python logging日志模块介绍及举例用法(小白进)_3. 日志记录器的使用 import logging # 创建日志记录器 logger = logg

一、logging模块简介

logging模块是python自带的库，不需要重新安装，导入方式为

import logging
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该模块下面有四大常用类，分别是logger、handler、filter、formatter。四大类主要用法含义如下：

logger：产生日志的对象，负责产生日志 ；
Filter：过滤日志的对象；
Handler：负责发送相关的日志到指定目的地，比如将日志存在文件中、打印在终端显示（FileHandler用来将日志存在文件中，StreamHandler用来打印到终端）；
Formatter：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式。

二、logging模块级别的函数

[logging模块定义的模块级别常用函数]

这里主要介绍下logging.basicConfig()函数

logging.basicConfig()为指定logging指定全局配置，比如配置日志等级、将日志存在文件中、设置日志输出格式等。

logging.basicConfig()函数中通过具体参数来更改logging模块默认行为，
可用参数有
filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
format：指定handler使用的日志显示格式。
datefmt：指定日期时间格式。
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。

其中format格式有
%(name)s：Logger的名字，并非用户名，详细查看
%(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

例1

import logging
import time


logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,filename='0703.txt',filemode='w',format='%(asctime)s - %(filename)s - %(levelname)s - %(message)s')
#设置日志等级为debug及以上均输出，写入0703txt文件中。
logging.debug('This is a debug')
logging.info('This is a info')
time.sleep(2)
logging.warning('This is a warning')
logging.error('This is a error')
logging.critical('This is a critical')
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#运行结果

0703.txt文件内容
2020-07-03 23:25:48,158 - test1.py - DEBUG - This is a debug
2020-07-03 23:25:48,158 - test1.py - INFO - This is a info
2020-07-03 23:25:50,158 - test1.py - WARNING - This is a warning
2020-07-03 23:25:50,158 - test1.py - ERROR - This is a error
2020-07-03 23:25:50,158 - test1.py - CRITICAL - This is a critical
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三、日志等级

总共分为8个等级，默认为warnning，其中WARN = WARNING 、FATAL = CRITICAL
等级为一致，故一般为6个日志等级，等个等级都有一个值，输出日志的原则是若设定输出日志等级为debug，则大于等于debug的值的日志均输出（请见上面的案例）。

NOTSET = 0 #不设置
DEBUG = 10
INFO = 20
WARNING = 30 #WARN = WARNING
ERROR = 40
CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL

四、logger、handler、formatter用法

正常日志的输出流程为：logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出。
logger用法
每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger（记录器的意思）。Logger通常对应了程序的模块名。主要使用logging.getLogger(_ file _)来创建logger。
例2：

import logging

#创建logger
logger = logging.getLogger('test2')   
print(logger)
#输出结果
<Logger test2 (WARNING)>
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Filter对象不常用，暂时未找到相关用法。
handler用法
Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出。
每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler：

(1) logging.StreamHandler
使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file
object)输出信息；也即打印到终端的意思。它的构造函数是： StreamHandler([strm])
其中strm参数是一个文件对象。默认是sys.stderr

(2) logging.FileHandler
和StreamHandler类似，用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件。它的构造函数是：
FileHandler(filename[,mode]) filename是文件名，必须指定一个文件名。
mode是文件的打开方式。参见Python内置函数open()的用法。默认是’a’，即添加到文件末尾。

(3) logging.handlers.RotatingFileHandler
这个Handler类似于上面的FileHandler，但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后，它会自动将当前日志文件改名，然后创建
一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后，RotatingFileHandler自动把
文件改名为chat.log.1。不过，如果chat.log.1已经存在，会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建
chat.log，继续输出日志信息。它的构造函数是： RotatingFileHandler( filename[, mode[,
maxBytes[, backupCount]]]) 其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。
maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0，意味着日志文件可以无限大，这时上面描述的重命名过程就不会发生。
backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如，如果指定为2，当上面描述的重命名过程发生时，原有的chat.log.2并不会被更名，而是被删除。

(4) logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
这个Handler和RotatingFileHandler类似，不过，它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件，而是间隔一定时间就自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似，不过新的文件不是附加数字，而是当前时间。它的构造函数是：
TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])
其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。 interval是时间间隔。
when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位，不区分大小写。它有以下取值： S 秒 M 分 H 小时 D 天 W
每星期（interval==0时代表星期一）
midnight 每天凌晨

例3：

import logging


#创建logger对象
logger = logging.getLogger('test3')   
#print(logger)

#Handler对象
h1 = logging.FileHandler('t1.txt',encoding='utf-8')         #打印到txt文件

#Formatter对象
f1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s.py - %(message)s',datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p')

#为Handler对象绑定格式
h1.setFormatter(f1)

#将Handler添加给logger并设置日志级别
logger.addHandler(h1)
logger.setLevel(10)

#测试
logger.debug('This is a debug')
logger.info('This is a info')
logger.warning('This is a warning')
logger.error('This is a error')
logger.critical('This is a critical')

#运行结果
t1.txt文件内容如下
2020-07-04 23:45:35 PM - test3 - DEBUG -test3.py - This is a debug
2020-07-04 23:45:35 PM - test3 - INFO -test3.py - This is a info
2020-07-04 23:45:35 PM - test3 - WARNING -test3.py - This is a warning
2020-07-04 23:45:35 PM - test3 - ERROR -test3.py - This is a error
2020-07-04 23:45:35 PM - test3 - CRITICAL -test3.py - This is a critical
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需要注意的是当时logger与handler同时设置等级时，要看设置具体等级而定，例如当logger设置等级为DEBUG时，handler设置等级为INFO时，这时输出的日志为INFO及以上日志信息,因为Logger是第一个根据级别过滤消息的工具，然后再是handler过滤；当logger设置等级为INFO时，handler设置等级为DEBUG时，同样输出的日志为INFO及以上日志信息。

例4

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)   #创建logger
#print(logger)
logger.setLevel(20)  #这里设置logger等级，同时也设置handler等级

#Handler对象
h1 = logging.FileHandler('t1.log',encoding='utf-8',mode='a')         #打印到log文件
f1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(module)s.py - %(message)s',datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p')
h1.setFormatter(f1)
logger.addHandler(h1)
h1.setLevel(10)       #设置handler等级

#测试
logger.debug('This is a debug')
logger.info('This is a info')
logger.warning('This is a warning')
logger.error('This is a error')
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输出结果为t1.log
2020-07-16 22:02:20 PM - __main__ - INFO - test4.py - This is a info
2020-07-16 22:02:20 PM - __main__ - WARNING - test4.py - This is a warning
2020-07-16 22:02:20 PM - __main__ - ERROR - test4.py - This is a error
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五、具体用法

比如读取excel中数据时输出日志信息。
Excel数据如下

代码

代码如下：
mylogs.py文件代码

import logging


#创建logger对象
logger = logging.getLogger(__name__)   
print(logger)
#Handler对象
h1 = logging.StreamHandler()  
f1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s.py - %(message)s',datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p')

h1.setFormatter(f1)
logger.addHandler(h1)
logger.setLevel(10)
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demo.py文件代码

import openpyxl
import glob
import mylogs

file_list = glob.glob('*.xlsx')
#print(file_list[0])
wb = openpyxl.load_workbook(file_list[0])
ws = wb['Sheet1']
for each in ws.iter_rows(min_row=2,min_col=1,max_col=2):
    mylogs.logger.info(each[0].value)
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输出结果为

<Logger mylogs (WARNING)>
2020-07-16 22:12:24 PM - mylogs - INFO -demo.py - 苹果
2020-07-16 22:12:24 PM - mylogs - INFO -demo.py - 香蕉
2020-07-16 22:12:24 PM - mylogs - INFO -demo.py - helloworld
2020-07-16 22:12:24 PM - mylogs - INFO -demo.py - orange
2020-07-16 22:12:24 PM - mylogs - INFO -demo.py - 火龙果
2020-07-16 22:12:24 PM - mylogs - INFO -demo.py - 凤梨
2020-07-16 22:12:24 PM - mylogs - INFO -demo.py - 桃子
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参考文档：
https://blog.csdn.net/u011463646/article/details/78013993
https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6384466.html#_label12