Python中的logging模块

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最近修改了项目里的logging相关功能，用到了python标准库里的logging模块，在此做一些记录。主要是从官方文档和stackoverflow上查询到的一些内容。

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基本用法

下面的代码展示了logging最基本的用法。

 

 

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# -*- coding: utf-8 -*-   import logging import sys   # 获取logger实例，如果参数为空则返回root logger logger = logging.getLogger("AppName")   # 指定logger输出格式 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)-8s: %(message)s')   # 文件日志 file_handler = logging.FileHandler("test.log") file_handler.setFormatter(formatter)  # 可以通过setFormatter指定输出格式   # 控制台日志 console_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout) console_handler.formatter = formatter  # 也可以直接给formatter赋值   # 为logger添加的日志处理器 logger.addHandler(file_handler) logger.addHandler(console_handler)   # 指定日志的最低输出级别，默认为WARN级别 logger.setLevel(logging.INFO)   # 输出不同级别的log logger.debug('this is debug info') logger.info('this is information') logger.warn('this is warning message') logger.error('this is error message') logger.fatal('this is fatal message, it is same as logger.critical') logger.critical('this is critical message')   # 2016-10-08 21:59:19,493 INFO    : this is information # 2016-10-08 21:59:19,493 WARNING : this is warning message # 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR   : this is error message # 2016-10-08 21:59:19,493 CRITICAL: this is fatal message, it is same as logger.critical # 2016-10-08 21:59:19,493 CRITICAL: this is critical message   # 移除一些日志处理器 logger.removeHandler(file_handler)

除了这些基本用法，还有一些常见的小技巧可以分享一下。

格式化输出日志

 

 

 

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# 格式化输出   service_name = "Booking" logger.error('%s service is down!' % service_name)  # 使用python自带的字符串格式化，不推荐 logger.error('%s service is down!', service_name)  # 使用logger的格式化，推荐 logger.error('%s service is %s!', service_name, 'down')  # 多参数格式化 logger.error('{} service is {}'.format(service_name, 'down')) # 使用format函数，推荐   # 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR   : Booking service is down!

 

记录异常信息

当你使用logging模块记录异常信息时，不需要传入该异常对象，只要你直接调用logger.error() 或者 logger.exception()就可以将当前异常记录下来。

 

 

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# 记录异常信息   try:     1 / 0 except:     # 等同于error级别，但是会额外记录当前抛出的异常堆栈信息     logger.exception('this is an exception message')   # 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR   : this is an exception message # Traceback (most recent call last): #   File "D:/Git/py_labs/demo/use_logging.py", line 45, in #     1 / 0 # ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

 

logging配置要点

GetLogger()方法

这是最基本的入口，该方法参数可以为空，默认的logger名称是root，如果在同一个程序中一直都使用同名的logger，其实会拿到同一个实例，使用这个技巧就可以跨模块调用同样的logger来记录日志。

另外你也可以通过日志名称来区分同一程序的不同模块，比如这个例子。

 

 

1 2	logger = logging.getLogger("App.UI") logger = logging.getLogger("App.Service")

 

Formatter日志格式

Formatter对象定义了log信息的结构和内容，构造时需要带两个参数：

• 一个是格式化的模板fmt，默认会包含最基本的level和 message信息
• 一个是格式化的时间样式datefmt，默认为 2003-07-08 16:49:45,896 (%Y-%m-%d %H:%M:%S)

fmt中允许使用的变量可以参考下表。

• %(name)s Logger的名字
• %(levelno)s 数字形式的日志级别
• %(levelname)s 文本形式的日志级别
• %(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

SetLevel 日志级别

Logging有如下级别: DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL
默认级别是WARNING，logging模块只会输出指定level以上的log。这样的好处, 就是在项目开发时debug用的log，在产品release阶段不用一一注释，只需要调整logger的级别就可以了，很方便。

Handler 日志处理器

最常用的是StreamHandler和FileHandler, Handler用于向不同的输出端打log。
Logging包含很多handler, 可能用到的有下面几种

• StreamHandler instances send error messages to streams (file-like objects).
• FileHandler instances send error messages to disk files.
• RotatingFileHandler instances send error messages to disk files, with support for maximum log file sizes and log file rotation.
• TimedRotatingFileHandler instances send error messages to disk files, rotating the log file at certain timed intervals.
• SocketHandler instances send error messages to TCP/IP sockets.
• DatagramHandler instances send error messages to UDP sockets.
• SMTPHandler instances send error messages to a designated email address.

Configuration 配置方法

logging的配置大致有下面几种方式。

1. 通过代码进行完整配置，参考开头的例子，主要是通过getLogger方法实现。
2. 通过代码进行简单配置，下面有例子，主要是通过basicConfig方法实现。
3. 通过配置文件，下面有例子，主要是通过 logging.config.fileConfig(filepath)

logging.basicConfig

basicConfig()提供了非常便捷的方式让你配置logging模块并马上开始使用，可以参考下面的例子。具体可以配置的项目请查阅官方文档。

 

 

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import logging   logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG) logging.debug('This message should go to the log file')   logging.basicConfig(format='%(levelname)s:%(message)s', level=logging.DEBUG) logging.debug('This message should appear on the console')   logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s', datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p') logging.warning('is when this event was logged.')

备注： 其实你甚至可以什么都不配置直接使用默认值在控制台中打log，用这样的方式替换print语句对日后项目维护会有很大帮助。

通过文件配置logging

如果你希望通过配置文件来管理logging，可以参考这个官方文档。在log4net或者log4j中这是很常见的方式。

 

 

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# logging.conf [loggers] keys=root   [logger_root] level=DEBUG handlers=consoleHandler #,timedRotateFileHandler,errorTimedRotateFileHandler   ################################################# [handlers] keys=consoleHandler,timedRotateFileHandler,errorTimedRotateFileHandler   [handler_consoleHandler] class=StreamHandler level=DEBUG formatter=simpleFormatter args=(sys.stdout,)   [handler_timedRotateFileHandler] class=handlers.TimedRotatingFileHandler level=DEBUG formatter=simpleFormatter args=('debug.log', 'H')   [handler_errorTimedRotateFileHandler] class=handlers.TimedRotatingFileHandler level=WARN formatter=simpleFormatter args=('error.log', 'H')   ################################################# [formatters] keys=simpleFormatter, multiLineFormatter   [formatter_simpleFormatter] format= %(levelname)s %(threadName)s %(asctime)s:   %(message)s datefmt=%H:%M:%S   [formatter_multiLineFormatter] format= ------------------------- %(levelname)s ------------------------- Time:      %(asctime)s Thread:    %(threadName)s File:      %(filename)s(line %(lineno)d) Message: %(message)s   datefmt=%Y-%m-%d %H:%M:%S

假设以上的配置文件放在和模块相同的目录，代码中的调用如下。

 

 

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import os filepath = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'logging.conf') logging.config.fileConfig(filepath) return logging.getLogger()

 

日志重复输出的坑

你有可能会看到你打的日志会重复显示多次，可能的原因有很多，但总结下来无非就一个，日志中使用了重复的handler。

第一坑

 

 

 

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import logging   logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)   fmt = '%(levelname)s:%(message)s' console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt)) logging.getLogger().addHandler(console_handler)   logging.info('hello!')   # INFO:root:hello! # INFO:hello!

上面这个例子出现了重复日志，因为在第3行调用basicConfig()方法时系统会默认创建一个handler，如果你再添加一个控制台handler时就会出现重复日志。

第二坑

 

 

 

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import logging   def get_logger():     fmt = '%(levelname)s:%(message)s'     console_handler = logging.StreamHandler()     console_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt))     logger = logging.getLogger('App')     logger.setLevel(logging.INFO)     logger.addHandler(console_handler)     return logger   def call_me():     logger = get_logger()     logger.info('hi')   call_me() call_me()   # INFO:hi # INFO:hi # INFO:hi

在这个例子里hi居然打印了三次，如果再调用一次call_me()呢？我告诉你会打印6次。why? 因为你每次调用get_logger()方法时都会给它加一个新的handler，你是自作自受。正常的做法应该是全局只配置logger一次。

第三坑

 

 

 

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import logging   def get_logger():     fmt = '%(levelname)s: %(message)s'     console_handler = logging.StreamHandler()     console_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt))     logger = logging.getLogger('App')     logger.setLevel(logging.INFO)     logger.addHandler(console_handler)     return logger   def foo():     logging.basicConfig(format='[%(name)s]: %(message)s')     logging.warn('some module use root logger')   def main():     logger = get_logger()     logger.info('App start.')     foo()     logger.info('App shutdown.')   main()   # INFO: App start. # [root]: some module use root logger # INFO: App shutdown. # [App]: App shutdown.

为嘛最后的App shutdown打印了两次？所以在Stackoverflow上很多人都问，我应该怎么样把root logger关掉，root logger太坑爹坑妈了。只要你在程序中使用过root logger，那么默认你打印的所有日志都算它一份。上面的例子没有什么很好的办法，我建议你招到那个没有经过大脑就使用root logger的人，乱棍打死他或者开除他。

如果你真的想禁用root logger，有两个不是办法的办法：

 

 

1 2	logging.getLogger().handlers = []  # 删除所有的handler logging.getLogger().setLevel(logging.CRITICAL)  # 将它的级别设置到最高

 

小结

Python中的日志模块作为标准库的一部分，功能还是比较完善的。个人觉得上手简单，另外也支持比如过滤，文件锁等高级功能，能满足大多数项目需求。

不过切记，小心坑。