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  • logging 模块

    ## logging模块
    
    #### 什么是logging模块
    
    logging模块是python提供的用于记录日志的模块
    
    #### 为什么需要logging
    
    我们完全可以自己打开文件然后,日志写进去,但是这些操作重复且没有任何技术含量,所以python帮我们进行了封装,有了logging后我们在记录日志时 只需要简单的调用接口即可,非常方便!
    
    #### 日志级别
    
    在开始记录日志前还需要明确,日志的级别
    
    随着时间的推移,日志记录会非常多,成千上万行,如何快速找到需要的日志记录这就成了问题
    
    解决的方案就是 给日志划分级别
    
    logging模块将日志分为了五个级别,从高到低分别是:
    
    1.info 常规信息
    
    2.debug 调试信息
    
    3.warning 警告信息
    
    4.error 错误信息
    
    5.cretical 严重错误
    
    本质上他们使用数字来表示级别的,从高到低分别是10,20,30,40,50
    
    
    
    ## logging模块的使用
    
    ```python
    #1.导入模块
    import logging
    
    #2.输出日志
    logging.info("info")
    logging.debug("debug")
    logging.warning("warning")
    logging.error("error")
    logging.critical("critical")
    
    #输出 WARNING:root:warning
    #输出 ERROR:root:error
    #输出 CRITICAL:root:critical
    ```
    
    我们发现info  和 debug都没有输出,这是因为它们的级别不够,
    
    默认情况下:
    
    ```
    logging的最低显示级别为warning,对应的数值为30
    
    日志被打印到了控制台
    
    日志输出格式为:级别  日志生成器名称  日志消息
    ```
    
    如何修改这写默认的行为呢?,这就需要我们自己来进行配置
    
    ## 自定义配置
    
    ```python
    import logging
    logging.basicConfig()
    
    """可用参数
    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 
    """
    
    #案例:
    logging.basicConfig(
        filename="aaa.log",
        filemode="at",
        datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S %p",
        format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(module)s: %(message)s",
        level=10
    )
    ```
    
    #### 格式化全部可用名称
    
    ```python
    %(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
    ```
    
    
    
    至此我们已经可以自己来配置一 写基础信息了,但是当我们想要将同一个日志输出到不同位置时,这些基础配置就无法实现了,
    
    例如 有一个登录注册的功能 需要记录日志,同时生成两份 一份给程序员看,一份给老板看,作为程序员应该查看较为详细的日志,二老板则应该简单一些,因为他不需要关心程序的细节
    
    要实现这样的需要我们需要系统的了解loggin模块
    
    #### logging模块的四个核心角色
    
    1.Logger   日志生成器 产生日志
    
    2.Filter    日志过滤器  过滤日志
    
    3.Handler 日志处理器 对日志进行格式化,并输出到指定位置(控制台或文件)
    
    4.Formater 处理日志的格式
    
    
    
    #### 一条日志完整的生命周期
    
    1.由logger 产生日志  -> 2.交给过滤器判断是否被过滤 -> 3.将日志消息分发给绑定的所有处理器 -> 4处理器按照绑定的格式化对象输出日志
    
    其中 第一步 会先检查日志级别 如果低于设置的级别则不执行
    
    第二步 使用场景不多  需要使用面向对象的技术点 后续用到再讲
    
    第三步 也会检查日志级别,如果得到的日志低于自身的日志级别则不输出 
    
    ```
    生成器的级别应低于句柄否则给句柄设置级别是没有意义的,
    
    例如  handler设置为20  生成器设置为30 
    
    30以下的日志压根不会产生
    ```
    
    第四步 如果不指定格式则按照默认格式
    
    
    
    #### logging各角色的使用(了解)
    
    ```python
    # 生成器
    logger1 = logging.getLogger("日志对象1")
    
    # 文件句柄
    handler1 = logging.FileHandler("log1.log",encoding="utf-8")
    handler2 = logging.FileHandler("log2.log",encoding="utf-8")
    
    # 控制台句柄
    handler3 = logging.StreamHandler()
    
    
    # 格式化对象
    fmt1 = logging.Formatter(
        fmt="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s:  %(message)s",
        datefmt="%m-%d %H:%M:%S %p")
    fmt2 = logging.Formatter(
        fmt="%(asctime)s - %(levelname)s :  %(message)s",
        datefmt="%Y/%m/%d %H:%M:%S")
    
    # 绑定格式化对象与文件句柄
    handler1.setFormatter(fmt1)
    handler2.setFormatter(fmt2)
    handler3.setFormatter(fmt1)
    
    # 绑定生成器与文件句柄
    logger1.addHandler(handler1)
    logger1.addHandler(handler2)
    logger1.addHandler(handler3)
    
    # 设置日志级别
    logger1.setLevel(10)    #生成器日志级别
    handler1.setLevel(20)   #句柄日志级别
    
    # 测试
    logger1.debug("debug msessage")
    logger1.info("info msessage")
    logger1.warning("warning msessage")
    logger1.critical("critical msessage")
    ```
    
    到此我们已经可以实现上述的需求了,但是这并不是我们最终的实现方式,因为每次都要编写这样的代码是非常痛苦的
    
    #### logging的继承(了解)
    
    可以将一个日志指定为另一个日志的子日志 或子孙日志
    
    当存在继承关系时 子孙级日志收到日志时会将该日志向上传递
    
    指定继承关系:
    
    ```python
    import  logging
    
    log1 = logging.getLogger("mother")
    log2 = logging.getLogger("mother.son")
    log3 = logging.getLogger("mother.son.grandson")
    
    # handler
    fh = logging.FileHandler(filename="cc.log",encoding="utf-8")
    # formatter
    fm = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s -%(filename)s - %(message)s")
    
    # 绑定
    log1.addHandler(fh)
    log2.addHandler(fh)
    log3.addHandler(fh)
    # 绑定格式
    fh.setFormatter(fm)
    # 测试
    # log1.error("测试")
    # log2.error("测试")
    log3.error("测试")
    # 取消传递
    log3.propagate = False
    # 再次测试
    log3.error("测试")
    ```
    
    
    
    #### 通过字典配置日志模块(重点)
    
    每次都要编写代码来配置非常麻烦 ,我们可以写一个完整的配置保存起来,以便后续直接使用
    
    ```python
    import logging.config
    logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)
    logging.getLogger("aa").debug("测试")
    ```
    
    **LOGGING_DIC模板**
    
    ```python
    standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' 
                      '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字
    
    simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
    
    id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
    logfile_path = "配置文件路径"
    
    LOGGING_DIC = {
        'version': 1,
        'disable_existing_loggers': False,
        'formatters': {
            'standard': {
                'format': standard_format
            },
            'simple': {
                'format': simple_format
            },
        },
        'filters': {},
        'handlers': {
            #打印到终端的日志
            'console': {
                'level': 'DEBUG',
                'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕
                'formatter': 'simple'
            },
            #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
            'default': {
                'level': 'DEBUG',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
                'formatter': 'standard',
                'filename': logfile_path,  # 日志文件
                'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M
                'backupCount': 5, #日志文件最大个数
                'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码
            },
        },
        'loggers': {
            #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
            'aa': {
                'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上,即log数据既写入文件又打印到屏幕
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': True,  # 向上(更高level的logger)传递
            },
        },
    }
    ```
    
    补充:
    
    getLogger参数就是对应字典中loggers的key , 如果没有匹配的key 则返回系统默认的生成器,我们可以在字典中通过空的key来将一个生成器设置为默认的
    
    ```python
    'loggers': {
            # 把key设置为空
            '': {
                'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上,即log数据既写入文件又打印到屏幕
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': True,  # 向上(更高level的logger)传递
            },
        },
    ```
    
    ,往后在使用时可以这调用模块提供的函数,来输出日志
    
    logging.info("测试信息!")
    
    另外我们在第一次使用日志时并没有指定生成器,但也可以使用,这是因为系统有默认的生成器名称就叫root
    
    
    
    最后来完成之前的需求:
    
    有一个登录注册的功能 需要记录日志,同时生成两份 一份给程序员看,一份给老板看,作为程序员应该查看较为详细的日志,二老板则应该简单一些,因为他不需要关心程序的细节
    
    ```python
    # 程序员看的格式
    standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' 
                      '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字
    logfile_path1 = "coder.log"
    
    # 老板看的格式
    simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s]%(message)s'
    logfile_path2 = "boss.log"
    
    
    LOGGING_DIC = {
        'version': 1,
        'disable_existing_loggers': False,
        'formatters': {
            'standard': {
                'format': standard_format
            },
            'simple': {
                'format': simple_format
            },
        },
        'filters': {},
        'handlers': {
            #打印到终端的日志
            'console': {
                'level': 'DEBUG',
                'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕
                'formatter': 'simple'
            },
            #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
            'std': {
                'level': 'DEBUG',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
                'formatter': 'standard',
                'filename': logfile_path1,  # 日志文件
                'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M
                'backupCount': 5, #日志文件最大个数
                'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码
            },
            'boss': {
                'level': 'DEBUG',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
                'formatter': 'simple',
                'filename': logfile_path2,  # 日志文件
                'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
                'backupCount': 5,  # 日志文件最大个数
                'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码
            }
        },
        'loggers': {
            #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
            'aa': {
                'handlers': ['std', 'console',"boss"],  # 这里把上面定义的handler都加上,即log数据会同时输出到三个位置
                'level': 'INFO',
                'propagate': True,  # 向上(更高level的logger)传递
            },
        },
    }
    ```
    ,往后在使用时可以这调用模块提供的函数,来输出日志
    
    logging.info("测试信息!")
    
    另外我们在第一次使用日志时并没有指定生成器,但也可以使用,这是因为系统有默认的生成器名称就叫root
    
    
    
    最后来完成之前的需求:
    
    有一个登录注册的功能 需要记录日志,同时生成两份 一份给程序员看,一份给老板看,作为程序员应该查看较为详细的日志,二老板则应该简单一些,因为他不需要关心程序的细节
    
    ```python
    # 程序员看的格式
    standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' 
                      '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字
    logfile_path1 = "coder.log"
    
    # 老板看的格式
    simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s]%(message)s'
    logfile_path2 = "boss.log"
    
    
    LOGGING_DIC = {
        'version': 1,
        'disable_existing_loggers': False,
        'formatters': {
            'standard': {
                'format': standard_format
            },
            'simple': {
                'format': simple_format
            },
        },
        'filters': {},
        'handlers': {
            #打印到终端的日志
            'console': {
                'level': 'DEBUG',
                'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕
                'formatter': 'simple'
            },
            #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
            'std': {
                'level': 'DEBUG',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
                'formatter': 'standard',
                'filename': logfile_path1,  # 日志文件
                'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M
                'backupCount': 5, #日志文件最大个数
                'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码
            },
            'boss': {
                'level': 'DEBUG',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
                'formatter': 'simple',
                'filename': logfile_path2,  # 日志文件
                'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
                'backupCount': 5,  # 日志文件最大个数
                'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码
            }
        },
        'loggers': {
            #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
            'aa': {
                'handlers': ['std', 'console',"boss"],  # 这里把上面定义的handler都加上,即log数据会同时输出到三个位置
                'level': 'INFO',
                'propagate': True,  # 向上(更高level的logger)传递
            },
        },
    }
    ```

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