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這篇文章主要講解了“Python中的logging模塊如何使用”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“Python中的logging模塊如何使用”吧!
日志總共分為以下五個級別,這個五個級別自下而上進行匹配 debug-->info-->warning-->error-->critical,默認最低級別為warning級別。
import logging logging.debug('調試信息') logging.info('正常信息') logging.warning('警告信息') logging.error('報錯信息') logging.critical('嚴重錯誤信息')
WARNING:root:警告信息
ERROR:root:報錯信息
CRITICAL:root:嚴重錯誤信息
v1版本無法指定日志的級別;無法指定日志的格式;只能往屏幕打印,無法寫入文件。因此可以改成下述的代碼。
import logging # 日志的基本配置 logging.basicConfig(filename='access.log', format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', level=10) logging.debug('調試信息') # 10 logging.info('正常信息') # 20 logging.warning('警告信息') # 30 logging.error('報錯信息') # 40 logging.critical('嚴重錯誤信息') # 50
可在logging.basicConfig()函數中可通過具體參數來更改logging模塊默認行為,可用參數有:
filename:用指定的文件名創建FiledHandler(后邊會具體講解handler的概念),這樣日志會被存儲在指定的文件中。
filemode:文件打開方式,在指定了filename時使用這個參數,默認值為“a”還可指定為“w”。
format:指定handler使用的日志顯示格式。
datefmt:指定日期時間格式。
level:設置rootlogger(后邊會講解具體概念)的日志級別
stream:用指定的stream創建StreamHandler。可以指定輸出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,默認為sys.stderr。若同時列出了filename和stream兩個參數,則stream參數會被忽略。
format參數中可能用到的格式化串:
%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 數字形式的日志級別
%(levelname)s 文本形式的日志級別
%(pathname)s 調用日志輸出函數的模塊的完整路徑名,可能沒有
%(filename)s 調用日志輸出函數的模塊的文件名
%(module)s 調用日志輸出函數的模塊名
%(funcName)s 調用日志輸出函數的函數名
%(lineno)d 調用日志輸出函數的語句所在的代碼行
%(created)f 當前時間,用UNIX標準的表示時間的浮 點數表示
%(relativeCreated)d 輸出日志信息時的,自Logger創建以 來的毫秒數
%(asctime)s 字符串形式的當前時間。默認格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗號后面的是毫秒
%(thread)d 線程ID。可能沒有
%(threadName)s 線程名。可能沒有
%(process)d 進程ID。可能沒有
%(message)s用戶輸出的消息
v2版本不能指定字符編碼;只能往文件中打印。
logging模塊包含四種角色:logger、Filter、Formatter對象、Handler
logger:產生日志的對象
Filter:過濾日志的對象
Formatter對象:可以定制不同的日志格式對象,然后綁定給不同的Handler對象使用,以此來控制不同的Handler的日志格式
Handler:接收日志然后控制打印到不同的地方,FileHandler用來打印到文件中,StreamHandler用來打印到終端
''' critical=50 error =40 warning =30 info = 20 debug =10 ''' import logging # 1、logger對象:負責產生日志,然后交給Filter過濾,然后交給不同的Handler輸出 logger = logging.getLogger(__file__) # 2、Filter對象:不常用,略 # 3、Handler對象:接收logger傳來的日志,然后控制輸出 h2 = logging.FileHandler('t1.log') # 打印到文件 h3 = logging.FileHandler('t2.log') # 打印到文件 sm = logging.StreamHandler() # 打印到終端 # 4、Formatter對象:日志格式 formmater1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) formmater2 = logging.Formatter('%(asctime)s : %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) formmater3 = logging.Formatter('%(name)s %(message)s',) # 5、為Handler對象綁定格式 h2.setFormatter(formmater1) h3.setFormatter(formmater2) sm.setFormatter(formmater3) # 6、將Handler添加給logger并設置日志級別 logger.addHandler(h2) logger.addHandler(h3) logger.addHandler(sm) # 設置日志級別,可以在兩個關卡進行設置logger與handler # logger是第一級過濾,然后才能到handler logger.setLevel(30) h2.setLevel(10) h3.setLevel(10) sm.setLevel(10) # 7、測試 logger.debug('debug') logger.info('info') logger.warning('warning') logger.error('error') logger.critical('critical')
以上三個版本的日志只是為了引出我們下面的日志配置文件
import os import logging.config # 定義三種日志輸出格式 開始 standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \ '[%(levelname)s][%(message)s]' # 其中name為getLogger()指定的名字;lineno為調用日志輸出函數的語句所在的代碼行 simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s' # 定義日志輸出格式 結束 logfile_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # log文件的目錄,需要自定義文件路徑 # atm logfile_dir = os.path.join(logfile_dir, 'log') # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log logfile_name = 'log.log' # log文件名,需要自定義路徑名 # 如果不存在定義的日志目錄就創建一個 if not os.path.isdir(logfile_dir): # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log os.mkdir(logfile_dir) # log文件的全路徑 logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name) # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log\log.log # 定義日志路徑 結束 # log配置字典 LOGGING_DIC = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, }, 'filters': {}, # filter可以不定義 'handlers': { # 打印到終端的日志 'console': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕 'formatter': 'simple' }, # 打印到文件的日志,收集info及以上的日志 'default': { 'level': 'INFO', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件 'formatter': 'standard', 'filename': logfile_path, # 日志文件 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M (*****) 'backupCount': 5, 'encoding': 'utf-8', # 日志文件的編碼,再也不用擔心中文log亂碼了 }, }, 'loggers': { # logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置。如果''設置為固定值logger1,則下次導入必須設置成logging.getLogger('logger1') '': { # 這里把上面定義的兩個handler都加上,即log數據既寫入文件又打印到屏幕 'handlers': ['default', 'console'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': False, # 向上(更高level的logger)傳遞 }, }, } def load_my_logging_cfg(): logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 導入上面定義的logging配置 logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一個log實例 logger.info('It works!') # 記錄該文件的運行狀態 return logger if __name__ == '__main__': load_my_logging_cfg()
import time import logging import my_logging # 導入自定義的logging配置 logger = logging.getLogger(__name__) # 生成logger實例 def demo(): logger.debug("start range... time:{}".format(time.time())) logger.info("中文測試開始。。。") for i in range(10): logger.debug("i:{}".format(i)) time.sleep(0.2) else: logger.debug("over range... time:{}".format(time.time())) logger.info("中文測試結束。。。") if __name__ == "__main__": my_logging.load_my_logging_cfg() # 在你程序文件的入口加載自定義logging配置 demo()
# logging_config.py # 學習中遇到問題沒人解答?小編創建了一個Python學習交流群:711312441 LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' '[%(levelname)s][%(message)s]' }, 'simple': { 'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' }, 'collect': { 'format': '%(message)s' } }, 'filters': { 'require_debug_true': { '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue', }, }, 'handlers': { # 打印到終端的日志 'console': { 'level': 'DEBUG', 'filters': ['require_debug_true'], 'class': 'logging.StreamHandler', 'formatter': 'simple' }, # 打印到文件的日志,收集info及以上的日志 'default': { 'level': 'INFO', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件,自動切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日志文件 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M 'backupCount': 3, 'formatter': 'standard', 'encoding': 'utf-8', }, # 打印到文件的日志:收集錯誤及以上的日志 'error': { 'level': 'ERROR', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件,自動切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"), # 日志文件 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M 'backupCount': 5, 'formatter': 'standard', 'encoding': 'utf-8', }, # 打印到文件的日志 'collect': { 'level': 'INFO', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件,自動切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"), 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M 'backupCount': 5, 'formatter': 'collect', 'encoding': "utf-8" } }, 'loggers': { # logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 '': { 'handlers': ['default', 'console', 'error'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, }, # logging.getLogger('collect')拿到的logger配置 'collect': { 'handlers': ['console', 'collect'], 'level': 'INFO', } }, } # ----------- # 用法:拿到倆個logger logger = logging.getLogger(__name__) # 線上正常的日志 collect_logger = logging.getLogger("collect") # 領導說,需要為領導們單獨定制領導們看的日志
感謝各位的閱讀,以上就是“Python中的logging模塊如何使用”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對Python中的logging模塊如何使用這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
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