Python日志功能与处理逻辑

前言

在应用程序执行过程中，我们希望通过规范格式输出程序执行的详细信息，这时我们需要用到日志功能。在Python语言中，有个內建模块logging能够很好的实现日志功能。整体来说，logging配置可以分成4个部分: Loggers、Handlers、Filters和Formatters。接下来我们详细探讨其处理逻辑和配置方法。

1.日志功能逻辑

LogRecord

每个事件生成日志条目称之为LogRecord，在LogRecord中包含了日志级别，日志元数据信息两个重要组成部分。在Python语言中日志级别可以分为5个等级：

DEBUG: Low level system information for debugging purposes.
INFO: General system information.
WARNING: Information describing a minor problem that has occurred.
ERROR: Information describing a major problem that has occurred.
CRITICAL: Information describing a critical problem that has occurred.
当LogRecord传入Logger中处理时，会比较LogRecord和Logger中的日志级别。若日志级别相等或者高于Logger的日志级别，该条LogRecord才会被Logger处理。

Formatter

Formatter主要用于渲染日志的输出格式，在Python中给定了内置的格式变量，我们可以自定义日志信息的输出格式。

格式变量列举：
%(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

Filter

Filter用来为日志信息的处理提供额外的过滤选项。在默认情况下，从Logger获取到的每一条LogRecord都会交给Handler处理。但是，当我们有一些额外的处理逻辑，比方说我希望将LogRecord的日志级别变更，或者我希望后续仅处理ERROR类型的记录，那么就可以使用Filter来过滤。

Handler

Handler是日志处理的核心，描述了程序日志的后续执行方式。一般而言，我们希望日志能够输出到Console显示，或者写成文件本地持久化存储，都要靠Handler来实现。为此，Python中主要提供了FileHandler和StreamHandler两种Handler来分别执行文件存储和控制台打印两种日志处理方式。

2.函数式配置日志

函数式配置日志输出是最简单的方式，我们可以将日志打印到文件中。但是，这种方式有个缺陷，即无法将日志打印到Console。
特点：配置简单，但无法同时输出控制台和文件

import logging
logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG, # 设定打印日志的级别
    # 日志消息格式，level=日志级别 format=日志格式 asctime=对应下面的datefmt filename=日志文件路径
    format="%(asctime)s %(filename)s [line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s",
    datefmt="%Y-%d-%d %H:%M:%S",
    filename="1.log",
    # a=追加 w=覆盖
    filemode="a"
)
logging.debug("debug")
logging.info("info")

3.对象式配置日志

对象式配置日志能够较强的进行定制化配置，包括日志的输出格式、控制台输出、输出本地文件持久化存储。因此，在实际使用时一般都采用对象式配置日志的方式来处理。
特点：定制化强，配置较为复杂

配置流程

创建并获取logger对象;
创建FileHandler对象;
创建StreamHandler对象;
创建Formatter对象;
给Handler对象绑定Formatter;
给logger对象绑定Handler

import logging
logger = logging.RootLogger("DEBUG") # 如果要自定义level，则可使用RootLogger，或者logger.setLevel()
# logger = logging.getLogger() # 使用getLogger默认level为WARNING
fh = logging.FileHandler('test.log', encoding='utf-8')  # 创建FileHandler对象
sh = logging.StreamHandler()  # 创建StreamHandler对象

fmt = logging.Formatter("%(asctime)s %(filename)s [line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s")
fh.setFormatter(fmt)  # 给Handler对象绑定Formatter
sh.setFormatter(fmt)  # 给Handler对象绑定Formatter

logger.addHandler(fh)  # 给logger对象绑定Handler
logger.addHandler(sh) # 给logger对象绑定Handler

logger.info('info')
logger.debug('debug')
logger.error("error")

posted @ 2020-09-13 14:29 ZimskyZeng 阅读(311) 评论(0) 编辑收藏举报

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