Python logging 模块简介

Logging 模块

简介

Python的 logging 模块提供了灵活的日志处理相关功能, 可以用来追踪程序运行的情况。

logging 模块提供了一系列标准的日志等级: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL, 顾名思义可以大致看出它们各自的使用情况。 logging 模块设置的默认等级时 WARNING, 这意味着默认情况下，日志级别为 WARNING, ERROR, CRITICAL 的日志会被记录，而 DEBUG, INFO 的日志会被忽略。

不同等级的value值如下，只有当value大于 logger 的值才会记录日志。

Level    Value
CRITICAL 50
ERROR    40
WARNING  30
INFO     20
DEBUG    10
UNSET     0

简单输出日志

下面看一个简单的官方文档上的例子:

import logging
logging.warning('Watch out!')  # will print a message to the console
logging.info('I told you so')  # will not print anything

输出如下：

WARNING:root:Watch out!

可以看到info记录的信息没有输出，这是因为默认输出级别不低于WARNING级别的。

输入日志到文件

logging 支持输出日志到文件，参考下面示例:

import logging
logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG)
logging.debug('This message should go to the log file')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')

其中level是指的记录等级， 输出如下：

DEBUG:root:This message should go to the log file
INFO:root:So should this
WARNING:root:And this, too

几个基本概念

loggers

logger是logging模块提供的日志类 Logger 的实例，它暴露出接口可以直接供程序调用。
每个实例都有一个名字，并且示例间有类之间那种继承关系，根据logger的名字来区分，比如叫"scan"的logger是叫"scan.text"和"scan.html"的父类(没错，他们是以点号错分隔符)。

所有logger共同的父类是 root , 就是上面示例中的中间那个默认的root。 basicConfig 默认的输出格式为: severity:logger name:message 。

logger的通过 logging.getLogger(name) 来创建，有种在包里命名的惯用做法是：

logger = logging.getLogger(__name__)

这样的好处是可以从logger的名字清楚的看到记录的来源。

handlers 和轮转日志

handlers 承担 logging 模块里负责处理合适的信息到不同的地方的角色，下面通过设置一个RotatingFileHandler来展示handler的特性。

有时候需要创建多个轮转日志，每个日志保存一定长度的内容，最多保留一定数量的日志，其余的丢弃，这种情况下，可以定义 RotatingFileHandler 来实现:

logging_rotatingfile_example.py
import glob
import logging
import logging.handlers

LOG_FILENAME = 'logging_rotatingfile_example.out'

# Set up a specific logger with our desired output level
my_logger = logging.getLogger('MyLogger')
my_logger.setLevel(logging.DEBUG)

# Add the log message handler to the logger
handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(
    LOG_FILENAME,
    maxBytes=20,
    backupCount=5,
)
my_logger.addHandler(handler)

# Log some messages
for i in range(20):
    my_logger.debug('i = %d' % i)

# See what files are created
logfiles = glob.glob('%s*' % LOG_FILENAME)
for filename in logfiles:
    print(filename)

运行输出如下:

logging_rotatingfile_example.out
logging_rotatingfile_example.out.1
logging_rotatingfile_example.out.2
logging_rotatingfile_example.out.3
logging_rotatingfile_example.out.4
logging_rotatingfile_example.out.5

当日志内容达到定义的 maxBytes 时，会自动重命名文件后加上后缀".1",如果已经存在后续的".1",".2"等则自动重命名他们向后加1，最后最多只保留 backupCount 定义数量的日志文件。

其它有用的handler参见这里。

Formatters 和 个性化输出

Formatters 可以用来控制日志输出的格式，参考下面的示例:

import logging

# create logger
logger = logging.getLogger('simple_example')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# create console handler and set level to debug
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)

# create formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# add formatter to ch
ch.setFormatter(formatter)

# add ch to logger
logger.addHandler(ch)

# 'application' code
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warn('warn message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

输出如下:

2016-11-27 23:18:51,128 - simple_example - DEBUG - debug message
2016-11-27 23:18:51,128 - simple_example - INFO - info message
2016-11-27 23:18:51,128 - simple_example - WARNING - warn message
2016-11-27 23:18:51,128 - simple_example - ERROR - error message
2016-11-27 23:18:51,128 - simple_example - CRITICAL - critical message

可以看到 %(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s 这里对格式化输出的影响。
其中默认的日期时间显示的格式是ISO8601格式， 也可以自定义时间格式，如下面的例子:

import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s', datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
logging.warning('is when this event was logged.')

输出:

python test12.py
11/27/2016 11:22:41 PM is when this event was logged.

好有个比较有用的格式化参数时 %(lineno)d, 显示logger调用的时候所处的行数。具体的格式和作用可以参见这里。

其它

logger.exception

以 ERROR 的等级记录日志，但和 DEBUG 等级一样会输出详细的错误信息，通常用在exception处理中

Filter Object

Filters 是可以被handlers和loggers用来过滤日志的输出的，因为用的不多，具体可参见文档。

线程安全

logging模块是通过线程锁保证线程安全的。

Logging Flow

官方文档上看到的logging流程图，可以帮助理解日志记录流程，参见这里。

从配置文件获取logging的配置

参见这里。

参考资料

• https://docs.python.org/2.7/h...

• https://pymotw.com/3/logging/...