Python标准库中的logging用法示例详解

目录
  • 1、logging的介绍
  • 2、简单用法示例
  • 3、日志级别
  • 4、打印格式的各个参数
  • 5、日志输出到指定文件
  • 6、日志回滚(按照文件大小滚动)
  • 7、日志回滚(按照时间滚动)

1、logging的介绍

logging是Python标准库中记录常用的记录日志库,通过logging模块存储各种格式的日志,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。

2、简单用法示例

首先创建一个logger.py的文件,其里面的代码如下所示:

import logging

# 1.创建一个logger实例,并且logger实例的名称命名为“single info”,设定的严重级别为DEBUG
LOGGER = logging.getLogger('single info')
LOGGER.setLevel(logging.DEBUG)

# 2.创建一个handler,这个主要用于控制台输出日志,并且设定严重级别
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)

# 3.创建handler的输出格式(formatter)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 4.将formatter添加到handler中
ch.setFormatter(formatter)

# 5.将handler添加到logger中
LOGGER.addHandler(ch)

在与logger.py文件的同级目录下创建一个demo.py的文件,在demo.py文件中引用前面已经创建好的logger实例,其代码如下:

from logger import LOGGER

LOGGER.debug("打印DEBUG级别的日志")
LOGGER.info("打印INFO级别的日志")

执行demo.py文件,控制台中的输入内容如下:

2022-09-03 17:38:16,554 - single info - DEBUG - 打印DEBUG级别的日志
2022-09-03 17:38:16,555 - single info - INFO - 打印INFO级别的日志

3、日志级别

默认情况下,logging的日志级别为WARNING,并且将日志打印到控制台中。日志级别大小关系为:CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET

import logging

LOGGER = logging.getLogger('single info')

LOGGER.error("打印ERROR级别日志")
LOGGER.warning("打印WARNING级别日志")
LOGGER.info("打印INFO级别日志")

执行上述代码,其输出内容为:

打印ERROR级别日志
打印WARNING级别日志

可以看到由于INFO的日志级别小于WARNING,所以其对应的日志没有输出

4、打印格式的各个参数

%(asctime)s:日志记录时创建人类可读时间,默认情况下类似于' 2022-09-03 17:28:38,073 '这样的形式(逗号后的数字是时间的毫秒部分)

%(name)s:表示logger实例的名称

%(levelname)s:打印日志的日志等级

%(message)s:表示日志的内容

5、日志输出到指定文件

将上述的logger.py文件修改为如下所示:

import logging

# 1、创建一个logger实例,并且logger实例的名称命名为“single info”,设定的严重级别为DEBUG
LOGGER = logging.getLogger('single info')
LOGGER.setLevel(logging.DEBUG)

# 2、创建一个handler,用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('test.log',encoding="utf-8", mode="a")
fh.setLevel(logging.WARNING)

#3、定义handler的输出格式(formatter)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(filename)s - %(lineno)d : %(message)s')

# 4、给handler添加formatter
fh.setFormatter(formatter)

# 5、给logger添加handler
LOGGER.addHandler(fh)

demo.py文件中的代码为:

from logger import LOGGER

LOGGER.debug("打印DEBUG级别的日志")
LOGGER.error("打印ERROR级别的日志")

执行demo.py文件,我们会看到在项目的根目录下面会产生一个名为test.log的文件,并且文件里面的内容为:

打印ERROR级别日志
打印WARNING级别日志

特别提示:由于要在日志文件中输出中文,所以在指定日志文件时需要设置好编码

6、日志回滚(按照文件大小滚动)

仅仅修改logger.py文件:定义一个RotatingFileHandler,最多备份3个日志文件,每个日志文件最大1K

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler

# 1、创建一个logger实例,并且logger实例的名称命名为“single info”,设定的严重级别为DEBUG
LOGGER = logging.getLogger('single info')
LOGGER.setLevel(logging.DEBUG)

# 2、定义一个RotatingFileHandler,最多备份3个日志文件,每个日志文件最大1K
rHandler = RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes = 1,backupCount = 3,encoding="utf-8", mode="a")
rHandler.setLevel(logging.WARNING)

#3、定义handler的输出格式(formatter)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(filename)s - %(lineno)d : %(message)s')

# 4、给handler添加formatter
rHandler.setFormatter(formatter)

# 5、给logger添加handler
LOGGER.addHandler(rHandler)

多次运行demo.py后,可以看到在项目的根目录下面会新增四个文件:

log.txt表示当前日志所存储的文件,log.txt.1、log.txt.2和log.txt.3表示的是日志备份文件。

7、日志回滚(按照时间滚动)

仅仅修改logger.py文件:定义一个TimedRotatingFileHandler,最多备份3个日志文件,每隔5秒作为一个日志文件的间隔点

import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
from statistics import mode

# 1、创建一个logger实例,并且logger实例的名称命名为“single info”,设定的严重级别为DEBUG
LOGGER = logging.getLogger('single info')
LOGGER.setLevel(logging.DEBUG)

# 2、定义一个TimedRotatingFileHandler,最多备份3个日志文件,每隔5秒作为一个日志文件的间隔点
rHandler =TimedRotatingFileHandler(filename="ds_update", when="S", interval=5, backupCount=3,encoding="UTF-8")
rHandler.setLevel(logging.WARNING)

# 3、定义handler的输出格式(formatter)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(filename)s - %(lineno)d : %(message)s')

# 4、给handler添加formatter
rHandler.setFormatter(formatter)

# 5、给logger添加handler
LOGGER.addHandler(rHandler)

多次运行demo.py后,可以看到在项目的根目录下面会新增四个文件:

ds_update表示当前日志所存储的文件,ds_update.2022-09-03_19-24-50、ds_update.2022-09-03_19-24-45和ds_update.2022-09-03_19-24-36表示的是日志备份文件,日志备份文件按照时间顺序由近及远进行滚动。

到此这篇关于Python标准库中的logging的文章就介绍到这了,更多相关Python标准库logging内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

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