1.将日志输出到屏幕
import logging
logging.debug('This is debug message')
logging.info('This is info message')
logging.warning('This is warning message') |
屏幕上只打印:
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 > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET。
可以自己定义日志级别（见下面例子）。
2.通过logging.basicConfig函数对日志的输出格式及方式做相关配置
import logging
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='mytest.log',
filemode='w')
logging.debug('This is debug message')
logging.info('This is info message')
logging.warning('This is warning message') |
找到./myapp.log文件，打开。内容为:
Sat, 31 Mar 2018 17:29:33 loggingtest.py[line:10] DEBUG This is debug message
Sat, 31 Mar 2018 17:29:33 loggingtest.py[line:11] INFO This is info message
Sat, 31 Mar 2018 17:29:33 loggingtest.py[line:12] WARNING This is warning message
logging.basicConfig函数各参数:
filename: 指定日志文件名
filemode: 和file函数意义相同，指定日志文件的打开模式，'w'或'a'
format: 指定输出的格式和内容，format可以输出很多有用信息，如上例所示:
%(levelno)s: 打印日志级别的数值
%(levelname)s: 打印日志级别名称
%(pathname)s: 打印当前执行程序的路径，其实就是sys.argv[0]
%(filename)s: 打印当前执行程序名
%(funcName)s: 打印日志的当前函数
%(lineno)d: 打印日志的当前行号
%(asctime)s: 打印日志的时间
%(thread)d: 打印线程ID
%(threadName)s: 打印线程名称
%(process)d: 打印进程ID
%(message)s: 打印日志信息
datefmt: 指定时间格式，同time.strftime()
level: 设置日志级别，默认为logging.WARNING
stream: 指定将日志的输出流，可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认输出到sys.stderr，当stream和filename同时指定时，stream被忽略
3.将日志同时输出到文件和屏幕
import logging
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='myapp.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') |
屏幕上打印:
交互 Python 进程已退出。
root : DEBUG This is debug message
root : INFO This is info message
root : WARNING This is warning message
./myapp.log文件中内容为:
Sat, 31 Mar 2018 17:41:11 loggingtest.py[line:16] DEBUG This is debug message
Sat, 31 Mar 2018 17:41:11 loggingtest.py[line:17] INFO This is info message
Sat, 31 Mar 2018 17:41:11 loggingtest.py[line:18] WARNING This is warning message
4.logging之日志回滚
import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
#定义一个RotatingFileHandler，最多备份5个日志文件，每个日志文件最大10M
Rthandler = RotatingFileHandler('myapp.log', maxBytes=10*1024*1024,backupCount=5)
Rthandler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s')
Rthandler.setFormatter(formatter)
logging.getLogger('').addHandler(Rthandler) |
从上例和本例可以看出，logging有一个日志处理的主对象，其它处理方式都是通过addHandler添加进去的。
logging的几种handle方式如下：
logging.StreamHandler: 日志输出到流，可以是sys.stderr、sys.stdout或者文件
logging.FileHandler: 日志输出到文件
日志回滚方式，实际使用时用RotatingFileHandler和TimedRotatingFileHandler
logging.handlers.BaseRotatingHandler
logging.handlers.RotatingFileHandler
logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
logging.handlers.SocketHandler: 远程输出日志到TCP/IP sockets
logging.handlers.DatagramHandler: 远程输出日志到UDP sockets
logging.handlers.SMTPHandler: 远程输出日志到邮件地址
logging.handlers.SysLogHandler: 日志输出到syslog
logging.handlers.NTEventLogHandler: 远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志
logging.handlers.MemoryHandler: 日志输出到内存中的制定buffer
logging.handlers.HTTPHandler: 通过"GET"或"POST"远程输出到HTTP服务器
由于StreamHandler和FileHandler是常用的日志处理方式，所以直接包含在logging模块中，而其他方式则包含在logging.handlers模块中，上述其它处理方式的使用请参见python手册！
5.通过logging.config模块配置日志
#logger.conf
[loggers]
keys=root,example01,example02
[logger_root]
level=DEBUG
handlers=hand01,hand02
[logger_example01]
handlers=hand01,hand02
qualname=example01
propagate=0
[logger_example02]
handlers=hand01,hand03
qualname=example02
propagate=0
[handlers]
keys=hand01,hand02,hand03
[handler_hand01]
class=StreamHandler
level=INFO
formatter=form02
args=(sys.stderr,)
[handler_hand02]
class=FileHandler
level=DEBUG
formatter=form01
args=('mytest.log', 'a')
[handler_hand03]
class=handlers.RotatingFileHandler
level=INFO
formatter=form02
args=('mytest.log', 'a', 10*1024*1024, 5)
[formatters]
keys=form01,form02
[formatter_form01]
format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s
datefmt=%a, %d %b %Y %H:%M:%S
[formatter_form02]
format=%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s
datefmt= |
使用logger.conf例子：
import logging
import logging.config
logging.config.fileConfig("logger.conf")
logger = logging.getLogger("example01")
logger.debug('This is debug message')
logger.info('This is info message')
logger.warning('This is warning message') |
import logging
import logging.config
logging.config.fileConfig("logger.conf")
logger = logging.getLogger("example02")
logger.debug('This is debug message')
logger.info('This is info message')
logger.warning('This is warning message') |
logging是线程安全的
6.记录异常信息
当你使用logging模块记录异常信息时，不需要传入该异常对象，只要你直接调用logger.error() 或者 logger.exception()就可以将当前异常记录下来。
# 记录异常信息
try:
1 / 0
except:
# 等同于error级别，但是会额外记录当前抛出的异常堆栈信息
logger.exception('this is an exception message') |
7.GetLogger()方法
这是最基本的入口，该方法参数可以为空，默认的logger名称是root，如果在同一个程序中一直都使用同名的logger，其实会拿到同一个实例，使用这个技巧就可以跨模块调用同样的logger来记录日志。
另外你也可以通过日志名称来区分同一程序的不同模块，比如这个例子。
logger = logging.getLogger("App.UI")
logger = logging.getLogger("App.Service") |