python logging 详解

Python的logging模块提供了灵活的日志记录功能，可以记录各种级别的日志消息，并可以将日志消息输出到文件、控制台、网络等不同的位置。

下面是Python logging模块的详细使用方法：

1. 导入logging模块

import logging

2. 配置日志记录器

可以通过BasicConfig()方法来配置日志记录器的基本属性，例如日志级别、输出格式、输出位置等。

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s',filename='myapp.log',filemode='w')

其中：

• level：设置日志级别，可以设置为DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL。
• format：设置日志输出格式，可以自己定义输出格式，例如’%(asctime)s %(levelname)s %(message)s’，表示输出时间、日志级别和消息内容。
• filename：设置日志输出文件名，如果不设置则默认输出到控制台。
• filemode：设置日志输出文件的打开模式，可以设置为’w’表示覆盖写，'a’表示追加写。

3. 记录日志消息

可以使用logging模块提供的不同方法来记录不同级别的日志消息，例如：

logging.debug('This is a debug message')
logging.info('This is an info message')
logging.warning('This is a warning message')
logging.error('This is an error message')
logging.critical('This is a critical message')

4. 自定义日志记录器

可以通过Logger类来自定义日志记录器，例如：

logger = logging.getLogger('mylogger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
handler = logging.FileHandler('myapp.log')
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)logger.debug('This is a debug message')
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is a warning message')
logger.error('This is an error message')
logger.critical('This is a critical message')

其中：

• getLogger()：获取日志记录器，可以设置记录器名称。
• setLevel()：设置日志级别。
• FileHandler()：设置日志输出位置，可以设置输出文件名。
• Formatter()：设置日志输出格式。
• addHandler()：添加处理器。

5. 日志轮换

可以使用logging模块提供的RotatingFileHandler或TimedRotatingFileHandler类来实现日志轮换，例如：

handler = logging.handlers.RotatingFileHandler('myapp.logmaxBytes=1024*1024, backupCount=5)
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)

其中：

• RotatingFileHandler()：创建日志轮换处理器，可以设置最大文件大小和备份数量。
• maxBytes：设置日志文件最大大小，超过这个大小就会自动创建新的日志文件。
• backupCount：设置备份数量，超过这个数量就会删除最早的日志文件。

TimedRotatingFileHandler类可以按照时间轮换日志文件，例如：

handler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler('myapp.log', when='midnight', backupCount=5)
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)

其中：

• TimedRotatingFileHandler()：创建按时间轮换的日志处理器。
• when：设置轮换时间，可以设置为’midnight’、‘H’、'M’等不同的时间间隔。

6. 日志过滤器

可以通过Filter类来设置日志过滤器，只有符合条件的日志消息才会被记录，例如：

class MyFilter(logging.Filter):def filter(self, record):return 'important' in record.getMessage()handler = logging.FileHandler('myapp.log')
handler.addFilter(MyFilter())
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)logger.debug('This is a debug message')
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is an important warning message')
logger.error('This is an error message')
logger.critical('This is a critical message')

其中：

• Filter()：创建日志过滤器。
• filter()：实现过滤器的逻辑，返回True表示记录该日志消息，返回False表示忽略该日志消息。

7. 日志异常跟踪

可以通过exc_info参数来记录异常信息，例如：

try:raise ValueError('This is an exception message')
except ValueError:logger.error('Exception occurred', exc_info=True)

其中：

• exc_info=True：记录异常信息，包括异常类型、异常消息和异常堆栈。

以上就是Python logging模块的详细使用方法，通过灵活配置和使用，可以实现各种不同场景下的日志记录和管理。

8. 日志输出到控制台和文件

在默认情况下，日志信息只会输出到文件中，如果需要同时输出到控制台，可以添加StreamHandler处理器，例如：

import syshandler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)

其中：

• StreamHandler()：创建输出到控制台的处理器，可以设置输出流。
• sys.stdout：设置输出流为标准输出。

9. 使用配置文件

可以通过配置文件来设置日志记录器的属性，例如：

[loggers]
keys=root,sampleLogger[handlers]
keys=consoleHandler,fileHandler[formatters]
keys=simpleFormatter[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler,fileHandler[logger_sampleLogger]
level=DEBUG
handlers=fileHandler
qualname=sampleLogger
propagate=0[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=simpleFormatter
args=(sys.stdout,)[handler_fileHandler]
class=FileHandler
level=DEBUG
formatter=simpleFormatter
args=('myapp.log', 'w')[formatter_simpleFormatter]
format=%(asctime)s %(levelname)s %(message)s
datefmt=%Y-%m-%d %H:%M:%S

其中：

• loggers：设置日志记录器的名称。
• handlers：设置日志处理器的名称。
• formatters：设置日志格式化器的名称。
• logger_*：设置日志记录器的属性，例如日志级别、处理器、传递性等。
• handler_*：设置日志处理器的属性，例如处理器类型、日志级别、格式化器等。
• formatter_*：设置日志格式化器的属性，例如输出格式、时间格式等。

可以通过fileConfig()方法来加载配置文件，例如：

import logging.configlogging.config.fileConfig('logging.conf')logger = logging.getLogger('sampleLogger')logger.debug('This is a debug message')
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is a warning message')
logger.error('This is an error message')
logger.critical('This is a critical message')

10. 使用第三方库

除了Python自带的logging模块之外，还有一些第三方库可以实现更多的功能和扩展，例如：

• loguru：提供了更加灵活和方便的日志记录方式。
• structlog：提供了更加可定制化和扩展性的日志记录方式。
• coloredlogs：提供了彩色输出和更加易读的日志信息。
• logbook：提供了更加高效和线程安全的日志记录方式。

这些第三方库都有其自己的特点和优势，可以根据具体需求选择适合的库来实现日志记录和管理。

11. format格式详解

logging模块中的format参数用于设置日志的格式化输出方式，可以自定义输出的内容和格式。下面是format参数的详解：

• %(asctime)s：日志记录时间，格式为“年-月-日 时:分:秒,毫秒”。
• %(name)s：日志记录器的名称。
• %(levelname)s：日志级别名称。
• %(message)s：日志消息内容。
• %(pathname)s：当前执行代码的路径。
• %(filename)s：当前执行代码的文件名。
• %(funcName)s：当前执行函数的名称。
• %(lineno)d：当前执行代码的行号。
• %(thread)d：当前执行线程的ID。
• %(threadName)s：当前执行线程的名称。
• %(process)d：当前执行进程的ID。
• %(processName)s：当前执行进程的名称。

例如，设置日志格式为’%(asctime)s %(levelname)s %(message)s’，表示输出时间、日志级别和消息内容。

还可以通过添加格式控制符来进一步定制输出格式，例如：

• %(levelname)-8s：设置日志级别名称的宽度为8个字符，左对齐。
• %(message).50s：设置日志消息内容的最大宽度为50个字符，超过部分截断。
• %(asctime)s,%(msecs)03d：设置日志记录时间的毫秒部分为3位数字，例如“2021-09-23 10:23:45,123”。
• %(filename)s:%(lineno)d：设置当前执行代码的文件名和行号，例如“test.py:20”。

通过灵活使用格式控制符，可以实现各种不同的输出格式和显示效果，方便日志记录和查看。

12. 总结

Python的logging模块提供了灵活的日志记录功能，可以记录各种级别的日志消息，并可以将日志消息输出到文件、控制台、网络等不同的位置。通过灵活配置和使用，可以实现各种不同场景下的日志记录和管理。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的日志记录方式和工具，以方便运维和调试。