logging模块简介
Python的logging模块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,HTTP GET/POST,SMTP,Socket等,甚至可以自己实现具体的日志记录方式。
logging模块与log4j的机制是一样的,只是具体的实现细节不同。模块提供logger,handler,filter,formatter。
- logger:提供日志接口,供应用代码使用。logger最长用的操作有两类:配置和发送日志消息。可以通过logging.getLogger(name)获取logger对象,如果不指定name则返回root对象,多次使用相同的name调用getLogger方法返回同一个logger对象。
- handler:将日志记录(log record)发送到合适的目的地(destination),比如文件,socket等。一个logger对象可以通过addHandler方法添加0到多个handler,每个handler又可以定义不同日志级别,以实现日志分级过滤显示。
- filter:提供一种优雅的方式决定一个日志记录是否发送到handler。
- formatter:指定日志记录输出的具体格式。formatter的构造方法需要两个参数:消息的格式字符串和日期字符串,这两个参数都是可选的。
与log4j类似,logger,handler和日志消息的调用可以有具体的日志级别(Level),只有在日志消息的级别大于logger和handler的级别。
logging用法解析
1. 初始化 logger = logging.getLogger("endlesscode"),getLogger()方法后面最好加上所要日志记录的模块名字,后面的日志格式中的%(name)s 对应的是这里的模块名字
2. 设置级别 logger.setLevel(logging.DEBUG),Logging中有NOTSET < DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL这几种级别,日志会记录设置级别以上的日志
3. Handler,常用的是StreamHandler和FileHandler,windows下你可以简单理解为一个是console和文件日志,一个打印在CMD窗口上,一个记录在一个文件上
4. formatter,定义了最终log信息的顺序,结构和内容,我喜欢用这样的格式 '[%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s', '%Y-%m-%d %H:%M:%S',
%(name)s Logger的名字
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(message)s 用户输出的消息
%(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
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(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
%(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
5. 记录 使用object.debug(message)来记录日志
下面来写一个实例,在CMD窗口上只打出error以上级别的日志,但是在日志中打出debug以上的信息
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import
logging
logger
=
logging.getLogger(
"simple_example"
)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 建立一个filehandler来把日志记录在文件里,级别为debug以上
fh
=
logging.FileHandler(
"spam.log"
)
fh.setLevel(logging.DEBUG)
# 建立一个streamhandler来把日志打在CMD窗口上,级别为error以上
ch
=
logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.ERROR)
# 设置日志格式
formatter
=
logging.Formatter(
"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
)
ch.setFormatter(formatter)
fh.setFormatter(formatter)
#将相应的handler添加在logger对象中
logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh)
# 开始打日志
logger.debug(
"debug message"
)
logger.info(
"info message"
)
logger.warn(
"warn message"
)
logger.error(
"error message"
)
logger.critical(
"critical message"
)
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运行一下将会看到CMD窗口只记录两条,spam.log中记录了五条日志
当一个项目比较大的时候,不同的文件中都要用到Log,可以考虑将其封装为一个类来使用
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#! /usr/bin/env python
#coding=gbk
import
logging,os
class
Logger:
def
__init__(
self
, path,clevel
=
logging.DEBUG,Flevel
=
logging.DEBUG):
self
.logger
=
logging.getLogger(path)
self
.logger.setLevel(logging.DEBUG)
fmt
=
logging.Formatter(
'[%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s'
,
'%Y-%m-%d %H:%M:%S'
)
#设置CMD日志
sh
=
logging.StreamHandler()
sh.setFormatter(fmt)
sh.setLevel(clevel)
#设置文件日志
fh
=
logging.FileHandler(path)
fh.setFormatter(fmt)
fh.setLevel(Flevel)
self
.logger.addHandler(sh)
self
.logger.addHandler(fh)
def
debug(
self
,message):
self
.logger.debug(message)
def
info(
self
,message):
self
.logger.info(message)
def
war(
self
,message):
self
.logger.warn(message)
def
error(
self
,message):
self
.logger.error(message)
def
cri(
self
,message):
self
.logger.critical(message)
if
__name__
=
=
'__main__'
:
logyyx
=
Logger(
'yyx.log'
,logging.ERROR,logging.DEBUG)
logyyx.debug(
'一个debug信息'
)
logyyx.info(
'一个info信息'
)
logyyx.war(
'一个warning信息'
)
logyyx.error(
'一个error信息'
)
logyyx.cri(
'一个致命critical信息'
)
|
这样每次使用的时候只要实例化一个对象就可以了
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logobj
=
Logger(‘filename',clevel,Flevel)
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如果想在CMD窗口中对于error的日志标红,warning的日志标黄,那么可以使用ctypes模块
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#! /usr/bin/env python
#coding=gbk
import
logging,os
import
ctypes
FOREGROUND_WHITE
=
0x0007
FOREGROUND_BLUE
=
0x01
# text color contains blue.
FOREGROUND_GREEN
=
0x02
# text color contains green.
FOREGROUND_RED
=
0x04
# text color contains red.
FOREGROUND_YELLOW
=
FOREGROUND_RED | FOREGROUND_GREEN
STD_OUTPUT_HANDLE
=
-
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std_out_handle
=
ctypes.windll.kernel32.GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE)
def
set_color(color, handle
=
std_out_handle):
bool
=
ctypes.windll.kernel32.SetConsoleTextAttribute(handle, color)
return
bool
class
Logger:
def
__init__(
self
, path,clevel
=
logging.DEBUG,Flevel
=
logging.DEBUG):
self
.logger
=
logging.getLogger(path)
self
.logger.setLevel(logging.DEBUG)
fmt
=
logging.Formatter(
'[%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s'
,
'%Y-%m-%d %H:%M:%S'
)
#设置CMD日志
sh
=
logging.StreamHandler()
sh.setFormatter(fmt)
sh.setLevel(clevel)
#设置文件日志
fh
=
logging.FileHandler(path)
fh.setFormatter(fmt)
fh.setLevel(Flevel)
self
.logger.addHandler(sh)
self
.logger.addHandler(fh)
def
debug(
self
,message):
self
.logger.debug(message)
def
info(
self
,message):
self
.logger.info(message)
def
war(
self
,message,color
=
FOREGROUND_YELLOW):
set_color(color)
self
.logger.warn(message)
set_color(FOREGROUND_WHITE)
def
error(
self
,message,color
=
FOREGROUND_RED):
set_color(color)
self
.logger.error(message)
set_color(FOREGROUND_WHITE)
def
cri(
self
,message):
self
.logger.critical(message)
if
__name__
=
=
'__main__'
:
logyyx
=
Logger(
'yyx.log'
,logging.WARNING,logging.DEBUG)
logyyx.debug(
'一个debug信息'
)
logyyx.info(
'一个info信息'
)
logyyx.war(
'一个warning信息'
)
logyyx.error(
'一个error信息'
)
logyyx.cri(
'一个致命critical信息'
)
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多模块使用logging
logging模块保证在同一个python解释器内,多次调用logging.getLogger('log_name')都会返回同一个logger实例,即使是在多个模块的情况下。所以典型的多模块场景下使用logging的方式是在main模块中配置logging,这个配置会作用于多个的子模块,然后在其他模块中直接通过getLogger获取Logger对象即可。
配置文件:
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[loggers]
keys=root,main
[handlers]
keys=consoleHandler,fileHandler
[formatters]
keys=fmt
[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler
[logger_main]
level=DEBUG
qualname=main
handlers=fileHandler
[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=fmt
args=(sys.stdout,)
[handler_fileHandler]
class=logging.handlers.RotatingFileHandler
level=DEBUG
formatter=fmt
args=('tst.log','a',20000,5,)
[formatter_fmt]
format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
datefmt=
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主模块main.py:
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import
logging
import
logging.config
logging.config.fileConfig(
'logging.conf'
)
root_logger
=
logging.getLogger(
'root'
)
root_logger.debug(
'test root logger...'
)
logger
=
logging.getLogger(
'main'
)
logger.info(
'test main logger'
)
logger.info(
'start import module \'mod\'...'
)
import
mod
logger.debug(
'let\'s test mod.testLogger()'
)
mod.testLogger()
root_logger.info(
'finish test...'
)
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子模块mod.py:
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import
logging
import
submod
logger
=
logging.getLogger(
'main.mod'
)
logger.info(
'logger of mod say something...'
)
def
testLogger():
logger.debug(
'this is mod.testLogger...'
)
submod.tst()
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子子模块submod.py:
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import
logging
logger
=
logging.getLogger(
'main.mod.submod'
)
logger.info(
'logger of submod say something...'
)
def
tst():
logger.info(
'this is submod.tst()...'
)
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然后运行python main.py,控制台输出:
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2012-03-09 18:22:22,793 - root - DEBUG - test root logger...
2012-03-09 18:22:22,793 - main - INFO - test main logger
2012-03-09 18:22:22,809 - main - INFO - start import module 'mod'...
2012-03-09 18:22:22,809 - main.mod.submod - INFO - logger of submod say something...
2012-03-09 18:22:22,809 - main.mod - INFO - logger say something...
2012-03-09 18:22:22,809 - main - DEBUG - let's test mod.testLogger()
2012-03-09 18:22:22,825 - main.mod - DEBUG - this is mod.testLogger...
2012-03-09 18:22:22,825 - main.mod.submod - INFO - this is submod.tst()...
2012-03-09 18:22:22,841 - root - INFO - finish test...
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可以看出,和预想的一样,然后在看一下tst.log,logger配置中的输出的目的地:
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2012-03-09 18:22:22,793 - main - INFO - test main logger
2012-03-09 18:22:22,809 - main - INFO - start import module 'mod'...
2012-03-09 18:22:22,809 - main.mod.submod - INFO - logger of submod say something...
2012-03-09 18:22:22,809 - main.mod - INFO - logger say something...
2012-03-09 18:22:22,809 - main - DEBUG - let's test mod.testLogger()
2012-03-09 18:22:22,825 - main.mod - DEBUG - this is mod.testLogger...
2012-03-09 18:22:22,825 - main.mod.submod - INFO - this is submod.tst()...
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tst.log中没有root logger输出的信息,因为logging.conf中配置了只有main logger及其子logger使用RotatingFileHandler,而root logger是输出到标准输出。