【Python日志功能】一.日志基础与基本配置
文章目录
- 相关链接
- 第一篇:日志基础与基本配置
- 1 日志的概念与用途
- 2 Python logging 模块介绍
- 3 日志级别
- 4 配置日志格式和输出位置
- 4.1 配置日志格式
- 4.2 配置输出位置
- 5 实验:基本日志配置和输出
- 实验1:基本日志配置
- 实验2:使用配置文件配置日志
- 6 文章总结
相关链接
- 【Python日志功能】一.日志基础与基本配置
- 官方文档:logging — Python 的日志记录工具 — Python 3.12.6 文档
- 个人博客:issey的博客 - 愿无岁月可回首
第一篇:日志基础与基本配置
在开发和维护应用程序的过程中,日志是一个非常重要的工具。它不仅可以帮助开发者了解程序的运行状态,还能帮助定位和解决问题。本文将详细介绍日志的概念、Python中 logging 模块的基本使用、日志级别以及如何配置日志格式和输出位置,并通过实际示例展示这些配置的效果。
1 日志的概念与用途
日志是一种用于记录程序运行过程中重要事件的工具。通过日志,开发者可以:
- 了解程序的运行状态和进程。
- 发现和定位程序中的错误和异常。
- 分析和优化程序性能。
- 记录系统或应用程序的使用情况和用户行为。
2 Python logging 模块介绍
Python 的 logging 模块是标准库的一部分,提供了灵活和强大的日志记录功能。它允许开发者将日志消息发送到多个目标,如控制台、文件、网络等。logging 模块支持不同的日志级别、格式化和处理器,使得日志记录更加方便和可控。
3 日志级别
日志级别用于指定日志消息的重要性。Python logging 模块定义了五个标准日志级别,每个级别都有对应的数值:
- DEBUG (10): 详细的信息, 通常只在诊断问题时使用。
- INFO (20): 确认程序按预期工作的信息。
- WARNING (30): 表示某些非严重问题,警告可能会出现问题。
- ERROR (40): 由于更严重的问题,程序已不能执行某些功能。
- CRITICAL (50): 严重错误,表明程序可能无法继续运行。
4 配置日志格式和输出位置
logging 模块允许开发者配置日志格式和输出位置。日志格式定义了日志消息的显示方式,而输出位置定义了日志消息的存储位置(如控制台、文件等)。
4.1 配置日志格式
日志格式可以通过 format 参数进行设置,例如:
format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' # 定义日志消息的格式
4.2 配置输出位置
输出位置可以通过设置处理器(Handler)来配置。例如,可以将日志消息输出到控制台或文件:
import logging# 输出到控制台
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO) # 当日志级别等于或高于INFO时,会输出到控制台。 # 输出到文件
file_handler = logging.FileHandler('app.log')
file_handler.setLevel(logging.WARNING) # 当日志级别等于或高于WARNING时,会输出到文件。
5 实验:基本日志配置和输出
在这一部分,我们将通过实际的代码示例来演示如何配置日志并查看输出结果。
实验1:基本日志配置
创建一个简单的 Python 脚本 basic_logging.py:
import logging
import os# 获取当前脚本的目录
current_directory = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))# 日志文件的完整路径
log_file_path = os.path.join(current_directory, 'app_1.log')# 配置基本的日志设置
logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',handlers=[logging.StreamHandler(), logging.FileHandler(log_file_path)])logger = logging.getLogger(__name__)# 记录不同级别的日志
logger.debug('这是一个DEBUG级别的日志')
logger.info('这是一个INFO级别的日志')
logger.warning('这是一个WARNING级别的日志')
logger.error('这是一个ERROR级别的日志')
logger.critical('这是一个CRITICAL级别的日志')
运行脚本后,你将看到以下输出:
控制台输出:
2024-07-25 07:50:36,800 - __main__ - INFO - 这是一个INFO级别的日志
2024-07-25 07:50:36,800 - __main__ - WARNING - 这是一个WARNING级别的日志
2024-07-25 07:50:36,801 - __main__ - ERROR - 这是一个ERROR级别的日志
2024-07-25 07:50:36,801 - __main__ - CRITICAL - 这是一个CRITICAL级别的日志
文件 app_1.log 输出:
2024-07-25 07:50:36,800 - __main__ - INFO - 这是一个INFO级别的日志
2024-07-25 07:50:36,800 - __main__ - WARNING - 这是一个WARNING级别的日志
2024-07-25 07:50:36,801 - __main__ - ERROR - 这是一个ERROR级别的日志
2024-07-25 07:50:36,801 - __main__ - CRITICAL - 这是一个CRITICAL级别的日志
在这个实验中,DEBUG 级别的日志不会输出到控制台和文件,因为StreamHandler 和 FileHandler 的日志等级没有单独设置,它们会默认继承根记录器(root logger)的日志等级,即 logging.basicConfig 中设置的等级INFO。
实验2:使用配置文件配置日志
创建一个 YAML 配置文件 logging_config.yaml:
version: 1 # 配置文件的版本formatters: # 定义日志格式化器simple: # 名为simple的格式化器format: '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' # 日志消息的格式,包括时间、记录器名称、日志级别和消息内容handlers: # 定义日志处理器console: # 名为console的处理器,输出到控制台class: logging.StreamHandler # 使用StreamHandler类level: DEBUG # 处理器的日志级别为DEBUGformatter: simple # 使用名为simple的格式化器stream: ext://sys.stdout # 输出到标准输出,即控制台file: # 名为file的处理器,输出到文件class: logging.FileHandler # 使用FileHandler类level: WARNING # 处理器的日志级别为WARNINGformatter: simple # 使用名为simple的格式化器filename: path/to/app_2.log # log文件绝对路径loggers: # 定义日志记录器__main__: # 针对主模块的记录器level: DEBUG # 记录器的日志级别为DEBUGhandlers: [console, file] # 使用console和file两个处理器propagate: no # 不向更高层次的记录器传递日志消息root: # 根记录器,适用于所有模块level: DEBUG # 记录器的日志级别为DEBUGhandlers: [console, file] # 使用console和file两个处理器
创建一个 Python 脚本 logging_with_config.py 来加载这个配置文件:
import logging.config
import yaml
import os# 获取当前脚本的目录
current_directory = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))# 日志文件的完整路径
cfg_file_path = os.path.join(current_directory, './logging_config.yaml')with open(cfg_file_path, 'r') as f:config = yaml.safe_load(f.read())logging.config.dictConfig(config)logger = logging.getLogger(__name__)# 记录不同级别的日志
logger.debug('这是一个DEBUG级别的日志')
logger.info('这是一个INFO级别的日志')
logger.warning('这是一个WARNING级别的日志')
logger.error('这是一个ERROR级别的日志')
logger.critical('这是一个CRITICAL级别的日志')
运行脚本后,你将看到以下输出:
控制台输出:
2024-07-25 08:04:02,433 - __main__ - DEBUG - 这是一个DEBUG级别的日志
2024-07-25 08:04:02,433 - __main__ - INFO - 这是一个INFO级别的日志
2024-07-25 08:04:02,433 - __main__ - WARNING - 这是一个WARNING级别的日志
2024-07-25 08:04:02,434 - __main__ - ERROR - 这是一个ERROR级别的日志
2024-07-25 08:04:02,434 - __main__ - CRITICAL - 这是一个CRITICAL级别的日志
文件 app_2.log 输出:
2024-07-25 08:04:02,433 - __main__ - WARNING - 这是一个WARNING级别的日志
2024-07-25 08:04:02,434 - __main__ - ERROR - 这是一个ERROR级别的日志
2024-07-25 08:04:02,434 - __main__ - CRITICAL - 这是一个CRITICAL级别的日志
console处理器的等级为INFO,而file处理器的等级为WARNING。所以控制台会输出所有信息,即等级等于或大于DEBUG的信息,但文件中只会记录等级等于或大于WARNING的记录。
6 文章总结
在本篇文章中,我们学习了Python logging 模块的基础内容,包括日志级别、基本配置以及如何将日志输出到控制台和文件。这为我们搭建了日志系统的基本框架,使我们能够了解程序的运行状态和关键事件。
接下来,我们将在第二篇文章中深入探讨更高级的配置内容,重点介绍日志处理器(Handlers)、日志格式器(Formatters)和日志过滤器(Filters)。我们将通过模拟实践,配置不同类型的处理器(如StreamHandler、FileHandler、RotatingFileHandler等),并自定义日志格式和过滤规则,从而更灵活地控制日志的输出目标、格式和内容。
通过这些高级配置,我们可以更好地满足不同应用场景下的日志需求,如限制日志文件大小、按时间轮转日志文件、以及只记录特定级别的日志信息。
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