Python Logging - 禁用导入模块的日志记录
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【中文标题】Python Logging - 禁用导入模块的日志记录【英文标题】：Python Logging - Disable logging from imported modules 【发布时间】：2016-05-21 09:15:22 【问题描述】：我正在使用 Python 日志记录模块，并希望禁用由我导入的第三方模块打印的日志消息。例如，我正在使用如下内容：
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(level=logging.DEBUG)
fh = logging.StreamHandler()
fh_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(lineno)d:%(filename)s(%(process)d) - %(message)s')
fh.setFormatter(fh_formatter)
logger.addHandler(fh)
这会在我执行 logger.debug("my message!") 时打印出我的调试消息，但它也会打印出来自我导入的任何模块的调试消息（例如请求和许多其他内容）。
我只想查看我感兴趣的模块的日志消息。是否可以让日志模块执行此操作？
理想情况下，我希望能够告诉记录器打印来自“ModuleX，ModuleY”的消息并忽略所有其他消息。
我查看了以下内容，但我不想在每次调用导入函数之前都禁用/启用日志记录： logging - how to ignore imported module logs?
【问题讨论】：
【参考方案1】：问题在于不带参数调用getLogger 会返回root 记录器，因此当您将级别设置为logging.DEBUG 时，您也在为使用该记录器的其他模块设置级别。
您可以通过简单地不使用根记录器来解决这个问题。为此，只需传递一个名称作为参数，例如您的模块的名称：
logger = logging.getLogger('my_module_name')
# as before
这将创建一个新的记录器，因此它不会无意中更改其他模块的记录级别。
显然您必须使用logger.debug 而不是logging.debug，因为后者是调用根记录器的debug 方法的便捷函数。
Advanced Logging Tutorial 中提到了这一点。它还可以让您以简单的方式知道是哪个模块触发了日志消息。
【讨论】：
我正在使用__name__ r 创建一个记录器，但我仍然可以看到来自导入模块的日志。我正在尝试使用 ini 配置文件配置日志记录。我应该怎么做？
用__name__ 创建一个记录器也对我不起作用。也许是因为我使用的是独立脚本而不是“模块”？对我有用的是通过logging.getLogger("matplotlib").setLevel(logging.WARNING) 为导入的模块（在我的情况下为matpplotlib）配置日志记录，并通过logging.basicConfig 为我的脚本配置日志记录。
我只是想强调你的行的价值“显然你必须使用logger.debug而不是logging.debug”。使用 logging 而不是 logger 是一个容易犯的错误，但它会篡夺您想要设置的所有巧妙配置。我在过去的几个小时里都过着这样的生活！
我不知道为什么这在 python 中如此困难。很伤心
@IanS 不，这就是库应该不使用根记录器的原因。请打开该库的错误报告并告诉他们改用logging.getLogger(__name__)。【参考方案2】：
不确定这是否适合发布，但我被困了很长时间，想帮助遇到同样问题的任何人，因为我在其他任何地方都没有找到它！
尽管遵循logging advanced tutorial 上非常简单的文档，我还是从 matplotlib 获取调试日志
和troubleshooting。我在一个文件的main() 中启动我的记录器，并导入一个函数以从另一个文件（我已经导入 matplotlib）创建一个绘图。
对我有用的是在导入它之前设置 matplotlib 的级别，而不是像我对主文件中的其他模块所做的那样。这对我来说似乎违反直觉，所以如果有人了解如何为尚未导入的记录器设置配置，我很想知道它是如何工作的。谢谢！
在我的主文件中：
import logging
import requests
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logging.getLogger('requests').setLevel(logging.DEBUG)
def main():
...
在我的plot.py 文件中：
import logging
logging.getLogger('matplotlib').setLevel(logging.WARNING)
import matplotlib.pyplot as plt
def generatePlot():
...
【讨论】：
我收到错误：'Logger' 对象没有属性'DEBUG'。logger.DEBUG 应该是 logging.DEBUG
谢谢！这真的很有帮助！我在我的主要日志配置之后和将导入 matplotlib 的命令之前设置了 matplotlib 日志记录级别。解决了！
我已将 matplotlib 的日志记录设置为 WARNING 在我已导入模块，因为在导入之前添加它会产生 lint 错误。它仍然对我有用。如果有帮助，我将在 Python 3.7 中使用 matplotlib==3.3.2。【参考方案3】：
如果您要使用 python logging 包，通常的约定是在每个使用它的模块中定义一个记录器。
logger = logging.getLogger(__name__)
许多流行的 python 包都这样做，包括requests。如果包使用此约定，则很容易为其启用/禁用日志记录，因为记录器名称将与包名称相同（或将是该记录器的子级）。您甚至可以将其记录到与其他记录器相同的文件中。
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
requests_logger = logging.getLogger('requests')
requests_logger.setLevel(logging.DEBUG)
handler = logging.StreamHandler()
handler.setLevel(logging.DEBUG)
logger.addHandler(handler)
requests_logger.addHandler(handler)
【讨论】：
请注意，当您尝试在官方基础教程中使用logging.basicConfig(...) 配置您的记录器时，所有记录器现在将输出到logging.lastResort（从 Python 3.2 开始，即标准错误）如果没有处理程序或您设置的处理程序。所以不要使用它，否则您将继续收到所有日志消息。【参考方案4】：
这将禁用所有现有记录器，例如由导入模块创建的记录器，同时仍使用根记录器（并且无需加载外部文件）。
import logging.config
logging.config.dictConfig(
'version': 1,
'disable_existing_loggers': True,
)
请注意，您需要先导入所有不想记录的模块！否则这些将不会被视为“现有记录器”。然后它将禁用这些模块中的所有记录器。这可能会导致您也错过重要的错误！
有关使用相关配置选项的更详细示例，请参阅https://gist.github.com/st4lk/6287746，here 是使用 YAML 和 coloredlog 库进行配置的（部分工作）示例。
【讨论】：
例如，这适用于request，但是当导入的模块在您稍后调用的类中创建它们的记录器时它将不起作用，就像您调用APScheduler 时所做的那样BackgroundScheduler.BackgroundScheduler() .请参阅此处获取解决方案：***.com/a/48891485/2441026
这适用于我使用 yaml 配置文件的情况
请注意，您必须import logging.config，而不仅仅是记录。
如果导入的模块原来有handler什么的，是不是也禁用了那些handler？【参考方案5】：
@Bakuriu 非常优雅地解释了这个功能。相反，您可以使用getLogger() 方法来检索和重新配置/禁用不需要的记录器。
我还想添加 logging.fileConfig() 方法接受一个名为 disable_existing_loggers 的参数，它将禁用之前定义的任何记录器（即，在导入的模块中）。
【讨论】：
【参考方案6】：你可以使用类似的东西：
logging.getLogger("imported_module").setLevel(logging.WARNING)
logging.getLogger("my_own_logger_name").setLevel(logging.DEBUG)
这会将我自己模块的日志级别设置为DEBUG，同时防止导入的模块使用相同的级别。
注意：
"imported_module" 可以替换为 imported_module.__name__（不带引号），"my_own_logger_name" 可以替换为 __name__，如果您愿意这样做的话。
【讨论】：
【参考方案7】：在此线程和其他论坛中尝试了各种答案后，我发现这种方法可以有效地使其他模块的记录器静音。这是受到以下链接的启发：
https://kmasif.com/2019-11-12-ignore-logging-from-imported-module/
import logging
# Initialize your own logger
logger = logging.getLogger('<module name>')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# Silence other loggers
for log_name, log_obj in logging.Logger.manager.loggerDict.items():
if log_name != '<module name>':
log_obj.disabled = True
请注意，您可能希望在导入其他模块后执行此操作。但是，我发现这是禁用其他模块记录器的一种方便快捷的方法。
【讨论】：
【参考方案8】：我遇到了同样的问题。 我有一个 logging_config.py 文件，我将它导入到所有其他 py 文件中。 在 logging_config.py 文件中，我将 root logger 日志记录级别设置为 ERROR（默认情况下是警告）：
logging.basicConfig(
handlers=[
RotatingFileHandler('logs.log',maxBytes=1000, backupCount=2),
logging.StreamHandler(), #print to console
],
level=logging.ERROR
)
在其他模块中，我导入 logging_config.py 并声明一个新的记录器并将其级别设置为调试：
log = logging.getLogger(__name__)
log.setLevel(logging.DEBUG)
这样，我在 py 文件中登录的所有内容都会被记录，但不会记录由导入的模块（如 urllib、request、boto3 等）在调试和信息级别记录的内容。如果这些导入模块中有一些错误，那么它会被记录下来，因为我将根记录器级别设置为错误。
【讨论】：
【参考方案9】：只需做这样的事情就可以解决问题：
logging.config.dictConfig('disable_existing_loggers': True,)
注意：无论您将这一行放在何处，请确保项目中所有位置的所有导入都在该文件本身内完成。 :)
【讨论】：
AttributeError: 模块 'logging' 没有属性 'config'【参考方案10】：要考虑的另一件事是 Logger 类的 propagate 属性。
例如处理soap调用的py-suds库，甚至放到ERROR
logging.getLogger('suds.client').setLevel(logging.ERROR)
logging.getLogger('suds.transport').setLevel(logging.ERROR)
logging.getLogger('suds.xsdschema').setLevel(logging.ERROR)
logging.getLogger('suds.wsdl').setLevel(logging.ERROR)
记录有关名为 sxbasics.py 的模块的日志创建大量日志
因为日志的传播默认为 True，设置为 False，我恢复了 514MB 的日志。
import logging
logging.getLogger("suds").propagate = False
logging.getLogger('suds.client').setLevel(logging.ERROR)
logging.getLogger('suds.transport').setLevel(logging.ERROR)
logging.getLogger('suds.xsdschema').setLevel(logging.ERROR)
logging.getLogger('suds.wsdl').setLevel(logging.ERROR)
【讨论】：
以上是关于Python Logging - 禁用导入模块的日志记录的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章