使用python的logging模块

一、从一个使用场景开始

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

Python代码  

  1. import logging
  2. # 创建一个logger
  3. logger = logging.getLogger(‘mylogger‘)
  4. logger.setLevel(logging.DEBUG)
  5. # 创建一个handler,用于写入日志文件
  6. fh = logging.FileHandler(‘test.log‘)
  7. fh.setLevel(logging.DEBUG)
  8. # 再创建一个handler,用于输出到控制台
  9. ch = logging.StreamHandler()
  10. ch.setLevel(logging.DEBUG)
  11. # 定义handler的输出格式
  12. formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘)
  13. fh.setFormatter(formatter)
  14. ch.setFormatter(formatter)
  15. # 给logger添加handler
  16. logger.addHandler(fh)
  17. logger.addHandler(ch)
  18. # 记录一条日志
  19. logger.info(‘foorbar‘)

运行后, 在控制台和日志文件都有一条日志:

Java代码  

  1. 2011-08-31 19:18:29,816 - mylogger - INFO - foorbar

二、logging模块的API

结合上面的例子,我们说下几个最常使用的API

logging.getLogger([name])返回一个logger实例,如果没有指定name,返回root logger。只要name相同,返回的logger实例都是同一个而且只有一个,即name和logger实例是一一对应的。这意味着,无需把logger实例在各个模块中传递。只要知道name,就能得到同一个logger实例
Logger.setLevel(lvl)设置logger的level, level有以下几个级别:

NOTSET < DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL
如果把looger的级别设置为INFO, 那么小于INFO级别的日志都不输出, 大于等于INFO级别的日志都输出

Python代码  

  1. logger.debug("foobar")    # 不输出
  2. logger.info("foobar")        # 输出
  3. logger.warning("foobar") # 输出
  4. logger.error("foobar")      # 输出
  5. logger.critical("foobar")    # 输出

Logger.addHandler(hdlr)logger可以雇佣handler来帮它处理日志, handler主要有以下几种:StreamHandler: 输出到控制台FileHandler:   输出到文件handler还可以设置自己的level以及输出格式。
logging.basicConfig([**kwargs])* 这个函数用来配置root logger, 为root logger创建一个StreamHandler,   设置默认的格式。* 这些函数: logging.debug()、logging.info()、logging.warning()、   logging.error()、logging.critical() 如果调用的时候发现root logger没有任何   handler, 会自动调用basicConfig添加一个handler* 如果root logger已有handler, 这个函数不做任何事情
使用basicConfig来配置root logger的输出格式和level:

Python代码  

  1. import logging
  2. logging.basicConfig(format=‘%(levelname)s:%(message)s‘, level=logging.DEBUG)
  3. logging.debug(‘This message should appear on the console‘)

三、关于root logger以及logger的父子关系
前面多次提到root logger, 实际上logger实例之间还有父子关系, root logger就是处于最顶层的logger, 它是所有logger的祖先。如下图:root logger是默认的logger如果不创建logger实例, 直接调用logging.debug()、logging.info()logging.warning()、logging.error()、logging.critical()这些函数,那么使用的logger就是 root logger, 它可以自动创建,也是单实例的。
如何得到root logger通过logging.getLogger()或者logging.getLogger("")得到root logger实例。
默认的levelroot logger默认的level是logging.WARNING
如何表示父子关系logger的name的命名方式可以表示logger之间的父子关系. 比如:parent_logger = logging.getLogger(‘foo‘)child_logger = logging.getLogger(‘foo.bar‘)
什么是effective levellogger有一个概念,叫effective level。 如果一个logger没有显示地设置level,那么它就用父亲的level。如果父亲也没有显示地设置level, 就用父亲的父亲的level,以此推....最后到达root logger,一定设置过level。默认为logging.WARNINGchild loggers得到消息后,既把消息分发给它的handler处理,也会传递给所有祖先logger处理,
来看一个例子

Python代码  

  1. import logging
  2. # 设置root logger
  3. r = logging.getLogger()
  4. ch = logging.StreamHandler()
  5. ch.setLevel(logging.DEBUG)
  6. formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s‘)
  7. ch.setFormatter(formatter)
  8. r.addHandler(ch)
  9. # 创建一个logger作为父亲
  10. p = logging.getLogger(‘foo‘)
  11. p.setLevel(logging.DEBUG)
  12. ch = logging.StreamHandler()
  13. ch.setLevel(logging.DEBUG)
  14. formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(message)s‘)
  15. ch.setFormatter(formatter)
  16. p.addHandler(ch)
  17. # 创建一个孩子logger
  18. c = logging.getLogger(‘foo.bar‘)
  19. c.debug(‘foo‘)

输出如下:

Python代码  

  1. 2011-08-31 21:04:29,893 - foo
  2. 2011-08-31 21:04:29,893 - DEBUG - foo

可见, 孩子logger没有任何handler,所以对消息不做处理。但是它把消息转发给了它的父亲以及root logger。最后输出两条日志。

时间: 2024-07-28 14:11:49

使用python的logging模块的相关文章

python的logging模块

1.简单的将日志打印到屏幕 import logging logging.debug('This is debug message') logging.info('This is info message') logging.warning('This is warning message') 屏幕上打印: WARNING:root:Thisis warning message 默认情况下,logging将日志打印到屏幕,日志级别为WARNING: 日志级别大小关系为:CRITICAL > ER

python之logging模块的使用

python的logging模块是用来写日志的,是python的标准模块. logging的结构 查看logging的python源码,可知主要有四个类实现功能: Loggers:提供应用程序直接使用的接口,如相关的配置设置: Handlers:将Loggers产生的日志传到指定位置,设置日志保存的位置: Filters:对输出日志进行过滤操作: Formatters:控制日志的输出格式: 日志记录的级别 DEBUG:优先级10,记录调试的详细信息,只在调试时开启: INFO:优先级20,记录普

Python基础-----logging模块

#!/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*- ########################################################################################################################################################灵活配置日志级别,日志格式,输出位置#####################################

python使用logging模块方法 教程

logging模块是Python内置的标准模块,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:相比print,具备如下优点: 可以通过设置不同的日志等级,在release版本中只输出重要信息,而不必显示大量的调试信息:print将所有信息都输出到标准输出中,严重影响开发者从标准输出中查看其它数据:logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方,以及怎么输出: logging模块的日志级别 logging模块默认定义了以下几个日志等级,它允许开发人员自定义其他日

Python中logging模块的基本用法

在 PyCon 2018 上,Mario Corchero 介绍了在开发过程中如何更方便轻松地记录日志的流程. 整个演讲的内容包括: 为什么日志记录非常重要 日志记录的流程是怎样的 怎样来进行日志记录 怎样进行日志记录相关配置 日志记录使用常见误区 下面我们来梳理一下整个演讲的过程,其实其核心就是介绍了 logging 模块的使用方法和一些配置. 日志记录的重要性 在开发过程中,如果程序运行出现了问题,我们是可以使用我们自己的 Debug 工具来检测到到底是哪一步出现了问题,如果出现了问题的话,

python中logging模块的使用

一.基本用法 只需要基本的配置,就可以使用了. import logging def fun2(): logging.basicConfig(filename="fun2.log",format="%(asctime)s %(message)s",level=logging.DEBUG) logging.debug("this is fun2 log") 二.进行详细配置 首先添加一个fileHandler来配置记录的文件,Formatter来设

python的logging模块详解

日志级别 >>>import logging >>>logging.NOTSET 0 >>>logging.DEBUG 10 >>>logging.INFO 20 >>>logging.WARN 30 >>>logging.ERROR 40 >>>logging.CRITICAL 50 >>>logging._levelNames {0:'NOTSET', 10:

python之logging模块使用

#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 import logging #定义handler的输出格式 formatter=logging.Formatter('%(asctime)s--%(name)s--%(filename)s--%(message)s') #创建一个handler,用于写入日志文件,只输出debug级别以上的日志 fh=logging.FileHandler('test.log') fh.setFormatter(formatter)

Python的logging模块、os模块、commands模块与sys模块

一.logging模块 import logging logging.debug('This is debug message') logging.info('This is info message') logging.warning('This is warning message') 屏幕上打印: WARNING:root:This is warning message 默认情况下,logging将日志打印到屏幕,日志级别为WARNING: 日志级别大小关系为:CRITICAL > ERR