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Python-Django的“日志功能-日志模块(logging模块)-日志输出”的功能详解

01-综述

可以使用Python内置的logging模块来实现Django项目的日志记录。

所以与其说这篇文章在讲Django的“日志功能-日志模块-日志输出”,不如说是在讲Pthon的“日志功能-日志模块-日志输出”,即Python的logging模块。

下面用一个实例来进行讲解。

02-实例代码及运行效果

现在我要在Django的视图函数index()中输出之前用print()输出的信息。

用logging模块改写前的视图函数index()的代码如下:

def index(request):year = 2023month = 11day = 22day_of_week = 'Wednesday'print(f"Today's date is:{year}-{month}-{day}-{day_of_week}")return render(request, 'index.html')  # 将渲染结果输出到index.html模板中

在上面的代码中,print()语句根据上面设置的相关变量值输出下面的字符串:

Today's date is:2023-11-22-Wednesday

接下来,我们就根据Python内置的logging模块的使用方法来将上面的这个字符串输出到日志文件 logfile666.log 中。

首先我把完整的代码给出来,然后再慢慢讲。

视图函数index()的完整代码如下:

from django.shortcuts import render  # 默认导入的模块
import logging  # 导入日志记录模块# 创建一个名为'index_log'的日志记录器
logger01 = logging.getLogger('index_log')# Create your views here.def index(request):year = 2023month = 11day = 22day_of_week = 'Wednesday'logger01.debug(f"Today's date is:{year}-{month}-{day}-{day_of_week}")return render(request, 'index.html')  # 将渲染结果输出到index.html模板中

setting.py中添加如下代码:

# 设置日志记录器
LOGGING = {'version': 1,'disable_existing_loggers': True,'handlers': {'file01': {'level': 'DEBUG','class': 'logging.FileHandler','filename': 'log/logfile666.log',  # 指定日志文件的路径,相对路径时以Django项目的根目录为此路径的根路径,当然也可用绝对路径,比如E:/log/logfile666.log},},'loggers': {'index_log': {'handlers': ['file01'],'level': 'DEBUG','propagate': False,},},
}

用下面的命令开启Django的web服务后:

python manage.py runserver 127.0.0.1:8010

访问URL:

http://127.0.0.1:8010/index/

发现控制台没有字符串:Today's date is:2023-11-22-Wednesday的输出。

而在目录 BASE_DIR下出现了日志文件:logfile666.log
在这里插入图片描述
其内容如下:
在这里插入图片描述
可见,实现了我们的需求。

接下来,对上面这个实例中的相关代码进行详解。

03-整个例子的思路

首先用语句import logging 导入日志记录模块,然后利用语句logger01 = logging.getLogger('index_log')创建一个名为index_log的logger对象,这个logger对象的实例化变量名为logger01
然后使用语句logger01.debug(f"Today's date is:{year}-{month}-{day}-{day_of_week}")进行日志信息的输出。
语句logger01.debug(f"Today's date is:{year}-{month}-{day}-{day_of_week}")在进行日志信息输出时,因为这是一个名叫index_log的logger对象,所以去调用名叫index_log的logger的配置,具体代码如下:

    'loggers': {'index_log': {'handlers': ['file01'],'level': 'DEBUG','propagate': False,},}

而名叫index_log的logger具体在执行日志信息的输出时,调用的是句柄file01,句柄file01的设置如下:

    'handlers': {'file01': {'level': 'DEBUG','class': 'logging.FileHandler','filename': 'log/logfile666.log',  # 指定日志文件的路径,相对路径时以Django项目的根目录为此路径的根路径,当然也可用绝对路径,比如E:/log/logfile666.log},},

整个过程的大致介绍如上。

接下来对关键代码进行详细解释。

04-视图函数view.py中的关键代码详解

视图函数index()的完整代码如下:

from django.shortcuts import render  # 默认导入的模块
import logging  # 导入日志记录模块# 创建一个名为'index_log'的日志记录器
logger01 = logging.getLogger('index_log')# Create your views here.def index(request):year = 2023month = 11day = 22day_of_week = 'Wednesday'logger01.debug(f"Today's date is:{year}-{month}-{day}-{day_of_week}")return render(request, 'index.html')  # 将渲染结果输出到index.html模板中

第01句关键代码:

logger01 = logging.getLogger('index_log')

在这里面,注意参数'index_log',这是我们在setting.py中设置的记录器的名字,setting.py的相关截图如下:
在这里插入图片描述

第02句关键代码:

logger01.debug(f"Today's date is:{year}-{month}-{day}-{day_of_week}")

logging模块一共有五个日志输出方法,对应于五个日志级别,分别如下:

logger.debug()  # 调试级别的日志输出语句
logger.info()  # 信息级别的日志输出语句
logger.warning()  # 警告级别的日志输出语句
logger.error()  # 错误级别的日志输出语句
logger.critical()  # 严重错误级别的日志输出语句

上面这个五个日志级别的级别由低到高的顺序为:
debug→info→warning→error→critical
一条日志,该用哪个级别,由用户自己定义。
值得注意的是:
方法级别越高,那么要想输出相应的日志信息,那么对应的logger的级别应等于或小于其级别,而logger的级别又应比相应的hander级别高才行。
举个例子:
假如用方法logger.warning()输出日志信息,那么logger的级别(level)可以为WARNING或比WARNING小于的INFO、DEBUG,但不能为ERROR、CRITICAL。
假如logger的级别(level)设置为INFO,那么要先想其对应的handler能最终输出日志信息到日志文件,那么就需要handler的级别为INFO或比INFO级别小的DEBUG,但不能为WARNING、ERROR、CRITICAL。

另外,上面提到的五个日志输出方法:

logger.debug()  # 调试级别的日志输出语句
logger.info()  # 信息级别的日志输出语句
logger.warning()  # 警告级别的日志输出语句
logger.error()  # 错误级别的日志输出语句
logger.critical()  # 严重错误级别的日志输出语句

其用法和print()一模一样。

05-setting.py中对日志器的设置语句详解

相关代码如下:

# 设置日志记录器
LOGGING = {'version': 1,'disable_existing_loggers': True,'handlers': {'file01': {'level': 'DEBUG','class': 'logging.FileHandler','filename': 'log/logfile666.log',  # 指定日志文件的路径,相对路径时以Django项目的根目录为此路径的根路径,当然也可用绝对路径,比如E:/log/logfile666.log},},'loggers': {'index_log': {'handlers': ['file01'],'level': 'DEBUG','propagate': False,},},
}

第01句代码:'disable_existing_loggers': False

'disable_existing_loggers': False,

'disable_existing_loggers' 是 Django 中配置日志的一个选项。它是一个布尔值,用于指定是否禁用已经存在的日志记录器(loggers)。

'disable_existing_loggers' 设置为 True 时,Django 将禁用所有已经存在的根记录器(root logger)和在 'loggers' 部分中未明确指定的其他记录器。这样可以确保日志记录器的配置是全新的,不受之前的全局配置的影响。

而当 'disable_existing_loggers' 设置为 False 时,Django 会保留已经存在的日志记录器,不禁用它们。这意味着在 'loggers' 部分中配置的记录器只是添加到已经存在的记录器列表中,而不是替换它们。这样的配置可能会导致全局的日志配置不够清晰,因为它们可能受到之前配置的影响。

以下是一个示例,演示了 'disable_existing_loggers' 设置为 TrueFalse 时的不同行为:

LOGGING = {'version': 1,'disable_existing_loggers': True,  # 或者 False'handlers': {'console': {'class': 'logging.StreamHandler',},},'loggers': {'django': {'handlers': ['console'],'level': 'INFO',},'my_app': {'handlers': ['console'],'level': 'DEBUG',},},
}

如果 'disable_existing_loggers' 设置为 True,那么所有已经存在的根记录器和未明确指定的其他记录器将被禁用。只有 'django''my_app' 记录器会生效。而如果设置为 False,那么已经存在的记录器仍然有效,所有的记录器都会生效,可能受到全局配置的影响。

在这里,我们设置为False,以避免影响别的日志输出,实践证明,如果这里设置为True,那么除了这里设置的日志输出,别的日志输出全没有了。

第02句代码:'level': 'DEBUG'

handlers里面的level设置语句:

'level': 'DEBUG',

这个level的作用已经在本文的“04-视图函数view.py中的关键代码详解”里进行了详细的说明,这里就不再叙述了。

第03句代码:'class': 'logging.FileHandler'

handlers里面的class设置语句:

'class': 'logging.FileHandler'

'class': 'logging.FileHandler' 是配置 logging 模块中的处理器(handler)的一部分。这个配置指定了使用 FileHandler 类来处理日志消息,并将这些消息写入到文件中。

在 Python 的 logging 模块中,处理器是用于指定日志消息的输出目的地的对象。FileHandler 是一种处理器(handler),它将日志消息写入到文件中。

让我们来详细解释这个配置:

  • 'class': 这个键指定了使用的处理器类的名称。在这里,'logging.FileHandler' 表示我们使用 FileHandler 类。FileHandler 类是 logging 模块提供的标准处理器之一,专门用于将日志消息写入到文件。

使用 FileHandler 处理器的一个典型配置可能如下:

'handlers': {'file': {'class': 'logging.FileHandler','filename': 'logfile.log',  # 指定日志文件的路径'level': 'DEBUG',  # 指定处理器的日志级别},
},

在上面的配置中,我们创建了一个名为 ‘file’ 的处理器,指定了使用 FileHandler 类。配置还包括了 'filename' 键,用于指定日志文件的路径,以及 'level' 键,用于指定处理器的日志级别。 'level' 的设置将影响处理器接受的日志消息的最低级别,低于该级别的消息将被忽略。

总体而言,'class': 'logging.FileHandler' 是用于将日志消息写入文件的标准配置。如果你需要将日志记录到文件中,可以使用这个配置,并根据需要添加其他相关的设置,比如 'filename''level'

问:除了FileHandler类,还有哪些类,请分别介绍。

在 Python 的 logging 模块中,除了 FileHandler 类之外,还有一些其他常用的处理器类。以下是其中一些类的介绍:

  1. StreamHandler:

    • StreamHandler 类用于将日志消息输出到流(例如,标准输出或标准错误)。可以通过配置 'class': 'logging.StreamHandler' 来使用它。
    'handlers': {'console': {'class': 'logging.StreamHandler','level': 'DEBUG',},
    },
    
  2. RotatingFileHandler:

    • RotatingFileHandler 类用于将日志消息写入到文件,并支持日志文件的滚动(回滚),即在达到一定大小时创建新的日志文件。可以通过配置 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler' 来使用它。
    'handlers': {'rotating_file': {'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler','filename': 'logfile.log','maxBytes': 1024,  # 指定单个日志文件的最大大小'backupCount': 3,  # 指定保留的旧日志文件数量'level': 'DEBUG',},
    },
    

    对于类logging.handlers.RotatingFileHandler,假如日志文字的名字为 logfile.log 并超过指定大小后,会创建新的日志文件,之前的日志文件会被命名为什么呢?
    答:RotatingFileHandler 类在创建新的日志文件时,会为旧的日志文件添加一个后缀,以标识其顺序。这个后缀通常是一个数字,表示日志文件的旋转顺序。在默认情况下,后缀从 1 开始,每次创建新的日志文件,后缀递增。

    例如,假设你配置了一个 RotatingFileHandler 如下:

    'handlers': {'rotating_file': {'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler','filename': 'logfile.log','maxBytes': 1024,  # 指定单个日志文件的最大大小'backupCount': 3,  # 指定保留的旧日志文件数量'level': 'DEBUG',},
    },
    

    如果 logfile.log 超过了 1024 字节,RotatingFileHandler 会创建一个新的日志文件,原始的 logfile.log 会被重命名为 logfile.log.1,而新的日志文件将继续使用 logfile.log 的文件名。

    如果再次超过最大大小,会创建另一个新的日志文件 logfile.log,而原来的 logfile.log.1 会被重命名为 logfile.log.2。以此类推,旧的日志文件会依次向后移动并重命名。

    这样,backupCount 参数指定了保留的旧日志文件数量。在上面的例子中,设置为 3 表示会保留最新的 3 个旧日志文件,即 logfile.log.1logfile.log.2logfile.log.3。超过这个数量后,最旧的日志文件会被删除。

  3. TimedRotatingFileHandler:

    • TimedRotatingFileHandler 类也用于将日志消息写入到文件,但支持基于时间的日志文件滚动。可以通过配置 'class': 'logging.handlers.TimedRotatingFileHandler' 来使用它。
    'handlers': {'timed_rotating_file': {'class': 'logging.handlers.TimedRotatingFileHandler','filename': 'logfile.log','when': 'midnight',  # 指定滚动周期,可以是 'midnight', 'H', 'MIDNIGHT', 'D', 'S', 'W0' 等'interval': 1,  # 滚动周期的时间间隔'backupCount': 3,  # 指定保留的旧日志文件数量'level': 'DEBUG',},
    },
    

    问:对于类ogging.handlers.TimedRotatingFileHandler,假如日志文字的名字为 logfile.log 并超过指定大小后,会创建新的日志文件,之前的日志文件会被命名为什么呢?请举一个具体的例子并假设周期为天。
    答:TimedRotatingFileHandler 类与 RotatingFileHandler 类不同,它的日志文件滚动是基于时间的。在配置 TimedRotatingFileHandler 时,你需要指定 when 参数来定义滚动周期。常见的值包括 'midnight'(每天的午夜滚动)以及其他时间单位,如 'H'(每小时滚动)等。

    假设你的配置如下:

    'handlers': {'timed_rotating_file': {'class': 'logging.handlers.TimedRotatingFileHandler','filename': 'logfile.log','when': 'midnight',  # 指定滚动周期为每天的午夜'interval': 1,  # 滚动周期的时间间隔'backupCount': 3,  # 指定保留的旧日志文件数量'level': 'DEBUG',},
    },
    

    在这个例子中,如果 logfile.log 超过指定的大小,TimedRotatingFileHandler 会创建一个新的日志文件,并在当前日志文件名上附加日期后缀,而不是简单地增加数字序列。每天午夜时,会创建一个新的日志文件,之前的日志文件会被重命名为带有日期后缀的形式。

    例如,如果当前日期是 2023-01-01,并且 logfile.log 超过了指定的大小,那么会创建一个新的日志文件,同时原来的 logfile.log 会被重命名为 logfile.log.2023-01-01

    下一天(2023-01-02),再次创建新的日志文件,同时原来的 logfile.log 会被重命名为 logfile.log.2023-01-02。依此类推,每天都会创建一个新的日志文件,并按照日期后缀的形式重命名之前的日志文件。

    这样,backupCount 参数指定了保留的旧日志文件数量,而 wheninterval 参数则定义了滚动的时间周期。

  4. NullHandler:

    • NullHandler 类用于禁用日志记录,即将所有接收到的日志消息忽略。可以通过配置 'class': 'logging.NullHandler' 来使用它。
    'handlers': {'null_handler': {'class': 'logging.NullHandler',},
    },
    

这些处理器类提供了不同的日志记录方式和选项,可以根据项目的需求选择合适的处理器。在配置文件中,通过 'class' 键来指定使用的处理器类,然后可以根据处理器类的不同,配置相应的参数。

第04句代码:'propagate': False

'propagate': False

'propagate' 是配置日志记录器是否传递日志消息给其父记录器的一个属性。当 'propagate' 设置为 True 时,表示该记录器的日志消息将会传递给其父记录器,而父记录器的处理程序也将处理这些消息。如果设置为 False,则该记录器的消息将不会传递给其父记录器。

在 Django 中,默认情况下,'propagate' 属性被设置为 True。这意味着除非明确地指定为 False,否则日志消息会被传递给更高级别的记录器。这种设置允许你在项目的不同部分使用不同的日志记录器,同时确保日志消息能够在整个应用程序中传递。

'propagate' 设置为 True时,如果在记录器中记录了一条日志消息,它将传递给其父记录器(如果有的话),以便在整个日志体系中处理。

如果你希望某个特定记录器的日志消息不传递给其父记录器,可以将 'propagate' 设置为 False。这通常在配置多个记录器时用于避免重复记录相同的日志消息。

06-如何按大小或时间分割日志

这个问题已经在本篇本文第05点的第03句代码中说得很清楚了,这里不再赘述。

07-修改代码给每一条日志添加时间戳

Python 的 logging 模块可以自动在每一条日志消息的前面加上时间。这是通过在日志记录器(logger)的格式化字符串中添加时间信息来实现的。

在配置日志处理器时,你可以指定一个格式化字符串,该字符串中可以包含各种信息,包括时间。常用的时间格式占位符包括:

  • %asctime: 人类可读的时间,其具体格式由 formatter 参数指定。
  • %created: 创建日志记录的时间戳。
  • %msecs: 毫秒部分。
  • %relativeCreated: 日志记录创建时的时间戳,以毫秒为单位,相对于日志系统启动时间。
  • %thread: 线程ID。
  • %levelname: 日志级别的文本表示。

接下来我们把本文中的例子加上时间戳。

其实就是把setting.py中对日志记录器的配置改成下面这段代码:

# 设置日志记录器
LOGGING = {'version': 1,'disable_existing_loggers': False,'handlers': {'file01': {'level': 'DEBUG','class': 'logging.FileHandler','filename': 'log/logfile888.log',  # 指定日志文件的路径'formatter': 'verbose',  # 将格式化器设置为 'verbose'},},'loggers': {'index_log': {'handlers': ['file01'],'level': 'DEBUG','propagate': False,},},'formatters': {'verbose': {'format': '%(asctime)s - %(message)s','datefmt': '%Y-%m-%d %H:%M:%S',  # 人类可读的时间格式},},
}

在上面这段代码中:
我添加了 'formatters' 部分,定义了一个名为 'verbose' 的格式化器,其中包含人类可读时间的占位符 %asctime,并通过'datefmt'指定了具体的人类可读的时间格式。
然后,我在 'handlers' 部分的 'file01' 处将格式化器设置为 'verbose'
这样,便可以实现在每条日志的前面加上时间戳了。

值得注意的是:如果不通过'datefmt'指定具体的格式,那么默认情况下,%asctime 使用的是计算机友好的时间格式,即包含日期和时间的完整字符串。这种格式对于机器解析是方便的,但对人类来说不够友好。

修改完成后,我们再访问:

http://127.0.0.1:8010/index/

就产生了日志文件:logfile888.log
在这里插入图片描述
其内容如下:
在这里插入图片描述
可见,我们成功实现了在日志前面加上时间戳的需求。

08-一个既包含有时间输出也包含无时间输出的logging模块配置

在下面的代码中:
logger_time是有时间戳输出的logger,对应绑定的handler为handler01;
logger_no_time是无时间输出的looger,对应绑定的handler为handler02;

# 设置日志记录器
LOGGING = {'version': 1,'disable_existing_loggers': False,'handlers': {'handler01': {'level': 'DEBUG','class': 'logging.FileHandler','filename': 'log/logfile-time-2013-11-23-05.log',  # 指定日志文件的路径,注意,在Centos服务器中要用绝对路径'formatter': 'verbose1',  # 将格式化器设置为 'verbose1'},'handler02': {'level': 'DEBUG','class': 'logging.FileHandler','filename': 'log/logfile-no-time-2023-11-23-05.log',  # 指定日志文件的路径,注意,在Centos服务器中要用绝对路径},},'loggers': {'logger_time': {'handlers': ['handler01'],'level': 'DEBUG','propagate': False,},'logger_no_time': {'handlers': ['handler02'],'level': 'DEBUG','propagate': False,},},'formatters': {'verbose1': {'format': '%(asctime)s - %(message)s','datefmt': '%Y-%m-%d %H:%M:%S',  # 人类可读的时间格式},},
}

在上面的代码中:
logger_time是有时间戳输出的logger,对应绑定的handler为handler01;
logger_no_time是无时间输出的looger,对应绑定的handler为handler02;

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前面我们已经完成了IoC和web模块的设计&#xff0c;聪明的码友立马就知道了&#xff0c;该到数据访问模块了&#xff0c;要不就这俩玩个6啊&#xff0c;查库势在必行&#xff0c;至此&#xff0c;它来了。 一、核心设计理念 1、痛点在哪 应用离不开数据&#xff08;数据库、No…...

均衡后的SNRSINR

本文主要摘自参考文献中的前两篇&#xff0c;相关文献中经常会出现MIMO检测后的SINR不过一直没有找到相关数学推到过程&#xff0c;其中文献[1]中给出了相关原理在此仅做记录。 1. 系统模型 复信道模型 n t n_t nt​ 根发送天线&#xff0c; n r n_r nr​ 根接收天线的 MIMO 系…...

HashMap中的put方法执行流程(流程图)

1 put操作整体流程 HashMap 的 put 操作是其最核心的功能之一。在 JDK 1.8 及以后版本中&#xff0c;其主要逻辑封装在 putVal 这个内部方法中。整个过程大致如下&#xff1a; 初始判断与哈希计算&#xff1a; 首先&#xff0c;putVal 方法会检查当前的 table&#xff08;也就…...

Python爬虫实战:研究Restkit库相关技术

1. 引言 1.1 研究背景与意义 在当今信息爆炸的时代,互联网上存在着海量的有价值数据。如何高效地采集这些数据并将其应用于实际业务中,成为了许多企业和开发者关注的焦点。网络爬虫技术作为一种自动化的数据采集工具,可以帮助我们从网页中提取所需的信息。而 RESTful API …...

Redis上篇--知识点总结

Redis上篇–解析 本文大部分知识整理自网上&#xff0c;在正文结束后都会附上参考地址。如果想要深入或者详细学习可以通过文末链接跳转学习。 1. 基本介绍 Redis 是一个开源的、高性能的 内存键值数据库&#xff0c;Redis 的键值对中的 key 就是字符串对象&#xff0c;而 val…...