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,有常识的开发人员都知道,长时间的日志输出会导致日志文件过大,可是如何在服务运行时,修改日志的输出文件,以当天日期作为日志文件名。

代码编写环境:python3.4.3

1.logging.basicConfig()

首先,想到的是更改logging.basicConfig(filename=logfilename)参数,来实现变更日志文件名的目的。编写代码如下:

log_fmt = '%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s'
for i in range(1,4):
 filename = str.format('mylog%d.txt' % i)
 logging.basicConfig(format=log_fmt, level=logging.DEBUG, filename=filename)
 logging.debug('This is debug message')
 logging.info('This is info message')
 logging.warning('This is warning message')

运行结果没有达到预期的效果,只有日志文件mylog1.txt被创建,mylog2.txt和mylog3.txt都未被创建,连续3次的输出的内容都写入mylog1.txt中。说明logging.basicConfig()设置属性具有全局性,第一次设置之后,之后再设置将不再生效。查看官方文档,也确实是如此。

logging.basicConfig(**kwargs)

Does basic configuration for the logging system by creating a StreamHandler with a default Formatter and adding it to the root logger. The functions debug(), info(), warning(), error() and critical() will call basicConfig() automatically if no handlers are defined for the root logger.

This function does nothing if the root logger already has handlers configured for it.

此路不通,只好用其他方法。

2.Handler对象

logging支持添加多个不同类型的handler对象,实现对控制台(logging.StreamHandler)、文件(logging.FileHandler)等不同目标输出日志。

logging支持的日志详情见文档logging.handlers

通过增加多个handler对象,可是实现同时在控制台、文件同时输出不同级别的日志信息。

# 默认配置logging写入本地文件
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
  format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
  datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
  filename='myapp2.log',
  filemode='w')
#定义一个StreamHandler,将INFO级别或更高的日志信息打印到标准错误,并将其添加到当前的日志处理对象。
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s')
console.setFormatter(formatter)
logging.getLogger('').addHandler(console)
logging.debug('This is debug message')
logging.info('This is info message')
logging.warning('This is warning message')

考虑实现简单又能说明效果,写入文件使用logging.basicConfig()设置,并添加输出指向控制台的流处理(StreamHandler)对象console,实现同时输出日志。当然也可以反过来,默认设置控制台输出日志,之后创建文件对象(logging.FileHandler),并加入处理集合,实现同样的效果。

logging.getLogger('')获取的是名为'root'的默认根节点

同时,logging提供addHandler()的方法,自然也会有管理handler的方法。

延伸之前Handler的思路,我们可以实现对handler的动态管理,变更日志文件。每次需要变更输出文件路径前,使用handler管理清空原先的logging.FileHandler对象,重新创建一个新文件名的logging.FileHandler对象即可。

# 默认配置logging写入本地文件
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
  format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
  datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
  filename='myapp2.log',
  filemode='w')
#定义一个StreamHandler,将INFO级别或更高的日志信息打印到标准错误,并将其添加到当前的日志处理对象。
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s')
console.setFormatter(formatter)
logging.getLogger('').addHandler(console)
logging.debug('This is debug message')
logging.info('This is info message')
logging.warning('This is warning message')

使用for循环执行3次处理,分别创建日志文件名称为mylog1.txt, mylog2.tx, mylog3.txt,并写入相同的内容。执行结果确实产生不同名称的文件,日志内容也正确写入。

至此,已经实现动态变更输出文件日志名称的功能。至于按照日志输出文件名,只需要按照上述代码的思路,将创建logging.FileHandler()的文件名参数变更就能达成目的。

简单实现方案

浏览官方文档logging.handlers一节内容,python考虑到日志的常规使用场景,已经封装更为简单的实现方案,TimedRotatingFileHandler,只需简单的配置,即可实现对输出日志文件的基本管理,灵活易用,代码如下:

import logging, logging.handlers
import time
'''
TimedRotatingFileHandler构造函数声明
class logging.handlers.TimedRotatingFileHandler(filename, when='h', interval=1, backupCount=0, encoding=None, delay=False, utc=False, atTime=None)
filename 日志文件名前缀
when 日志名变更时间单位
 'S' Seconds
 'M' Minutes
 'H' Hours
 'D' Days
 'W0'-'W6' Weekday (0=Monday)
 'midnight' Roll over at midnight
interval 间隔时间,是指等待N个when单位的时间后,自动重建文件
backupCount 保留日志最大文件数,超过限制,删除最先创建的文件;默认值0,表示不限制。
delay 延迟文件创建,直到第一次调用emit()方法创建日志文件
atTime 在指定的时间(datetime.time格式)创建日志文件。
'''
def test_TimedRotatingFileHandler():
 # 定义日志输出格式
 fmt_str = '%(asctime)s[level-%(levelname)s][%(name)s]:%(message)s'
 # 初始化
 logging.basicConfig()
 # 创建TimedRotatingFileHandler处理对象
 # 间隔5(S)创建新的名称为myLog%Y%m%d_%H%M%S.log的文件,并一直占用myLog文件。
 fileshandle = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler('myLog', when='S', interval=5, backupCount=3)
 # 设置日志文件后缀,以当前时间作为日志文件后缀名。
 fileshandle.suffix = "%Y%m%d_%H%M%S.log"
 # 设置日志输出级别和格式
 fileshandle.setLevel(logging.DEBUG)
 formatter = logging.Formatter(fmt_str)
 fileshandle.setFormatter(formatter)
 # 添加到日志处理对象集合
 logging.getLogger('').addHandler(fileshandle)
if __name__ == '__main__':
 test_TimedRotatingFileHandler()
 # 测试在200s内创建文件多个日志文件
 for i in range(0, 100):
 logging.debug("logging.debug")
 logging.info("logging.info")
 logging.warning("logging.warning")
 logging.error("logging.error")
 time.sleep(2)

补充:使用Python的logging.config.fileConfig配置日志

Python的logging.config.fileConfig方式配置日志,通过解析conf配置文件实现。文件 logglogging.conf 配置如下:

[loggers]
keys=root,fileLogger,rotatingFileLogger

[handlers]
keys=consoleHandler,fileHandler,rotatingFileHandler

[formatters]
keys=simpleFormatter

[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler

[logger_fileLogger]
level=DEBUG
# 该logger中配置的handler
handlers=fileHandler
# logger 的名称
qualname=fileLogger
propagate=0

[logger_rotatingFileLogger]
level=DEBUG
# 这样配置,rotatingFileLogger中就同时配置了consoleHandler,rotatingFileHandler
# consoleHandler 负责将日志输出到控制台
# rotatingFileHandler 负责将日志输出保存到文件中
handlers=consoleHandler,rotatingFileHandler
qualname=rotatingFileLogger
propagate=0

[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=simpleFormatter
args=(sys.stdout,)

[handler_fileHandler]
class=FileHandler
level=DEBUG
formatter=simpleFormatter
args=('logs/logging.log', 'a')

[handler_rotatingFileHandler]
class=handlers.RotatingFileHandler
level=WARNING
formatter=simpleFormatter
args=("logs/rotating_logging.log", "a", 1*1024*1024, 5)

[formatter_simpleFormatter]
#format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
format=%(asctime)s - %(module)s - %(thread)d - %(levelname)s : %(message)s
datefmt=%Y-%m-%d %H:%M:%S

以上配置文件主要包含以下几部分:

loggers : 配置logger信息。必须包含一个名字叫做root的logger,当使用无参函数logging.getLogger()时,默认返回root这个logger,其他自定义logger可以通过 logging.getLogger("fileLogger") 方式进行调用

handlers:定义声明handlers信息。常用的handlers包括 StreamHandler(仅将日志输出到kong控制台)、FileHandler(将日志信息输出保存到文件)、RotaRotatingFileHandler(将日志输出保存到文件中,并设置单个日志wenj文件的大小和日志文件个数)

formatter : 设置日志格式

logger_xxx : 对loggers中声明的logger进行逐个配置,且要一一对应

handler_xxx : 对handlers中声明的handler进行逐个配置,且要一一对应

formatter_xxx : 对声明的formatterjinx进行配置

代码示例

logging.config.fileConfig(“logging.conf”)

# 输出日志到控制台,获取的是root对应的logger
console_logger = logging.getLogger()

# 输出日志到单个文件
file_logger = logging.getLogger(name="fileLogger")

# rotatingFileLogger中额consoleHandler输出到控制台,rotatingHandler输出日志到文件
rotating_logger = logging.getLogger(name="rotatingFileLogger")

友情提示

进行以上配置后,在项目中需要进行日志输出的地方通过logging.getLogger()方式就可以获取到du应的logger,然后就可以使用logger.info("xxx")jinx进行日志输出了。

使用这种方式配置日志,一定要在项目的入口函数中就调用 logging.config.fileConfig(“logging.conf”)函数,因为 logging.conf 文件中,在handler中配置的是日志文件的相对地址,如果在其他代码文件中进行调用,由于相对地址的原因,将导致日志文件会出现在yixi意想不到的位置。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

(0)

相关推荐

  • python 日志模块logging的使用场景及示例

    前言 日志是对于软件执行所发生的事件的一种追踪记录方式.日常使用过程中对代码执行的错误和问题会进行查看日志来分析定位问题所在.平常编写代码以及调试也经常用到.通常的新手的做法是直接print打印,但是打印的结果只在控制台显示.今天我们学习一种高级的日志打印和记录模块logging. logging提供了一系列的函数,它们是debug(), info(), warning(), error(), 和critical(). 他们的使用场景请看下表 你想要执行的任务 此任务的最好的工具 对于命令行或程

  • 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) 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日志打印过程解析

    一. 基础使用 1.1 logging使用场景 日志是什么?这个不用多解释.百分之九十的程序都需要提供日志功能.Python内置的logging模块,为我们提供了现成的高效好用的日志解决方案.但是,不是所有的场景都需要使用logging模块,下面是Python官方推荐的使用方法: 任务场景 最佳工具 普通情况下,在控制台显示输出 print() 报告正常程序操作过程中发生的事件 logging.info()(或者更详细的logging.debug()) 发出有关特定事件的警告 warnings.

  • 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

  • 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]

  • 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多进程多线程输出到同一个日志文件的实战案例

    参考官方案例:https://docs.python.org/zh-cn/3.8/howto/logging-cookbook.html import logging import logging.config import logging.handlers from multiprocessing import Process, Queue import random import threading import time def logger_thread(q): while True:

  • 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 如何限制输出日志的大小

    限制输出日志的大小有多种方法,最优雅的莫过于直接使用rotate机制,这种机制广泛存在于各种编程语言,Python也不例外.其次,还可以使用mount挂载一个文件,作为日志存储的位置,因为文件大小是有限的,所以日志的大小也被限制.还有可以用ulimit. RotatingFileHandler RotatingFileHandler是logging.handler的一种,在python docs中,这个类的构造函数示例用法如下 class logging.handlers.RotatingFil

随机推荐