Python3之logging模块浅析

时间：2019-05-11 00:14:00 阅读：224 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

Python3之logging模块浅析

Python3之logging模块浅析

很多程序都有记录日志的需求，并且日志中包含的信息即有正常的程序访问日志，还可能有错误、警告等信息输出，python的logging模块提供了标准的日志接口，你可以通过它存储各种格式的日志，logging的日志可以分为 debug(), info(), warning(), error() and critical()5个级别，下面我们看一下怎么用。

简单用法

在控制台进行显示 logging.info(‘xxxxx‘) 有以下五个级别：debug、info、warning、error、critical

import logging

logging.warning("warning:user/passwd is invalid")
logging.critical("critical:server is down")

在日志中输出 logging.basicConfig()，日志级别同样是有五个

import logging

logging.basicConfig(filename=‘access.log‘,level=logging.INFO,format=‘%(asctime)s %(message)s‘,
 datefmt=‘%m/%d/%Y %I:%M:%S %p‘)

 #basicConfig 方法对日志进本信息进行配置，文件名、日志级别、输出格式等，但必须以key-value形式使用
logging.debug(‘This message should go to the log file?‘) # 由于上面已经将日志级别设置为INFO，故低于INFO的不会被打印
logging.info(‘So should this‘)
logging.warning(‘And this, too‘)

format自定义格式，下表中均支持

%(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

日志与控制台同时输出

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：

logger提供了应用程序可以直接使用的接口；
handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出；
filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录；
formatter决定日志记录的最终输出格式

一个同时输出到屏幕、文件的完成例子

可按以下步骤进行创建

生成logger对象
生成handler 对象
把handler 对象绑定到logger对象
生成formatter 对象
将formatter对象绑定到handler对象

实现代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-

import logging


def logger(log_obj):

    logger = logging.getLogger(log_obj)
    logger.setLevel(logging.INFO)

    console_handle = logging.StreamHandler()

    log_file = "access.log"
    file_handle = logging.FileHandler(log_file)
    file_handle.setLevel(logging.WARNING)

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

    console_handle.setFormatter(formatter)
    file_handle.setFormatter(formatter)

    logger.addHandler(console_handle)
    logger.addHandler(file_handle)

    return logger

日志文件截取

按照大小截取
logging.handlers.RotatingFileHandler()
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：

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。

按照时间截取
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：

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

代码实现如下:


# -*- coding:utf-8 -*-

import logging
from logging import handlers


logger = logging.getLogger(__name__)

log_file_size = "sizelog.log"
log_file_time = "timelog.log"
file_handler_size = logging.handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file_size,maxBytes=10,backupCount=3)

file_handler_time = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=log_file_time,when="S",interval=5,backupCount=3)


formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s %(module)s:%(lineno)d %(message)s‘)

file_handler_size.setFormatter(formatter)
file_handler_time.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(file_handler_size)
logger.addHandler(file_handler_time)

logger.warning("test1")
logger.warning("test12")
logger.warning("test13")
logger.warning("test14")

日志重复打印问题解决

以下内容根据同学分享内容进行整理

在python中函数编程可以大大的减少重复代码量，在打印日志时，为避免重复造轮子，可使用创建log函数进行调用。

# -*- coding:utf-8 -*-

import logging


def my_logger(log_obj):
    print(logging._handlerList)
    logger = logging.getLogger(log_obj)
    logger.setLevel(logging.INFO)

    console_handle = logging.StreamHandler()
    formatter = logging.Formatter(
        ‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s ‘)
    console_handle.setFormatter(formatter)

    logger.addHandler(console_handle)

    return logger


if __name__ == ‘__main__‘:
    my_logger(‘access‘).error(‘say 1 ‘)
    my_logger(‘access‘).error(‘say 2 ‘)
    my_logger(‘access‘).error(‘say 3 ‘)

恩就这样定义好了一个log 函数，那我们来执行一下：

2018-06-24 13:25:54,411 - access.log - ERROR - say 1  
2018-06-24 13:25:54,412 - access.log - ERROR - say 2  
2018-06-24 13:25:54,412 - access.log - ERROR - say 2  
2018-06-24 13:25:54,412 - access.log - ERROR - say 3  
2018-06-24 13:25:54,412 - access.log - ERROR - say 3  
2018-06-24 13:25:54,412 - access.log - ERROR - say 3

What‘s the fuck！为什么日志输出依次递增!

问题分析

实际上logger = logging.getLogger(log_obj)在执行时，没有每次生成一个新的logger，而是先检查内存中是否存在一个叫做‘log_obj’的logger对象，存在则取出，不存在则新建。

实例化的logger对象具有‘handlers’这样一个属性来存储,我们打印看看存储的是什么信息

# -*- coding:utf-8 -*-

import logging

def my_logger(log_obj):
    
    logger = logging.getLogger(log_obj)
    print(logger.handlers) 
    logger.setLevel(logging.INFO)

    console_handle = logging.StreamHandler()
    formatter = logging.Formatter(
        ‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s ‘)
    console_handle.setFormatter(formatter)

    logger.addHandler(console_handle)

    return logger


if __name__ == ‘__main__‘:
    my_logger(‘access‘).error(‘say 1 ‘)
    my_logger(‘access‘).error(‘say 2 ‘)
    my_logger(‘access‘).error(‘say 3 ‘)

[]
2018-06-24 13:44:47,239 - access.log - ERROR - say 1  
[<StreamHandler <stderr> (NOTSET)>]
2018-06-24 13:45:22,597 - access.log - ERROR - say 2  
2018-06-24 13:45:22,597 - access.log - ERROR - say 2  
[<StreamHandler <stderr> (NOTSET)>, <StreamHandler <stderr> (NOTSET)>]
2018-06-24 13:45:32,877 - access.log - ERROR - say 3  
2018-06-24 13:45:32,877 - access.log - ERROR - say 3  
2018-06-24 13:45:32,877 - access.log - ERROR - say 3

从结果中可以看出：

logger.handlers最初是一个空列表，执行logger.addHandler(console_handle)添加一个StreamHandler，输出一条日志
在第二次被调用时，logger.handlers已经存在一个StreamHandler，再次执行logger.addHandler(console_handle)就会再次添加一个StreamHandler，此时的logger有两个个StreamHandler，输出两条重复的日志
在第三次被调用时，logger.handlers已经存在两个StreamHandler，再次执行logger.addHandler(console_handle)就会再次添加一个，此时的logger有三个StreamHandler，输出三条重复的日志

解决方案

1.使用不同的日志对象

# -*- coding:utf-8 -*-

import logging

def my_logger(log_obj):
    
    logger = logging.getLogger(log_obj)
    print(logger.handlers) 
    logger.setLevel(logging.INFO)

    console_handle = logging.StreamHandler()
    formatter = logging.Formatter(
        ‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s ‘)
    console_handle.setFormatter(formatter)

    logger.addHandler(console_handle)

    return logger


if __name__ == ‘__main__‘:
    my_logger(‘access1‘).error(‘say 1 ‘)
    my_logger(‘access2‘).error(‘say 2 ‘)
    my_logger(‘access3‘).error(‘say 3 ‘)

运行结果：

2018-06-24 13:51:33,084 - access1 - ERROR - say 1  
2018-06-24 13:51:33,084 - access2 - ERROR - say 2  
2018-06-24 13:51:33,085 - access3 - ERROR - say 3

2.及时清理（logger.handlers.clear）

# -*- coding:utf-8 -*-

import logging

def my_logger(log_obj):

    logger = logging.getLogger(log_obj)
    
    logger.handlers.clear()
    #print(logger.handlers)
    logger.setLevel(logging.INFO)

    console_handle = logging.StreamHandler()
    formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s ‘)
    console_handle.setFormatter(formatter)

    logger.addHandler(console_handle)

    return logger


if __name__ == ‘__main__‘:
    my_logger(‘access‘).error(‘say 1 ‘)
    my_logger(‘access‘).error(‘say 2 ‘)
    my_logger(‘access‘).error(‘say 3 ‘)

运行结果如下:

2018-06-24 13:56:38,357 - access - ERROR - say 1  
2018-06-24 13:56:38,358 - access - ERROR - say 2  
2018-06-24 13:56:38,358 - access - ERROR - say 3

还有一种通过清理handler的方法但是兼容性较差

# 这种写法下的可以使用removeHandler方法或logger.handlers.pop()(logger.handlers.clear也可以使用在这种写法的函数内)
# -*- coding:utf-8 -*-

import logging

def my_logger(log_obj, msg):

    logger = logging.getLogger(log_obj)
    #print(logger.handlers)
    logger.setLevel(logging.INFO)

    console_handle = logging.StreamHandler()
    formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s ‘)
    console_handle.setFormatter(formatter)

    logger.addHandler(console_handle)
    logger.error(msg)
    logger.removeHandler(console_handle)
    return logger


if __name__ == ‘__main__‘:
    my_logger(‘access‘, ‘say 1‘)
    my_logger(‘access‘, ‘say 2‘)
    my_logger(‘access‘, ‘say 3‘)

运行结果：

2018-06-24 14:02:08,390 - access - ERROR - say 1 
2018-06-24 14:02:08,390 - access - ERROR - say 2 
2018-06-24 14:02:08,390 - access - ERROR - say 3

3.使用前先判断是否有相同的handler对象

# -*- coding:utf-8 -*-

import logging


def my_logger(log_obj):

    logger = logging.getLogger(log_obj)
    logger.setLevel(logging.INFO)
    # 判断logger是否已经添加过handler，是则直接返回logger对象，否则执行handler设定以及addHandler(console_handle)
    if not logger.handlers:

        console_handle = logging.StreamHandler()
        formatter = logging.Formatter(
            ‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s ‘)
        console_handle.setFormatter(formatter)
        logger.addHandler(console_handle)

    return logger


if __name__ == ‘__main__‘:
    my_logger(‘access‘).error(‘say 1‘)
    my_logger(‘access‘).error(‘say 2‘)
    my_logger(‘access‘).error(‘say 3‘)

总结：

第一次遇到这个问题的时候，没有找到原因，使用了创建多个日志对象的方法解决了问题，现在通过同学的分享已经搞清楚日志重复的原因：多次增加了相同的handler对象。
以后定要多积累，多请教。

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很多程序都有记录日志的需求，并且日志包含的信息有正常的程序访问日志还可能有错误，警告等信息输出，python的logging模块提供了标准的日志接口，可以通过它存储各种格式的日志，日志级别等级:critical > error > warning > info > debug

看下各个日志级别代表什么意思：

技术图片

简单讲日志打印到屏幕：

 1 >>> import logging
 2 >>> logging.debug(‘test debug‘)
 3 >>> logging.info(‘test info‘)
 4 >>> logging.warning(‘test warning‘)
 5 WARNING:root:test warning
 6 >>> logging.error(‘test error‘)
 7 ERROR:root:test error
 8 >>> logging.critical(‘test critical‘)
 9 CRITICAL:root:test critical
10 >>>

默认情况下只显示了大于等于WARNING级别的日志。

灵活配置日志级别，日志格式，输出位置：

1 import logging
2 logging.basicConfig(filename=‘app.log‘,level=logging.DEBUG,format=‘%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(message)s‘,datefmt=‘%Y-%m-%d‘)
3 logging.info(‘test info‘)
4 logging.debug(‘test debug‘)
5 logging.warning(‘test warning‘)
6 logging.error(‘test error‘)
7 logging.critical(‘test critical‘)

查看输出：

2017-07-17 logging模块.py[line:7] test info
2017-07-17 logging模块.py[line:8] test debug
2017-07-17 logging模块.py[line:9] test warning
2017-07-17 logging模块.py[line:10] test error
2017-07-17 logging模块.py[line:11] test critical

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（后边会具体讲解handler的概念），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（后边会讲解具体概念）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

若要对logging进行更多灵活的控制，必须了解Logger，Handler，Formatter，Filter的概念：

logger提供了应用程序可以直接使用的接口；

handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出；

filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录；

formatter决定日志记录的最终输出格式。

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：
LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
而核心模块可以这样：
LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)

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Logger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
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
Handler.setFormatter()：给这个handler选择一个格式
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。它的构造函数是：
StreamHandler([strm])
其中strm参数是一个文件对象。默认是sys.stderr

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。它的构造函数是：
FileHandler(filename[,mode])
filename是文件名，必须指定一个文件名。
mode是文件的打开方式。参见Python内置函数open()的用法。默认是’a‘，即添加到文件末尾。

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。它的构造函数是：
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。它的构造函数是：
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

屏幕输出和文件输出例子：

 1 import logging
 2 logger = logging.getLogger() #定义对应的程序模块名name，默认是root
 3 #logger.setLevel(logging.DEBUG) #指定最低的日志级别
 4 ch = logging.StreamHandler() #日志输出到屏幕控制台
 5 ch.setLevel(logging.WARNING) #设置日志等级
 6 
 7 fh = logging.FileHandler(‘access.log‘)#向文件access.log输出日志信息
 8 fh.setLevel(logging.INFO) #设置输出到文件最低日志级别
 9 
10 #create formatter
11 formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s %(name)s- %(levelname)s - %(message)s‘) #定义日志输出格式
12 
13 #add formatter to ch and fh
14 ch.setFormatter(formatter) #选择一个格式
15 fh.setFormatter(formatter)
16 
17 logger.addHandler(ch) #增加指定的handler
18 logger.addHandler(fh)
19 # ‘application‘ code
20 logger.debug(‘debug message‘)
21 logger.info(‘info message‘)
22 logger.warn(‘warn message‘)
23 logger.error(‘error message‘)
24 logger.critical(‘critical message‘)

import logging,os
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) #获取上级目录的绝对路径
log_dir = BASE_DIR + ‘/log/record.log‘
def get_logger():
    fh = logging.FileHandler(log_dir,encoding=‘utf-8‘) #创建一个文件流并设置编码utf8
    logger = logging.getLogger() #获得一个logger对象，默认是root
    logger.setLevel(logging.DEBUG)  #设置最低等级debug
    fm = logging.Formatter("%(asctime)s --- %(message)s")  #设置日志格式
    logger.addHandler(fh) #把文件流添加进来，流向写入到文件
    fh.setFormatter(fm) #把文件流添加写入格式
    return logger

Python3之logging模块浅析

标签：命名根据 mha 完整 warning 编码 asi 工具结果

原文地址：https://www.cnblogs.com/111testing/p/10847056.html

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