logging模块
1.v1
- v1版本无法指定日志的级别；无法指定日志的格式；只能往屏幕打印，无法写入文件。
1.日志总共分为以下五个级别：
- logging.debug('调试')
- logging.info('正常')
- logging.critical('严重错误')
- logging.error('错误')
- logging.warning('警告')
默认运行，会显示：
WARNING:root:警告信息
ERROR:root:报错信息
CRITICAL:root:严重错误信息
2.v2
- v2版本不能指定字符编码；只能往文件中打印。
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) logging.debug('调试信息') # 10 logging.info('正常信息') # 20 logging.warning('警告信息') # 30 logging.error('报错信息') # 40 logging.critical('严重错误信息') # 50 3.v3
logging模块包含四种角色：logger、Filter、Formatter对象、Handler
- logger：产生日志的对象
- Filter：过滤日志的对象
- Formatter对象：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式
- Handler：接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端
# 1. 生成一个logger对象 logger = logging.getLogger('nick') # 2. 生成格式 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',) # 3. 生成一个文件对象 h1 = logging.FileHandler('h1.log') h2 = logging.FileHandler('h2.log') sm = logging.StreamHandler() # 4. 文件绑定格式 h1.setFormatter(formmater1) h2.setFormatter(formmater2) sm.setFormatter(formmater3) # 5. 绑定文件 logger.addHandler(h1) logger.addHandler(h2) logger.addHandler(sm) # 6. 控制级别 logger.level = 50 # 7. 使用 logger.debug('调试信息') # 10 logger.info('正常信息') # 20 logger.warning('警告信息') # 30 logger.error('报错信息') # 40 logger.critical('严重错误信息') # 50 ''' critical=50 error =40 warning =30 info = 20 debug =10 ''' 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') 二、高配logging
2.1 配置日志文件
以上三个版本的日志只是为了引出我们下面的日志配置文件
import os import logging.config # 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\log logfile_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 }, }, } 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 return logger if __name__ == '__main__': load_my_logging_cfg() 2.2 使用日志
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):python 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() 三、Django日志配置文件
# logging_config.py LOGGING = { '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logger logger = logging.getLogger(__name__) # 线上正常的日志 collect_logger = logging.getLogger("collect") # 领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志