如何在python中使用logging模塊

如何在python中使用logging模塊？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

1 logging模塊簡介

logging模塊是Python內(nèi)置的標準模塊，主要用于輸出運行日志，可以設置輸出日志的等級、日志保存路徑、日志文件回滾等；相比print，具備如下優(yōu)點：

1.可以通過設置不同的日志等級，在release版本中只輸出重要信息，而不必顯示大量的調試信息；
2.print將所有信息都輸出到標準輸出中，嚴重影響開發(fā)者從標準輸出中查看其它數(shù)據(jù)；logging則可以由開發(fā)者決定將信息輸出到什么地方，以及怎么輸出；

logging框架中主要由四個部分組成：

1. Loggers: 可供程序直接調用的接口

2. Handlers: 決定將日志記錄分配至正確的目的地

3. Filters: 提供更細粒度的日志是否輸出的判斷

4. Formatters: 制定最終記錄打印的格式布局

2 logging模塊使用

2.1 基本使用

配置logging基本的設置，然后在控制臺輸出日志，

import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

運行時，控制臺輸出，

2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Start print log
2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Finish

logging中可以選擇很多消息級別，如debug、info、warning、error以及critical。通過賦予logger或者handler不同的級別，開發(fā)者就可以只輸出錯誤信息到特定的記錄文件，或者在調試時只記錄調試信息。

例如，我們將logger的級別改為DEBUG，再觀察一下輸出結果，

復制代碼 代碼如下:

logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

控制臺輸出，可以發(fā)現(xiàn)，輸出了debug的信息。

2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Start print log
2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - DEBUG - Do something
2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Finish

logging.basicConfig函數(shù)各參數(shù)：

filename：指定日志文件名；

filemode：和file函數(shù)意義相同，指定日志文件的打開模式，'w'或者'a'；

format：指定輸出的格式和內(nèi)容，format可以輸出很多有用的信息，

參數(shù)：作用

%(levelno)s：打印日志級別的數(shù)值
%(levelname)s：打印日志級別的名稱
%(pathname)s：打印當前執(zhí)行程序的路徑，其實就是sys.argv[0]
%(filename)s：打印當前執(zhí)行程序名
%(funcName)s：打印日志的當前函數(shù)
%(lineno)d：打印日志的當前行號
%(asctime)s：打印日志的時間
%(thread)d：打印線程ID
%(threadName)s：打印線程名稱
%(process)d：打印進程ID
%(message)s：打印日志信息

datefmt：指定時間格式，同time.strftime()；

level：設置日志級別，默認為logging.WARNNING；

stream：指定將日志的輸出流，可以指定輸出到sys.stderr，sys.stdout或者文件，默認輸出到sys.stderr，當stream和filename同時指定時，stream被忽略；

2.2 將日志寫入到文件

2.2.1 將日志寫入到文件

設置logging，創(chuàng)建一個FileHandler，并對輸出消息的格式進行設置，將其添加到logger，然后將日志寫入到指定的文件中，

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)

logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

log.txt中日志數(shù)據(jù)為，

2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - INFO - Start print log
2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - INFO - Finish

2.2.2 將日志同時輸出到屏幕和日志文件

logger中添加StreamHandler，可以將日志輸出到屏幕上，

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)

console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)

logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)

logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

可以在log.txt文件和控制臺中看到，

2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - INFO - Start print log
2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - INFO - Finish

可以發(fā)現(xiàn)，logging有一個日志處理的主對象，其他處理方式都是通過addHandler添加進去，logging中包含的handler主要有如下幾種，

handler名稱：位置；作用

StreamHandler：logging.StreamHandler；日志輸出到流，可以是sys.stderr，sys.stdout或者文件
FileHandler：logging.FileHandler；日志輸出到文件
BaseRotatingHandler：logging.handlers.BaseRotatingHandler；基本的日志回滾方式
RotatingHandler：logging.handlers.RotatingHandler；日志回滾方式，支持日志文件最大數(shù)量和日志文件回滾
TimeRotatingHandler：logging.handlers.TimeRotatingHandler；日志回滾方式，在一定時間區(qū)域內(nèi)回滾日志文件
SocketHandler：logging.handlers.SocketHandler；遠程輸出日志到TCP/IP sockets
DatagramHandler：logging.handlers.DatagramHandler；遠程輸出日志到UDP sockets
SMTPHandler：logging.handlers.SMTPHandler；遠程輸出日志到郵件地址
SysLogHandler：logging.handlers.SysLogHandler；日志輸出到syslog
NTEventLogHandler：logging.handlers.NTEventLogHandler；遠程輸出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志
MemoryHandler：logging.handlers.MemoryHandler；日志輸出到內(nèi)存中的指定buffer
HTTPHandler：logging.handlers.HTTPHandler；通過"GET"或者"POST"遠程輸出到HTTP服務器

2.2.3 日志回滾

使用RotatingFileHandler，可以實現(xiàn)日志回滾，

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
#定義一個RotatingFileHandler，最多備份3個日志文件，每個日志文件最大1K
rHandler = RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes = 1*1024,backupCount = 3)
rHandler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
rHandler.setFormatter(formatter)

console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(rHandler)
logger.addHandler(console)

logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

可以在工程目錄中看到，備份的日志文件，
2016/10/09  19:36               732 log.txt
2016/10/09  19:36               967 log.txt.1
2016/10/09  19:36               985 log.txt.2
2016/10/09  19:36               976 log.txt.3

2.3 設置消息的等級

可以設置不同的日志等級，用于控制日志的輸出，

日志等級：使用范圍

FATAL：致命錯誤
CRITICAL：特別糟糕的事情，如內(nèi)存耗盡、磁盤空間為空，一般很少使用
ERROR：發(fā)生錯誤時，如IO操作失敗或者連接問題
WARNING：發(fā)生很重要的事件，但是并不是錯誤時，如用戶登錄密碼錯誤
INFO：處理請求或者狀態(tài)變化等日常事務
DEBUG：調試過程中使用DEBUG等級，如算法中每個循環(huán)的中間狀態(tài)

2.4 捕獲traceback

Python中的traceback模塊被用于跟蹤異常返回信息，可以在logging中記錄下traceback，

代碼，

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)

console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)

logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)

logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
try:
  open("sklearn.txt","rb")
except (SystemExit,KeyboardInterrupt):
  raise
except Exception:
  logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)

logger.info("Finish")

控制臺和日志文件log.txt中輸出，

Start print log
Something maybe fail.
Faild to open sklearn.txt from logger.error
Traceback (most recent call last):
  File "G:\zhb7627\Code\Eclipse WorkSpace\PythonTest\test.py", line 23, in <module>
    open("sklearn.txt","rb")
IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt'
Finish

也可以使用logger.exception(msg,_args)，它等價于logger.error(msg,exc_info = True,_args)，

將

logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)

替換為，

logger.exception("Failed to open sklearn.txt from logger.exception")

控制臺和日志文件log.txt中輸出，

Start print log
Something maybe fail.
Failed to open sklearn.txt from logger.exception
Traceback (most recent call last):
  File "G:\zhb7627\Code\Eclipse WorkSpace\PythonTest\test.py", line 23, in <module>
    open("sklearn.txt","rb")
IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt'
Finish

2.5 多模塊使用logging

主模塊mainModule.py，

import logging
import subModule
logger = logging.getLogger("mainModule")
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)

console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)


logger.info("creating an instance of subModule.subModuleClass")
a = subModule.SubModuleClass()
logger.info("calling subModule.subModuleClass.doSomething")
a.doSomething()
logger.info("done with subModule.subModuleClass.doSomething")
logger.info("calling subModule.some_function")
subModule.som_function()
logger.info("done with subModule.some_function")

子模塊subModule.py，

import logging

module_logger = logging.getLogger("mainModule.sub")
class SubModuleClass(object):
  def __init__(self):
    self.logger = logging.getLogger("mainModule.sub.module")
    self.logger.info("creating an instance in SubModuleClass")
  def doSomething(self):
    self.logger.info("do something in SubModule")
    a = []
    a.append(1)
    self.logger.debug("list a = " + str(a))
    self.logger.info("finish something in SubModuleClass")

def som_function():
  module_logger.info("call function some_function")

執(zhí)行之后，在控制和日志文件log.txt中輸出，

2016-10-09 20:25:42,276 - mainModule - INFO - creating an instance of subModule.subModuleClass
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - creating an instance in SubModuleClass
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - calling subModule.subModuleClass.doSomething
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - do something in SubModule
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - finish something in SubModuleClass
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - done with  subModule.subModuleClass.doSomething
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - calling subModule.some_function
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub - INFO - call function some_function
2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - done with subModule.some_function

首先在主模塊定義了logger'mainModule'，并對它進行了配置，就可以在解釋器進程里面的其他地方通過getLogger('mainModule')得到的對象都是一樣的，不需要重新配置，可以直接使用。定義的該logger的子logger，都可以共享父logger的定義和配置，所謂的父子logger是通過命名來識別，任意以'mainModule'開頭的logger都是它的子logger，例如'mainModule.sub'。

實際開發(fā)一個application，首先可以通過logging配置文件編寫好這個application所對應的配置，可以生成一個根logger，如'PythonAPP'，然后在主函數(shù)中通過fileConfig加載logging配置，接著在application的其他地方、不同的模塊中，可以使用根logger的子logger，如'PythonAPP.Core'，'PythonAPP.Web'來進行l(wèi)og，而不需要反復的定義和配置各個模塊的logger。

3 通過JSON或者YAML文件配置logging模塊

盡管可以在Python代碼中配置logging，但是這樣并不夠靈活，最好的方法是使用一個配置文件來配置。在Python 2.7及以后的版本中，可以從字典中加載logging配置，也就意味著可以通過JSON或者YAML文件加載日志的配置。

3.1 通過JSON文件配置

JSON配置文件，

{
  "version":1,
  "disable_existing_loggers":false,
  "formatters":{
    "simple":{
      "format":"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
    }
  },
  "handlers":{
    "console":{
      "class":"logging.StreamHandler",
      "level":"DEBUG",
      "formatter":"simple",
      "stream":"ext://sys.stdout"
    },
    "info_file_handler":{
      "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",
      "level":"INFO",
      "formatter":"simple",
      "filename":"info.log",
      "maxBytes":"10485760",
      "backupCount":20,
      "encoding":"utf8"
    },
    "error_file_handler":{
      "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",
      "level":"ERROR",
      "formatter":"simple",
      "filename":"errors.log",
      "maxBytes":10485760,
      "backupCount":20,
      "encoding":"utf8"
    }
  },
  "loggers":{
    "my_module":{
      "level":"ERROR",
      "handlers":["info_file_handler"],
      "propagate":"no"
    }
  },
  "root":{
    "level":"INFO",
    "handlers":["console","info_file_handler","error_file_handler"]
  }
}

通過JSON加載配置文件，然后通過logging.dictConfig配置logging，

import json
import logging.config
import os

def setup_logging(default_path = "logging.json",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
  path = default_path
  value = os.getenv(env_key,None)
  if value:
    path = value
  if os.path.exists(path):
    with open(path,"r") as f:
      config = json.load(f)
      logging.config.dictConfig(config)
  else:
    logging.basicConfig(level = default_level)

def func():
  logging.info("start func")

  logging.info("exec func")

  logging.info("end func")

if __name__ == "__main__":
  setup_logging(default_path = "logging.json")
  func()

3.2 通過YAML文件配置

通過YAML文件進行配置，比JSON看起來更加簡介明了，

version: 1
disable_existing_loggers: False
formatters:
    simple:
      format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
handlers:
  console:
      class: logging.StreamHandler
      level: DEBUG
      formatter: simple
      stream: ext://sys.stdout
  info_file_handler:
      class: logging.handlers.RotatingFileHandler
      level: INFO
      formatter: simple
      filename: info.log
      maxBytes: 10485760
      backupCount: 20
      encoding: utf8
  error_file_handler:
      class: logging.handlers.RotatingFileHandler
      level: ERROR
      formatter: simple
      filename: errors.log
      maxBytes: 10485760
      backupCount: 20
      encoding: utf8
loggers:
  my_module:
      level: ERROR
      handlers: [info_file_handler]
      propagate: no
root:
  level: INFO
  handlers: [console,info_file_handler,error_file_handler]

通過YAML加載配置文件，然后通過logging.dictConfig配置logging，

import yaml
import logging.config
import os

def setup_logging(default_path = "logging.yaml",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
  path = default_path
  value = os.getenv(env_key,None)
  if value:
    path = value
  if os.path.exists(path):
    with open(path,"r") as f:
      config = yaml.load(f)
      logging.config.dictConfig(config)
  else:
    logging.basicConfig(level = default_level)

def func():
  logging.info("start func")

  logging.info("exec func")

  logging.info("end func")

if __name__ == "__main__":
  setup_logging(default_path = "logging.yaml")
  func()

關于如何在python中使用logging模塊問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業(yè)資訊頻道了解更多相關知識。