logging模块旗舰版

函数式简单配置

import logging

logging.debug('debug message')

logging.info('info message')

logging.warning('warning message')

logging.error('error message')

logging.critical('critical message')

默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中，且只显示了大于等于WARNING级别的日志，这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG），默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息。

**灵活配置日志级别，日志格式，输出位置:

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,

                    format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',

                    datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',

                    filename='/tmp/test.log',

                    filemode='w')  

logging.debug('debug message')

logging.info('info message')

logging.warning('warning message')

logging.error('error message')

logging.critical('critical message')

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，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(f=open(‘test.log’,’w’))，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

参数详解

logger对象配置

import logging

logger = logging.getLogger()

# 创建一个handler，用于写入日志文件

fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8') # 再创建一个handler，用于输出到控制台 ch = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

fh.setLevel(logging.DEBUG)fh.setFormatter(formatter) ch.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(fh) #logger对象可以添加多个fh和ch对象 logger.addHandler(ch) logger.debug('logger debug message') logger.info('logger info message') logger.warning('logger warning message') logger.error('logger error message') logger.critical('logger critical message')

logging库提供了多个组件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger对象提供应用程序可直接使用的接口，Handler发送日志到适当的目的地，Filter提供了过滤日志信息的方法，Formatter指定日志显示格式。另外，可以通过：logger.setLevel(logging.Debug)设置级别,当然，也可以通过

fh.setLevel(logging.Debug)单对文件流设置某个级别。

logger的配置文件

有的同学习惯通过logger的对象配置去完成日志的功能，没问题，但是上面这种方式需要创建各种对象，比如logger对象，fileHandler对象，ScreamHandler对象等等，比较麻烦，那么下面给你提供一种字典的方式，创建logger配置文件，这种才是工作中经常使用的实现日志功能的方法，真正的做到 ----- 拿来即用（简单改改）。

"""

logging配置

"""

import os

import logging.config

# 定义三种日志输出格式 开始

standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \

                  '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字

simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'

id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'

# 定义日志输出格式 结束

logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  # log文件的目录

logfile_name = 'all2.log'  # log文件名

# 如果不存在定义的日志目录就创建一个

if not os.path.isdir(logfile_dir):

    os.mkdir(logfile_dir)

# log文件的全路径

logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)

# log配置字典

LOGGING_DIC = {

    'version': 1,

    'disable_existing_loggers': False,

    'formatters': {

        'standard': {

            'format': standard_format

        },

        'simple': {

            'format': simple_format

        },

    },

    'filters': {},

    'handlers': {

        #打印到终端的日志

        'console': {

            'level': 'DEBUG',

            'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕

            'formatter': 'simple'

        },

        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志

        'default': {

            'level': 'DEBUG',

            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件

            'formatter': 'standard',

            'filename': logfile_path,  # 日志文件

            'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M

            'backupCount': 5,

            'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了

        },

    },

    'loggers': {

        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置

        '': {

            'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕

            'level': 'DEBUG',

            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递

        },

    },

}

def load_my_logging_cfg():

    logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置

    logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成一个log实例

    logger.info('It works!')  # 记录该文件的运行状态

if __name__ == '__main__':

    load_my_logging_cfg()

logger配置文件

注意注意注意：

#1、有了上述方式我们的好处是：所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了，更加清晰，方便管理

#2、我们需要解决的问题是：

    1、从字典加载配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)

    2、拿到logger对象来产生日志

    logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的

    按照我们对logging模块的理解，要想获取某个东西都是通过名字，也就是key来获取的

    于是我们要获取不同的logger对象就是

    logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名')

    但问题是：如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置，那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key

 'loggers': {

        'l1': {

            'handlers': ['default', 'console'],  #

            'level': 'DEBUG',

            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递

        },

        'l2: {

            'handlers': ['default', 'console' ],

            'level': 'DEBUG',

            'propagate': False,  # 向上（更高level的logger）传递

        },

        'l3': {

            'handlers': ['default', 'console'],  #

            'level': 'DEBUG',

            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递

        },

}

#我们的解决方式是，定义一个空的key

    'loggers': {

        '': {

            'handlers': ['default', 'console'],

            'level': 'DEBUG',

            'propagate': True,

        },

}

这样我们再取logger对象时

logging.getLogger(__name__)，不同的文件__name__不同，这保证了打印日志时标识信息不同，但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到，于是默认使用key=''的配置

巴特西

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