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解讀python logging模塊的使用方法
2018-06-18
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解讀python logging模塊的使用方法

1 logging模塊簡介
logging模塊是Python內置的標準模塊,主要用于輸出運行日志,可以設置輸出日志的等級、日志保存路徑、日志文件回滾等;相比print,具備如下優點:

1.可以通過設置不同的日志等級,在release版本中只輸出重要信息,而不必顯示大量的調試信息;
2.print將所有信息都輸出到標準輸出中,嚴重影響開發者從標準輸出中查看其它數據;logging則可以由開發者決定將信息輸出到什么地方,以及怎么輸出;

logging框架中主要由四個部分組成:

    Loggers: 可供程序直接調用的接口
    Handlers: 決定將日志記錄分配至正確的目的地
    Filters: 提供更細粒度的日志是否輸出的判斷
    Formatters: 制定最終記錄打印的格式布局

2 logging模塊使用
2.1 基本使用

配置logging基本的設置,然后在控制臺輸出日志,    
import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
 
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

運行時,控制臺輸出,

    2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Start print log
    2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
    2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Finish

logging中可以選擇很多消息級別,如debug、info、warning、error以及critical。通過賦予logger或者handler不同的級別,開發者就可以只輸出錯誤信息到特定的記錄文件,或者在調試時只記錄調試信息。

例如,我們將logger的級別改為DEBUG,再觀察一下輸出結果,

復制代碼 代碼如下:
logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

控制臺輸出,可以發現,輸出了debug的信息。

    2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Start print log
    2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - DEBUG - Do something
    2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
    2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Finish

logging.basicConfig函數各參數:

filename:指定日志文件名;

filemode:和file函數意義相同,指定日志文件的打開模式,'w'或者'a';

format:指定輸出的格式和內容,format可以輸出很多有用的信息,

參數:作用

%(levelno)s:打印日志級別的數值
%(levelname)s:打印日志級別的名稱
%(pathname)s:打印當前執行程序的路徑,其實就是sys.argv[0]
%(filename)s:打印當前執行程序名
%(funcName)s:打印日志的當前函數
%(lineno)d:打印日志的當前行號
%(asctime)s:打印日志的時間
%(thread)d:打印線程ID
%(threadName)s:打印線程名稱
%(process)d:打印進程ID
%(message)s:打印日志信息

datefmt:指定時間格式,同time.strftime();

level:設置日志級別,默認為logging.WARNNING;

stream:指定將日志的輸出流,可以指定輸出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,默認輸出到sys.stderr,當stream和filename同時指定時,stream被忽略;

2.2 將日志寫入到文件

2.2.1 將日志寫入到文件

設置logging,創建一個FileHandler,并對輸出消息的格式進行設置,將其添加到logger,然后將日志寫入到指定的文件中,    
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
 
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

log.txt中日志數據為,

    2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - INFO - Start print log
    2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
    2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - INFO - Finish

2.2.2 將日志同時輸出到屏幕和日志文件

logger中添加StreamHandler,可以將日志輸出到屏幕上,    
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
 
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
 
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
 
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

可以在log.txt文件和控制臺中看到,

    2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - INFO - Start print log
    2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
    2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - INFO - Finish

可以發現,logging有一個日志處理的主對象,其他處理方式都是通過addHandler添加進去,logging中包含的handler主要有如下幾種,

handler名稱:位置;作用

StreamHandler:logging.StreamHandler;日志輸出到流,可以是sys.stderr,sys.stdout或者文件
FileHandler:logging.FileHandler;日志輸出到文件
BaseRotatingHandler:logging.handlers.BaseRotatingHandler;基本的日志回滾方式
RotatingHandler:logging.handlers.RotatingHandler;日志回滾方式,支持日志文件最大數量和日志文件回滾
TimeRotatingHandler:logging.handlers.TimeRotatingHandler;日志回滾方式,在一定時間區域內回滾日志文件
SocketHandler:logging.handlers.SocketHandler;遠程輸出日志到TCP/IP sockets
DatagramHandler:logging.handlers.DatagramHandler;遠程輸出日志到UDP sockets
SMTPHandler:logging.handlers.SMTPHandler;遠程輸出日志到郵件地址
SysLogHandler:logging.handlers.SysLogHandler;日志輸出到syslog
NTEventLogHandler:logging.handlers.NTEventLogHandler;遠程輸出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志
MemoryHandler:logging.handlers.MemoryHandler;日志輸出到內存中的指定buffer
HTTPHandler:logging.handlers.HTTPHandler;通過"GET"或者"POST"遠程輸出到HTTP服務器

2.2.3 日志回滾

使用RotatingFileHandler,可以實現日志回滾,    
import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
#定義一個RotatingFileHandler,最多備份3個日志文件,每個日志文件最大1K
rHandler = RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes = 1*1024,backupCount = 3)
rHandler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
rHandler.setFormatter(formatter)
 
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)
 
logger.addHandler(rHandler)
logger.addHandler(console)
 
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

可以在工程目錄中看到,備份的日志文件,
2016/10/09  19:36               732 log.txt
2016/10/09  19:36               967 log.txt.1
2016/10/09  19:36               985 log.txt.2
2016/10/09  19:36               976 log.txt.3

2.3 設置消息的等級

可以設置不同的日志等級,用于控制日志的輸出,

日志等級:使用范圍

FATAL:致命錯誤
CRITICAL:特別糟糕的事情,如內存耗盡、磁盤空間為空,一般很少使用
ERROR:發生錯誤時,如IO操作失敗或者連接問題
WARNING:發生很重要的事件,但是并不是錯誤時,如用戶登錄密碼錯誤
INFO:處理請求或者狀態變化等日常事務
DEBUG:調試過程中使用DEBUG等級,如算法中每個循環的中間狀態

2.4 捕獲traceback

Python中的traceback模塊被用于跟蹤異常返回信息,可以在logging中記錄下traceback,

代碼,    
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
 
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
 
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
 
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
try:
  open("sklearn.txt","rb")
except (SystemExit,KeyboardInterrupt):
  raise
except Exception:
  logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)
 
logger.info("Finish")

控制臺和日志文件log.txt中輸出,

    Start print log
    Something maybe fail.
    Faild to open sklearn.txt from logger.error
    Traceback (most recent call last):
      File "G:\zhb7627\Code\Eclipse WorkSpace\PythonTest\test.py", line 23, in <module>
        open("sklearn.txt","rb")
    IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt'
    Finish

也可以使用logger.exception(msg,_args),它等價于logger.error(msg,exc_info = True,_args),

將    
logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)

替換為,    
logger.exception("Failed to open sklearn.txt from logger.exception")

控制臺和日志文件log.txt中輸出,

    Start print log
    Something maybe fail.
    Failed to open sklearn.txt from logger.exception
    Traceback (most recent call last):
      File "G:\zhb7627\Code\Eclipse WorkSpace\PythonTest\test.py", line 23, in <module>
        open("sklearn.txt","rb")
    IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt'
    Finish

2.5 多模塊使用logging

主模塊mainModule.py,    
import logging
import subModule
logger = logging.getLogger("mainModule")
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
 
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)
 
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
 
 
logger.info("creating an instance of subModule.subModuleClass")
a = subModule.SubModuleClass()
logger.info("calling subModule.subModuleClass.doSomething")
a.doSomething()
logger.info("done with subModule.subModuleClass.doSomething")
logger.info("calling subModule.some_function")
subModule.som_function()
logger.info("done with subModule.some_function")

子模塊subModule.py,    
import logging
 
module_logger = logging.getLogger("mainModule.sub")
class SubModuleClass(object):
  def __init__(self):
    self.logger = logging.getLogger("mainModule.sub.module")
    self.logger.info("creating an instance in SubModuleClass")
  def doSomething(self):
    self.logger.info("do something in SubModule")
    a = []
    a.append(1)
    self.logger.debug("list a = " + str(a))
    self.logger.info("finish something in SubModuleClass")
 
def som_function():
  module_logger.info("call function some_function")

執行之后,在控制和日志文件log.txt中輸出,

    2016-10-09 20:25:42,276 - mainModule - INFO - creating an instance of subModule.subModuleClass
    2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - creating an instance in SubModuleClass
    2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - calling subModule.subModuleClass.doSomething
    2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - do something in SubModule
    2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - finish something in SubModuleClass
    2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - done with  subModule.subModuleClass.doSomething
    2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - calling subModule.some_function
    2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub - INFO - call function some_function
    2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - done with subModule.some_function

首先在主模塊定義了logger'mainModule',并對它進行了配置,就可以在解釋器進程里面的其他地方通過getLogger('mainModule')得到的對象都是一樣的,不需要重新配置,可以直接使用。定義的該logger的子logger,都可以共享父logger的定義和配置,所謂的父子logger是通過命名來識別,任意以'mainModule'開頭的logger都是它的子logger,例如'mainModule.sub'。
實際開發一個application,首先可以通過logging配置文件編寫好這個application所對應的配置,可以生成一個根logger,如'PythonAPP',然后在主函數中通過fileConfig加載logging配置,接著在application的其他地方、不同的模塊中,可以使用根logger的子logger,如'PythonAPP.Core','PythonAPP.Web'來進行log,而不需要反復的定義和配置各個模塊的logger。
3 通過JSON或者YAML文件配置logging模塊
盡管可以在Python代碼中配置logging,但是這樣并不夠靈活,最好的方法是使用一個配置文件來配置。在Python 2.7及以后的版本中,可以從字典中加載logging配置,也就意味著可以通過JSON或者YAML文件加載日志的配置。
3.1 通過JSON文件配置
JSON配置文件,    
{
  "version":1,
  "disable_existing_loggers":false,
  "formatters":{
    "simple":{
      "format":"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
    }
  },
  "handlers":{
    "console":{
      "class":"logging.StreamHandler",
      "level":"DEBUG",
      "formatter":"simple",
      "stream":"ext://sys.stdout"
    },
    "info_file_handler":{
      "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",
      "level":"INFO",
      "formatter":"simple",
      "filename":"info.log",
      "maxBytes":"10485760",
      "backupCount":20,
      "encoding":"utf8"
    },
    "error_file_handler":{
      "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",
      "level":"ERROR",
      "formatter":"simple",
      "filename":"errors.log",
      "maxBytes":10485760,
      "backupCount":20,
      "encoding":"utf8"
    }
  },
  "loggers":{
    "my_module":{
      "level":"ERROR",
      "handlers":["info_file_handler"],
      "propagate":"no"
    }
  },
  "root":{
    "level":"INFO",
    "handlers":["console","info_file_handler","error_file_handler"]
  }
}

通過JSON加載配置文件,然后通過logging.dictConfig配置logging,
import json
import logging.config
import os
 
def setup_logging(default_path = "logging.json",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
  path = default_path
  value = os.getenv(env_key,None)
  if value:
    path = value
  if os.path.exists(path):
    with open(path,"r") as f:
      config = json.load(f)
      logging.config.dictConfig(config)
  else:
    logging.basicConfig(level = default_level)
 
def func():
  logging.info("start func")
 
  logging.info("exec func")
 
  logging.info("end func")
 
if __name__ == "__main__":
  setup_logging(default_path = "logging.json")
  func()
3.2 通過YAML文件配置
通過YAML文件進行配置,比JSON看起來更加簡介明了,    
version: 1
disable_existing_loggers: False
formatters:
    simple:
      format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
handlers:
  console:
      class: logging.StreamHandler
      level: DEBUG
      formatter: simple
      stream: ext://sys.stdout
  info_file_handler:
      class: logging.handlers.RotatingFileHandler
      level: INFO
      formatter: simple
      filename: info.log
      maxBytes: 10485760
      backupCount: 20
      encoding: utf8
  error_file_handler:
      class: logging.handlers.RotatingFileHandler
      level: ERROR
      formatter: simple
      filename: errors.log
      maxBytes: 10485760
      backupCount: 20
      encoding: utf8
loggers:
  my_module:
      level: ERROR
      handlers: [info_file_handler]
      propagate: no
root:
  level: INFO
  handlers: [console,info_file_handler,error_file_handler]

通過YAML加載配置文件,然后通過logging.dictConfig配置logging,    
import yaml
import logging.config
import os
 
def setup_logging(default_path = "logging.yaml",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
  path = default_path
  value = os.getenv(env_key,None)
  if value:
    path = value
  if os.path.exists(path):
    with open(path,"r") as f:
      config = yaml.load(f)
      logging.config.dictConfig(config)
  else:
    logging.basicConfig(level = default_level)
 
def func():
  logging.info("start func")
 
  logging.info("exec func")
 
  logging.info("end func")
 
if __name__ == "__main__":
  setup_logging(default_path = "logging.yaml")
  func()
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助

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