Python日志全攻略_python 日志

前言

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 logging模板块是Python的一个内置标准库，用于实现对日志的控制输出，对于日常的日志输出，甚至是系统级的日志输出，也均可以使用logging模块来进行实现。日志信息默认输出到sys.stdout输出流，更换输出流后需要重新指定日志的输出流！

一、Python内置logging模块

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1. 使用basicConfig进行简单的一次性配置服务

logging.basicConfig：用于对logging模块整个日志输出的一次性配置，也就是说屡次配置时以第一次配置的为准，以后再使用basicConfig进行配置则无效。实例：

# -*- coding:utf-8 -*-
import logging
import datetime
 
# filename：设置日志输出文件，以天为单位输出到不一样的日志文件，以避免单个日志文件日志信息过多，
# 日志文件若是不存在则会自动建立，但前面的路径如log文件夹必须存在，不然会报错
log_file = 'log/sys_%s.log' % datetime.datetime.strftime(datetime.datetime.now(), '%Y-%m-%d')
# level：设置日志输出的最低级别，即低于此级别的日志都不会输出
# 在平时开发测试的时候能够设置成logging.debug以便定位问题，但正式上线后建议设置为logging.WARNING，既能够下降系统I/O的负荷，也能够避免输出过多的无用日志信息
log_level = logging.WARNING
# format：设置日志的字符串输出格式
log_format = '%(asctime)s[%(levelname)s]: %(message)s'
logging.basicConfig(filename=log_file, level=logging.WARNING, format=log_format)
logger = logging.getLogger()
 
# 如下日志输出因为level被设置为了logging.WARNING，因此debug和info的日志不会被输出
logger.debug('This is a debug message!')
logger.info('This is a info message!')
logger.warning('This is a warning message!')
logger.error('This is a error message!')
logger.critical('This is a critical message!')

logging.basicConfig的参数：

filename：设置日志输出的文件，默认输出到控制台。
filemode：设置打开日志文件的方式，默认为“a”，即追加。
format：设置日志输出的字符串格式，具体的格式有以下几种：

• %(name)s：日志记录器的名称
• %(levelno)s：日志级别数值
• %(levelname)s：日志级别名称
• %(pathname)s：输出日志时当前文件的绝对路径
• %(filename)s：输出日志时当前文件名（包含后缀）
• %(module)s：输出日志时的模块名（即%(filename)s不包含后缀名）
• %(funcName)s：输出日志时所在函数名
• %(lineno)d：输出日志时在文件中的行号
• %(asctime)s：输出日志时的时间
• %(thread)d：输出日志的当前线程ID
• %(threadName)s：输出日志的当前线程名称
• %(process)s：输出日志的当前进程ID
• %(processName)s：输出日志的当前进程名称
• %(message)s：输出日志的内容

datefmt：设置日志时间字符串的输出格式，默认时间字符串格式为%Y-%m-%d %H:%M:%S。
style：设置format字符串格式化的风格，能够是“%”，“{”或“$”，默认是“%”。
level：设置日志的级别，具体有如下几种（由高到低）：调试

• CRITICAL：致命错误
• ERROR：严重错误
• WARNING：须要给出的提示
• INFO：通常的日志信息
• DEBUG：在debug过程当中的debug信息

stream：指定日志的输出Stream，能够是sys.stderr，sys.stdout或者是文件（即便用open函数打开的文件流，可是这个文件流logging模块不会主动关闭它），默认是sys.stderr，若是同时指定了filename参数和stream参数，那stream参数就会被忽略。日志

2. 使用Handler将日志同时输出到文件和控制台

logging.StreamHandler()和FileHandler()：将日志同时输出到文件和控制台

# -*- coding:utf-8 -*-
import logging
import datetime
 
logger = logging.getLogger()
# 设置此logger的最低日志级别，以后添加的Handler级别若是低于这个设置，则以这个设置为最低限制
logger.setLevel(logging.INFO)
 
# 建立一个FileHandler，将日志输出到文件
log_file = 'log/sys_%s.log' % datetime.datetime.strftime(datetime.datetime.now(), '%Y-%m-%d')
file_handler = logging.FileHandler(log_file)
# 设置此Handler的最低日志级别
file_handler.setLevel(logging.WARNING)
# 设置此Handler的日志输出字符串格式
log_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s[%(levelname)s]: %(message)s')
file_handler.setFormatter(log_formatter)
 
# 建立一个StreamHandler，将日志输出到Stream，默认输出到sys.stderr
stream_handler = logging.StreamHandler()
stream_handler.setLevel(logging.INFO)
 
# 将不一样的Handler添加到logger中，日志就会同时输出到不一样的Handler控制的输出中
# 注意若是此logger在以前使用basicConfig进行基础配置，由于basicConfig会自动建立一个Handler，因此此logger将会有3个Handler
# 会将日志同时输出到3个Handler控制的输出中
logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(stream_handler)

经过给logger添加不一样的Handler，能够将日志同时输出到不一样的地方，须要注意的是使用basicConfig进行一次性基础配置时，会根据配置内容自动建立一个Handler，因此若是以后再添加了N个Handler，实际上总的Handler数量有N+1个。

通常在logging或者logging.handlers下就能够你想要的Handler，不一样的Handler会以不一样的方式输出到不一样的地方，如下是几种经常使用的Handler：

from logging import FileHandler: 以“a”（追加）的方式将日志输出到文件，若是文件不存在，则自动建立该文件。
from logging import StreamHandler: 将日志输出到Stream，好比sys.stderr、sys.stdour、文件流等。
from logging.handlers import RotatingFileHandler: 将日志输出到文件，能够经过设置文件大小，文件达到上限后自动建立一个新的文件来继续输出文件。
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler: 将日志输出到文件，能够经过设置时间，使日志根据不一样的时间自动建立并输出到不一样的文件中。
from logging.handlers import HTTPHandler: 将日志发送到一个HTTP服务器。
from logging.handlers import SMTPHandler: 将日志发送到一个指定的邮件地址。

3. 使用不一样的日志级别输出日志

最低级别：logger.setLevel为设置logger的最低日志级别，若是handler中也设置了级别，则不能低于这个级别，低于这个级别的设置是无效的。

不一样级别的意义：在开发或者部署应用程序时，须要尽量详尽的信息来进行开发和调试，这时候用的比较多的是来自DEBUG和INFO级别的日志信息，可是到了正式上线或者生产环境时，应该使用WARNING和CRITICAL级别的日志信息以下降机器的I/O压力和提升获取到错误信息的效率。

日志量：日志的信息量应该是与日志级别成反比的：DEBUG>INFO>WARNING>ERROR>CRITICAL。

二、loguru库

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1. 将日志信息输出到控制台的同时保存至本地文件

>>> from loguru import logger
>>> logger.add('out.log')
1
>>> logger.info('hello world')
2022-03-01 20:42:22.011 | INFO     | __main__:<module>:1 - hello world
>>> with open('out.log') as f:
...     print(f.read())
...
2022-03-01 20:42:22.011 | INFO     | __main__:<module>:1 - hello world

2. 更改日志信息格式

>>> import sys
>>> from loguru import logger
>>> logger.remove()
>>> logger.add(sys.stdout, format='{time} {level} {message}')
1
>>> logger.info('hello world')
2022-03-01T21:26:46.850506+0800 INFO hello world

3. 通用框架

import sys
from loguru import logger
logger.remove()
logger.add(sys.stdout, level='INFO', format='{message}')
logger.add('output.log', level='INFO', format='{message}')
logger.info('hello world')

三、nb_log库

GitHub - ydf0509/nb_log: pip install nb_log 各种日志handler和自动转化项目的任意print的效果。日志自动彩色炫酷，可点击控制台的日志自动精确跳转到pycharm的文件和行号。文件日志多进程切割安全。在10个最重要方面全方位超过loguru

问题

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1. 将控制台输出保存到文件 (更换输出流)

• 重定向标准输出流，但不会再控制台输出
• 使用tee命令重定向，但是控制台信息断断续续
• 自定义logger，显示正常

#1 输出流
import sys
f = open('a.log', 'a')
sys.stdout = f
sys.stderr = f	
 
#2 tee
python a_script.py 2>&1 | tee a.log
 
#3 自定义logger
import sys
class Logger(object):
    def __init__(self, filename='default.log', stream=sys.stdout):
	    self.terminal = stream
	    self.log = open(filename, 'a')
 
    def write(self, message):
	    self.terminal.write(message)
	    self.log.write(message)
        self.log.flush()        #即时将缓存区数据导出
 
    def flush(self):
	    pass
 
sys.stdout = Logger(a.log, sys.stdout)
sys.stderr = Logger(a.log_file, sys.stderr)		# redirect std err, if necessary

2. 将日志信息添加到新的输出流

在问题1切换输出流后导致日志不能输出

#问题1中的自定义logger
sys.stdout = Logger('a.log', sys.stdout)
sys.stderr = Logger('a.log', sys.stderr)
 
#将logging的stream指定为新的sys.stdout
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level = logging.INFO, format='%(asctime)s-%(levelname)s-%(message)s')
#之后可以正常调用logger

3. tf.Keras训练进度条在多行输出

 pycharm中或者更换了新的输出流后，换行了，说明此处self._dynamic_display为False

self._dynamic_display = ((hasattr(sys.stdout, 'isatty') and
                          sys.stdout.isatty()) or
                          'ipykernel' in sys.modules)

_dynamic_display为True有两种条件

• hasattr(sys.stdout, ‘isatty’) and sys.stdout.isatty()
• ‘ipykernel’ in sys.modules

第一种是检测当前输出是否在终端上，第二种是当前导入的包里有没有ipykernel
而pycharm中直接运行的脚本，sys.stdout.isatty()为False,故我们需要满足另一个条件，才能进入正确的分支。
于是只要在代码中 import ipykernel 就可以解决

References

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http://www.javashuo.com/article/p-ytorvmmq-c.html

【Python】将控制台输出保存至文件（loguru）_Xavier Jiezou的博客-CSDN博客_loguru 文件

python将控制台输出保存至文件_KFXW的博客-CSDN博客_python输出结果存到文件