学一门新技术或者新语言,我们都要首先学会如何去适应这们新技术,其中在适应过程中,我们必须得学习如何调试程序并打出相应的log信息来,正所谓“只要log打的好,没有bug解不了”,在我们熟知的一些信息技术中,log4xxx系列以及开发Android app时的android.util.Log包等等都是为了开发者更好的得到log信息服务的。在Python这门语言中,我们同样可以根据自己的程序需要打出log。
log信息不同于使用打桩法打印一定的标记信息,log可以根据程序需要而分出不同的log级别,比如info、debug、warn等等级别的信息,只要实时控制log级别开关就可以为开发人员提供更好的log信息,与log4xx类似,logger,handler和日志消息的调用可以有具体的日志级别(Level),只有在日志消息的级别大于logger和handler的设定的级别,才会显示。下面我就来谈谈我在Python中使用的logging模块一些方法。
logging模块介绍
Python的logging模块提供了通用的日志系统,熟练使用logging模块可以方便开发者开发第三方模块或者是自己的Python应用。同样这个模块提供不同的日志级别,并可以采用不同的方式记录日志,比如文件,HTTP、GET/POST,SMTP,Socket等,甚至可以自己实现具体的日志记录方式。下文我将主要介绍如何使用文件方式记录log。
logging模块包括logger,handler,filter,formatter这四个基本概念。
logger:提供日志接口,供应用代码使用。logger最长用的操作有两类:配置和发送日志消息。可以通过logging.getLogger(name)获取logger对象,如果不指定name则返回root对象,多次使用相同的name调用getLogger方法返回同一个logger对象。
handler:将日志记录(log record)发送到合适的目的地(destination),比如文件,socket等。一个logger对象可以通过addHandler方法添加0到多个handler,每个handler又可以定义不同日志级别,以实现日志分级过滤显示。
filter:提供一种优雅的方式决定一个日志记录是否发送到handler。
formatter:指定日志记录输出的具体格式。formatter的构造方法需要两个参数:消息的格式字符串和日期字符串,这两个参数都是可选的。
基本使用方法
一些小型的程序我们不需要构造太复杂的log系统,可以直接使用logging模块的basicConfig函数即可,代码如下:
''' Created on 2012-8-12 @author: walfred @module: loggingmodule.BasicLogger ''' import logging log_file = "./basic_logger.log" logging.basicConfig(filename = log_file, level = logging.DEBUG) logging.debug("this is a debugmsg!") logging.info("this is a infomsg!") logging.warn("this is a warn msg!") logging.error("this is a error msg!") logging.critical("this is a critical msg!")
运行程序时我们就会在该文件的当前目录下发现basic_logger.log文件,查看basic_logger.log内容如下:
INFO:root:this is a info msg! DEBUG:root:this is a debug msg! WARNING:root:this is a warn msg! ERROR:root:this is a error msg! CRITICAL:root:this is a critical msg!
需要说明的是我将level设定为DEBUG级别,所以log日志中只显示了包含该级别及该级别以上的log信息。信息级别依次是:notset、debug、info、warn、error、critical。如果在多个模块中使用这个配置的话,只需在主模块中配置即可,其他模块会有相同的使用效果。
较高级版本
上述的基础使用比较简单,没有显示出logging模块的厉害,适合小程序用,现在我介绍一个较高级版本的代码,我们需要依次设置logger、handler、formatter等配置。
''' Created on 2012-8-12 @author: walfred @module: loggingmodule.NomalLogger ''' import logging log_file = "./nomal_logger.log" log_level = logging.DEBUG logger = logging.getLogger("loggingmodule.NomalLogger") handler = logging.FileHandler(log_file) formatter = logging.Formatter("[%(levelname)s][%(funcName)s][%(asctime)s]%(message)s") handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.setLevel(log_level) #test logger.debug("this is a debug msg!") logger.info("this is a info msg!") logger.warn("this is a warn msg!") logger.error("this is a error msg!") logger.critical("this is a critical msg!")
这时我们查看当前目录的nomal_logger.log日志文件,如下:
[DEBUG][][2012-08-12 17:43:59,295]this is a debug msg! [INFO][][2012-08-12 17:43:59,295]this is a info msg! [WARNING][][2012-08-12 17:43:59,295]this is a warn msg! [ERROR][][2012-08-12 17:43:59,295]this is a error msg! [CRITICAL][][2012-08-12 17:43:59,295]this is a critical msg!
这个对照前面介绍的logging模块,不难理解,下面的最终版本将会更加完整。
完善版本
这个最终版本我用singleton设计模式来写一个Logger类,代码如下:
''' Created on 2012-8-12 @author: walfred @module: loggingmodule.FinalLogger ''' import logging.handlers class FinalLogger: logger = None levels = {"n" : logging.NOTSET, "d" : logging.DEBUG, "i" : logging.INFO, "w" : logging.WARN, "e" : logging.ERROR, "c" : logging.CRITICAL} log_level = "d" log_file = "final_logger.log" log_max_byte = 10 * 1024 * 1024; log_backup_count = 5 @staticmethod def getLogger(): if FinalLogger.logger is not None: return FinalLogger.logger FinalLogger.logger = logging.Logger("oggingmodule.FinalLogger") log_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(filename = FinalLogger.log_file,\ maxBytes = FinalLogger.log_max_byte,\ backupCount = FinalLogger.log_backup_count) log_fmt = logging.Formatter("[%(levelname)s][%(funcName)s][%(asctime)s]%(message)s") log_handler.setFormatter(log_fmt) FinalLogger.logger.addHandler(log_handler) FinalLogger.logger.setLevel(FinalLogger.levels.get(FinalLogger.log_level)) return FinalLogger.logger if __name__ == "__main__": logger = FinalLogger.getLogger() logger.debug("this is a debug msg!") logger.info("this is a info msg!") logger.warn("this is a warn msg!") logger.error("this is a error msg!") logger.critical("this is a critical msg!")
当前目录下的 final_logger.log内容如下:
[DEBUG][][2012-08-12 18:12:23,029]this is a debug msg! [INFO][][2012-08-12 18:12:23,029]this is a info msg! [WARNING][][2012-08-12 18:12:23,029]this is a warn msg! [ERROR][][2012-08-12 18:12:23,029]this is a error msg! [CRITICAL][][2012-08-12 18:12:23,029]this is a critical msg!
本文向大家介绍python logging日志模块的详解,包括了python logging日志模块的详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 python logging日志模块的详解 日志级别 日志格式说明 日志输出 有两种方式记录跟踪,一种输出控制台,另一种是记录到文件中,如日志文件。 将日志输出到控制台 在a.py写入以下信息 【解析】 通过logging.basicConfig函数对
本文向大家介绍Python中内置的日志模块logging用法详解,包括了Python中内置的日志模块logging用法详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 logging模块简介 Python的logging模块提供了通用的日志系统,可以方便第三方模块或者是应用使用。这个模块提供不同的日志级别,并可以采用不同的方式记录日志,比如文件,HTTP GET/POST,SMTP,Socket等,甚
本文向大家介绍python logging日志模块以及多进程日志详解,包括了python logging日志模块以及多进程日志详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本篇文章主要对 python logging 的介绍加深理解。更主要是 讨论在多进程环境下如何使用logging 来输出日志, 如何安全地切分日志文件。 1. logging日志模块介绍 python的logging模块提供了灵
本文向大家介绍详解Python中logging日志模块在多进程环境下的使用,包括了详解Python中logging日志模块在多进程环境下的使用的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言 相信每位程序员应该都知道,在使用 Python 来写后台任务时,时常需要使用输出日志来记录程序运行的状态,并在发生错误时将错误的详细信息保存下来,以别调试和分析。Python 的 logging 模块就是这种情
本文向大家介绍python中日志logging模块的性能及多进程详解,包括了python中日志logging模块的性能及多进程详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言 Java 中最通用的日志模块莫过于 Log4j 了,在 python 中,也自带了 logging 模块,该模块的用法其实和 Log4j 类似。日志是记录操作的一种好方式。但是日志,基本都是基于文件的,也就是要写到磁盘上的
本文向大家介绍Python常用模块logging——日志输出功能(示例代码),包括了Python常用模块logging——日志输出功能(示例代码)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 用途 logging模块是Python的内置模块,主要用于输出运行日志,可以灵活配置输出日志的各项信息。 基本使用方法 参数 日志一共分成5个等级,从低到高分别是:DEBUG ,INFO ,WARNING ,ER