很多程序都有记录日志的需求，并且日志中包含的信息即有正常的程序访问日志，还可能有错误、警告等信息输出，python的logging模块提供了标准的日志接口，你可以通过它存储各种格式的日志，logging的日志可以分为 debug(), info(), warning(), error() and critical()5个级别，下面我们看一下怎么用。
最简单用法
import logging # 默认输出到屏幕,没有指定程序用户就当做root来执行 logging.warning("user [alex] attempted wrong password more than 3 times") logging.error('you account is freezed')
看一下这几个日志级别分别代表什么意思
| Level | When it’s used |
|---|---|
DEBUG |
Detailed information, typically of interest only when diagnosing problems. |
INFO |
Confirmation that things are working as expected. |
WARNING |
An indication that something unexpected happened, or indicative of some problem in the near future (e.g. ‘disk space low’). The software is still working as expected. |
ERROR |
Due to a more serious problem, the software has not been able to perform some function. |
CRITICAL |
A serious error, indicating that the program itself may be unable to continue running. |
把日志写到文件里
import logging logging.basicConfig(filename='log_test.log', level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(filename)s:%(funcName)s--->%(lineno)s - %(created)f ' '%(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %I:%M:%S %p', ) def sayhi(): logging.error('from sayhi.... ') sayhi() logging.debug('This message should go to the log file') logging.info('So should this') logging.warning('And this, too')
其中level=loggin.INFO意思是，把日志纪录级别设置为INFO，也就是说，只有比日志是INFO或比INFO级别更高的日志才会被纪录到文件里，在这个例子， 第一条日志是不会被纪录的，如果希望纪录debug的日志，那把日志级别改成DEBUG就行了。
自定义日志格式
| %(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 |
日志同时输出到屏幕和文件
如果想同时把log打印在屏幕和文件日志里，就需要了解一点复杂的知识 了
Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类，使用官方文档中的概括最为合适：
- logger提供了应用程序可以直接使用的接口；
- handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出；
- filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录；
- formatter决定日志记录的最终输出格式。
他们之间的关系是这样的
每个 组件的主要功能
logger
每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名，比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger：
LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
而核心模块可以这样：
LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)
还可以绑定handler和filters
Logger.setLevel(lel):指定最低的日志级别，低于lel的级别将被忽略。debug是最低的内置级别，critical为最高
Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter
Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr)：增加或删除指定的handler
Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical()：可以设置的日志级别
handler
handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台，有些Handler可以把信息输出到文件，还有些 Handler可以把信息发送到网络上。如果觉得不够用，还可以编写自己的Handler。可以通过addHandler()方法添加多个多handler
Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别，低于lel级别的信息将被忽略
Handler.setFormatter()：给这个handler选择一个格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt)：新增或删除一个filter对象
每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler：
- logging.StreamHandler 使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。
- logging.FileHandler 和StreamHandler 类似，用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件
-
logging.handlers.RotatingFileHandler
这个Handler类似于上面的FileHandler，但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后，它会自动将当前日志文件改名，然后创建 一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后，RotatingFileHandler自动把 文件改名为chat.log.1。不过，如果chat.log.1已经存在，会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建 chat.log，继续输出日志信息。它的函数是：
RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])
-
其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。
- 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。比如，如果指定为2，当上面描述的重命名过程发生时，原有的chat.log.2并不会被更名，而是被删除。
-
logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
这个Handler和RotatingFileHandler类似，不过，它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件，而是间隔一定时间就 自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似，不过新的文件不是附加数字，而是当前时间。它的函数是：
TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])
其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。
interval是时间间隔。
when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位，不区分大小写。它有以下取值：
- S 秒
- M 分
- H 小时
- D 天
- W 每星期（interval==0时代表星期一）
- midnight 每天凌晨
formatter 组件
日志的formatter是个独立的组件，可以跟handler组合
fh = logging.FileHandler("access.log") formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') fh.setFormatter(formatter) #把formmater绑定到fh上
filter 组件
如果你想对日志内容进行过滤，就可自定义一个filter
class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter): """忽略带db backup 的日志""" def filter(self, record): #固定写法 return "db backup" not in record.getMessage()
注意filter函数会返加True or False，logger根据此值决定是否输出此日志
然后把这个filter添加到logger中
logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())
下面的日志就会把符合filter条件的过滤掉
logger.debug("test ....") logger.info("test info ....") logger.warning("start to run db backup job ....") logger.error("test error ....")
过滤代码示例：
import logging # 全局日志级别是warning class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter): # 日志的过滤 """忽略带db backup 的日志""" def filter(self, record): # 固定写法 return "db backup" not in record.getMessage() # 1.生成logger对象 logger = logging.getLogger('web') logger.setLevel(logging.DEBUG) # 1.1 把filter对象添加到logger中 logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter()) # 2.生成handler对象 ch = logging.StreamHandler() # ch.setLevel(logging.INFO) fh = logging.FileHandler('web.log') # fh.setLevel(logging.WARNING) # 2.1把handler对象绑定到logger logger.addHandler(ch) logger.addHandler(fh) # 3.生成formatter对象 # 3.1 把formatter对象绑定handler对象 file_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') console_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s-%(lineno)d - %(message)s') fh.setFormatter(file_formatter) ch.setFormatter(console_formatter) logger.warning('test_log') logger.info('test log 2') logger.info('test log 3') logger.info('test log db backup 3') # 先交给全局过滤，在让其他的handler过滤
自动截断代码示例：
import logging
from logging import handlers
# 全局日志级别是warning
class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter): # 日志的过滤
"""忽略带db backup 的日志"""
def filter(self, record): # 固定写法
return "db backup" not in record.getMessage()
# 1.生成logger对象
logger = logging.getLogger('web')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 1.1 把filter对象添加到logger中
logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())
# 2.生成handler对象
ch = logging.StreamHandler()
# ch.setLevel(logging.INFO)
# fh = handlers.RotatingFileHandler(filename='web.log', maxBytes=10, backupCount=3) # 按大小
fh = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename='web.log', when="S", interval=5, backupCount=3)
# fh.setLevel(logging.WARNING)
# 2.1把handler对象绑定到logger
logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh)
# 3.生成formatter对象
# 3.1 把formatter对象绑定handler对象
file_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
console_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s-%(lineno)d - %(message)s')
fh.setFormatter(file_formatter)
ch.setFormatter(console_formatter)
logger.warning('test_log')
logger.info('test log 2')
logger.info('test log 3')
logger.info('test log db backup 3')
# 先交给全局过滤，在让其他的handler过滤