Python中logging模块学习

什么是logging模块？

logging模块是python提供的用于记录程序日志的模块

为什么需要logging模块？

我们完全可以自己打开文件然后将日志写进去，但是这种方法需要重复操作并且没有任何技术含量，所以python帮我们将日志封装成了logging模块，这样我们在记录日志时，只需要简单的调用接口即可！

日志级别

在开始记录日志前，还需要明确日志的级别。

随着程序的使用和时间的推移，会产生大量的日志，那么如何在大量日志中快速找到需要的信息成为了问题，那么解决方法就是将日志划分级别。
logging模块将日志划分为了5个级别，从低到高分别是：

1. logging.debug—调试信息，细粒度，比较重要的方法需要查看变量的详细信息或者详细运行情况时开启。
2. logging.info—常规信息，粗粒度，比如了解某个函数是否运行可以使用INFO。
3. logging.warning—
4. logging.error—
5. logging.critical—

本质上他们是使用数字来表示级别的，从低到高分别是10，20，30，40，50.

logging模块的基础使用

一、最简单的使用方式（默认配置）

# 导入模块
import logging# 输出日志
logging.debug("debug message")
logging.info("info messange")
logging.warning("warning message")
logging.error("error message")
logging.critical("critical message")# 控制台输出为：
# WARNING:warning
# ERROR:error
# CRITICAL:critical

我们会发现debug和info的信息都没有输出，这是因为它们的级别不够，默认情况下logging的最低显示级别为warning，对应的数值为30.

以上是最简单的日志输出方式，但并不是最有用的，大多数情况下我们需要自己配置logging的行为。

二、基础使用方式（简单地自定义配置）

1、使用方法：

import logging
logging.basicConfig()
"""
可用参数：
filename: 设置日志存储的文件名
filemode: 设置日志文件的打开方式，默认为追加"a"，可以修改为重写"w"
format: 指定日志显示格式
datefmt: 指定日期时间格式
level： 设置日志的级别
"""
logging.basicConfig(filename = "output.log",filemode = "a",datefmt = "%Y-%m-%d %H:%M:%S %p",format = "line:%(lineno)d-%(asctime)s-[%(levelname)s]-funtion:%(funcName)s: %(message)s",level = logging.DEBUG
)

说明：logging.basicConfig()是一个一次性的简单配置工具，也就是说旨在第一次调用时该函数会起作用，后续调用不会起作用，作用更不会累加。

2、格式化全部可用名称：

%(name)s: Logger的名字，并非用户名，详细查看
%(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: 调用日志处处函数的函数名
%(lineno)s: 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)s: 进程ID，可能没有
%(message)s: 用户输出的信息

至此我们已经可以自己来配置以及写基础信息了，但是当我们想要同一个日志输出到不同位置时，这些基础配置就无法实现了。

例如：
1、有一个登陆注册的功能，需要记录日志，同时需要生成两份日志，一份给程序员看，一份给老板看，作为程序员应该查看较为详细的日志，老板看的日志应该简单一些，因为他不需要关心程序的具体细节。

2、在开发过程中，我们可能需要打印信息，我们此时的重点在信息的打印上，比如输出一个概率分布等，但同时我们也需要对该函数进行详细日志记录。

要实现上面的需求我们需要系统地学习logging模块。

logging模块进阶

一、logging模块的四个核心角色

• Logger — 提供了应用程序一直可以使用的接口
• Filter — 日志过滤器，过滤日志（提供了更细粒度的控制工具来决定输出哪条日志，丢弃哪条日志）
• Handler — 日志处理器，用于对日志进行格式化，输出到指定的位置（控制台或者文件）
• Formatter — 处理日志的格式（决定日志记录的最终输出格式）

二、这些组件之间的关系描述：

• Logger（日志器）需要通过Handler（处理器）将日志信息输出到目标位置，如控制台或者文件中等。
• 不同的Handler（处理器）可以将日志输出到不同的位置。
• Logger（日志器）可以设置多个处理器将同一条日志记录输出到不同的位置。
• 每个Handler（处理器）都可以设置自己的Filter（过滤器）来实现日志过滤，从而只保留感兴趣的日志。
• 每个Handler（处理器）都可以设置自己的Formatter（格式器）实现同一条日志以不同的格式输出到不同的地方。

总结来说就是Logger是入口，真正干活的是Handler，Handler还可以通过Filter和Formatter对要输出的日志内容做过滤和格式化等处理操作。

三、logging日志模块相关类以及常用方法介绍

1、Logger

Logger对象有三个任务要做：
1）向应用程序代码提供几个方法，使得应用程序可以在运行时记录日志的消息。
2）基于日志严重等级（默认的过滤设施）或者Filter对象（更细粒度的过滤）来决定要对哪些日志进行后续处理。
3）将日志消息产送给感兴趣的日志Handler。
Logger对象最常用的方法分为两类：配置方法和消息发送方法。
1）配置方法

• Logger.setLevel() — 设置日志器将会处理的消息的最低级别
• Logger.addHandler() & Logger.removeHandler() — 为该logger对象添加和移除一个Handler对象
• Logger.addFilter() & Logger.removeFilter() — 为该logger对象添加和移除一个Filter对象

logger对象配置完成后，可以通过以下方法来创建日志记录
2）日志记录创建方法

• Logger.debug() & Logger.info() & Logger.warning() & Logger.error() $ Logger.critical() — 创建一个对应等级的日志记录
• Logger.exception() — 创建一个类似于Logger.error()的日志消息
• Logger.log() — 需要获取一个明确的日志level参数来创建一个日志记录

一个logger对象怎么创建？
一种方法是使用将Logger类实例化的方法来创建，但是通常使用第二种方法：logging.getLogger().
logging.getLogger()方法有一个可选参数name，该参数表示要返回的Logger（日志器）的名称标识，如果不提供该参数，那么默认值为"root"，若以相同的方法多次调用getLogger()方法，将会返回只想同一个logger对象的引用。

2、Handler

Handler类的作用是（基于日志消息的level）将消息分发到handler指定的位置（文件、控制台等）。Logger对象可以通过addHandler()方法为自己添加1个或者更多个handler对象，比如，一个应用程序可能想要实现以下几个日志需求：

• 把所有日志都发送到一个日志文件中
• 把所有严重级别大于等于error的日志控制台输出
• 把所有严重级别为critical的日志单独写入一个日志文件中

实现以上三个需求就需要三个handler。
需要说明的是，应用程序代码不应该直接实例化和使用Handler实例，因为Handler是一个基类，它只定义了所有Handler子类都应该有的接口，同时提供了一些子类可以直接使用或者覆盖的默认行为，下面是一些常用的Handler：

• logging.StreamHandler — 将日志消息发送到输出Stream，例如控制台输出或者任何file-like对象
• logging.FileHandler — 将日志消息发送到磁盘文件，默认情况下，文件大小会无限增长
• logging.handlers.RotatingHandler — 将日志消息发送到磁盘文件，并支持日志文件按照大小切割
• logging.handlers.TimedRotatingFileHandler — 将日志消息发送到磁盘文件，并支持日志文件按照时间切割
• logging.handlers.HTTPHandler — 将日志消息以GET或者POST的方式发送给一个HTTP服务器
• logging.handlers.SMTPHandler — 将日志消息发送给一个指定的Email地址
• logging.NullHandler — 该Handler实例会忽略error messages，通常被想使用logging的library开发者使用来避免“No handlers could be found for logger XXX"信息的出现

3、Filter（暂时了解）

Filter可以被Handler进而Logger用来做比level更细粒度的、更复杂的过滤功能。Filter是一个过滤器基类，它只允许某个logger层级下的日志时间通过过滤，该类定义如下：

class logging.Filter(name="")filter(record)

比如，一个filter实例化时传递的name参数值为"A, B"，那么该filter实例将只允许名称为类似如下规则的loggers产生的日志通过过滤：“A.B”,“A.B.C”,“A.B.C.D”,“A.B.D”，而名称为"A.BB","B.A.B"的loggers产生的日志则会被过滤，如果name的值为空字符串，那么允许所有的日志事件通过过滤。
filter方法用于具体控制传递的record记录是否能通过过滤，如果该方法返回值为0表示不能通过过滤，返回值非0表示可以通过过滤。

4、Formatter

Formater会先用于配置日志信息的最终顺序、结构和内容。与logging.Handler基类不同的是，应用程序代码可以直接实例化Formatter类，另外，如果你的应用程序需要一些特殊的处理行为，也可以实现一个Formatter的子类来完成。

Formatter类的构造方法如下：

logging.Formatter.__init__(fmt=None,datefmt=None,style="%")

可见，该构造方法接收三个可选参数：

• fmt：指定消息格式化字符串，如果不指定则使用message的原始值
• datefmt：指定日期格式字符串，如果不指定该参数则默认使用"%Y-%m-%d %H:%M:%S"
• style：Python3.2新增加的参数，可取值为”%“，和"{"，"$"，如不指定该蚕食则默认使用"%"

一般直接用logging.Formatter(fmt, datefmt)

四、日志处理的简要流程

1. 创建一个logger，由logger产生日志
2. 设置logger日志的等级
3. 创建合适的Handler（FileHandler要有路径）
4. 设置每个Handler的日志等级
5. 创建日志的格式
6. 向Handler中添加上面创建的Handler格式
7. 将上面的Handler添加到logger中
8. 打印日志

代码如下：

import logging
# 创建logger
logger = logging.getLogger("logger1")
# 设置logger日志等级
logger.setlevel(logging.DEBUG)# 创建Handler
# 文件句柄
fh = logging.FileHandler("test,log", encoding="utf-8")
# 控制台句柄
ch = logging.StreamHandler()# 设置日志输出格式
formatter = logging.Formatter(fmt = "%(asctime)s %(name)s %(filename)s %(message)s",datefmt = "%Y/%m/%d %X"
)
# 注意logger.Formatter的大小写
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)# 为logger添加日志处理器
logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)# 输出不同等级的log
logger.warning("warning")
logger.info("info")
logger.error("error")

至此我们可以实现上面老板的需求了，但是这并不是我们最终的实现方式，因为每次都需要编写这样的代码是非常麻烦的。

logging终极解决方案

一、logging的继承（了解）

可以将一个日志指定为另一个日志的子日志或者孙日志，当存在继承关系时，子孙级日志收到日志时会将该日志向上传递指定继承关系：

import logging
log1 = logging.getLogger("father")
log2 = logging.getLogger("father.son")
log3 = logging.getLogger("father.son.grandson")fh = logging.FileHandler(filename="cc.log", encoding=”utf-8“)
fm = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s -%(filename)s - %(message)s")log1.addHandler(fh)
log2.addHandler(fh)
log3.addHandler(fh)fh,setFormatter(fm)# 测试
# log1.error("test")
# log2.error("test")
log3.error("test")# 取消传递
log3.propagate = False
# 再次测试
log3.error("test")

二、通过字典配置日志（重点）

每次都想要编写代码来配置非常麻烦，我们可以写一个完整的配置保存起来，以便后续直接使用。

import logging,config
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)
logging.getLogger("aa"),debug("debugb message")

以下为LOGGING_DIC模板：

standard_format = "[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]"\
"[%(levelname)s][%(messages)s]" #其中name为getLogger指定的名字
id_simple_format = "[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s"
logfile_path = "配置文件路径"LOGGING_DIC = {"version":1,"disable_existing_loggers":False,"formatters":{"standard":{"format":standard_format,},"simple":{"format":simple_format},},"filters":{},"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，收集info及以上的日志"default": {"level": "DEBUG","class": "logging.handlers.RotatingFileHandler","formatter": "standrd","filename": logfile_path,"maxBytes"： 1024*1024*5,"backupCount": 5,"encoding": "utf-8",}}"loggers": {# logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置"aa": {"handlers": ["default", "console"],"level": "DEBUG","propagate": True,},},
}

声明：本文是在以下两篇文章中整理合并而来，可读性更高，中间加入了一些作者自己的见解，感谢原作者！

https://blog.csdn.net/yatere/article/details/6655445
https://blog.csdn.net/linwow/article/details/89213411