Python3之logging模块

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logging的日志可以分为debug(),info(),warning(),error()和critical()5个级别,如果没有设置，那全局的默认的收录日志级别是warning。

基本用法

  1: import logging

  2: logging.warning("user [alex] attempted wrong password more than 3 times")

  3: logging.critical("server is down")

输出

  1: >>> WARNING:root:user [alex] attempted wrong password more than 3 times

  2: CRITICAL:root:server is down

如果想把日志写到文件里

  1: logging.basicConfig(filename=‘example.log‘,level=logging.INFO)

  2: # level=logging.INFO 只收录比INFO级别高的日志

  3: logging.debug(‘This message should go to the log file‘)

  4: logging.info(‘So should this‘)

  5: logging.warning(‘And this, too‘)

example.log

  1: INFO:root:So should this

  2: WARNING:root:And this, too

自定义日志格式

  1: logging.basicConfig(

  2: filename=‘example.log‘,

  3: level=logging.INFO,

  4: format=‘%(asctime)s %(message)s‘, datefmt=‘%m/%d/%Y %I:%M:%S %p‘)

  5: logging.warning(‘is when this event was logged.‘)

输出

  1: 12/12/2018 05:05:29 PM is when this event was logged.

下面是所有支持的格式

  1: %(levelno)s	    数字形式的日志级别

  2: %(levelname)s	    文本形式的日志级别

  3: %(pathname)s	    调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有

  4: %(filename)s	    调用日志输出函数的模块的文件名

  5: %(module)s	    调用日志输出函数的模块名

  6: %(funcName)s	    调用日志输出函数的函数名

  7: %(lineno)d	    调用日志输出函数的语句所在的代码行

  8: %(created)f	    当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示

  9: %(relativeCreated)d	输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数

 10: %(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

 11: %(thread)d	    线程ID。可能没有

 12: %(threadName)s    线程名。可能没有

 13: %(process)d	    进程ID。可能没有

 14: %(message)s	    用户输出的消息

日志同时输出到屏幕和文件

Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类，使用官方文档中的概括最为合适：

  1: logger提供了应用程序可以直接使用的接口；

  2: handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出；

  3: filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录；

  4: formatter决定日志记录的最终输出格式。

他们之间的关系用一张图片表示(stream写成steam了。懒得改了）

每个组件的主要功能如下:

logger

每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名，比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger：

  1: LOG=logging.getLogger("chat.gui")

核心模块：

  1: LOG=logging.getLogger("chat.kernel")

还可以绑定handler和filters

Logger.setLevel(lel):指定最低的日志级别，低于lel的级别将被忽略。debug是最低的内置级别，critical为最高

Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter

Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr)：增加或删除指定的handler

Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical()：可以设置的日志级别

handler

handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台，有些Handler可以把信息输出到文件，还有些 Handler可以把信息发送到网络上。如果觉得不够用，还可以编写自己的Handler。可以通过addHandler()方法添加多个多handler

  1: Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别，低于lel级别的信息将被忽略

  2: Handler.setFormatter()：给这个handler选择一个格式

  3: Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt)：新增或删除一个filter对象

每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler：

1.logging.StreamHandler 使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。

2.logging.FileHandler 和StreamHandler 类似，用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件

3.logging.handlers.RotatingFileHandler
这个Handler类似于上面的FileHandler，但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后，它会自动将当前日志文件改名，然后创建 一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后，RotatingFileHandler自动把 文件改名为chat.log.1。不过，如果chat.log.1已经存在，会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。最后重新创建 chat.log，继续输出日志信息。它的函数是：

  1: RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])

其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。
maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0，意味着日志文件可以无限大，这时上面描述的重命名过程就不会发生。
backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如，如果指定为2，当上面描述的重命名过程发生时，原有的chat.log.2并不会被更名，而是被删除。

4.logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
这个Handler和RotatingFileHandler类似，不过，它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件，而是间隔一定时间就 自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似，不过新的文件不是附加数字，而是当前时间。它的函数是：

  1: TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])

其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。
interval是时间间隔。
when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位，不区分大小写。它有以下取值:
S 秒
M 分
H 小时
D 天
W 每星期（interval==0时代表星期一）
midnight 每天凌晨

formatter 组件

日志的formatter是个独立的组件，可以跟handler组合

  1: fh = logging.FileHandler("access.log")

  2: formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘)

  3: 

  4: fh.setFormatter(formatter) #把formmater绑定到fh上

filter 组件

如果你想对日志内容进行过滤，就可自定义一个filter
class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter):
    """忽略带db backup 的日志"""
    def filter(self, record): #固定写法
        return   "db backup" not in record.getMessage()
# 注意filter函数会返加True or False，logger根据此值决定是否输出此日志

然后把这个filter添加到logger中

  1: logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())

下面的日志就会把符合filter条件的过滤掉

  1: logger.debug("test ....")

  2: logger.info("test info ....")

  3: logger.warning("start to run db backup job ....")

  4: logger.error("test error ....")

一个不带filter的简单的例子

  1: import logging

  2: # 1.生成logger对象,设置日记记录级别(全局，默认级别为warning,且优先级最高)

  3: logger = logging.getLogger("web")

  4: logger.setLevel(logging.INFO)

  5: 

  6: # 2.生成handler对象,分别设置屏幕打印与文件写入的日志级别

  7: # 局部级别的设置不能别全局级别的设置低，否则局部设置是没有效果。

  8: ch = logging.StreamHandler()

  9: ch.setLevel(logging.DEBUG)

 10: fh = logging.FileHandler("web.log")

 11: fh.setLevel(logging.WARNING)

 12: 

 13: # 2.1 把handler对象 绑定到logger

 14: logger.addHandler(ch)

 15: logger.addHandler(fh)

 16: 

 17: # 3.生成formatter对象

 18: # 3.1 把formatter对象 绑定handler对象

 19: file_formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘)

 20: console_formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘)

 21: 

 22: # 3.1 把formatter对象 绑定handler对象

 23: ch.setFormatter(console_formatter)

 24: fh.setFormatter(file_formatter)

 25: 

 26: logger.error("test.log")

一个同时输出到屏幕、文件、带filter的完成例子

  1: import logging

  2: 

  3: class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter):

  4:     """忽略带db backup 的日志"""

  5:     def filter(self, record): #固定写法

  6:         return   "db backup" not in record.getMessage()

  7: 

  8: logger = logging.getLogger("Mysql")

  9: logger.setLevel(logging.DEBUG) 

 10: 

 11: #console handler file handler

 12: ch = logging.StreamHandler()

 13: ch.setLevel(logging.INFO)

 14: fh = logging.FileHandler(‘mysql.log‘)

 15: fh.setLevel(logging.WARNING)

 16: 

 17: #formatter

 18: formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘)

 19: #bind formatter to ch

 20: ch.setFormatter(formatter)

 21: fh.setFormatter(formatter)

 22: 

 23: #add handler to logger instance

 24: logger.addHandler(ch)

 25: logger.addHandler(fh)

 26: 

 27: #add filter

 28: logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())

 29: 

 30: logger.debug("test ....")

 31: logger.info("test info ....")

 32: logger.warning("start to run db backup job ....")

 33: logger.error("test error ....")

日志自动截断两种方式

按字节数截断

  1: fh = handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file,maxBytes=10,backupCount=3)

按时间截断

  1: fh = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=log_file,when="S",interval=5,backupCount=3)

Python3之logging模块

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原文地址：https://www.cnblogs.com/haoqirui/p/10111392.html