python-logging模块|python-logging模块,程序日志模板
1.logging模块
用于程序的运行日志
1.初级
#首先程序运行分会出现5中情况
1.logging.debug('debug')#程序调试级别为10
2.logging.info('info')#程序调正常运行别为20
3.logging.warning('warning')#程序运行出现警告级别为30
4.logging.error('error')#程序运行出现报错级别为40
5.logging.critica('critica')#程序运行出现程序崩溃级别为50
推荐Python大牛在线分享技术 扣qun：855408893领域：web开发，爬虫，数据分析，数据挖掘，人工智能2.完善他终端显示 1.用logging.basicConfig()配置文件来完成
import logging
logging.basicConfig(filename='access.log',
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
level=10)
#level 最低级别
#datefmt 时间格式
#format 日志内文本格式
#filename 保存文件名logging.info('info')
logging.debug('debug')
logging.warning('warning')
logging.error('error')
logging.critical('critical')
2.不使用logging.basicConfig()来实现
import logging
# logging.basicConfig(filename='access.log',
#format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
#datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
#level=10)#1.对于该执行文件我们对其产生日志
logger = logging.getLogger(__file__)#__file__为执行文件的当前文件的绝对路径,被当模块调用时候是模块的绝对路径#2.我们自定义文件是输出文件夹还是打印终端#输出内容用函数logging.FileHandler('文件路径')
show_fil = logging.FileHandler('Logger.log')
# 输出内容至终端显示用函数logging.StreamHandler()#3.设置格式
format_logger = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %X')#4.级别设置
logger.setLevel(10)#5.格式与显示拼接这一步我们可以不写,不写的话默认格式就是里面的内容了
show_fil.setFormatter(format_logger)#6.把logger进行添加
logger.addHandler(show_fil)#7.执行测试
logger.info('info')
logger.debug('debug')
logger.warning('warning')
logger.error('error')
logger.critical('critical')
3.格式里面设置的内容
常用 1.%(asctime)s 【python-logging模块|python-logging模块,程序日志模板】默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒,用datefmt='%Y-%m-%d %X'进行调整
2.%(name)s Logger的名字也就是其中的.getLogger里的路径,或者我们用他的文件名看我们填什么
3.%(levelname)s 级别的名称
4.%(module)s: % 调用日志输出函数的模块名
%(name)s Logger的名字#也就是其中的.getLogger里的路径,或者我们用他的文件名看我们填什么
%(levelno)s 数字形式的日志级别#日志里面的打印的对象的级别
%(levelname)s 文本形式的日志级别 #级别的名称
%(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
4.设置多个不同类型的日志
import os
import logging# 1、logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出
logger = logging.getLogger(__file__)# 2、Filter对象：不常用，略# 3、Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出
h1 = logging.FileHandler('t1.log')# 打印到文件
h2 = logging.FileHandler('t2.log')# 打印到文件
sm = logging.StreamHandler()# 打印到终端# 4、Formatter对象：日志格式
formmater1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:%(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)formmater2 = logging.Formatter('%(asctime)s :%(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)formmater3 = logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)# 5、为Handler对象绑定格式
h1.setFormatter(formmater1)
h2.setFormatter(formmater2)
sm.setFormatter(formmater3)# 6、将Handler添加给logger并设置日志级别
logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(sm)# 设置日志级别，可以在两个关卡进行设置logger与handler
# logger是第一级过滤，然后才能到handler
logger.setLevel(30)
h1.setLevel(10)
h2.setLevel(10)
sm.setLevel(10)# 7、测试
logger.debug('debug')
logger.info('info')
logger.warning('warning')
logger.error('error')
logger.critical('critical')
3.通用日志模板 1.定义模板
import os
import logging.config
#函数上面部分要根据你程序进行修改
# 定义三种日志输出格式 开始
standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
'[%(levelname)s][%(message)s]'# 其中name为getLogger()指定的名字；lineno为调用日志输出函数的语句所在的代码行
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
# 定义日志输出格式 结束logfile_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))# log文件的目录，需要自定义文件路径 # atm
logfile_dir = os.path.join(logfile_dir, 'log')# C:\Users\oldboy\Desktop\atm\loglogfile_name = 'log.log'# log文件名，需要自定义路径名# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):# C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log
os.mkdir(logfile_dir)# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)# C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log\log.log
# 定义日志路径 结束# log配置字典
LOGGING_DIC = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': standard_format
},
'simple': {
'format': simple_format
},
},
'filters': {},# filter可以不定义
'handlers': {
# 打印到终端的日志
'console': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.StreamHandler',# 打印到屏幕
'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
'formatter': 'standard',
'filename': logfile_path,# 日志文件
'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,# 日志大小 5M(*****)
'backupCount': 5,
'encoding': 'utf-8',# 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
},
},
'loggers': {
# logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置。如果''设置为固定值logger1，则下次导入必须设置成logging.getLogger('logger1')
'': {
# 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
'handlers': ['default', 'console'],
'level': 'DEBUG',
'propagate': False,# 向上（更高level的logger）传递
},
},
}#函数部分记录的东西可以修改一下
def load_my_logging_cfg():
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)# 导入上面定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__)# 生成一个log实例
logger.info('It works!')# 记录该文件的运行状态可以自己修改if __name__ == '__main__':
load_my_logging_cfg()
2.调用模板
import time
import logging
import my_logging# 导入自定义的logging配置logger = logging.getLogger(__name__)# 生成logger实例def demo():
logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))
logger.info("中文测试开始。。。")
for i in range(10):
logger.debug("i:{}".format(i))
time.sleep(0.2)
else:
logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))
logger.info("中文测试结束。。。")if __name__ == "__main__":
my_logging.load_my_logging_cfg()# 在你程序文件的入口加载自定义logging配置
demo()
3.参数
console_handler = logging.StreamHandler(sys. __stdout__)
console_handler.level = logging.DEBUG
console_logger = logging.getLogger('test')
console_logger.addHandler(console_handler)file_handler = logging.FileHandler('log/test.log')
file_handler.level = logging.WARNING
file_logger = logging.getLogger('test.file')
file_logger.addHandler(file_handler)console_logger.error('test')
file_logger.error('test')console_logger.parent is root_logger
file_logger.parent is console_logger
console_logger.getChild('file') is file_logger
'''
每个 logger 都有个名字，以 ‘.’ 来划分继承关系。名字为空的就是 root_logger，console_logger 的名字是 ‘test’，因此 root_logger 是 console_logger 的 parent；而 file_logger 的名字是 ‘test.file’，因此 console_logger 是 file_logger 的 parent。如果 logger 的 propagate 属性为 True（默认值），则它的记录也会传到父 logger。因此，file_logger 在记录到文件的同时，也会在 stdout 输出日志。
建议每个模块都用自己的 logger。
'''
4.Django日志配置(学Django后再深入了解)
# logging_config.pyLOGGING = {
'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loggerlogger = logging.getLogger(__name__)# 线上正常的日志
collect_logger = logging.getLogger("collect")
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