如何理解python接口自动化之logging日志模块

一、logging模块介绍

​前言:我们之前运行代码时都是将日志直接输出到控制台,而实际项目中常常需要把日志存储到文件,便于查阅,如运行时间、描述信息以及错误或者异常发生时候的特定上下文信息。

​Python中自带的logging模块提供了标准的日志接口,在debug时使用往往会事半功倍。为什么不直接使用print去输出呢?这种方式对简单的脚本来说有用,对于复杂的系统来说相当于一个花瓶摆设,大量的print输出很容易被遗忘在代码里,并且print是标准输出,这很难从一堆信息里去判断哪些是你需要重点关注的。

​logging的优势就在于可以控制日志的级别,把不需要的信息进行过滤,且可以决定它输出到什么地方、如何输出,还可以通过控制等级把特定等级的信息输出到特定的位置等。logging一共分为四个部分:

  • Loggers:日志收集器,可供程序直接调用的接口,app通过调用提供的api来记录日志
  • Handlers:日志处理器, 决定将日志记录分配至正确的目的地
  • Filters:日志过滤器,对日志信息进行过滤, 提供更细粒度的日志是否输出的判断
  • Formatters:日志格式器,制定最终记录打印的格式布局

二、日志等级

​logging将logger的等级划分成5个level,由低到高分别是DEBUG、INFO、WARNING、ERROE、CRITICAL,默认是WARNING级别,CRITICAL最高,相关等级说明如下:

Level 说明
DEBUG 输出详细的运行信息,主要用于调试,追踪问题时使用
INFO 输出正常的运行的信息,一切按预期进行的情况
WARNING 一些意想不到的或即将会发生的情况,比如警告:内存空间不足,但不影响程序运行
ERROR 由于某些问题,程序的一些功能会受到影响,还可以继续运行
CRITICAL 一个严重的错误,表明程序本身可能无法继续运行

​这些等级的日志中低包含高,比如INFO,会收集INFO及以上等级的日志,DEBUG等级的日志将不进行收集。下面我们来输出这5个等级的日志:

import logging

"""
logging模块默认收集的日志是warning以上等级的

"""

a = 100
logging.debug(a)
logging.info('这是INFO等级的信息')
logging.warning('这是WARNING等级的信息')
logging.error('这是ERROR等级的信息')
logging.critical('这是CRITICAL等级的信息')

​输出结果:

C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py

WARNING:root:这是WARNING等级的信息

ERROR:root:这是ERROR等级的信息

CRITICAL:root:这是CRITICAL等级的信息

Process finished with exit code 0

三、日志收集器

​日志是怎么被收集和输出的呢?答案就是日志收集器,设置一个收集器,把指等级的日志信息输出到指定的地方,控制台或文件等,其工作过程大致如下:

​logging中默认的日志收集器是root,收集等级默认是WARNING,我们可以通过setLevel来改变它的收集等级。

# 获取默认的日志收集器root
my_log = logging.getLogger()
# 设置默认的日志收集器等级
my_log.setLevel("DEBUG")  # 日志将全部被收集

a = 100
logging.debug(a)
logging.info('这是INFO等级的信息')
logging.warning('这是WARNING等级的信息')
logging.error('这是ERROR等级的信息')
logging.critical('这是CRITICAL等级的信息')

​输出结果:

C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py

DEBUG:root:100

INFO:root:这是INFO等级的信息

WARNING:root:这是WARNING等级的信息

ERROR:root:这是ERROR等级的信息

CRITICAL:root:这是CRITICAL等级的信息

Process finished with exit code 0

​除了使用默认的日志收集器,我们也可以自己创建一个收集器logging.getLogger,如下:

import logging

my_logger = logging.getLogger('my_logger')	# 创建logging对象
my_logger.setLevel('INFO')	# 设置日志收集等级

a = 100
logging.debug(a)
logging.info('这是INFO等级的信息')
logging.warning('这是WARNING等级的信息')
logging.error('这是ERROR等级的信息')
logging.critical('这是CRITICAL等级的信息')

​输出结果:

C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py

WARNING:root:这是WARNING等级的信息

ERROR:root:这是ERROR等级的信息

CRITICAL:root:这是CRITICAL等级的信息

Process finished with exit code 0

四、日志处理器

​上面例子中设置的收集器都是输出到控制台,除此我们还可以输出到文件中。

​Handlers(处理器)的作用就是将logger发过来的信息进行准确地分配,送往正确的地方。比如,送往控制台、文件或者是两者。它决定了每个日志收集器的行为,是创建收集器之后需要配置的重点区域。每个Handler同样有一个日志级别,一个logger可以拥有多个handler也就是说logger可以根据不同的日志级别将日志传递给不同的handler。当然也可以相同的级别传递给多个handler,这就根据需求来灵活的配置了。

​下面实例中设置了两个handler,一个是输出到控制台,一个是输出到文件中。关键代码:

  • logging.StreamHandler:输出到控制台的处理器
  • logging.FileHandler:输出到文件的处理器
  • addHandler:添加处理器
  • removeHandler:移除处理器
import logging

my_logger = logging.getLogger('my_logger')
my_logger.setLevel('INFO')

# 创建一个输出到控制台的处理器
sh = logging.StreamHandler()
sh.setLevel("ERROR")    # 设置处理器的输出等级
my_logger.addHandler(sh)    # 将处理器绑定到日志收集器上

# 创建一个输出到文件的处理器
fh = logging.FileHandler("logs.logs", encoding="utf8")
fh.setLevel("INFO")
my_logger.addHandler(fh)
# my_logger.removeHandler(fh)	# 移除处理器

a = 100
my_logger.debug(a)
my_logger.info('这是INFO等级的信息')
my_logger.warning('这是WARNING等级的信息')
my_logger.error('这是ERROR等级的信息')
my_logger.critical('这是CRITICAL等级的信息')

运行结果:

C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py

这是ERROR等级的信息

这是CRITICAL等级的信息

Process finished with exit code 0

五、日志过滤器

​Filters可以实现比level更复杂的过滤功能,限制只有满足过滤规则的日志才会被输出。比如我们定义了filter = logging.Filter('A.B'),并将这个Filter添加到了一个Handler上,则使用该Handler的Logger中只有名字带A.B前缀的Logger才能输出其日志。下面是一个简单实例:

import logging

# 这是logger1
my_logger = logging.getLogger('A.C,B')
my_logger.setLevel('INFO')

# 这是logger2
my_logger2 = logging.getLogger('A.B')
my_logger2.setLevel('INFO')

# 创建一个处理器,两个logger都使用这个处理器
sh = logging.StreamHandler()
sh.setLevel("ERROR")
my_logger.addHandler(sh)
my_logger2.addHandler(sh)

# 创建一个过滤器绑到处理器上
my_filter = logging.Filter(name='A.B')
sh.addFilter(my_filter)    # 把过滤器添加到处理器上
# sh2.removeFilter(my_filter)   # 移除过滤器

my_logger.debug('这是logger1-DEBUG等级的信息')
my_logger.info('这是logger1-INFO等级的信息')
my_logger.warning('这是logger1-WARNING等级的信息')
my_logger.error('这是logger1-ERROR等级的信息')
my_logger.critical('这是logger1-CRITICAL等级的信息')

my_logger2.debug('这是logger2-DEBUG等级的信息')
my_logger2.info('这是logger2-INFO等级的信息')
my_logger2.warning('这是logger2-WARNING等级的信息')
my_logger2.error('这是logger2-ERROR等级的信息')
my_logger2.critical('这是logger2-CRITICAL等级的信息')

​因为只有logger2满足过滤器的条件,因此只会输出logger2的日志,运行结果如下:

C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py

这是logger2-ERROR等级的信息

这是logger2-CRITICAL等级的信息

Process finished with exit code 0

​filter方法用于具体控制传递的record记录是否能通过过滤,如果该方法返回值为0表示不能通过过滤,非0表示可以通过过滤。

六、日志格式器

​顾名思义,对日志进行格式化,因为常规的日志输出并不直观美观,通过美化日志的输出格式,可以让我们阅读起来更加舒服。

​format常用格式如下:

  • %(name)s: 打印收集器名称
  • %(levelno)s: 打印日志级别的数值
  • %(levelname)s: 打印日志级别名称
  • %(pathname)s: 打印当前执行程序的路径,其实就是sys.argv[0]
  • %(filename)s: 打印当前执行程序名
  • %(funcName)s: 打印日志的当前函数
  • %(lineno)d: 打印日志的当前行号
  • %(asctime)s: 打印日志的时间
  • %(thread)d: 打印线程ID
  • %(threadName)s: 打印线程名称
  • %(process)d: 打印进程ID
  • %(message)s: 打印日志信息
import logging

my_logger = logging.getLogger('A.C,B')
my_logger.setLevel('INFO')

# 创建一个处理器
sh = logging.StreamHandler()
sh.setLevel("ERROR")
my_logger.addHandler(sh)
# 设置一个格式,并设置到处理器上
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - [%(filename)s-->line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')
sh.setFormatter(formatter)

my_logger.debug('这是logger1-DEBUG等级的信息')
my_logger.info('这是logger1-INFO等级的信息')
my_logger.warning('这是logger1-WARNING等级的信息')
my_logger.error('这是logger1-ERROR等级的信息')
my_logger.critical('这是logger1-CRITICAL等级的信息')

​运行结果:

C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py

2020-08-01 18:28:43,645 - [test.py-->line:17] - ERROR: 这是logger1-ERROR等级的信息

2020-08-01 18:28:43,645 - [test.py-->line:18] - CRITICAL: 这是logger1-CRITICAL等级的信息

Process finished with exit code 0

七、日志滚动

​如果你用 FileHandler 存储日志,文件的大小会随着时间推移而不断增大,最终有一天它会占满你所有的磁盘空间。Python 的 logging 模块提供了两个支持日志滚动的 FileHandler 类,分别是 RotatingFileHandler 和 TimedRotatingFileHandler,它就可以解决这个尴尬的问题。

  • RotatingFileHandler 的滚动时刻是日志文件的大小达到一定值,当达到指定值的时候,RotatingFileHandler会将日志文件重命名存档,然后打开一个新的日志文件。
  • TimedRotatingFileHandler 是当某个时刻到来时就进行滚动,同 RotatingFileHandler 一样,当滚动时机来临时,TimedRotatingFileHandler 会将日志文件重命名存档,然后打开一个新的日志文件。

​在实际应用中,我们通常会根据时间进行滚动,以下实例也以时间滚动为例,按大小滚动的同理:

import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler

my_logger = logging.getLogger('A.C,B')
my_logger.setLevel('INFO')

# 创建一个处理器,使用时间滚动的文件处理器
log_file_handler = TimedRotatingFileHandler(filename='log.log', when='D', interval=1, backupCount=10)
# log_file_handler.suffix = "%Y-%m-%d"
# log_file_handler.extMatch = re.compile(r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}.log$")
log_file_handler.setLevel("ERROR")
my_logger.addHandler(log_file_handler)

# 设置一个格式,并设置到处理器上
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - [%(filename)s-->line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')
log_file_handler.setFormatter(formatter)

my_logger.debug('这是logger1-DEBUG等级的信息')
my_logger.info('这是logger1-INFO等级的信息')
my_logger.warning('这是logger1-WARNING等级的信息')
my_logger.error('这是logger1-ERROR等级的信息')
my_logger.critical('这是logger1-CRITICAL等级的信息')

​参数说明:

filename:日志文件名;

when:是一个字符串,用于描述滚动周期的基本单位,字符串的值及意义如下:

  • S - Seconds
  • M - Minutes
  • H - Hours
  • D - Days
  • midnight - roll over at midnight
  • W{0-6} - roll over on a certain day; 0 - Monday

interval: 滚动周期,单位由when指定,比如:when='D',interval=1,表示每天产生一个日志文件;

backupCount: 表示日志文件的保留个数;

​除了上述参数之外,TimedRotatingFileHandler还有两个比较重要的成员变量,它们分别是suffix和extMatch。suffix是指日志文件名的后缀,suffix中通常带有格式化的时间字符串,filename和suffix由“.”连接构成文件名(例如:filename="test", suffix="%Y-%m-%d.log",生成的文件名为test.2020-08-01.log。extMatch是一个编译好的正则表达式,用于匹配日志文件名的后缀,它必须和suffix是匹配的,如果suffix和extMatch匹配不上的话,过期的日志是不会被删除的。比如,suffix=“%Y-%m-%d.log”, extMatch的只能是re.compile(r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}.log$")。默认情况下,在TimedRotatingFileHandler对象初始化时,suffxi和extMatch会根据when的值进行初始化:

S:suffix="%Y-%m-%d_%H-%M-%S",extMatch=r"\^d{4}-\d{2}-\d{2}_\d{2}-\d{2}-\d{2}";
M:suffix="%Y-%m-%d_%H-%M",extMatch=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}_\d{2}-\d{2}";
H:suffix="%Y-%m-%d_%H",extMatch=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}_\d{2}";
D:suffxi="%Y-%m-%d",extMatch=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}";
MIDNIGHT:"%Y-%m-%d",extMatch=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}";
W:"%Y-%m-%d",extMatch=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}";

​如果对日志文件名没有特殊要求的话,可以不用设置suffix和extMatch,如果需要,一定要让它们匹配上。

八、模块封装

​一次封装,一劳永逸,之后直接调用即可,封装内容按需。

import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler

class MyLogger(object):

    @staticmethod
    def create_logger():
        my_logger = logging.getLogger("my_logger")
        my_logger.setLevel("DEBUG")
        # 控制台处理器
        stream_handler = logging.StreamHandler()
        stream_handler.setLevel("ERROR")
        my_logger.addHandler(stream_handler)
        # 使用时间滚动的文件处理器
        log_file_handler = TimedRotatingFileHandler(filename='log.log', when='D', interval=1, backupCount=10)
        log_file_handler.setLevel("INFO")
        my_logger.addHandler(log_file_handler)

        formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - [%(filename)s-->line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')
        stream_handler.setFormatter(formatter)
        log_file_handler.setFormatter(formatter)

        return my_logger

以上就是如何理解python接口自动化之logging日志模块的详细内容,更多关于python 接口自动化 logging日志模块的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • python 如何对logging日志封装

    作者:做梦的人(小姐姐) 出处:https://www.cnblogs.com/chongyou/ 因为最近在做平台,发现有同事,使用django封装了日志模块,看样子很简单,准备自己单独做了一个日志封装模板,对于python不熟练的我,封装部分参考了多个博主的内容,形成自己的日志模块,内容如下: 封装部分 创建一个logutil2的py文件 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author: zhangjun # @Date  :

  • 解决python logging遇到的坑 日志重复打印问题

    python 中 logging模块 假如遇到 多线程 或者 多进程 或者在web框架中自定义logging的话(一个请求就是一个独立的线程)非常容易重复打印日志 和造成内存崩溃,所以: 解决方法如下: 重写日志方法 用类: class Log(): import logging def __init__(self): self.logger = logging.getLogger(__name__) # 以下三行为清空上次文件 # 这为清空当前文件的logging 因为logging会包含所有

  • python (logging) 日志按日期、大小回滚的操作

    描述: 日志按日期.大小回滚 代码: # -*- coding: utf-8 -*- import os import logging.handlers log_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + os.sep + 'logs' if not os.path.isdir(log_dir): os.makedirs(log_dir) # CONSTANT VARIABLES MODULE_NAME = 'my_module' LOG

  • Python+logging输出到屏幕将log日志写入文件

    日志 日志是跟踪软件运行时所发生的事件的一种方法.软件开发者在代码中调用日志函数,表明发生了特定的事件.事件由描述性消息描述,该描述性消息可以可选地包含可变数据(即,对于事件的每次出现都潜在地不同的数据).事件还具有开发者归因于事件的重要性:重要性也可以称为级别或严重性. logging提供了一组便利的函数,用来做简单的日志.它们是 debug(). info(). warning(). error() 和 critical(). logging函数根据它们用来跟踪的事件的级别或严重程度来命名.

  • python 实现logging动态变更输出日志文件名

    python作为一门非常容易上手的脚本语言,日志输出更是简单,logging模块,简单的设置配置和属性,就能实现到控制台输出日志,在basicConfig()设置文件名,就能够将日志信息写入文件,简直是简单到不能再简单. 最近在项目中就遇到一个日志问题,使用python编写的服务程序一直运行,连续处理一些任务,每个任务的关键信息都需要输出到文件中,便于维护人员查看,可是对于简单实用logging来说,日志写入文件非常简单,由于服务程序连续运行,一直向一个文件记录日志信息有些不妥,有常识的开发人员

  • Python日志打印里logging.getLogger源码分析详解

    实践环境 WIN 10 Python 3.6.5 函数说明 logging.getLogger(name=None) getLogger函数位于logging/__init__.py脚本 源码分析 _loggerClass = Logger # ...略 root = RootLogger(WARNING) Logger.root = root Logger.manager = Manager(Logger.root) # ...略 def getLogger(name=None): "&quo

  • Python logging自定义字段输出及打印颜色

    logging模块是Python的一个标准库模块,开发过程中,可以通过该模块,灵活的完成日志的记录. logging模块提供了两种记录日志的方式: 1)使用logging提供的模块级别的函数(logging.basicConfig,logging.debug,logging.info...) 2)使用logging模块的组件(loggers,handlers,filters,formatters) 简单示例 import json import logging class JsonFilter(

  • Python中logging日志的四个等级和使用

    1. logging日志的介绍 在现实生活中,记录日志非常重要,比如:银行转账时会有转账记录:飞机飞行过程中,会有个黑盒子(飞行数据记录器)记录着飞机的飞行过程,那在咱们python程序中想要记录程序在运行时所产生的日志信息,怎么做呢? 可以使用 logging 这个包来完成 记录程序日志信息的目的是: 1. 可以很方便的了解程序的运行情况 2. 可以分析用户的操作行为.喜好等信息 3. 方便开发人员检查bug 2. logging日志级别介绍 日志等级可以分为5个,从低到高分别是: 1. DE

  • Python logging模块handlers用法详解

    一.handlers是什么? logging模块中包含的类 用来自定义日志对象的规则(比如:设置日志输出格式.等级等) 常用3个子类:StreamHandler.FileHandler.TimedRotatingFileHandler 二.handlers基础应用 2.1 StreamHandler 控制台输出日志 import logging #创建一个logger日志对象 logger = logging.getLogger('test_logger') logger.setLevel(lo

  • 如何理解python接口自动化之logging日志模块

    一.logging模块介绍 ​前言:我们之前运行代码时都是将日志直接输出到控制台,而实际项目中常常需要把日志存储到文件,便于查阅,如运行时间.描述信息以及错误或者异常发生时候的特定上下文信息. ​Python中自带的logging模块提供了标准的日志接口,在debug时使用往往会事半功倍.为什么不直接使用print去输出呢?这种方式对简单的脚本来说有用,对于复杂的系统来说相当于一个花瓶摆设,大量的print输出很容易被遗忘在代码里,并且print是标准输出,这很难从一堆信息里去判断哪些是你需要重

  • Python接口自动化浅析logging日志原理及模块操作流程

    目录 一.日志介绍 01 为什么需要日志? 02 什么是日志? 03 日志的用途是什么? 04 日志的级别分为哪些? 05 日志功能的实现 二.Logging模块 01 logging模块介绍 02 logging模块优势 03 logging日志框架的组成 04 logging函数中的具体参数 05 简单的日志小例子 06 自定义logger日志 在上一篇Python接口自动化测试系列文章:Python接口自动化浅析pymysql数据库操作流程,主要介绍pymysql安装.操作流程.语法基础及

  • Python接口自动化浅析logging封装及实战操作

    在上一篇Python接口自动化测试系列文章:Python接口自动化浅析logging日志原理及模块操作流程,主要介绍日志相关概念及logging日志模块的操作流程. 而在此之前介绍过yaml封装,数据驱动.配置文件.日志文件等独立的功能,我们将这些串联起来,形成一个完整的接口测试流程. 以下主要介绍将logging常用配置放入yaml配置文件.logging日志封装及结合登录用例讲解日志如何在接口测试中运用. 一.yaml配置文件 将日志中的常用配置,比如日志器名称.日志器等级及格式化放在配置文

  • Python接口自动化之浅析requests模块post请求

    在上一篇Python接口自动化测试系列文章:Python接口自动化之浅析requests模块get请求,介绍了requests模块.get请求及响应结果详解.接下来介绍requests模块中的post请求的使用. 一.源码解析 def post(url, data=None, json=None, **kwargs): r"""Sends a POST request. :param url: URL for the new :class:`Request` object.

  • Python接口自动化之浅析requests模块get请求

    一.requests模块说明 介绍 Requests是Python语言的第三方的库,专门用于发送HTTP请求. 特点 1.Requests支持HTTP连接保持和连接池,支持使用cookie保持会话,支持文件上传,支持自动响应内容的编码,支持国际化的URL和POST数据自动编码. 2.在python内置模块的基础上进行了高度的封装,从而使得python进行网络请求时,变得人性化,使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作. 3.Requests会自动实现持久连接keep-alive

  • Python接口自动化浅析如何处理接口依赖

    在前面的Python接口自动化测试系列文章:Python接口自动化浅析logging封装及实战操作, 其中介绍了将logging常用配置放入yaml配置文件.logging日志封装及结合登录用例讲解日志如何在接口测试中运用. 以下主要介绍如何提取token.将token作为类属性全局调用及充值接口如何携带token进行请求. 一.场景说明 在面试接口自动化时,经常会问,其他接口调用的前提条件是当前用户必须是登录状态,如何处理接口依赖? 在此之前我们介绍过session管理器保存会话状态. 如果接

  • Python接口自动化浅析如何处理动态数据

    在上一篇Python接口自动化测试系列文章:Python接口自动化浅析logging封装及实战操作,主要介绍如何提取token.将token作为类属性全局调用及充值接口如何携带token进行请求. 以下主要介绍:接口自动化过程中,动态数据如何生成.动态数据与数据库数据进行对比并替换. 一.应用场景F 注册接口参数需要手机号,手机号如何动态生成? 生成的手机号如何与数据库数据进行对比? 未注册的手机号如何替换用例数据中的手机号? 二.动态手机号处理思路 编写函数,生成随机的手机号: 将生成的手机号

  • Python接口自动化之cookie、session应用详解

    目录 一.cookie 1.cookie介绍 2.cookie原理 二.session 1.session介绍 2.session原理 1. 存储位置不同: 2. 存储容量不同: 3. 存取方式不同: 4. 隐私策略/安全性不同: 5. 有效期不同: 6. 服务器压力不同: 三.cookie和session区别 四.cookie应用 五.session应用 在上一篇Python接口自动化测试系列文章:Python接口自动化之浅析requests模块post请求,介绍了post源码,data.js

  • Python接口自动化浅析Token应用原理

    目录 一.Token基本概念及原理 1.Token作用 2.什么是Token 3.Token运行原理 4.Token认证优点 5.Token和 Cookie.Session 的选型 二.Token实战 在之前的Python接口自动化测试系列文章:Python接口自动化之cookie.session应用详解,介绍了cookie.session原理及在自动化过程中如何利用cookie.session保持会话状态. 以下介绍Token原理及在自动化中的应用. 一.Token基本概念及原理 1.Toke

  • python logging日志模块以及多进程日志详解

    本篇文章主要对 python logging 的介绍加深理解.更主要是 讨论在多进程环境下如何使用logging 来输出日志, 如何安全地切分日志文件. 1. logging日志模块介绍 python的logging模块提供了灵活的标准模块,使得任何Python程序都可以使用这个第三方模块来实现日志记录.python logging 官方文档 logging框架中主要由四个部分组成: Loggers: 可供程序直接调用的接口 Handlers: 决定将日志记录分配至正确的目的地 Filters:

随机推荐