logging 模块
介绍
很多程序都有记录日志的需求,并且日志中包含的信息既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。
一、最简单的用法
import logging
logging.debug("debug msg")
logging.info("info msg")
logging.warning("warning msg")
logging.error("error msg")
logging.critical("critical msg")
输出:
WARNING:root:warning msg
ERROR:root:error msg
CRITICAL:root:critical msg
发现只输出了WARNING, ERROR, CRITICAL 而 debug 和 info 都没有输出,为什么?
因为它有一个日志级别:debug < info < warning < error < critical , 默认为warning,默认打印warning以及比warning级别高的日志。
看一下这几个日志级别分别代表什么意思:
Level | When it’s used |
---|---|
DEBUG |
Detailed information, typically of interest only when diagnosing problems. |
INFO |
Confirmation that things are working as expected. |
WARNING |
An indication that something unexpected happened, or indicative of some problem in the near future (e.g. ‘disk space low’). The software is still working as expected. |
ERROR |
Due to a more serious problem, the software has not been able to perform some function. |
CRITICAL |
A serious error, indicating that the program itself may be unable to continue running. |
二、把日志写到文件里
import logging
logging.basicConfig(filename="test.log", level=logging.INFO)
logging.debug("debug msg")
logging.info("info msg")
logging.warning("warning msg")
logging.error("error msg")
logging.critical("critical msg")
运行后生成了文件 test.log , 文件内容为 :
INFO:root:info msg
WARNING:root:warning msg
ERROR:root:error msg
CRITICAL:root:critical msg
可以看到没有debug的信息,因为设置了日志级别 level=logging.INFO ,所以只会将 INFO级别和INFO级别以上的日志进行输出。
如果想要输出全部日志,将日志级别改为DEBUG就行了 level=logging.DEBUG
三、自定义日志格式
上面讲了如何输出到屏幕 和 文件,但是日志格式都是只有一条简单的信息,没有日期时间,这样记录日志是没有多大意义的,我们可以通过 time模块或datetime模块来打印时间,但是我们还有更简便的方法,在logging模块里都有相应的设置方法。
import logging
logging.basicConfig(format="%(asctime)s %(message)s")
logging.warning("alex login more than 3 times.")
输出:
2018-06-23 21:57:20,372 alex login more than 3 times.
调用 %(asctime)s 就直接将时间以上面的格式进行了输出。
我们还可以通过 datefmt 对时间的格式进行格式化:
import logging
logging.basicConfig(format="%(asctime)s %(message)s", datefmt="%Y/%m/%d %H:%M:%S")
logging.warning("alex login more than 3 times.")
输出:
2018/06/23 22:07:42 alex login more than 3 times.
还有其他可以使用的格式:
%(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 |
四、同时将日志输出到屏幕和文件
要想将日志同时输出到屏幕和文件需要稍微复杂点的知识。
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地输出;
- 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。
他们的关系是这样的:
是不是感觉很抽象,我们先来看一个例子,然后再说每个组件的功能:
import logging
# 声明用于过滤指定内容的filter类
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()
# 1. 生成 logger 对象
logger = logging.getLogger("web")
logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设置全局的日志级别,可不不设,默认为WARNING
# 1.1 把filter对象添加到logger中
logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())
# 2. 生成 handler 对象
console_handler = logging.StreamHandler() # 输出到屏幕的handler
console_handler.setLevel(logging.DEBUG) # 单独给输出到屏幕的console_handler设置日志级别
file_handler = logging.FileHandler("web.log") # 输出到文件的handler
file_handler.setLevel(logging.INFO) # 单独给输出到文件的file_handler设置日志级别
# 这里关于全局日志级别和局部日志级别的问题就要注意了:
# 全局设置为DEBUG后,console_handler设置为INFO,如果输出的日志级别是DEBUG,那就不会在屏幕上输出。
# 以上解释为:因为输出的日志级别是DEBUG,那么首先和全局是一样的会进入到全局,然后走到局部,局部的级别是INFO,比DEBUG级别要高,所以最终不会输出。
# 2.1 把handler对象绑定到logger
logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)
# 3. 生成formatter对象
console_formatter = logging.Formatter("%(asctime)s %(message)s")
file_formatter = logging.Formatter("%(asctime)s %(levelname)s [%(filename)s] %(message)s")
# 3.1 把formatter对象绑定到handler对象
console_handler.setFormatter(console_formatter)
file_handler.setFormatter(file_formatter)
# 4. 调用logger打印日志
logger.debug("debug msg")
logger.info("info msg")
logger.warning("warning msg")
logger.error("error msg")
logger.critical("critical msg db backup")
运行后,日志会同时在屏幕和文件里打印。
在屏幕上打印内容为:
2018-06-24 11:14:49,452 debug msg 2018-06-24 11:14:49,452 info msg 2018-06-24 11:14:49,453 warning msg 2018-06-24 11:14:49,453 error msg
在文件里打印内容为:
2018-06-24 11:14:49,452 INFO [logging mod.py] info msg
2018-06-24 11:14:49,453 WARNING [logging mod.py] warning msg
2018-06-24 11:14:49,453 ERROR [logging mod.py] error msg
从上面的结果可以看到:
在屏幕上打印了从dubug到error的日志,因为全局日志级别是DEBUG,打印到屏幕上的日志级别也是DEBUG,所以会打印DEBUG和DEBUG以上的日志,但是又没有打印critical日志,因为添加了过滤“db backup”的filter,critical的日志中包含“db back” 所以不会打印。
在文件里打印了从info到error的日志,因为全局日志级别是DEBUG,打印到文件里的日志级别是INFO,所以只会打印INFO和INFO以上的日志,没有打印critical的日志原因同上,因为加了filter。
每个组件的功能
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")
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
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:
- 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。
- 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
-
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:
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。
-
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
formatter
日志的formatter是个独立的组件,可以跟handler组合
fh = logging.FileHandler("access.log")
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setFormatter(formatter) #把formmater绑定到fh上
filter
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
logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())
下面的日志就会把符合filter条件的过滤掉
logger.debug("test ....")
logger.info("test info ....")
logger.warning("start to run db backup job ....")
logger.error("test error ....")
如上面那个例子。
文件自动截断例子:
import logging
from logging import handlers
logger = logging.getLogger(__name__)
log_file = "timelog.log"
#fh = handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file,maxBytes=10,backupCount=3)
fh = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=log_file,when="S",interval=5,backupCount=3)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(module)s:%(lineno)d %(message)s')
fh.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(fh)
logger.warning("test1")
logger.warning("test12")
logger.warning("test13")
logger.warning("test14")
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