python日志logging模块使用方法分析

 更新时间:2019年05月23日 11:51:53   作者:平和的心  
这篇文章主要介绍了python日志logging模块使用方法,结合实例形式较为详细的分析了Python日志logging模块相关API函数与应用技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了python日志logging模块使用方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

一、从一个使用场景开始

开发一个日志系统, 既要把日志输出到控制台, 还要写入日志文件

import logging
# 创建一个logger
logger = logging.getLogger('mylogger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建一个handler,用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('test.log')
fh.setLevel(logging.DEBUG)
# 再创建一个handler,用于输出到控制台
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)
# 定义handler的输出格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)
# 给logger添加handler
logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)
# 记录一条日志
logger.info('foorbar')

运行后, 在控制台和日志文件都有一条日志:

2011-08-31 19:18:29,816 - mylogger - INFO - foorbar

二、logging模块的API

结合上面的例子,我们说下几个最常使用的API

logging.getLogger([name])返回一个logger实例,如果没有指定name,返回root logger。只要name相同,返回的logger实例都是同一个而且只有一个,即name和logger实例是一一对应的。这意味着,无需把logger实例在各个模块中传递。只要知道name,就能得到同一个logger实例

Logger.setLevel(lvl)设置logger的level, level有以下几个级别:

NOTSET < DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL

如果把looger的级别设置为INFO, 那么小于INFO级别的日志都不输出, 大于等于INFO级别的日志都输出

logger.debug("foobar")  # 不输出
logger.info("foobar")    # 输出
logger.warning("foobar") # 输出
logger.error("foobar")   # 输出
logger.critical("foobar")  # 输出

Logger.addHandler(hdlr)logger可以雇佣handler来帮它处理日志, handler主要有以下几种:StreamHandler : 输出到控制台FileHandler :   输出到文件handler还可以设置自己的level以及输出格式。

logging.basicConfig([**kwargs])

这个函数用来配置root logger, 可以看它的源码,还是挺简单的。它首先检查root是否有handler,如果没有,那这个函数会创建一个StreamHandler,并设置默认的formatter。

然后将该handler添加到root。如果调用logging.basicConfig([**kwargs])的时候发现root logger已经有了handler,那该函数没有任何操作。

三、关于root logger以及logger的父子关系

前面多次提到root logger, 实际上logger实例之间还有父子关系, root logger就是处于最顶层的logger, 它是所有logger的祖先。如下图:

root logger是默认的logger,如果不创建logger实例, 直接调用logging.debug()、logging.info()logging.warning()、logging.error()、logging.critical()这些函数,那么使用的logger就是 root logger, 它可以自动创建,也是单实例的。

如何得到root logger通过logging.getLogger()或者logging.getLogger("")得到root logger实例。

默认的level:root logger默认的level是logging.WARNING

如何表示父子关系logger的name的命名方式可以表示logger之间的父子关系. 比如:parent_logger = logging.getLogger('foo')child_logger = logging.getLogger('foo.bar')

什么是effective levellogger有一个概念,叫effective level。 如果一个logger没有显示地设置level,那么它就用父亲的level。如果父亲也没有显示地设置level, 就用父亲的父亲的level,以此推....最后到达root logger,一定设置过level。默认为logging.WARNINGchild loggers得到消息后,既把消息分发给它的handler处理,也会传递给所有祖先logger处理,

来看一个例子

import logging
# 设置root logger
r = logging.getLogger()
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
ch.setFormatter(formatter)
r.addHandler(ch)
# 创建一个logger作为父亲
p = logging.getLogger('foo')
p.setLevel(logging.DEBUG)
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(message)s')
ch.setFormatter(formatter)
p.addHandler(ch)
# 创建一个孩子logger
c = logging.getLogger('foo.bar')
c.debug('foo')

输出如下:

2011-08-31 21:04:29,893 - foo
2011-08-31 21:04:29,893 - DEBUG - foo

可见, 孩子logger没有任何handler,所以对消息不做处理。但是它把消息转发给了它的父亲以及root logger。最后输出两条日志。

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python日志操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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