Python 模块之logging日志

2021-06-27 23:05

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标签:模板   logger   完整路径   cname   信息   日志   target   conf   basic   

logging

logging模块是pyhton自带的内置模块,提供了标准的日志接口

                                                                                     日志等级列表

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logger:产生日志的对象

Filter:过滤日志的对象

Handler:接收日志然后控制打印到不同的地方,FileHandler用来打印到文件中,StreamHandler用来打印到终端

Formatter:可以定制不同的日志格式对象,然后绑定给不同的Handler对象使用,以此来控制不同的Handler的日志格式

几种对象的使用方式代码示例:

‘‘‘
critical=50
error =40
warning =30
info = 20
debug =10
‘‘‘
 
 
import logging
 
#1、logger对象:负责产生日志,然后交给Filter过滤,然后交给不同的Handler输出
logger=logging.getLogger(__file__)
 
#2、Filter对象:不常用,略
 
#3、Handler对象:接收logger传来的日志,然后控制输出
h1=logging.FileHandler(t1.log) #打印到文件
h2=logging.FileHandler(t2.log) #打印到文件
h3=logging.StreamHandler() #打印到终端
 
#4、Formatter对象:日志格式
formmater1=logging.Formatter(%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s,
                    datefmt=%Y-%m-%d %H:%M:%S %p,)
 
formmater2=logging.Formatter(%(asctime)s :  %(message)s,
                    datefmt=%Y-%m-%d %H:%M:%S %p,)
 
formmater3=logging.Formatter(%(name)s %(message)s,)
 
 
#5、为Handler对象绑定格式
h1.setFormatter(formmater1)
h2.setFormatter(formmater2)
h3.setFormatter(formmater3)
 
#6、将Handler添加给logger并设置日志级别
logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(h3)
logger.setLevel(10)
 
#7、测试
logger.debug(debug)
logger.info(info)
logger.warning(warning)
logger.error(error)
logger.critical(critical)

注意:日志会由logger先过滤一次再到Handler对象,当Handler对象和logger对象同时设置了日志级别时,最终的日志级别会按照两者中最高的级别设置

可在logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为,可用参数有
filename:用指定的文件名创建FiledHandler,这样日志会被存储在指定的文件中
filemode:文件打开方式,在指定了filename时使用这个参数,默认值为“a”还可指定为“w”。
format:指定handler使用的日志显示格式
datefmt:指定日期时间格式
level:设置rootlogger的日志级别
stream:用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数,则stream参数会被忽略

format参数中可能用到的格式化串:

  • %(name)s Logger的名字
  • %(levelno)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标准的表示时间的浮 点数表示
  • %(relativeCreated)d 输出日志信息时的,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 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
  • %(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用户输出的消息

 

附一个可直接用的日志模板:

"""
logging配置
"""
 
import os
import logging.config
 
# 定义三种日志输出格式 开始
 
standard_format = [%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]                   [%(levelname)s][%(message)s] #其中name为getlogger指定的名字
 
simple_format = [%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s
 
id_simple_format = [%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s
 
# 定义日志输出格式 结束
 
logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  # log文件的目录
 
logfile_name = all2.log  # log文件名
 
# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):
    os.mkdir(logfile_dir)
 
# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)
 
# log配置字典
LOGGING_DIC = {
    version: 1,
    disable_existing_loggers: False,
    formatters: {
        standard: {
            format: standard_format
        },
        simple: {
            format: simple_format
        },
    },
    filters: {},
    handlers: {
        #打印到终端的日志
        console: {
            level: DEBUG,
            class: logging.StreamHandler,  # 打印到屏幕
            formatter: simple
        },
        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
        default: {
            level: DEBUG,
            class: logging.handlers.RotatingFileHandler,  # 保存到文件
            formatter: standard,
            filename: logfile_path,  # 日志文件
            maxBytes: 1024*1024*5,  # 日志大小 5M
            backupCount: 5,
            encoding: utf-8,  # 日志文件的编码,再也不用担心中文log乱码了
        },
    },
    loggers: {
        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
        # 这里的logger对象名字为‘‘是为了getLogger()获取不同的日志对象时能获取相同的配置,当想要让不同的日志对象有不同的配
# 置时,可在这里添加logger对象
        # 当getLogger()获取的logger对象名称不存在时,如果存在key=‘‘的配置,则使用默认key=‘‘的配置
        ‘‘: {
            handlers: [default, console],  # 这里把上面定义的两个handler都加上,即log数据既写入文件又打印到屏幕
            level: DEBUG,
            propagate: True,  # 向上(更高level的logger)传递
        },
    },
}
 
 
def load_my_logging_cfg(event_log):
    logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置
#    logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成一个log实例
#    logger.info(event_log)  # 记录事件的日志

测试:

"""
MyLogging Test
"""
 
import time
import logging
import my_logging  # 导入自定义的logging配置
 
logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成logger实例
 
 
def demo():
    logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))
    logger.info("中文测试开始。。。")
    for i in range(10):
        logger.debug("i:{}".format(i))
        time.sleep(0.2)
    else:
        logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))
    logger.info("中文测试结束。。。")
 
if __name__ == "__main__":
    my_logging.load_my_logging_cfg()  # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置
    demo()

 

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_35152505/article/details/81710987

推荐阅读:https://www.roncoo.com/course/list.html?courseName=python

 

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原文地址:https://www.cnblogs.com/linjunwei2017/p/9650635.html


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