python-logging模块|python-logging模块,程序日志模板 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

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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")