一、日志的级别
1、日志的级别分为5类
import logging logging.debug('调试debug') #10 logging.info('消息info') #20 logging.warning('警告warn') #30 logging.error('错误error') #40 logging.critical('严重critical') #50 ''' WARNING:root:警告warn ERROR:root:错误error CRITICAL:root:严重critical
2、格式化参数
format参数中可能用到的格式化串： %(name)s Logger的名字 %(levelno)s 数字形式的日志级别 %(levelname)s 文本形式的日志级别 %(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有 %(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名 %(module)s 调用日志输出函数的模块名 %(funcName)s 调用日志输出函数的函数名 %(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行 %(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示 %(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数 %(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒 %(thread)d 线程ID。可能没有 %(threadName)s 线程名。可能没有 %(process)d 进程ID。可能没有 %(message)s用户输出的消息
3、日志模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象
#logger：产生日志的对象 #Filter：过滤日志的对象 #Handler：接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端 #Formatter对象：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式
4、logger与handler的级别
logger是第一级过滤，然后才能到handler，我们可以给logger和handler同时设置level，但是需要注意的是：
Logger is also the first to filter the message based on a level — if you set the logger to INFO, and all handlers to DEBUG,
you still won't receive DEBUG messages on handlers — they'll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG,
but all handlers to INFO, you won't receive any DEBUG messages either — because while the logger says "ok, process this",
the handlers reject it (DEBUG < INFO).
5、一个django的配置
#logging_config.py 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': { #打印到终端的日志 '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，自动切 '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:收集错误及以上的日志 'error': { 'level': 'ERROR', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切 '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，自动切 '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:拿到俩个logger logger = logging.getLogger(__name__) #线上正常的日志 collect_logger = logging.getLogger("collect") #领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志
6、配置日志字典
前奏知识点：
# %(name)s Logger的名字 # %(levelno)s 数字形式的日志级别 # %(levelname)s 文本形式的日志级别 # %(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有 # %(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名 # %(module)s 调用日志输出函数的模块名 # %(funcName)s 调用日志输出函数的函数名 # %(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行 # %(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示 # %(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数 # %(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒 # %(thread)d 线程ID。可能没有 # %(threadName)s 线程名。可能没有 # %(process)d 进程ID。可能没有 # %(message)s用户输出的消息
配置日志字典：
import os # %(name)s 为getlogger指定的名字 standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)s]' \ '[%(levelname)s][%(message)s]' simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' test_format = '%(asctime)s] %(message)s' LOGGING_DIC = { 'version': 1.0, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, 'test': { 'format': test_format }, }, 'filter': {}, 'handlers': { # 打印到终端的日志 'console': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.StreamHandler', 'formatter': 'simple', }, # 打印到文件的日志，要求收集info及以上的日志 'default': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存日志，日志轮转 'formatter': 'standard', # 可以定制日志文件的路径 # BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)) #log文件的目录 # LOG_PATH = os.path.join(BASE_DIR,'run.log') 'filename': 'run.log', # 日志文件 'maxBytes': 1024 * 1024 * 100, # 100M 'backupCount': 5, # 保留的日志文件最大数 'encoding': 'utf-8', # 指定日志文件的编码 }, 'other': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.FileHandler', # 保存到文件 'formatter': 'test', 'filename': 'a2.log', 'encoding': 'utf-8', }, }, 'loggers': { # logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 '': { 'handlers': ['default', 'console'], # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕 'level': 'DEBUG', # loggers(第一层日志级别关限制)--->handlers(第二层日志级别关卡限制) 'propagate': False, # 默认为True，向上（更高level的logger）传递，通常设置为False即可，否则会一份日志向上层层传递 }, '专门采集的': { 'handlers': ['other', ], 'level': 'DEBUG', 'propagate': False, }, }, }
7、使用
import settings # !!!强调!!! # 1、logging是一个包，需要使用其下的config、getLogger，可以如下导入 # from logging import config # from logging import getLogger # 2、也可以使用如下导入 import logging.config # 这样连同logging.getLogger都一起导入了,然后使用前缀logging.config. # 3、加载配置 logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC) # 4、输出日志 logger1=logging.getLogger('用户交易') logger1.info('egon儿子alex转账3亿冥币') # logger2=logging.getLogger('专门的采集') # 名字传入的必须是'专门的采集'，与LOGGING_DIC中的配置唯一对应 # logger2.debug('专门采集的日志')