详解Python中的日志模块logging

许多应用程序中都会有日志模块,用于记录系统在运行过程中的一些关键信息,以便于对系统的运行状况进行跟踪。在.NET平台中,有非常著名的第三方开源日志组件log4net,c++中,有人们熟悉的log4cpp,而在python中,我们不需要第三方的日志组件,因为它已经为我们提供了简单易用、且功能强大的日志模块:logging。logging模块支持将日志信息保存到不同的目标域中,如:保存到日志文件中;以邮件的形式发送日志信息;以http get或post的方式提交日志到web服务器;以windows事件的形式记录等等。这些日志保存方式可以组合使用,每种方式可以设置自己的日志级别以及日志格式。日志模块的内容比较多,今天先学习logging模块的基本使用,下次具体学习日志的处理。

先看一个比较简单的例子,让我们对logging模块有个感性的认识:

import logging
logging.basicConfig(filename = os.path.join(os.getcwd(), 'log.txt'), level = logging.DEBUG)
logging.debug('this is a message')

运行上面例子的代码,将会在程序的根目录下创建一个log.txt文件,打开该文件,里面有一条日志记录:”DEBUG:root:this is a message”。
4个主要的组件

  1. logger: 日志类,应用程序往往通过调用它提供的api来记录日志;
  2. handler: 对日志信息处理,可以将日志发送(保存)到不同的目标域中;
  3. filter: 对日志信息进行过滤;
  4. formatter:日志的格式化;

日志级别

在记录日志时, 日志消息都会关联一个级别(“级别”本质上是一个非负整数)。系统默认提供了6个级别,它们分别是:

可以给日志对象(Logger Instance)设置日志级别,低于该级别的日志消息将会被忽略,也可以给Hanlder设置日志级别,对于低于该级别的日志消息, Handler也会忽略。

logging模块中的常用函数:
logging.basicConfig([**kwargs]):

为日志模块配置基本信息。kwargs 支持如下几个关键字参数:

  • filename :日志文件的保存路径。如果配置了些参数,将自动创建一个FileHandler作为Handler;
  • filemode :日志文件的打开模式。 默认值为'a',表示日志消息以追加的形式添加到日志文件中。如果设为'w', 那么每次程序启动的时候都会创建一个新的日志文件;
  • format :设置日志输出格式;
  • datefmt :定义日期格式;
  • level :设置日志的级别.对低于该级别的日志消息将被忽略;
  • stream :设置特定的流用于初始化StreamHandler;

下面是一个简单的例子:

#coding=gbk
import logging
logging.basicConfig(filename = os.path.join(os.getcwd(), 'log.txt'), /
  level = logging.WARN, filemode = 'w', format = '%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
logging.debug('debug')
#被忽略
logging.info('info')
#被忽略
logging.warning('warn')
logging.error('error')
#----- 结果
#2009-07-13 21:42:15,592 - WARNING: warn
#2009-07-13 21:42:15,640 - ERROR: error
logging.getLogger([name])

  创建Logger对象。日志记录的工作主要由Logger对象来完成。在调用getLogger时要提供Logger的名称(注:多次使用相同名称来调用getLogger,返回的是同一个对象的引用。),Logger实例之间有层次关系,这些关系通过Logger名称来体现,如:

p = logging.getLogger(“root”)

c1 = logging.getLogger(“root.c1″)

c2 = logging.getLogger(“root.c2″)

例子中,p是父logger, c1,c2分别是p的子logger。c1, c2将继承p的设置。如果省略了name参数, getLogger将返回日志对象层次关系中的根Logger。
logging.setLoggerClass(klass)
logging.getLoggerClass()

获取/设置日志类型。用户可以自定义日志类来代替系统提供的logging.Logger类。
logging.getLevelName(lvl)

获取日志级别对应的名称。例如:

print logging.getLevelName(logging.NOTSET)
print logging.getLevelName(10)
#logging.DEBUG
print logging.getLevelName(logging.DEBUG)
print logging.getLevelName(30)
#logging.WARN
print logging.getLevelName(logging.ERROR)
print logging.getLevelName(50)
#logging.CRITICAL
logging.shutdown()

  当不再使用日志系统的时候,调用该方法,它会将日志flush到对应的目标域上。一般在系统退出的时候调用。

Logger对象 通过调用logging.getLogger(name)来创建,它有如下常用的方法和属性:
Logger.setLevel(lvl):

设置日志的级别。对于低于该级别的日志消息将被忽略。下面一个例子演示setLevel方法:

#coding=gbk
import logging
logging.basicConfig(filename = os.path.join(os.getcwd(), 'log.txt'), level = logging.DEBUG)
log = logging.getLogger('root.test')
log.setLevel(logging.WARN) #日志记录级别为WARNNING
log.info('info')  #不会被记录
log.debug('debug') #不会被记录
log.warning('warnning')
log.error('error')
Logger.debug(msg [ ,*args [, **kwargs]])

记录DEBUG级别的日志信息。参数msg是信息的格式,args与kwargs分别是格式参数。


import logging
logging.basicConfig(filename = os.path.join(os.getcwd(), 'log.txt'), level = logging.DEBUG)
log = logging.getLogger('root')
log.debug('%s, %s, %s', *('error', 'debug', 'info'))
log.debug('%(module)s, %(info)s', {'module': 'log', 'info': 'error'})
Logger.info(msg[ , *args[ , **kwargs] ] )
Logger.warnning(msg[ , *args[ , **kwargs] ] )
Logger.error(msg[ , *args[ , **kwargs] ] )
Logger.critical(msg[ , *args[ , **kwargs] ] )

记录相应级别的日志信息。参数的含义与Logger.debug一样。
Logger.log(lvl, msg[ , *args[ , **kwargs] ] )

记录日志,参数lvl用户设置日志信息的级别。参数msg, *args, **kwargs的含义与Logger.debug一样。
Logger.exception(msg[, *args])

以ERROR级别记录日志消息,异常跟踪信息将被自动添加到日志消息里。Logger.exception通过用在异常处理块中,如:

import logging
logging.basicConfig(filename = os.path.join(os.getcwd(), 'log.txt'), level = logging.DEBUG)
log = logging.getLogger('root')
try:
  raise Exception, 'this is a exception'
except:
  log.exception('exception')
#异常信息被自动添加到日志消息中

Logger.addFilter(filt)
Logger.removeFilter(filt)

添加/移除日志消息过滤器。在讲述Filter时具体介绍。
Logger.addHandler(hdlr)
Logger.removeHandler(hdlr)

添加/移除日志消息处理器。在讲述Handler时具体介绍。
Logger.makeRecord(name, lvl, fn, lno, msg, args, exc_info[, func, extra])

创建LogRecord对象。日志消息被实例为一个LogRecord对象,并在日志类内处理。

(0)

相关推荐

  • python标准日志模块logging的使用方法

    最近写一个爬虫系统,需要用到python的日志记录模块,于是便学习了一下.python的标准库里的日志系统从Python2.3开始支持.只要import logging这个模块即可使用.如果你想开发一个日志系统, 既要把日志输出到控制台, 还要写入日志文件,只要这样使用: 复制代码 代码如下: import logging# 创建一个loggerlogger = logging.getLogger('mylogger')logger.setLevel(logging.DEBUG)# 创建一个ha

  • 详解Python中logging日志模块在多进程环境下的使用

    前言 相信每位程序员应该都知道,在使用 Python 来写后台任务时,时常需要使用输出日志来记录程序运行的状态,并在发生错误时将错误的详细信息保存下来,以别调试和分析.Python 的 logging 模块就是这种情况下的好帮手. logging 模块可以指定日志的级别,DEBUG.INFO.WARNING.ERROR.CRITICAL,例如可以在开发和调试时,把 DEBUG 以上级别的日志都输出,而在生产环境下,只输出 INFO 级别.(如果不特别指定,默认级别是 warning) loggi

  • python logging 日志轮转文件不删除问题的解决方法

    前言 最近在维护项目的python项目代码,项目使用了 python 的日志模块 logging, 设定了保存的日志数目, 不过没有生效,还要通过contab定时清理数据. 分析 项目使用了 logging 的 TimedRotatingFileHandler : #!/user/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import logging from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler l

  • python logging日志模块的详解

    python logging日志模块的详解 日志级别 日志一共分成5个等级,从低到高分别是:DEBUG INFO WARNING ERROR CRITICAL. DEBUG:详细的信息,通常只出现在诊断问题上 INFO:确认一切按预期运行 WARNING:一个迹象表明,一些意想不到的事情发生了,或表明一些问题在不久的将来(例如.磁盘空间低").这个软件还能按预期工作. ERROR:更严重的问题,软件没能执行一些功能 CRITICAL:一个严重的错误,这表明程序本身可能无法继续运行 这5个等级,也

  • Python日志模块logging简介

    logging分为4个模块: loggers, handlers, filters, and formatters. ●loggers: 提供应用程序调用的接口 ●handlers: 把日志发送到指定的位置 ●filters: 过滤日志信息 ●formatters: 格式化输出日志 Logger Logger.setLevel() 设置日志级别 Logger.addHandler()和Logger.removeHandler() 增加和删除日志处理器 Logger.addFilter()和Log

  • python改变日志(logging)存放位置的示例

    实现了简单版本的logging.config,支持一般的通过config文件进行配置.感觉还有更好的方法,是直接利用logging.config.fileConfig(log_config_file)方式读进来之后,通过修改handler方式来进行修改. 复制代码 代码如下: """project trace system"""import sysimport ConfigParserimport loggingimport logging.co

  • Python使用logging结合decorator模式实现优化日志输出的方法

    本文实例讲述了Python使用logging结合decorator模式实现优化日志输出的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: python内置的loging模块非常简便易用, 很适合程序运行日志的输出. 而结合python的装饰器模式,则可实现简明实用的代码.测试代码如下所示: #! /usr/bin/env python2.7 # -*- encoding: utf-8 -*- import logging logging.basicConfig(format='[%(asctime)s]

  • Python中内置的日志模块logging用法详解

    logging模块简介 Python的logging模块提供了通用的日志系统,可以方便第三方模块或者是应用使用.这个模块提供不同的日志级别,并可以采用不同的方式记录日志,比如文件,HTTP GET/POST,SMTP,Socket等,甚至可以自己实现具体的日志记录方式. logging模块与log4j的机制是一样的,只是具体的实现细节不同.模块提供logger,handler,filter,formatter. logger:提供日志接口,供应用代码使用.logger最长用的操作有两类:配置和发

  • python中日志logging模块的性能及多进程详解

    前言 Java 中最通用的日志模块莫过于 Log4j 了,在 python 中,也自带了 logging 模块,该模块的用法其实和 Log4j 类似.日志是记录操作的一种好方式.但是日志,基本都是基于文件的,也就是要写到磁盘上的.这时候,磁盘将会成为一个性能瓶颈.对于普通的服务器硬盘(机械磁盘,非固态硬盘),Python日志的性能瓶颈是多少呢?今天我们就来测一下.下面话不多说,来一起看看详细的介绍: 测试代码如下: #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 # =

  • Python中使用logging模块打印log日志详解

    学一门新技术或者新语言,我们都要首先学会如何去适应这们新技术,其中在适应过程中,我们必须得学习如何调试程序并打出相应的log信息来,正所谓"只要log打的好,没有bug解不了",在我们熟知的一些信息技术中,log4xxx系列以及开发Android app时的android.util.Log包等等都是为了开发者更好的得到log信息服务的.在Python这门语言中,我们同样可以根据自己的程序需要打出log. log信息不同于使用打桩法打印一定的标记信息,log可以根据程序需要而分出不同的l

  • Python同时向控制台和文件输出日志logging的方法

    本文实例讲述了Python同时向控制台和文件输出日志logging的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: python提供了非常方便的日志模块,可实现同时向控制台和文件输出日志的功能. #-*- coding:utf-8 -*- import logging # 配置日志信息 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s', datefmt

随机推荐