thread | %(thread)d | 线程的ID |
threadName | %(threadName)s | 线程的名称 |
relativeCreated | %(relativeCreated)d | 日志被创建的相对时间,以毫秒为单位 |
将日志写入到文件
将日志写入到文件
设置logging,创建一个FileHandler,并对输出消息的格式进行设置,将其添加到logger,然后将日志写入到指定的文件中,
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import logging logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(level = logging.INFO) handler = logging.FileHandler( "log.txt" ) handler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter( ‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘ ) handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.info( "Start print log" ) logger.debug( "Do something" ) logger.warning( "Something maybe fail." ) logger.info( "Finish" ) |
log.txt中日志数据为:
2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - INFO - Start print log
2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - INFO - Finish
将日志同时输出到屏幕和日志文件
logger中添加StreamHandler,可以将日志输出到屏幕上,
可以在log.txt文件和控制台中看到
2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - INFO - Start print log
2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - INFO - Finish
可以发现,logging有一个日志处理的主对象,其他处理方式都是通过addHandler添加进去,logging中包含的handler主要有如下几种,
日志回滚
使用RotatingFileHandler,可以实现日志回滚,
可以在工程目录中看到,备份的日志文件,
设置消息的等级
可以设置不同的日志等级,用于控制日志的输出
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日志等级:使用范围 FATAL:致命错误 CRITICAL:特别糟糕的事情,如内存耗尽、磁盘空间为空,一般很少使用 ERROR:发生错误时,如IO操作失败或者连接问题 WARNING:发生很重要的事件,但是并不是错误时,如用户登录密码错误 INFO:处理请求或者状态变化等日常事务 DEBUG:调试过程中使用DEBUG等级,如算法中每个循环的中间状态 |
setLevel(lvl) 定义处理log的最低等级,内建的级别为:DEBUG,INFO,WARNING,ERROR,CRITICAL;下图是级别对应数值
捕获traceback
Python中的traceback模块被用于跟踪异常返回信息,可以在logging中记录下traceback
控制台和日志文件log.txt中输出
也可以使用logger.exception(msg,_args),它等价于logger.error(msg,exc_info = True,_args),
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将 logger.error( "Faild to open sklearn.txt from logger.error" ,exc_info = True ) 替换为, logger.exception( "Failed to open sklearn.txt from logger.exception" ) |
多模块使用logging
主模块mainModule.py
子模块subModule.py
执行之后,在控制和日志文件log.txt中输出
说明:
首先在主模块定义了logger‘mainModule‘,并对它进行了配置,就可以在解释器进程里面的其他地方通过getLogger(‘mainModule‘)得到的对象都是一样的,不需要重新配置,可以直接使用。定义的该logger的子logger,都可以共享父logger的定义和配置,所谓的父子logger是通过命名来识别,任意以‘mainModule‘开头的logger都是它的子logger,例如‘mainModule.sub‘。
实际开发一个application,首先可以通过logging配置文件编写好这个application所对应的配置,可以生成一个根logger,如‘PythonAPP‘,然后在主函数中通过fileConfig加载logging配置,接着在application的其他地方、不同的模块中,可以使用根logger的子logger,如‘PythonAPP.Core‘,‘PythonAPP.Web‘来进行log,而不需要反复的定义和配置各个模块的logger。
通过JSON或者YAML文件配置logging模块
尽管可以在Python代码中配置logging,但是这样并不够灵活,最好的方法是使用一个配置文件来配置。在Python 2.7及以后的版本中,可以从字典中加载logging配置,也就意味着可以通过JSON或者YAML文件加载日志的配置。
通过JSON文件配置
JSON配置文件
通过JSON加载配置文件,然后通过logging.dictConfig配置logging,
通过YAML文件配置
通过YAML文件进行配置,比JSON看起来更加简介明了,
通过YAML加载配置文件,然后通过logging.dictConfig配置logging
以上是关于logger模块的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章