Python—12.1、logging模块_python logger模块

logging模块

参考资料：https://docs.python.org/zh-cn/3/howto/logging.html#logging-basic-tutorial

logging模块是Python内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等。

• 日志级别

日志等级是从上到下依次升高的，即：DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL，而日志的信息量是依次减少的；

• 日志要素
  1）发生事件
  2）发生位置
  3）日志级别
  4）事件内容

命令行方式设置日志级别：

----log=INFO
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logging模块的2种日志方式
A：通过 logging提供的模块级别的函数
B：使用Logging日志系统的四大组件

其实，logging所提供的模块级别的日志记录函数也是对logging日志系统相关类的封装。

一、logging模块函数

• logging.debug(msg, *args, **kwargs)

• logging.info(msg, *args, **kwargs)

• logging.warning(msg, *args, **kwargs)

• logging.error(msg, *args, **kwargs)

• logging.critical(msg, *args, **kwargs)

• logging.log(level, *args, **kwargs)

• logging.basicConfig(**kwargs)

• 简单实现

# coding=utf-8
"""
@DevTool  : PyCharm
@Author   : xxx
@DateTime : 2022/3/29 9:56
@FileName : test_09.py
"""

import logging

logging.debug("there is debug message!")
logging.info("there is info message!")
logging.warning("there is warning message!")
logging.error("there is error message!")
logging.critical("there is critical message!")
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输出结果

D:\SoftWare\Python\python.exe E:/PythonProject/FileOperTest/test_09.py
WARNING:root:there is warning message!
ERROR:root:there is error message!
CRITICAL:root:there is critical message!

Process finished with exit code 0
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备注：默认情况下 Python的logging模块只输出日志级别 大于等于 warning的信息；

在代码开始位置新增如下代码：

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format="%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s", datefmt = "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
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输出结果：

D:\SoftWare\Python\python.exe E:/PythonProject/FileOperTest/test_09.py
2022-04-08 16:01:41 DEBUG: there is debug message!
2022-04-08 16:01:41 INFO: there is info message!
2022-04-08 16:01:41 WARNING: there is warning message!
2022-04-08 16:01:41 ERROR: there is error message!
2022-04-08 16:01:41 CRITICAL: there is critical message!

Process finished with exit code 0
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1.1、**kwargs 参数

logging.debug()、logging.info()等方法的定义中，除了msg和args参数外，还有一个**kwargs参数，其支持3个关键字参数: exc_info, stack_info, extra，具体用法如下：

• exc_info

其值为布尔值，如果该参数的值设置为True，则会将异常异常信息添加到日志消息中。如果没有异常信息则添加None到日志信息中。

• stack_info

其值也为布尔值，默认值为False。如果该参数的值设置为True，栈信息将会被添加到日志信息中。

• extra

这是一个字典（dict）参数，它可以用来自定义消息格式中所包含的字段，但是它的key不能与logging模块定义的字段冲突。

具体用法

# coding=utf-8
"""
@DevTool  : PyCharm
@Author   : xxx
@DateTime : 2022/3/29 9:56
@FileName : test_09.py
"""

import logging

dict_extra={"user":"robot","ip":"99.99.99.99"}
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format="%(asctime)s %(levelname)s {%(user)s-%(ip)s}: %(message)s", datefmt = "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

logging.info("there is info message!",exc_info=True,stack_info=True,extra=dict_extra)
logging.warning("there is warning message!",exc_info=True,stack_info=False,extra=dict_extra)
logging.error("there is error message!",exc_info=False,stack_info=False,extra=dict_extra)

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运行

结果输出

D:\SoftWare\Python\python.exe E:/PythonProject/FileOperTest/test_09.py
2022-05-02 21:15:53 INFO {robot-99.99.99.99}: there is info message!
NoneType: None
Stack (most recent call last):
  File "E:/PythonProject/FileOperTest/test_09.py", line 14, in <module>
    logging.info("there is info message!",exc_info=True,stack_info=True,extra=dict_extra)
2022-05-02 21:15:53 WARNING {robot-99.99.99.99}: there is warning message!
NoneType: None
2022-05-02 21:15:53 ERROR {robot-99.99.99.99}: there is error message!

Process finished with exit code 0
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1.2、basicConfig()参数

1.3、format格式参数

---

到此为止，Python中简单的日志记录已经可以实现，不过对于更加复杂的场景日志记录则需要如下的日志系统来完成；

二、logging日志系统

logging日志模块四大组件

组件关系

• 日志器（logger）需要通过处理器（handler）将日志信息输出到目标位置，如：文件、sys.stdout、网络等；
• 不同的处理器（handler）可以将日志输出到不同的位置；
• 日志器（logger）可以设置多个处理器（handler）将同一条日志记录输出到不同的位置；
• 每个处理器（handler）都可以设置自己的过滤器（filter）实现日志过滤，从而只保留感兴趣的日志；
• 每个处理器（handler）都可以设置自己的格式器（formatter）实现同一条日志以不同的格式输出到不同的地方。

2.1、Logger 类

logger 对象

logging.getLogger([name])返回一个logger对象，如果没有指定名字，则 name 的值为 “root”；若以相同的name参数值多次调用getLogger()方法，将会返回指向同一个logger对象的引用。

Logger对象最常用的方法分为两类：配置方法 和 消息发送方法；

常用配置方法：

日志记录方法：

logger的层级结构和有效等级

• logger的名称是一个以".“分割的层级结构，每个”.“后面的logger都是”.”前面的logger的children；
• logger有一个"有效等级（effective level）"的概念：如果一个logger上没有被明确设置一个level，那么该logger就是使用它parent的level；如果它的parent也没有明确设置level则继续向上查找parent的parent的有效level，依次类推；
• child loggers在完成对日志消息的处理后，默认会将日志消息传递给与它们的祖先loggers相关的handlers。因此，我们不必为一个应用程序中所使用的所有loggers定义和配置handlers，只需要为一个顶层的logger配置handlers，然后按照需要创建child loggers就可足够了。我们也可以通过将一个logger的propagate属性设置为False来关闭这种传递机制。

2.2、Handler类

Handler对象的作用是（基于日志消息的level）将消息分发到handler指定的位置（文件、网络、邮件等）。Logger对象可以通过addHandler()方法为自己添加零个或者多个handler对象。

因为Handler是一个基类，它只定义了所有handlers都应该有的接口，所以无法直接实例化和使用Handler实例。

常用Handler：

handler常用方法

---

• RotatingFileHandler
  类定义

class logging.handlers.RotatingFileHandler(filename, mode='a', maxBytes=0, backupCount=0, encoding=None, delay=False, errors=None)
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当前被写入的文件总是 app.log。
如果 maxBytes 或 backupCount 两者之一的值为零，日志文件不会发生轮换；
当 backupCount 为 5 而基本文件名为 app.log 时，你将得到 app.log、app.log.1、app.log.2 直至 app.log.5。

• TimedRotatingFileHandler
  类定义

class logging.handlers.TimedRotatingFileHandler(filename, when='h', interval=1, backupCount=0, encoding=None, delay=False, utc=False, atTime=None, errors=None)
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日志配置

[handler_timedRotatingFileHandler]
class=logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
level=INFO
formatter=commonFormatter
args=("logTrack.log","D",1,180,"utf-8")
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说明：此处因为报错TimedRotatingFileHandler 没有定义，所以使用全路径来描述类名称；

2.3、Formater类

Formater对象用于配置日志信息的最终顺序、结构和内容。与logging.Handler基类不同的是，应用代码可以直接实例化Formatter类。

类构造方法：

logging.Formatter.__init__(fmt=None, datefmt=None, style='%')
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一般直接用 logging.Formatter（fmt, datefmt）

对象获取

2.4、Filter类

Filter可以被Handler和Logger用来做比level更细粒度的、更复杂的过滤功能。Filter是一个过滤器基类，它只允许某个logger层级下的日志事件通过过滤。

2.5、流处理流程

1、创建一个根 logger对象；
2、设置根 logger对象的日志等级；
3、创建需要的Handler(FileHandler要有路径)；
4、设置下每个Handler对象的日志等级；
5、创建下日志的fmt格式和 datefmt格式；
6、设置每个 Handler对象的 formatter 的格式
7、将每个 Handler对象添加到logger对象中；
8、打印输出logger.debug\logger.info\logger.warning\logger.error\logger.critical日志信息；

代码实现

功能描述：按照不同的日志级别，将日志信息分别记录到不同的日志文件；

# coding=utf-8
"""
@DevTool  : PyCharm
@Author   : xxx
@DateTime : 2022/5/2 0:34
@FileName : test_14.py
"""
import logging

logger = logging.getLogger("Tracker")
logger.setLevel(logging.DEBUG)

allHandler = logging.FileHandler("all_log.txt",mode="a+",encoding="utf-8")
allHandler.setLevel(logging.DEBUG)

warnHandler = logging.FileHandler("warn_log.txt",mode="a+",encoding="utf-8")
warnHandler.setLevel(logging.WARNING)

errorHandler = logging.FileHandler("error_log.txt",mode="a+",encoding="utf-8")
errorHandler.setLevel(logging.ERROR)

criticalHandler = logging.FileHandler("critical_log.txt",mode="a+",encoding="utf-8")
criticalHandler.setLevel(logging.CRITICAL)

formatter = logging.Formatter(fmt="%(asctime)s {%(name)s}-[%(levelname)s] %(message)s",datefmt = "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

# set formatter
allHandler.setFormatter(formatter)
warnHandler.setFormatter(formatter)
errorHandler.setFormatter(formatter)
criticalHandler.setFormatter(formatter)

# add handlers
logger.addHandler(allHandler)
logger.addHandler(warnHandler)
logger.addHandler(errorHandler)
logger.addHandler(criticalHandler)


# write log messages
logger.debug("there is debug message!")
logger.info("there is info message!")
logger.warning('{} is {} years old.'.format('Tom', 10))
logger.error("there is error message!")
logger.critical("there is critical message!")

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运行
运行

all_log.txt

2022-05-02 00:59:13 {Tracker}-[DEBUG] there is debug message!
2022-05-02 00:59:13 {Tracker}-[INFO] there is info message!
2022-05-02 00:59:13 {Tracker}-[WARNING] Tom is 10 years old.
2022-05-02 00:59:13 {Tracker}-[ERROR] there is error message!
2022-05-02 00:59:13 {Tracker}-[CRITICAL] there is critical message!
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warn_log.txt

2022-05-02 00:59:13 {Tracker}-[WARNING] Tom is 10 years old.
2022-05-02 00:59:13 {Tracker}-[ERROR] there is error message!
2022-05-02 00:59:13 {Tracker}-[CRITICAL] there is critical message!
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error_log.txt

2022-05-02 00:59:13 {Tracker}-[ERROR] there is error message!
2022-05-02 00:59:13 {Tracker}-[CRITICAL] there is critical message!
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critical_log.txt

2022-05-02 00:59:13 {Tracker}-[CRITICAL] there is critical message!
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2.6、日志重复记录

当重复调用一个 同名的 logger 时，将重复 添加相同 Handler，导致日志的重复记录；
解决方式，即在添加之前 判断 logger 的 handlers 是否为空；

实现代码

# coding=utf-8
"""
@DevTool  : PyCharm
@Author   : xxx
@DateTime : 2022/5/2 0:34
@FileName : test_14.py
"""
import logging


def getConfigedLogger():

    logger = logging.getLogger("Tracker")
    logger.setLevel(logging.DEBUG)

    warnHandler = logging.FileHandler("warn_log.txt", mode="a+", encoding="utf-8")
    warnHandler.setLevel(logging.WARNING)

    errorHandler = logging.FileHandler("error_log.txt", mode="a+", encoding="utf-8")
    errorHandler.setLevel(logging.ERROR)

    formatter = logging.Formatter(fmt="%(asctime)s {%(name)s}-[%(levelname)s] %(message)s", datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S")

    # set formatter
    warnHandler.setFormatter(formatter)
    errorHandler.setFormatter(formatter)

    if not logger.handlers:
        logger.addHandler(warnHandler)
        logger.addHandler(errorHandler)

    return logger



realLogger = getConfigedLogger()

# write log messages
realLogger.debug("there is debug message!")
realLogger.info("there is info message!")
realLogger.warning('{} is {} years old.'.format('Tom', 10))
realLogger.error("there is error message!")
realLogger.critical("there is critical message!")
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运行

三、logging日志配置

Python日志常用的3种配置方式如下：

1、使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数；
2、创建一个日志配置文件，然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容；
3、创建一个包含配置信息的dict，然后把它传递个dictConfig()函数；

参考资料：https://www.cnblogs.com/yyds/p/6885182.html

3.2、配置文件

通过配置文件实现日志记录，实现了配置和代码的分离，同时开发者可以轻松修改日志记录属性；

• 配置文件

[loggers]
keys=root,tracker

[handlers]
keys=consoleHandler,fileHandler

[formatters]
keys=commonFormatter

[logger_root]
level=INFO
handlers=consoleHandler

[logger_tracker]
level=INFO
handlers=consoleHandler,fileHandler
qualname=tracker
propagate=0

[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=INFO
formatter=commonFormatter
args=(sys.stdout,)

[handler_fileHandler]
class=FileHandler
level=INFO
formatter=commonFormatter
args=("logTrack.log","a+","utf-8")

[formatter_commonFormatter]
format=%(asctime)s -[%(name)s-%(levelname)s]: %(message)s
datefmt=%Y-%m-%d %H:%M:%S
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当使用配置文件进行日志的记录时，有些关键规则：

0）在配置文件中，首先包含了三大主要模块，loggers、handlers、formatters。对于三个主要模块其包含的内容都是通过keys进行指定，然后通过logger_key/handler_key/formatter_key对里面的key进行具体的设置。

1）配置logger信息，必须包含一个名字叫做root的logger，当使用无参函数logging.getLogger()时，默认返回root这个logger；其他自定义logger可以通过 logging.getLogger(“loggername”) 方式进行调用；

2）对loggers中声明的logger进行逐个配置，且必须指定level和handlers这两个选项；对于非roothandler，还需要添加一些额外的option，其中qualname表示它在logger层级中的名字；
handlers可以指定多个，中间用逗号隔开，比如handlers=fileHandler,consoleHandler，同时制定使用控制台和文件输出日志；

3）在handler中，必须指定class和args这两个option，常用的class包括 StreamHandler、FileHandler、RotaRotatingFileHandler；
args表示传递给class所指定的handler类初始化方法参数，它必须是一个元组（tuple）的形式，即便只有一个参数值也需要是一个元组的形式；里面指定输出路径，比如输出的文件名称等。
level与logger中的level一样，而formatter指定的是该处理器所使用的格式器，这里指定的格式器名称必须出现在formatters这个section中，且在配置文件中必须要有这个formatter的section定义；如果不指定formatter则该handler将会以消息本身作为日志消息进行记录，而不添加额外的时间、日志器名称等信息；

import logging
import logging.config

logging.config.fileConfig('logging.conf')

# create logger
logger = logging.getLogger('Tracker')
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四、添加上下文

除了传递给日志记录函数的参数外，有时候需要日志输出中包含一些额外的上下文信息，如客户端的IP地址和用户信息等，实现方式如下：

• 通过向日志记录函数传递一个extra参数引入上下文信息
• 使用LoggerAdapters引入上下文信息
• 使用Filters引入上下文信息

参考资料：https://www.cnblogs.com/yyds/p/6897964.html

五、项目引用

5.1、日志封装

5.2、项目引入

• 项目结构
  项目根目录tree /f 显示目录结构

E:.
│  appprog.py
│
├─comTool
│      comFun.py
│
├─conf
│      logging.conf
│
├─logs
│      logTrack.log
│
└─__pycache__

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logging.conf 日志配置文件内容：

[loggers]
keys=root,tracker

# 和上面部分一样
...

[handler_fileHandler]
class=FileHandler
level=INFO
formatter=commonFormatter
args=("./logs/logTrack.log","a+","utf-8")


[formatter_commonFormatter]
format=[%(asctime)s]-[%(name)s-%(levelname)s]-->[%(filename)s]: %(message)s
datefmt=%Y-%m-%d %H:%M:%S
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主程序 appprog.py 内容如下：

# -*- coding= utf-8 -*-
"""
@DevTool  : PyCharm
@Author   : xxx
@DateTime : 2023/6/15 13:41
@FileName : appprog.py
"""
import logging
import logging.config
from comTool import comFun

if __name__ == "__main__":
    print("the main app is running!")
    logging.config.fileConfig('./conf/logging.conf')
    logger = logging.getLogger("tracker")

    logger.info("the main app is running!")
    comFun.recordTest()

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公共程序 comFun.py 内容如下：

# -*- coding= utf-8 -*-
"""
@DevTool  : PyCharm
@Author   : xxx
@DateTime : 2023/6/15 14:12
@FileName : comFun.py
"""
import logging


def recordTest():
    print("current step is in function recordTest!")
    logger = logging.getLogger("tracker")
    logger.info("current step is in function recordTest!")

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运行
运行

在公共程序中，logger 可以直接使用在主程序配置的；

控制台输出内容：

the main app is running!
[2023-06-15 14:48:58]-[tracker-INFO]-->[appprog.py]: the main app is running!
current step is in function recordTest!
[2023-06-15 14:48:58]-[tracker-INFO]-->[comFun.py]: current step is in function recordTest!

Process finished with exit code 0
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日志输出内容：

[2023-06-15 14:40:43]-[tracker-INFO]-->[appprog.py]: the main app is running!
[2023-06-15 14:40:43]-[tracker-INFO]-->[comTool.py]: current step is in function recordTest!

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