解读python logging模块的使用方法
1logging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：
1.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；
2.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框架中主要由四个部分组成：
- Loggers:可供程序直接调用的接口
- Handlers:决定将日志记录分配至正确的目的地
- Filters:提供更细粒度的日志是否输出的判断
- Formatters:制定最终记录打印的格式布局
2logging模块使用
2.1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；
2.2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
2.2.2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
2.2.3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,in
open("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,in
open("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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