Python logging模块原理解析及应用

2020/08/25 10:36 · python教程 ·  原创文章 · 20阅读 · 0评论

一、logging日志模块等级

常见log级别从高到低:

CRITICAL 》ERROR 》WARNING 》INFO 》DEBUG,默认等级为WARNING,即>=WARNING级别的log才输出。

日志等级(level) 描述
CRITICAL 当发生严重错误,导致应用程序不能继续运行时记录的信息
ERROR 由于一个更严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息
WARNING 当某些不期望的事情发生时记录的信息(如,磁盘可用空间较低),但是此时应用程序还是正常运行的
INFO 信息详细程度仅次于DEBUG,通常只记录关键节点信息,用于确认一切都是按照我们预期的那样进行工作
DEBUG 最详细的日志信息,典型应用场景是 问题诊断

二、logging模块的使用方式介绍

logging模块提供了两种记录日志的方式:

  • 第一种方式是使用logging提供的模块级别的函数
  • 第二种方式是使用Logging日志系统的四大组件

其实,logging所提供的模块级别的日志记录函数也是对logging日志系统相关类的封装而已。

(1)logging模块定义的模块级别的常用函数

函数 说明
logging.debug(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为DEBUG的日志记录
logging.info(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为INFO的日志记录
logging.warning(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为WARNING的日志记录
logging.error(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为ERROR的日志记录
logging.critical(msg, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为CRITICAL的日志记录
logging.log(level, *args, **kwargs) 创建一条严重级别为level的日志记录
logging.basicConfig(**kwargs) 对root logger进行一次性配置

其中logging.basicConfig(**kwargs)函数用于指定“要记录的日志级别”、“日志格式”、“日志输出位置”、“日志文件的打开模式”等信息,其他几个都是用于记录各个级别日志的函数。

(2)logging模块的四大组件

组件 说明
loggers 提供应用程序代码直接使用的接口
handlers 用于将日志记录发送到指定的目的位置
filters 提供更细粒度的日志过滤功能,用于决定哪些日志记录将会被输出(其它的日志记录将会被忽略)
formatters 用于控制日志信息的最终输出格式

三、自定义Logger模块类

# testLog1.py

import logging
import time

class Logger():

  def __init__(self, logger, level=logging.DEBUG):
    '''     : 自定义Logger模块类
    : logger: logger名
    : level: 日志级别
    '''

    # 创建一个logger
    self.logger = logging.getLogger(logger)
    self.logger.setLevel(level)

    # 定义handler的输出格式
    curr_time = time.strftime("%Y-%m-%d")
    self.LogFileName = 'log' + curr_time + '.txt'
    fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(filename)s:[%(lineno)s] - [%(levelname)s] - %(message)s')

    # asctime: 日志事件发生的时间
    # filename: 源文件的名称部分,包含文件后缀
    # lineno: 调用日志记录函数的源代码所在的行号
    # evelname: 该日志记录的文字形式的日志级别
    # message: 日志记录的文本内容

    # 创建一个handler, 用于写入日志文件
    fh = logging.FileHandler(self.LogFileName)
    fh.setLevel(logging.DEBUG)
    fh.setFormatter(fmt)

    # 再创建一个handler,用于输出到控制台
    ch = logging.StreamHandler()
    ch.setLevel(logging.DEBUG)
    ch.setFormatter(fmt)

    # 给logger添加handler
    self.logger.addHandler(fh)
    self.logger.addHandler(ch)

    # level优先级
    # logger.setLevel > handler.setLevel > logging.basicConfig

if __name__ == "__main__":
  log = Logger(__name__, level=logging.DEBUG)
  log.logger.debug('debug')
  log.logger.log(logging.DEBUG, 'debug')# 执行testLog1.py,则控制台输出如下:2020-08-03 20:36:47,104 - testLog1.py:[117] - [DEBUG] - debug2020-08-03 20:36:47,104 - testLog1.py:[118] - [DEBUG] - debug# 日志文件记录如下:2020-08-03 20:36:15,982 - testLog1.py:[117] - [DEBUG] - debug2020-08-03 20:36:15,982 - testLog1.py:[118] - [DEBUG] - debug
# testLog2.py

from testLog1 import Logger
import traceback

log = Logger(__name__)
def func():
  try:
    assert 1==2
  except Exception:
    log.logger.info('测试失败,输出信息如下:{}'.format(traceback.format_exc()))    # traceback.format_exc() 会返回异常信息的字符串

if __name__ == "__main__":
  func()# 执行testLog2.py,则控制台输出如下:2020-08-03 20:43:44,907 - testLog2.py:[11] - [INFO] - 测试失败,输出信息如下:Traceback (most recent call last):  File "E:/imooc/testLog.py", line 9, in func    assert 1==2AssertionError# 日志文件记录如下:2020-08-03 20:43:44,907 - testLog2.py:[11] - [INFO] - 测试失败,输出信息如下:Traceback (most recent call last):  File "E:/imooc/testLog.py", line 9, in func    assert 1==2AssertionError

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

本文标题: Python logging模块原理解析及应用
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