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  • Python中的logging模块

    基本用法

    下面的代码展示了logging最基本的用法。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    import logging
    import sys
    
    # 获取logger实例,如果参数为空则返回root logger
    logger = logging.getLogger("AppName")
    
    # 指定logger输出格式
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)-8s: %(message)s')
    
    # 文件日志
    file_handler = logging.FileHandler("test.log")
    file_handler.setFormatter(formatter)  # 可以通过setFormatter指定输出格式
    
    # 控制台日志
    console_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
    console_handler.formatter = formatter  # 也可以直接给formatter赋值
    
    # 为logger添加的日志处理器
    logger.addHandler(file_handler)
    logger.addHandler(console_handler)
    
    # 指定日志的最低输出级别,默认为WARN级别
    logger.setLevel(logging.INFO)
    
    # 输出不同级别的log
    logger.debug('this is debug info')
    logger.info('this is information')
    logger.warn('this is warning message')
    logger.error('this is error message')
    logger.fatal('this is fatal message, it is same as logger.critical')
    logger.critical('this is critical message')
    
    # 2016-10-08 21:59:19,493 INFO    : this is information
    # 2016-10-08 21:59:19,493 WARNING : this is warning message
    # 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR   : this is error message
    # 2016-10-08 21:59:19,493 CRITICAL: this is fatal message, it is same as logger.critical
    # 2016-10-08 21:59:19,493 CRITICAL: this is critical message
    
    # 移除一些日志处理器
    logger.removeHandler(file_handler)
    

    除了这些基本用法,还有一些常见的小技巧可以分享一下。

    格式化输出日志

    # 格式化输出
    
    service_name = "Booking"
    logger.error('%s service is down!' % service_name)  # 使用python自带的字符串格式化,不推荐
    logger.error('%s service is down!', service_name)  # 使用logger的格式化,推荐
    logger.error('%s service is %s!', service_name, 'down')  # 多参数格式化
    logger.error('{} service is {}'.format(service_name, 'down')) # 使用format函数,推荐
    
    # 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR   : Booking service is down!
    

    记录异常信息

    当你使用logging模块记录异常信息时,不需要传入该异常对象,只要你直接调用 logger.error() 或者 logger.exception() 就可以将当前异常记录下来。

    # 记录异常信息
    
    try:
        1 / 0
    except:
        # 等同于error级别,但是会额外记录当前抛出的异常堆栈信息
        logger.exception('this is an exception message')
    
    # 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR   : this is an exception message
    # Traceback (most recent call last):
    #   File "D:/Git/py_labs/demo/use_logging.py", line 45, in <module>
    #     1 / 0
    # ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
    

    logging配置要点

    GetLogger()方法

    这是最基本的入口,该方法参数可以为空,默认的logger名称是root,如果在同一个程序中一直都使用同名的logger,其实会拿到同一个实例,使用这个技巧就可以跨模块调用同样的logger来记录日志。 另外你也可以通过日志名称来区分同一程序的不同模块,比如这个例子。

    logger = logging.getLogger("App.UI")
    logger = logging.getLogger("App.Service")
    
    Formatter日志格式

    Formatter对象定义了log信息的结构和内容,构造时需要带两个参数:

    • 一个是格式化的模板 fmt ,默认会包含最基本的 level 和 message 信息
    • 一个是格式化的时间样式 datefmt ,默认为 2003-07-08 16:49:45,896 (%Y-%m-%d %H:%M:%S)

    fmt 中允许使用的变量可以参考下表。

    • %(name)s Logger的名字

    • %(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

    SetLevel 日志级别

    Logging有如下级别: DEBUG,INFO,WARNING,ERROR,CRITICAL
    默认级别是WARNING,logging模块只会输出指定level以上的log。这样的好处, 就是在项目开发时debug用的log,在产品release阶段不用一一注释,只需要调整logger的级别就可以了,很方便。

    Handler 日志处理器

    最常用的是StreamHandler和FileHandler, Handler用于向不同的输出端打log。
    Logging包含很多handler, 可能用到的有下面几种:

    • StreamHandler instances send error messages to streams (file-like objects).
    • FileHandler instances send error messages to disk files.
    • RotatingFileHandler instances send error messages to disk files, with support for maximum log file sizes and log file rotation.
    • TimedRotatingFileHandler instances send error messages to disk files, rotating the log file at certain timed intervals.
    • SocketHandler instances send error messages to TCP/IP sockets.
    • DatagramHandler instances send error messages to UDP sockets.
    • SMTPHandler instances send error messages to a designated email address.
    Configuration 配置方法

    logging的配置大致有下面几种方式。

    1. 通过代码进行完整配置,参考开头的例子,主要是通过getLogger方法实现。

    2. 通过代码进行简单配置,下面有例子,主要是通过basicConfig方法实现。

    3. 通过配置文件,下面有例子,主要是通过 logging.config.fileConfig(filepath)

    logging.basicConfig

    basicConfig() 提供了非常便捷的方式让你配置logging模块并马上开始使用,可以参考下面的例子。具体可以配置的项目请查阅官方文档

    import logging
    
    logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG)
    logging.debug('This message should go to the log file')
    
    logging.basicConfig(format='%(levelname)s:%(message)s', level=logging.DEBUG)
    logging.debug('This message should appear on the console')
    
    logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s', datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
    logging.warning('is when this event was logged.')
    

    备注: 其实你甚至可以什么都不配置直接使用默认值在控制台中打log,用这样的方式替换print语句对日后项目维护会有很大帮助。

    通过文件配置logging

    如果你希望通过配置文件来管理logging,可以参考这个官方文档。在log4net或者log4j中这是很常见的方式。

    # logging.conf
    [loggers]
    keys=root
    
    [logger_root]
    level=DEBUG
    handlers=consoleHandler
    #,timedRotateFileHandler,errorTimedRotateFileHandler
    
    #################################################
    [handlers]
    keys=consoleHandler,timedRotateFileHandler,errorTimedRotateFileHandler
    
    [handler_consoleHandler]
    class=StreamHandler
    level=DEBUG
    formatter=simpleFormatter
    args=(sys.stdout,)
    
    [handler_timedRotateFileHandler]
    class=handlers.TimedRotatingFileHandler
    level=DEBUG
    formatter=simpleFormatter
    args=('debug.log', 'H')
    
    [handler_errorTimedRotateFileHandler]
    class=handlers.TimedRotatingFileHandler
    level=WARN
    formatter=simpleFormatter
    args=('error.log', 'H')
    
    #################################################
    [formatters]
    keys=simpleFormatter, multiLineFormatter
    
    [formatter_simpleFormatter]
    format= %(levelname)s %(threadName)s %(asctime)s:   %(message)s
    datefmt=%H:%M:%S
    
    [formatter_multiLineFormatter]
    format= ------------------------- %(levelname)s -------------------------
     Time:      %(asctime)s
     Thread:    %(threadName)s
     File:      %(filename)s(line %(lineno)d)
     Message:
     %(message)s
    
    datefmt=%Y-%m-%d %H:%M:%S
    

    假设以上的配置文件放在和模块相同的目录,代码中的调用如下。

    import os
    filepath = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'logging.conf')
    logging.config.fileConfig(filepath)
    return logging.getLogger()
    

    日志重复输出的坑

    你有可能会看到你打的日志会重复显示多次,可能的原因有很多,但总结下来无非就一个,日志中使用了重复的handler。

    第一坑

    import logging
    
    logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
    
    fmt = '%(levelname)s:%(message)s'
    console_handler = logging.StreamHandler()
    console_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt))
    logging.getLogger().addHandler(console_handler)
    
    logging.info('hello!')
    
    # INFO:root:hello!
    # INFO:hello!
    

    上面这个例子出现了重复日志,因为在第3行调用 basicConfig() 方法时系统会默认创建一个handler,如果你再添加一个控制台handler时就会出现重复日志。

    第二坑

    import logging
    
    def get_logger():
        fmt = '%(levelname)s:%(message)s'
        console_handler = logging.StreamHandler()
        console_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt))
        logger = logging.getLogger('App')
        logger.setLevel(logging.INFO)
        logger.addHandler(console_handler)
        return logger
    
    def call_me():
        logger = get_logger()
        logger.info('hi')
    
    call_me()
    call_me()
    
    # INFO:hi
    # INFO:hi
    # INFO:hi
    

    在这个例子里 hi 居然打印了三次,如果再调用一次 call_me() 呢?我告诉你会打印6次。why? 因为你每次调用 get_logger() 方法时都会给它加一个新的handler,你是自作自受。正常的做法应该是全局只配置logger一次。

    第三坑

    import logging
    
    def get_logger():
        fmt = '%(levelname)s: %(message)s'
        console_handler = logging.StreamHandler()
        console_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt))
        logger = logging.getLogger('App')
        logger.setLevel(logging.INFO)
        logger.addHandler(console_handler)
        return logger
    
    def foo():
        logging.basicConfig(format='[%(name)s]: %(message)s')
        logging.warn('some module use root logger')
    
    def main():
        logger = get_logger()
        logger.info('App start.')
        foo()
        logger.info('App shutdown.')
    
    main()
    
    # INFO: App start.
    # [root]: some module use root logger
    # INFO: App shutdown.
    # [App]: App shutdown.
    

    为嘛最后的 App shutdown 打印了两次?所以在Stackoverflow上很多人都问,我应该怎么样把root logger关掉,root logger太坑爹坑妈了。只要你在程序中使用过root logger,那么默认你打印的所有日志都算它一份。上面的例子没有什么很好的办法,我建议你招到那个没有经过大脑就使用root logger的人,乱棍打死他或者开除他。

    如果你真的想禁用root logger,有两个不是办法的办法:

    logging.getLogger().handlers = []  # 删除所有的handler
    logging.getLogger().setLevel(logging.CRITICAL)  # 将它的级别设置到最高
    

    小结

    Python中的日志模块作为标准库的一部分,功能还是比较完善的。个人觉得上手简单,另外也支持比如过滤,文件锁等高级功能,能满足大多数项目需求。

    不过切记,小心坑。

    摘自 betacat

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