Python中logging日志的四个等级和使用

 更新时间:2020年11月17日 09:59:34   作者:python小白努力中  
这篇文章主要介绍了Python中logging日志的四个等级和使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1. logging日志的介绍

在现实生活中,记录日志非常重要,比如:银行转账时会有转账记录;飞机飞行过程中,会有个黑盒子(飞行数据记录器)记录着飞机的飞行过程,那在咱们python程序中想要记录程序在运行时所产生的日志信息,怎么做呢?

可以使用 logging 这个包来完成

记录程序日志信息的目的是:
1. 可以很方便的了解程序的运行情况
2. 可以分析用户的操作行为、喜好等信息
3. 方便开发人员检查bug

2. logging日志级别介绍

日志等级可以分为5个,从低到高分别是:
1. DEBUG
 2. INFO
 3. WARNING
 4. ERROR
 5. CRITICAL

日志等级说明:

  • DEBUG:程序调试bug时使用
  • INFO:程序正常运行时使用
  • WARNING:程序未按预期运行时使用,但并不是错误,如:用户登录密码错误
  • ERROR:程序出错误时使用,如:IO操作失败
  • CRITICAL:特别严重的问题,导致程序不能再继续运行时使用,如:磁盘空间为空,一般很少使 用
  • 默认的是WARNING等级,当在WARNING或WARNING之上等级的才记录日志信息。
  • 日志等级从低到高的顺序是: DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL

3. logging日志的使用

在 logging 包中记录日志的方式有两种:

1.输出到控制台
2.保存到日志文件

日志信息输出到控制台的示例代码:

import logging

logging.debug('这是⼀个debug级别的⽇志信息')
logging.info('这是⼀个info级别的⽇志信息')
logging.warning('这是⼀个warning级别的⽇志信息')
logging.error('这是⼀个error级别的⽇志信息')
logging.critical('这是⼀个critical级别的⽇志信息')

运行结果:

WARNING:root:这是⼀个warning级别的⽇志信息
ERROR:root:这是⼀个error级别的⽇志信息
CRITICAL:root:这是⼀个critical级别的⽇志信息

说明:
日志信息只显示了大于等于WARNING级别的日志,这说明默认的日志级别设置为WARNING

logging日志等级和输出格式的设置:

import logging
# 设置⽇志等级和输出⽇志格式
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')
logging.debug('这是⼀个debug级别的⽇志信息')

logging.info('这是⼀个info级别的⽇志信息')
logging.warning('这是⼀个warning级别的⽇志信息')
logging.error('这是⼀个error级别的⽇志信息')
logging.critical('这是⼀个critical级别的⽇志信息')

运行结果:

2019-02-13 20:41:33,080 - hello.py[line:6] - DEBUG: 这是⼀个debug级别的⽇志信息
2019-02-13 20:41:33,080 - hello.py[line:7] - INFO: 这是⼀个info级别的⽇志信息
2019-02-13 20:41:33,080 - hello.py[line:8] - WARNING: 这是⼀个warning级别的⽇志信息
2019-02-13 20:41:33,080 - hello.py[line:9] - ERROR: 这是⼀个error级别的⽇志信息
2019-02-13 20:41:33,080 - hello.py[line:10] - CRITICAL: 这是⼀个critical级别的⽇志信息

代码说明:

level 表示设置的日志等级
format 表示日志的输出格式, 参数说明:

  • %(levelname)s: 打印日志级别名称
  • %(filename)s: 打印当前执行程序名
  • %(lineno)d: 打印日志的当前行号
  • %(asctime)s: 打印日志的时间
  • %(message)s: 打印日志信息

日志信息保存到日志文件的示例代码:

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s',
filename="log.txt",
filemode="w")
logging.debug('这是⼀个debug级别的⽇志信息')
logging.info('这是⼀个info级别的⽇志信息')
logging.warning('这是⼀个warning级别的⽇志信息')
logging.error('这是⼀个error级别的⽇志信息')
logging.critical('这是⼀个critical级别的⽇志信息')

运行结果:

4. logging日志在mini-web项目中应用

web.py 程序使用logging日志示例:

1. 程序入口模块设置logging日志的设置

import socket
import threading
import sys
import framework
import logging
# logging⽇志的配置
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s',
filename="log.txt",
filemode="w")

2. INFO级别的日志输出,示例代码:

# 判断是否是动态资源请求
if request_path.endswith(".html"):
"""这⾥是动态资源请求,把请求信息交给框架处理"""
logging.info("动态资源请求:" + request_path)
...
else:
"""这⾥是静态资源请求"""
logging.info("静态资源请求:" + request_path)

3. WARNING级别的日志输出,示例代码:

# 获取命令⾏参数判断⻓度
if len(sys.argv) != 2:
print("执⾏命令如下: python3 xxx.py 9000")
logging.warning("⽤⼾在命令⾏启动程序参数个数不正确!")
return
# 判断端⼝号是否是数字
if not sys.argv[1].isdigit():
print("执⾏命令如下: python3 xxx.py 9000")
logging.warning("⽤⼾在命令⾏启动程序参数不是数字字符串!")
return

framework.py 程序使用logging日志示例:

1.ERROR级别的日志输出,示例代码:

# 处理动态资源请求
def handle_request(env):
# 获取动态请求资源路径
request_path = env["request_path"]
print("接收到的动态资源请求:", request_path)
# 遍历路由列表,选择执⾏的函数
for path, func in route_list:
if request_path == path:
result = func()
return result
else:
logging.error("没有设置相应的路由:" + request_path)
# 没有找到动态资源
result = not_found()
return result

说明:
logging日志配置信息在程序入口模块设置一次,整个程序都可以生效。
logging.basicConfig 表示 logging 日志配置操作

5. 小结

记录python程序中日志信息使用 logging 包来完成
logging日志等级有5个:
1. DEBUG
2. INFO
3. WARNING
4. ERROR
5. CRITICAL

打印(记录)日志的函数有5个:
1. logging.debug函数, 表示: 打印(记录)DEBUG级别的日志信息
2. logging.info函数, 表示: 打印(记录)INFO级别的日志信息
3. logging.warning函数, 表示: 打印(记录)WARNING级别的日志信息
4. logging.error函数, 表示: 打印(记录)ERROR级别的日志信息
5. logging.critical函数, 表示: 打印(记录)CRITICAL级别的日志信息

到此这篇关于Python中logging日志的四个等级和使用的文章就介绍到这了,更多相关Python logging日志内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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