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python logging

2024-08-02 04:54:55   219人阅读

开发Python, 一直以来都是使用自己编写的logging模块. 比较土……

今天发现python的标准模块的这个功能做的挺好, 记录一下, 以后使用模块来进行logging.

对于这个模块的介绍网上也很多, 我也不用自己写了, 比较好的如下,

http://crazier9527.iteye.com/blog/290018 Python的标准logging模块

http://blog.endlesscode.com/2010/06/03/python-logging-module/ Python的logging模块

http://docs.python.org/library/logging.html 官方文档

下面就对于在项目中比较需要用到的部分摘录一些,

简单的例子

[python] view plain copy

  1. import logging
  2. import sys
  3. logger = logging.getLogger(“endlesscode”)
  4. formatter = logging.Formatter(‘%(name)-12s %(asctime)s %(levelname)-8s %(message)s’, ’%a, %d %b %Y %H:%M:%S’,)
  5. file_handler = logging.FileHandler(“test.log”)
  6. file_handler.setFormatter(formatter)
  7. stream_handler = logging.StreamHandler(sys.stderr)
  8. logger.addHandler(file_handler)
  9. logger.addHandler(stream_handler)
  10. #logger.setLevel(logging.ERROR)
  11. logger.error(“fuckgfw”)
  12. logger.removeHandler(stream_handler)
  13. logger.error(“fuckgov”)

上面这段代码基本包含logging模块的基本feature

GetLogger

GetLogger() returns a reference to a logger instance with the specified name if it is provided, or root if not. The names are period-separated hierarchical structures. Multiple calls to getLogger() with the same name will return a reference to the same logger object.后面会看到这种以’.‘分隔的hierarchical structures有什么用.

Formatter

Formatter对象定义了最终log信息的顺序,结构和内容, 后面会详细解释.

Handler

这儿用到了StreamHandler和FileHandler, 用于向不同的输出端打log.

SetLevel

Logging有如下级别: DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL

默认级别是WARNING, logging模块只会输出指定level以上的log

这样的好处, 就是在项目开发时debug用的log, 在产品release阶段不用一一注释, 只需要调整logger的级别就可以了, 很方便的.

Formatter

Formatter对象定义了最终log信息的顺序,结构和内容.于基本的logging.Handler类不同,应用可以直接实例化 formatter类,当然,如果需要你也可以子例化formatter以便定制它的一些行为.构造函数接受两个可选参数:一个信息格式字符串和一个日期 格式字符串.如果没有信息格式字符串,直接输出log信息.如果没有日期格式字符串,默认的格式是:%Y-%m-%d %H:%M:%S

上面的代码给出了Formatter的例子, 下面表格给出所有可以使用的format,

\

Handler

Logging包含很多handler, 可能用到的有下面几种

  1. StreamHandler  instances send error messages to streams (file-like objects).
  2. FileHandler  instances send error messages to disk files.
  3. RotatingFileHandler  instances send error messages to disk files, with support for maximum log file sizes and log file rotation.
  4. TimedRotatingFileHandler  instances send error messages to disk files, rotating the log file at certain timed intervals.
  5. SocketHandler  instances send error messages to TCP/IP sockets.
  6. DatagramHandler  instances send error messages to UDP sockets.
  7. SMTPHandler  instances send error messages to a designated email address.

最常用的也就是StreamHandler和FileHandler

Configuration

  1. Creating loggers, handlers, and formatters explicitly using Python code that calls the configuration methods listed above.
  2. Creating a logging config file and reading it using the fileConfig() function.
  3. Creating a dictionary of configuration information and passing it to the dictConfig() function.

第一种配置方法前面的code里面已经有了

第二种配置方法, 我觉得在项目里面是比较实用的, 通过编写配置文件, 在code里面只需要用fileConfig配置一下logging, 显得比较简洁.

这个可以参照 http://crazier9527.iteye.com/blog/290026 或 官方文档.

Multiple handlers and formatters

Loggers是一个简单的Python对象.addHandler()方法没有最多或者最少配额,当你的应用需要在把所有的log信息打到一 个txt文件中去,同时又需要把errors级别一上的错误信息打到console时,你就会体会到这个特性的好处.只要简单的配置一下合适的 handlers就可以实现这个功能.应用对logging的调用用不着修改.以下是对前一个基于module的配置例子的改进:

[python] view plain copy

  1. import logging
  2. logger = logging.getLogger(“simple_example”)
  3. logger.setLevel(logging.DEBUG)
  4. # create file handler which logs even debug messages
  5. fh = logging.FileHandler(“spam.log”)
  6. fh.setLevel(logging.DEBUG)
  7. # create console handler with a higher log level
  8. ch = logging.StreamHandler()
  9. ch.setLevel(logging.ERROR)
  10. # create formatter and add it to the handlers
  11. formatter = logging.Formatter(“%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s”)
  12. ch.setFormatter(formatter)
  13. fh.setFormatter(formatter)
  14. # add the handlers to logger
  15. logger.addHandler(ch)
  16. logger.addHandler(fh)
  17. # ”application” code
  18. logger.debug(“debug message”)
  19. logger.info(“info message”)
  20. logger.warn(“warn message”)
  21. logger.error(“error message”)
  22. logger.critical(“critical message”)

多module使用Logging(只要在同一个Python interpreter process)

上面我曾提到过,所有的对logging.getLogger(‘someLogger’)的调用都会返回同一个对象.这个规则不仅仅在同一个 module有效,而且对在同一个Python的解释器进程里面的多个module也有效.而且,应用代码可以在一个module里面定义一个父 logger,而在另一个module里面继承这个logger,所有对这个子logger的调用都会转到父logger里面去,如下所示:

下面这个是主模块的代码,

[python] view plain copy

  1. import logging
  2. import auxiliary_module
  3. # create logger with ”spam_application”
  4. logger = logging.getLogger(“spam_application”)
  5. logger.setLevel(logging.DEBUG)
  6. # create file handler which logs even debug messages
  7. fh = logging.FileHandler(“spam.log”)
  8. fh.setLevel(logging.DEBUG)
  9. # create console handler with a higher log level
  10. ch = logging.StreamHandler()
  11. ch.setLevel(logging.ERROR)
  12. # create formatter and add it to the handlers
  13. formatter = logging.Formatter(“%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s”)
  14. fh.setFormatter(formatter)
  15. ch.setFormatter(formatter)
  16. # add the handlers to the logger
  17. logger.addHandler(fh)
  18. logger.addHandler(ch)
  19. logger.info(“creating an instance of auxiliary_module.Auxiliary”)
  20. a = auxiliary_module.Auxiliary()
  21. logger.info(“created an instance of auxiliary_module.Auxiliary”)
  22. logger.info(“calling auxiliary_module.Auxiliary.do_something”)
  23. a.do_something()
  24. logger.info(“finished auxiliary_module.Auxiliary.do_something”)
  25. logger.info(“calling auxiliary_module.some_function()”)
  26. auxiliary_module.some_function()
  27. logger.info(“done with auxiliary_module.some_function()”)

这个是子模块的代码,

[python] view plain copy

  1. import logging
  2. # create logger
  3. module_logger = logging.getLogger(“spam_application.auxiliary”)
  4. class Auxiliary:
  5.     def __init__(self):
  6.         self.logger = logging.getLogger(“spam_application.auxiliary.Auxiliary”)
  7.         self.logger.info(“creating an instance of Auxiliary”)
  8.     def do_something(self):
  9.         self.logger.info(“doing something”)
  10.         a = 1 + 1
  11.         self.logger.info(“done doing something”)
  12. def some_function():
  13.     module_logger.info(“received a call to /”some_function/”")

可以看到, 我们在主模块里面定义了一个logger ‘spam_application’, 并对他进行了配置.

那么在这个解释器进程里面的任何地方去通过getLogger(‘spam_application’)得到的对象都是一样的, 不需要从新定义配置, 可以直接使用.

更方便的是, 你定义任意该logger的子logger, 都可以共享父logger的定义和配置

所谓的父子logger只是简单的通过命名来识别, 任意以’spam_application.’开头的logger都是他的子logger, 例如’spam_application.auxiliary’

这个在实际的开发中, 还是很方便的, 对于一个application,

首先通过logging配置文件编写好这个application所对应的log策略, 可以只生成一个根logger, 比如叫’Project’

然后在Main函数里面, 通过fileConfig加载logging的配置

接着在appliction的任意地方, 不同的模块中, 可以使用Project的子logger, 如Project.UI, Project.Core, 来进行log, 并且不需要反复的定义和配置各个logger.

如果使用Python写一个比较大型的程序，你一定会用上日志系统。特别是Python这样的动态语言，很多错误都只能在运行的时候才能发现， 一个 好的日志系统对于Python程序相当重要。最简单的解决方案当然是直接使用print输出运行信息。但是这样太简单了，没有分级功能，如果在发布的时候 想去掉调试用的运行信息还得找出所有的print语句进行修改。再者，print只能输出到控制台，想要输出到文件或者通过电子邮件发送到其他地方，一个 print语句就没办法解决了。通过使用Python的日志系统，就可以解决以上问题。

首先看一下这个示例：

import logging

LOG=logging.getLogger(’应用程序名’)

console = logging.StreamHandler()

console.setLevel(logging.INFO)

LOG.addHandler(console)

LOG.debug(’调试信息’)

LOG.info(’有用的信息’)

LOG.warning(’警告信息’)

LOG.error(’错误信息’)

LOG.critical(’严重错误信息’)

上面的代码想控制台输出了五种错误信息。分为五个从低到高的级别，从DEBUG到CRITICAL。此外，我们还指定了程序输出的级别，只有INFO级别以上的信息才会被输出。

这就是日志系统最常用的使用方法。这段代码中有两个概念可以帮助我们更进一步使用Python的日志系统：

1.        “Logger”。每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名，比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger：

LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)

而核心模块可以这样：

LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)

我们接下来可以看到使用这种命名方法的用途。

2.        “Handler”。用于处理程序的输出。 Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台，有些Logger可以把信息输出到文件，还有些 Handler可以把信息发送到网络上。如果觉得不够用，还可以编写自己的Handler。所有的Handler可以支持三个操作：

1.      设置输出格式。比如设置输出的信息中包含时间和级别信息：

LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)

console = logging.StreamHandler()

console.setLevel(logging.INFO)

formatter = logging.Formatter(’%(asctime)s %(levelname)s %(message)s’)

console.setFormatter(formatter)

LOG.addHandler(console)

熟悉Python的朋友应该会发现，logging.Formatter的参数实际上只是Python常用的“%”字符串格式化。它使用“%(name)s”表示占位符。下面是一个完整的表格，展示了日志系统可以输出的各种信息：

%(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

2.      设置输出级别

在上面我们已经演示了如何设置输出级别了。除了Python内置的五种级别，我们还可以自定义输出级别。

TODO 子定义输出级别

3.      设置过滤器

细心的朋友一定会发现前文调用logging.getLogger()时参数的格式类似于“A.B.C”。采取这样的格式其实就是为了可以配置过滤器。看一下这段代码：

LOG=logging.getLogger(”chat.gui.statistic”)

console = logging.StreamHandler()

console.setLevel(logging.INFO)

formatter = logging.Formatter(’%(asctime)s %(levelname)s %(message)s’)

console.setFormatter(formatter)

filter=logging.Filter(”chat.gui”)

console.addFilter(filter)

LOG.addHandler(console)

和前面不同的是我们在Handler上添加了一个过滤器。现在我们输出日志信息的时候就会经过过滤器的处理。名为“A.B”的过滤器只让名字带 有 “A.B”前缀的Logger输出信息。可以添加多个过滤器，只要有一个过滤器拒绝，日志信息就不会被输出。另外，在Logger中也可以添加过滤器。

每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler：

1)        logging.StreamHandler

使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。它的构造函数是：

StreamHandler([strm])

其中strm参数是一个文件对象。默认是sys.stderr

2)    2.logging.FileHandler

和StreamHandler类似，用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件。它的构造函数是：

FileHandler(filename[,mode])

filename是文件名，必须指定一个文件名

mode是文件的打开方式。参见Python内置函数open()的用法。默认是’a’，即添加到文件末尾。

3)    3.logging.handlers.RotatingFileHandler

这个Handler类似于上面的FileHandler，但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后，它会自动将当前日志文件改名， 然后创建 一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后，RotatingFileHandler自动把 文件改名为chat.log.1。不过，如果chat.log.1已经存在，会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建 chat.log，继续输出日志信息。它的构造函数是：

RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])

其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。

maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0，意味着日志文件可以无限大，这时上面描述的重命名过程就不会发生。

backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如，如果指定为2，当上面描述的重命名过程发生时，原有的chat.log.2并不会被更名，而是被删除。

4)    4.logging.handlers.TimedRotatingFileHandler

这个Handler和RotatingFileHandler类似，不过，它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件，而是间隔一 定时间就 自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似，不过新的文件不是附加数字，而是当前时间。它的构造函数是：

TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])

其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。

interval是时间间隔。

when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位，不区分大小写。它有以下取值：

S 秒M 分H 小时D 天W 每星期（interval==0时代表星期一）midnight 每天凌晨

5)    5.logging.handlers.SocketHandler

6)    6.logging.handlers.DatagramHandler

以上两个Handler类似，都是将日志信息发送到网络。不同的是前者使用TCP协议，后者使用UDP协议。它们的构造函数是：

Handler(host, port)

其中host是主机名，port是端口名

7)    7.logging.handlers.SysLogHandler

8)    8.logging.handlers.NTEventLogHandler

9)    9.logging.handlers.SMTPHandler

10)    10.logging.handlers.MemoryHandler

11)    11.logging.handlers.HTTPHandler

这些我自己没用过，期待大家补充。或者参考Python的使用手册

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