python中logging使用方法

1.logging提供了一组便利的函数，用来做简单的日志。它们是 debug()、 info()、 warning()、 error() 和 critical()。

1.1logging以严重程度递增排序：

   DEBUG:详细信息，一般只在调试问题时使用

   INFO：证明事情按预期工作

   WARNING：某些没有预料到的时间提示，或者在将来可能会出现的问题提示。例如：磁盘空间不足，但是软件还是会照常运作

   ERROR：由于更严重的问题，软件已不能执行一些功能了

   CRITICAL：严重错误，表明软件已不能继续运行了

   级别排序：CRITICAL>ERROR>WARNING>INFO>DEBUG

   默认等级是WARNING

1.2打印到控制台

import logging
logging.debug('debug 信息')
logging.warning('只有这个会输出。。。')
logging.info('info 信息')

  由于默认设置的等级是warning，所有只有warning的信息会输出到控制台。

WARNING:root:只有这个会输出。。。

 利用logging.basicConfig()打印信息到控制台

import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] '
                           '- %(levelname)s: %(message)s',level=logging.INFO)
logging.debug('debug 信息')
logging.info('info 信息')
logging.warning('warning 信息')
logging.error('error 信息')
logging.critical('critial 信息')

   所以如果设置level = logging.debug()的话，所有的信息都会会输出到控制台。

   所以如果设置level = logging.info()的话，debug 的信息则不会输出到控制台。

1.3既往屏幕中写入，也往文件写入log

　　loggin库采用了模块化的设计，提供了许多组件：记录器(logger),处理器(handler),过滤器(filter),格式化器(formatter)

　　　　Logger 暴露了应用程序代码能直接使用的接口。

　　　　Handler将（记录器产生的）日志记录发送至合适的目的地。

　　　　Filter提供了更好的粒度控制，它可以决定输出哪些日志记录。

　　　　Formatter 指明了最终输出中日志记录的布局

loggers:要做三件事情。首先，它们向应用代码暴露了许多方法，这样应用可以在运行时记录消息。其次，记录器对象通过严重程度
（默认的过滤设施）或者过滤器对象来决定哪些日志消息需要记录下来。第三，记录器对象将相关的日志消息传递给所有感兴趣的日志处理器。
Loggers的使用方法 ：
　　Logger.setLevel()指定logger将会处理的最低的安全等级日志信息, debug是最低的内置安全等级，critical是最高的内建安全等级。
　　Logger.addHandler()和Logger.removeHandler()从记录器对象中添加和删除处理程序对象。处理器详见Handlers。
　　Logger.addFilter()和Logger.removeFilter()从记录器对象添加和删除过滤器对象。
handlers:处理程序对象负责将适当的日志消息（基于日志消息的严重性）分派到处理程序的指定目标。Logger 对象可以通过addHandler()方法
增加零个或多个handler对象。举个例子，一个应用可以将所有的日志消息发送至日志文件，所有的错误级别（error）及以上的日志消息发送至
标准输出，所有的严重级别（critical）日志消息发送至某个电子邮箱。在这个例子中需要三个独立的处理器，每一个负责将特定级别的消息发
送至特定的位置。

handlers的使用方法：
logging.StreamHandler() -> 控制台输出
logging.FileHandler(filename[,mode])  -> 文件输出
logging.handlers.RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]]) -> 按照大小自动分割日志文件，一旦达到指定的大小重新生成文件
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。
logging.handlers.TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])  -> 按照时间自动分割日志文件

配置方法：

• setLevel()方法和日志对象的一样，指明了将会分发日志的最低级别。为什么会有两个setLevel()方法？记录器的级别决定了消息是否要传递给处理器。每个处理器的级别决定了消息是否要分发。
• setFormatter()为该处理器选择一个格式化器。
• addFilter()和removeFilter()分别配置和取消配置处理程序上的过滤器对象。

使用流程图：
先获取记录器：

self.logger=logging.getLogger()
设置日志等级

self.logger.setLevel(level)
设置日志输出格式

fmt='%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s'
format_str = logging.Formatter(fmt)
获取处理器
sh=logging.StreamHandler()
设置处理器的日志输出格式
sh.setFormatter(format_str)
添加到处理器中
self.logger.addHandler(sh)