解决Python logging模块无法正常输出日志的问题

废话少说,先上代码

File:logger.conf

[formatters]
keys=default

[formatter_default]
format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
class=logging.Formatter

[handlers]
keys=console, error_file

[handler_console]
class=logging.StreamHandler
formatter=default
args=tuple()

[handler_error_file]
class=logging.FileHandler
level=INFO
formatter=default
args=("logger.log", "a")

[loggers]
keys=root

[logger_root]
level=DEBUG
formatter=default
handlers=console,error_file
File:logger.py

#!/bin/env python

import logging
from logging.config import logging

class Test(object):
 """docstring for Test"""
 def __init__(self):
 logging.config.fileConfig("logger.conf")
 self.logger = logging.getLogger(__name__)

 def test_func(self):
 self.logger.error('test_func function')

class Worker(object):
 """docstring for Worker"""
 def __init__(self):
 logging.config.fileConfig("logger.conf")
 self.logger = logging.getLogger(__name__)

 data_logger = logging.getLogger('data')
 handler = logging.FileHandler('./data.log')
 fmt = logging.Formatter('%(asctime)s|%(message)s')
 handler.setFormatter(fmt)
 data_logger.addHandler(handler)
 data_logger.setLevel(logging.DEBUG)
 self.data_logger = data_logger

 def test_logger(self):
 self.data_logger.error("test_logger function")
 instance = Test()
 self.data_logger.error("test_logger output")
 instance.test_func()

def main():
 worker = Worker()
 worker.test_logger()

if __name__ == '__main__':
 main()

问题一:测试过程中,只能打印出test_logger function一条语句

问题二:明明只在data_logger中打印出语句,但是logger的日志中也出现了相关的日志。

问题一解决方案:

利用python -m pdb logger.py 语句对脚本进行调试发现,在执行instance = Test()语句后,通过print '\n'.join(['%s:%s' % item for item in self.data_logger.__dict__.items()])调试语句看到data_logger的disable属性值由0变成了True,此时logger的对应属性也发生了相同的变化。这种变化导致了logger对象停止记录日志。

参考python logging模块的相关手册发现

“The fileConfig()function takes a default parameter, disable_existing_loggers, which defaults to True for reasons of backward compatibility. This may or may not be what you want, since it will cause any loggers existing before the fileConfig()call to be disabled unless they (or an ancestor) are explicitly named in the configuration.”

的说明,即调用fileconfig()函数会将之前存在的所有logger禁用。

在python 2.7版本该fileConfig()函数添加了一个参数,logging.config.fileConfig(fname, defaults=None, disable_existing_loggers=True),可以显式的将disable_existing_loggers设置为FALSE来避免将原有的logger禁用。

将上述代码中的Test类中的logging.config.fileConfig函数改成logging.config.fileConfig("./logger.conf", disable_existing_loggers=0)就可以解决问题。

不过该代码中由于位于同一程序内,可以直接用logging.getLogger(LOGGOR_NAME)函数引用同一个logger,不用再调用logging.config.fileConfig函数重新加载一遍了。

问题二解决方案:

logger对象有个属性propagate,如果这个属性为True,就会将要输出的信息推送给该logger的所有上级logger,这些上级logger所对应的handlers就会把接收到的信息打印到关联的日志中。logger.conf配置文件中配置了相关的root logger的属性,这个root logger就是默认的logger日志。

修改后的如下:

File:logger.conf

[formatters]
keys=default, data

[formatter_default]
format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
class=logging.Formatter

[formatter_data]
format=%(asctime)s|%(message)s
class=logging.Formatter

[handlers]
keys=console, error_file, data_file

[handler_console]
class=logging.StreamHandler
formatter=default
args=tuple()

[handler_error_file]
class=logging.FileHandler
level=INFO
formatter=default
args=("logger.log", "a")

[handler_data_file]
class=logging.FileHandler
level=INFO
formatter=data
args=("data_new.log", "a")

[loggers]
keys=root, data

[logger_root]
level=DEBUG
handlers=console,error_file

[logger_data]
level=DEBUG
handlers=data_file
qualname=data
propagate=0
File:logger.py

#!/bin/env python

import logging
from logging.config import logging

class Test(object):
 """docstring for Test"""
 def __init__(self):
 self.logger = logging.getLogger(__name__)

 def test_func(self):
 self.logger.error('test_func function')

class Worker(object):
 """docstring for Worker"""
 def __init__(self):
 logging.config.fileConfig("logger.conf")
 self.logger = logging.getLogger(__name__)
 self.data_logger = logging.getLogger('data')

 def test_logger(self):
 self.data_logger.error("test_logger function")
 instance = Test()
 self.data_logger.error("test_logger output")
 instance.test_func()

def main():
 worker = Worker()
 worker.test_logger()

if __name__ == '__main__':
 main()

以上这篇解决Python logging模块无法正常输出日志的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python中logging日志库实例详解

    logging的简单使用 用作记录日志,默认分为六种日志级别(括号为级别对应的数值) NOTSET(0) DEBUG(10) INFO(20) WARNING(30) ERROR(40) CRITICAL(50) special 在自定义日志级别时注意不要和默认的日志级别数值相同 logging 执行时输出大于等于设置的日志级别的日志信息,如设置日志级别是 INFO,则 INFO.WARNING.ERROR.CRITICAL 级别的日志都会输出. |2logging常见对象 Logger:日志,

  • python logging设置level失败的解决方法

    一.问题描述 在用python开发时经常用到logging这个包,根据官方示例,如果要指定日志级别可以写成如下的方式. import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) 但是在实际应用中,这种方式有时候会设置不成功,导致无法打印出info及以下级别的日志.一种最直接的解决方式是将这两行代码提到文件的最前面,保证在所有其他import语句之前. 示例如下. # encoding=utf8 import logging logging.ba

  • python logging.basicConfig不生效的原因及解决

    最近在写脚本时,明明在脚本里使用logging.basicConfig配置了log目录,可目录文件确实空的 import logging from Logger import logger as log # log.Log_Info('nihaohaohao') # 设置log的存储文件 logging.basicConfig(filename = os.path.join(os.getcwd(), 'logs/report_log.txt'), level = logging.DEBUG) l

  • python中logging模块的一些简单用法的使用

    用Python写代码的时候,在想看的地方写个print xx 就能在控制台上显示打印信息,这样子就能知道它是什么了,但是当我需要看大量的地方或者在一个文件中查看的时候,这时候print就不大方便了,所以Python引入了logging模块来记录我想要的信息. print也可以输入日志,logging相对print来说更好控制输出在哪个地方,怎么输出及控制消息级别来过滤掉那些不需要的信息. 1.日志级别 import logging # 引入logging模块 # 将信息打印到控制台上 loggi

  • 多个python文件调用logging模块报错误

    python logging模块主要是python提供的通用日志系统,使用的方法其实挺简单的,这块就不多介绍.下面主要会讲到在使用python logging模块的时候,涉及到多个python文件的调用,而每个文件设置了对应的logging方式不同,可能会产生的令人困惑的现象. 下面以自己在开发的时候遇到的问题作为叙述的背景: 有三个python模块A.B.C.主模块A会import B和C模块,主模块有对应的logging方式, A使用logging的模块的方式为: import loggin

  • python logging 日志的级别调整方式

    默认级别:warning import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warn('warn message') logging.error('error message') logging.critical('critical message') 输出: WARNING:root:warn message ERROR:root:error message CRITICAL:r

  • 解决Python logging模块无法正常输出日志的问题

    废话少说,先上代码 File:logger.conf [formatters] keys=default [formatter_default] format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s class=logging.Formatter [handlers] keys=console, error_file [handler_console] class=logging.StreamHandler formatter=d

  • Python logging模块异步线程写日志实现过程解析

    通过logging模块,重写一个logging2模块,独立开启线程,将待写的日志信息异步放入队列,做到日志输出不影响主流程性能,环境python3.8 logging2.py import os import threading import queue import time import datetime import logging from logging.handlers import RotatingFileHandler class logging2(threading.Threa

  • 详解使用python的logging模块在stdout输出的两种方法

    详解使用python的logging模块在stdout输出 前言: 使用python的logging模块时,除了想将日志记录在文件中外,还希望在前台执行python脚本时,可以将日志直接输出到标准输出std.out中. 实现 logging模块可以有两种方法实现该功能: 方案一:basicconfig import sys import logging logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.DEBUG) 方案二:handler

  • 解读python logging模块的使用方法

    1 logging模块简介 logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级.日志保存路径.日志文件回滚等:相比print,具备如下优点: 1.可以通过设置不同的日志等级,在release版本中只输出重要信息,而不必显示大量的调试信息: 2.print将所有信息都输出到标准输出中,严重影响开发者从标准输出中查看其它数据:logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方,以及怎么输出: logging框架中主要由四个部分组成: Loggers: 可供

  • python logging模块的分文件存放详析

    前言: 如果使用进到的日志文件方法:logging.FileHandler,会导致日志信息全部存放在一个日志文件中,不利于后面对日志文件的使用.下面分享常见的两种分文件存储日志的方法.delay = True 参数避免了出现多进程中读取日志权限的问题 TimedRotatingFileHandler 根据时间创建日志文件 TimedRotatingFileHandler(filename, when='h', interval=1, backupCount=0, encoding=None, d

  • Python logging模块用法示例

    本文实例讲述了Python logging模块用法.分享给大家供大家参考,具体如下: logging模块 函数式简单配置 import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warning('warning message') logging.error('error message') logging.critical('critical message') logging.bas

  • python logging模块的使用

    默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中,且只显示了大于等于WARNING级别的日志,这说明默认的日志级别设置为WARNING(日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG),默认的日志格式为日志级别:Logger名称:用户输出消息. 灵活配置日志级别,日志格式,输出位置 import logging file_handler = logging.FileHandler(filename='x1.log',

  • python logging模块的使用详解

    logging日志模块:是用来记录日志的模块,一般记录用户在软件中的操作 使用方法:模板直接拿来用,手动修改 # logging的配置信息(模板) import os import logging.config # 定义三种日志输出格式 开始(模板,不用配置,直接拿来用) standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \ '[%(lev

  • 解决python Markdown模块乱码的问题

    有个需求需要把markdown转成html模块,查询了一下刚好有这个模块 安装 pip install amrkdown 安装完成直接转换并保存为html时,发现出现中文乱码的情况 用编辑器打开发现是缺少utf8编码 所以只需要在头增加一行<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> 即可 查询Markdown包安装地址 pip install markdown

  • 解决python nohup linux 后台运行输出的问题

    遇到问题 nohup python flush.py & 这样运行,生成了nohup.out文件,但是内容始终是空的,试了半天也不行.浪费了不少时间. 原因 python的输出又缓冲,导致out.log并不能够马上看到输出. -u 参数,使得python不启用缓冲. 解决 nohup python -u flush.py > flush.log 2>&1 & 终于好了! 以上这篇解决python nohup linux 后台运行输出的问题就是小编分享给大家的全部内容了,

随机推荐