python日志logging模块(详细解析)

转自：https://blog.csdn.net/pansaky/article/details/90710751

1 基本使用

配置logging基本的设置，然后在控制台输出日志：

import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

运行时，控制台输出：

2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Start print log
2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Finish

logging中可以选择很多消息级别，如debug、info、warning、error以及critical。通过赋予logger或者handler不同的级别，开发者就可以只输出错误信息到特定的记录文件，或者在调试时只记录调试信息。

例如，我们将logger的级别改为DEBUG，再观察一下输出结果：

logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

控制台输出，可以发现，输出了debug的信息。

2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Start print log
2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - DEBUG - Do something
2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Finish

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'或者'a'；
format：指定输出的格式和内容，format可以输出很多有用的信息，
参数：作用
%(levelno)s：打印日志级别的数值
%(levelname)s：打印日志级别的名称
%(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.WARNNING；
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；

2 将日志写入到文件

2.1 将日志写入到文件
设置logging，创建一个FileHandler，并对输出消息的格式进行设置，将其添加到logger，然后将日志写入到指定的文件中

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)

logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

log.txt中日志数据为

2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - INFO - Start print log
2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - INFO - Finish

2.2 将日志同时输出到屏幕和日志文件

logger中添加StreamHandler，可以将日志输出到屏幕上

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)

console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)

logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)

logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

可以在log.txt文件和控制台中看到

2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - INFO - Start print log
2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - INFO - Finish

可以发现，logging有一个日志处理的主对象，其他处理方式都是通过addHandler添加进去，logging中包含的handler主要有如下几种：

handler名称：位置；作用
StreamHandler：logging.StreamHandler；日志输出到流，可以是sys.stderr，sys.stdout或者文件
FileHandler：logging.FileHandler；日志输出到文件
BaseRotatingHandler：logging.handlers.BaseRotatingHandler；基本的日志回滚方式
RotatingHandler：logging.handlers.RotatingHandler；日志回滚方式，支持日志文件最大数量和日志文件回滚
TimeRotatingHandler：logging.handlers.TimeRotatingHandler；日志回滚方式，在一定时间区域内回滚日志文件
SocketHandler：logging.handlers.SocketHandler；远程输出日志到TCP/IP sockets
DatagramHandler：logging.handlers.DatagramHandler；远程输出日志到UDP sockets
SMTPHandler：logging.handlers.SMTPHandler；远程输出日志到邮件地址
SysLogHandler：logging.handlers.SysLogHandler；日志输出到syslog
NTEventLogHandler：logging.handlers.NTEventLogHandler；远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志
MemoryHandler：logging.handlers.MemoryHandler；日志输出到内存中的指定buffer
HTTPHandler：logging.handlers.HTTPHandler；通过"GET"或者"POST"远程输出到HTTP服务器

2.3 日志回滚
使用RotatingFileHandler，可以实现日志回滚

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
#定义一个RotatingFileHandler，最多备份3个日志文件，每个日志文件最大1K
rHandler = RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes = 1*1024,backupCount = 3)
rHandler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
rHandler.setFormatter(formatter)

console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(rHandler)
logger.addHandler(console)

logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

可以在工程目录中看到，备份的日志文件

2016/10/09 19:36 732 log.txt
2016/10/09 19:36 967 log.txt.1
2016/10/09 19:36 985 log.txt.2
2016/10/09 19:36 976 log.txt.3

2.4 设置消息的等级

可以设置不同的日志等级，用于控制日志的输出，
日志等级：使用范围

FATAL：致命错误
CRITICAL：特别糟糕的事情，如内存耗尽、磁盘空间为空，一般很少使用
ERROR：发生错误时，如IO操作失败或者连接问题
WARNING：发生很重要的事件，但是并不是错误时，如用户登录密码错误
INFO：处理请求或者状态变化等日常事务
DEBUG：调试过程中使用DEBUG等级，如算法中每个循环的中间状态

2.5 捕获traceback

Python中的traceback模块被用于跟踪异常返回信息，可以在logging中记录下traceback

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)

console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)

logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)

logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
try:
    open("sklearn.txt","rb")
except (SystemExit,KeyboardInterrupt):
    raise
except Exception:
    logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)

logger.info("Finish")

控制台和日志文件log.txt中输出：

Start print log
Something maybe fail.
Faild to open sklearn.txt from logger.error
Traceback (most recent call last):
    File "G:\zhb7627\Code\Eclipse WorkSpace\PythonTest\test.py", line 23, in <module>
        open("sklearn.txt","rb")
IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt'
Finish

也可以使用logger.exception(msg,_args)，它等价于logger.error(msg,exc_info = True,_args)，
将
logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)
替换为
logger.exception("Failed to open sklearn.txt from logger.exception")

控制台和日志文件log.txt中输出：

Start print log
Something maybe fail.
Failed to open sklearn.txt from logger.exception
Traceback (most recent call last):
    File "G:\zhb7627\Code\Eclipse WorkSpace\PythonTest\test.py", line 23, in <module>
        open("sklearn.txt","rb")
IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt'
Finish

2.6 多模块使用logging

主模块mainModule.py：

import logging
import subModule

logger = logging.getLogger("mainModule")
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)

console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)

logger.info("creating an instance of subModule.subModuleClass")
a = subModule.SubModuleClass()
logger.info("calling subModule.subModuleClass.doSomething")
a.doSomething()
logger.info("done with subModule.subModuleClass.doSomething")
logger.info("calling subModule.some_function")
subModule.som_function()
logger.info("done with subModule.some_function")

子模块subModule.py：

import logging

module_logger = logging.getLogger("mainModule.sub")
class SubModuleClass(object):
　　def __init__(self):
　　　　self.logger = logging.getLogger("mainModule.sub.module")
　　　　self.logger.info("creating an instance in SubModuleClass")
　　def doSomething(self):
　　　　self.logger.info("do something in SubModule")
　　　　a = []
　　　　a.append(1)
　　　　self.logger.debug("list a = " + str(a))
　　　　self.logger.info("finish something in SubModuleClass")

　　def som_function():
　　　　module_logger.info("call function some_function")

执行之后，在控制和日志文件log.txt中输出：

2016-10-09 20:25:42,276 - mainModule - INFO - creating an instance of subModule.subModuleClass
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - creating an instance in SubModuleClass
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - calling subModule.subModuleClass.doSomething
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - do something in SubModule
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - finish something in SubModuleClass
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - done with subModule.subModuleClass.doSomething
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - calling subModule.some_function
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub - INFO - call function some_function
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - done with subModule.some_function

首先在主模块定义了logger'mainModule'，并对它进行了配置，就可以在解释器进程里面的其他地方通过getLogger('mainModule')得到的对象都是一样的，不需要重新配置，可以直接使用。定义的该logger的子logger，都可以共享父logger的定义和配置，所谓的父子logger是通过命名来识别，任意以'mainModule'开头的logger都是它的子logger，例如'mainModule.sub'。

实际开发一个application，首先可以通过logging配置文件编写好这个application所对应的配置，可以生成一个根logger，如'PythonAPP'，然后在主函数中通过fileConfig加载logging配置，接着在application的其他地方、不同的模块中，可以使用根logger的子logger，如'PythonAPP.Core'，'PythonAPP.Web'来进行log，而不需要反复的定义和配置各个模块的logger。

python日志logging模块(详细解析)

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