python中logging包的使用总结
1.logging简介
Python的loggingpackage提供了通用的日志系统，可以方便第三方模块或者是应用使用。这个模块提供不同的日志级别，并可以采用不同的方式记录日志，比如文件，HTTPGET/POST，SMTP，Socket等，甚至可以自己实现具体的日志记录方式。
logging包中定义了Logger、Formatter、Handler和Filter等重要的类，除此之外还有config模块。
Logger是日志对象，直接提供日志记录操作的接口
Formatter定义日志的记录格式及内容
Handler定义日志写入的目的地，你可以把日志保存成本地文件，也可以每个小时写一个日志文件，还可以把日志通过socket传到别的机器上。python提供了十几种实用handler，比较常用的有StreamHandler,BaseRotatingHandler,SocketHandler,DatagramHandler,SMTPHandler等。我们可以通过Logger对象的addHandler()方法，将log输出到多个目的地。
2.Loggingpackage
在python编程中，引入了Loggingpackage，那么可以存在一个名称为root的Logging对象，以及很多其他名称的Logging对象。不同的Logger对象的Handler，Formatter等是分开设置的。
（1）logging.getLogger()如果getLogging中不带参数，那么返回的是名称为root的Logger对象，如果带参数，那么就以该参数为名称的Logger对象。同名称的Logger对象是一样的。
（2）logging.basicConfig()此方法是为名称为root的Logger对象进行配置。
（3）logging.info()logging.debug()等，使用的rootLogger对象进行信息输出。如果是用其他的Logging对象进行log输出，可以使用Logging.getLogger(name).info()来实现。
（4）日志的等级
CRITICAL=50 ERROR=40 WARNING=30 INFO=20 DEBUG=10 NOTSET=0
在python中有0，10，20，30，40，50这6个等级数值，这6个等级数值分别对应了一个字符串常量，作为等级名称，如上。但是可以通过logging.addLevelName(20,"NOTICE:")这个方法来改变这个映射关系，来定制化日志等级名称。
通过Logger对象的setLevel()方法，可以配置Logging对象的默认日志等级，只有当一条日志的等级大于等于这个默认的等级，才会输出到log文件中。
当使用logging.info(msg)输出log时，内部封装会用数字20作为日志等级数值，默认情况下20对应的是INFO，但如果通过addLevelName()修改了20对应的等级名称，那么log中打印的就将是个性化的等级名称。
3.logging包使用配置文件
在1~2中描述的，对一个Logger对象的Handler，Formatter等都是在程序中定义或绑定的。而实际上Logging的个性化的配置可以放到配置文件中。
logging的配置文件举例如下：
[loggers] keys=root,simpleExample [handlers] keys=consoleHandler [formatters] keys=simpleFormatter [logger_root] level=DEBUG handlers=consoleHandler [logger_simpleExample] level=DEBUG handlers=consoleHandler qualname=simpleExample propagate=0 [handler_consoleHandler] class=StreamHandler level=DEBUG formatter=simpleFormatter args=(sys.stdout,) [formatter_simpleFormatter] format=%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s datefmt=
对应程序为：
importlogging
importlogging.config
logging.config.fileConfig("logging.conf")#采用配置文件
#createlogger
logger=logging.getLogger("simpleExample")
#"application"code
logger.debug("debugmessage")
logger.info("infomessage")
logger.warn("warnmessage")
logger.error("errormessage")
logger.critical("criticalmessage")
4.一个常用的Logging封装工具
#!/usr/bin/envpython
#-*-coding:utf-8-*-
#coding=utf-8
importlogging
importos
classLogger(object):
"""
封装好的Logger工具
"""
def__init__(self,logPath):
"""
initial
"""
log_path=logPath
logging.addLevelName(20,"NOTICE:")
logging.addLevelName(30,"WARNING:")
logging.addLevelName(40,"FATAL:")
logging.addLevelName(50,"FATAL:")
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format="%(levelname)s%(asctime)s[pid:%(process)s]%(filename)s%(message)s",
datefmt="%Y-%m-%d%H:%M:%S",
filename=log_path,
filemode="a")
console=logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.DEBUG)
formatter=logging.Formatter("%(levelname)s[pid:%(process)s]%(message)s")
console.setFormatter(formatter)
logging.getLogger("").addHandler(console)
defdebug(self,msg=""):
"""
outputDEBUGlevelLOG
"""
logging.debug(str(msg))
definfo(self,msg=""):
"""
outputINFOlevelLOG
"""
logging.info(str(msg))
defwarning(self,msg=""):
"""
outputWARNlevelLOG
"""
logging.warning(str(msg))
defexception(self,msg=""):
"""
outputExceptionstackLOG
"""
logging.exception(str(msg))
deferror(self,msg=""):
"""
outputERRORlevelLOG
"""
logging.error(str(msg))
defcritical(self,msg=""):
"""
outputFATALlevelLOG
"""
logging.critical(str(msg))
if__name__=="__main__":
testlog=Logger("oupput.log")
testlog.info("info....")
testlog.warning("warning....")
testlog.critical("critical....")
try:
lists=[]
printlists[1]
exceptExceptionasex:
"""logging.exception()输出格式：
FATAL:[pid:7776]executetaskfailed.theexceptionasfollows:
Traceback(mostrecentcalllast):
File"logtool.py",line86,in
printlists[1]
IndexError:listindexoutofrange
"""
testlog.exception("executetaskfailed.theexceptionasfollows:")
testlog.info("++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++")
"""logging.error()输出格式：
FATAL:[pid:7776]executetaskfailed.theexceptionasfollows:
"""
testlog.error("executetaskfailed.theexceptionasfollows:")
exit(1)
备注：exception()方法能够完整的打印异常的堆栈信息。error()方法只会打印参数传入的信息。
备注：
按照官方文档的介绍，logging是线程安全的，也就是说，在一个进程内的多个线程同时往同一个文件写日志是安全的。但是多个进程往同一个文件写日志是不安全的。