python 日志 logging模块详细解析
Python 中的 logging 模块可以让你跟踪代码运行时的事件,当程序崩溃时可以查看日志并且发现是什么引发了错误。Log 信息有内置的层级——调试(debugging)、信息(informational)、警告(warnings)、错误(error)和严重错误(critical)。你也可以在 logging 中包含 traceback 信息。不管是小项目还是大项目,都推荐在 Python 程序中使用 logging。本文给大家介绍python日志logging模块介绍。
1基本使用
配置logging基本的设置,然后在控制台输出日志,
importlogging logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s') logger=logging.getLogger(__name__) logger.info("Startprintlog") logger.debug("Dosomething") logger.warning("Somethingmaybefail.") logger.info("Finish")
运行时,控制台输出,
2016-10-0919:11:19,434-__main__-INFO-Startprintlog
2016-10-0919:11:19,434-__main__-WARNING-Somethingmaybefail.
2016-10-0919:11:19,434-__main__-INFO-Finish
logging中可以选择很多消息级别,如debug、info、warning、error以及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。
例如,我们将logger的级别改为DEBUG,再观察一下输出结果,
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format='%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s')
控制台输出,可以发现,输出了debug的信息。
2016-10-0919:12:08,289-__main__-INFO-Startprintlog
2016-10-0919:12:08,289-__main__-DEBUG-Dosomething
2016-10-0919:12:08,289-__main__-WARNING-Somethingmaybefail.
2016-10-0919:12:08,289-__main__-INFO-Finish
logging.basicConfig函数各参数:
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,
参数:作用
%(levelno)s:打印日志级别的数值
%(levelname)s:打印日志级别的名称
%(pathname)s:打印当前执行程序的路径,其实就是sys.argv[0]
%(filename)s:打印当前执行程序名
%(funcName)s:打印日志的当前函数
%(lineno)d:打印日志的当前行号
%(asctime)s:打印日志的时间
%(thread)d:打印线程ID
%(threadName)s:打印线程名称
%(process)d:打印进程ID
%(message)s:打印日志信息
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;
2将日志写入到文件
2.2.1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,
importlogging 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("Startprintlog") logger.debug("Dosomething") logger.warning("Somethingmaybefail.") logger.info("Finish")
log.txt中日志数据为,
2016-10-0919:01:13,263-__main__-INFO-Startprintlog
2016-10-0919:01:13,263-__main__-WARNING-Somethingmaybefail.
2016-10-0919:01:13,263-__main__-INFO-Finish
2.2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,
importlogging 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) console=logging.StreamHandler() console.setLevel(logging.INFO) logger.addHandler(handler) logger.addHandler(console) logger.info("Startprintlog") logger.debug("Dosomething") logger.warning("Somethingmaybefail.") logger.info("Finish")
可以在log.txt文件和控制台中看到,
2016-10-0919:20:46,553-__main__-INFO-Startprintlog
2016-10-0919:20:46,553-__main__-WARNING-Somethingmaybefail.
2016-10-0919:20:46,553-__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,
handler名称:位置;作用
StreamHandler:logging.StreamHandler;日志输出到流,可以是sys.stderr,sys.stdout或者文件
FileHandler:logging.FileHandler;日志输出到文件
BaseRotatingHandler:logging.handlers.BaseRotatingHandler;基本的日志回滚方式
RotatingHandler:logging.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
TimeRotatingHandler:logging.handlers.TimeRotatingHandler;日志回滚方式,在一定时间区域内回滚日志文件
SocketHandler:logging.handlers.SocketHandler;远程输出日志到TCP/IPsockets
DatagramHandler:logging.handlers.DatagramHandler;远程输出日志到UDPsockets
SMTPHandler:logging.handlers.SMTPHandler;远程输出日志到邮件地址
SysLogHandler:logging.handlers.SysLogHandler;日志输出到syslog
NTEventLogHandler:logging.handlers.NTEventLogHandler;远程输出日志到WindowsNT/2000/XP的事件日志
MemoryHandler:logging.handlers.MemoryHandler;日志输出到内存中的指定buffer
HTTPHandler:logging.handlers.HTTPHandler;通过"GET"或者"POST"远程输出到HTTP服务器
2.3日志回滚
使用RotatingFileHandler,可以实现日志回滚,
importlogging fromlogging.handlersimportRotatingFileHandler logger=logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(level=logging.INFO) #定义一个RotatingFileHandler,最多备份3个日志文件,每个日志文件最大1K rHandler=RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes=1*1024,backupCount=3) rHandler.setLevel(logging.INFO) formatter=logging.Formatter('%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s') rHandler.setFormatter(formatter) console=logging.StreamHandler() console.setLevel(logging.INFO) console.setFormatter(formatter) logger.addHandler(rHandler) logger.addHandler(console) logger.info("Startprintlog") logger.debug("Dosomething") logger.warning("Somethingmaybefail.") logger.info("Finish")
可以在工程目录中看到,备份的日志文件,
2016/10/09 19:36 732log.txt
2016/10/09 19:36 967log.txt.1
2016/10/09 19:36 985log.txt.2
2016/10/09 19:36 976log.txt.3
2.3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,
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
2.4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,
代码,
importlogging 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) console=logging.StreamHandler() console.setLevel(logging.INFO) logger.addHandler(handler) logger.addHandler(console) logger.info("Startprintlog") logger.debug("Dosomething") logger.warning("Somethingmaybefail.") try: open("sklearn.txt","rb") except(SystemExit,KeyboardInterrupt): raise exceptException: logger.error("Faildtoopensklearn.txtfromlogger.error",exc_info=True) logger.info("Finish")
控制台和日志文件log.txt中输出,
Startprintlog Somethingmaybefail. Faildtoopensklearn.txtfromlogger.error Traceback(mostrecentcalllast): File"G:\zhb7627\Code\EclipseWorkSpace\PythonTest\test.py",line23,inopen("sklearn.txt","rb") IOError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:'sklearn.txt' Finish
也可以使用logger.exception(msg,_args),它等价于logger.error(msg,exc_info=True,_args),
将
logger.error("Faildtoopensklearn.txtfromlogger.error",exc_info=True)
替换为,
logger.exception("Failedtoopensklearn.txtfromlogger.exception")
控制台和日志文件log.txt中输出,
Startprintlog Somethingmaybefail. Failedtoopensklearn.txtfromlogger.exception Traceback(mostrecentcalllast): File"G:\zhb7627\Code\EclipseWorkSpace\PythonTest\test.py",line23,inopen("sklearn.txt","rb") IOError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:'sklearn.txt' Finish
2.5多模块使用logging
主模块mainModule.py,
importlogging importsubModule logger=logging.getLogger("mainModule") 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) console=logging.StreamHandler() console.setLevel(logging.INFO) console.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.addHandler(console) logger.info("creatinganinstanceofsubModule.subModuleClass") a=subModule.SubModuleClass() logger.info("callingsubModule.subModuleClass.doSomething") a.doSomething() logger.info("donewithsubModule.subModuleClass.doSomething") logger.info("callingsubModule.some_function") subModule.som_function() logger.info("donewithsubModule.some_function")
子模块subModule.py,
importlogging module_logger=logging.getLogger("mainModule.sub") classSubModuleClass(object): def__init__(self): self.logger=logging.getLogger("mainModule.sub.module") self.logger.info("creatinganinstanceinSubModuleClass") defdoSomething(self): self.logger.info("dosomethinginSubModule") a=[] a.append(1) self.logger.debug("lista="+str(a)) self.logger.info("finishsomethinginSubModuleClass") defsom_function(): module_logger.info("callfunctionsome_function")
执行之后,在控制和日志文件log.txt中输出,
2016-10-0920:25:42,276-mainModule-INFO-creatinganinstanceofsubModule.subModuleClass
2016-10-0920:25:42,279-mainModule.sub.module-INFO-creatinganinstanceinSubModuleClass
2016-10-0920:25:42,279-mainModule-INFO-callingsubModule.subModuleClass.doSomething
2016-10-0920:25:42,279-mainModule.sub.module-INFO-dosomethinginSubModule
2016-10-0920:25:42,279-mainModule.sub.module-INFO-finishsomethinginSubModuleClass
2016-10-0920:25:42,279-mainModule-INFO-donewith subModule.subModuleClass.doSomething
2016-10-0920:25:42,279-mainModule-INFO-callingsubModule.some_function
2016-10-0920:25:42,279-mainModule.sub-INFO-callfunctionsome_function
2016-10-0920:25:42,279-mainModule-INFO-donewithsubModule.some_function
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。
3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Python2.7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。
3.1通过JSON文件配置
JSON配置文件,
{ "version":1, "disable_existing_loggers":false, "formatters":{ "simple":{ "format":"%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s" } }, "handlers":{ "console":{ "class":"logging.StreamHandler", "level":"DEBUG", "formatter":"simple", "stream":"ext://sys.stdout" }, "info_file_handler":{ "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler", "level":"INFO", "formatter":"simple", "filename":"info.log", "maxBytes":"10485760", "backupCount":20, "encoding":"utf8" }, "error_file_handler":{ "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler", "level":"ERROR", "formatter":"simple", "filename":"errors.log", "maxBytes":10485760, "backupCount":20, "encoding":"utf8" } }, "loggers":{ "my_module":{ "level":"ERROR", "handlers":["info_file_handler"], "propagate":"no" } }, "root":{ "level":"INFO", "handlers":["console","info_file_handler","error_file_handler"] } }
通过JSON加载配置文件,然后通过logging.dictConfig配置logging,
importjson importlogging.config importos defsetup_logging(default_path="logging.json",default_level=logging.INFO,env_key="LOG_CFG"): path=default_path value=os.getenv(env_key,None) ifvalue: path=value ifos.path.exists(path): withopen(path,"r")asf: config=json.load(f) logging.config.dictConfig(config) else: logging.basicConfig(level=default_level) deffunc(): logging.info("startfunc") logging.info("execfunc") logging.info("endfunc") if__name__=="__main__": setup_logging(default_path="logging.json") func()
3.2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,
version:1 disable_existing_loggers:False formatters: simple: format:"%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s" handlers: console: class:logging.StreamHandler level:DEBUG formatter:simple stream:ext://sys.stdout info_file_handler: class:logging.handlers.RotatingFileHandler level:INFO formatter:simple filename:info.log maxBytes:10485760 backupCount:20 encoding:utf8 error_file_handler: class:logging.handlers.RotatingFileHandler level:ERROR formatter:simple filename:errors.log maxBytes:10485760 backupCount:20 encoding:utf8 loggers: my_module: level:ERROR handlers:[info_file_handler] propagate:no root: level:INFO handlers:[console,info_file_handler,error_file_handler]
通过YAML加载配置文件,然后通过logging.dictConfig配置logging,
importyaml importlogging.config importos defsetup_logging(default_path="logging.yaml",default_level=logging.INFO,env_key="LOG_CFG"): path=default_path value=os.getenv(env_key,None) ifvalue: path=value ifos.path.exists(path): withopen(path,"r")asf: config=yaml.load(f) logging.config.dictConfig(config) else: logging.basicConfig(level=default_level) deffunc(): logging.info("startfunc") logging.info("execfunc") logging.info("endfunc") if__name__=="__main__": setup_logging(default_path="logging.yaml") func()
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