Python日志处理--【logging】

在程序开发完成之后，我们会把它部署到生产环境中去，这时候代码相当于是在一个黑盒环境下运行的，我们只能看到其运行的效果，是不能直接看到代码运行过程中每一步的状态的。在这个环境下，运行过程中难免会在某个地方出现问题，甚至这个问题可能是我们开发过程中未曾遇到的问题。因此，日志记录非常有必要的，任何一款软件如果没有标准的日志记录，都不能算作一个合格的软件。

 

1、日志级别

首先来了解一下输出日志的等级信息，logging模块共提供了如下等级，每个等级其实都对应了一个数值，列表如下：

等级	数值
CRITICAL	50
ERROR	40
WARNING	30
INFO	20
DEBUG	10
NOTEST	0

我们自定义日志级别时注意不要和默认的日志级别数值相同，logging 执行时输出大于等于设置的日志级别的日志信息，如设置日志级别是 INFO，则 INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL 级别的日志都会输出。

2、logging流程

官方的 logging 模块工作流程图如下：

从上图中我们可以看出看到这几种 Python 类型，Logger、LogRecord、Filter、Handler、Formatter。

类型说明：

Logger：日志，暴露函数给应用程序，基于日志记录器和过滤器级别决定哪些日志有效。

LogRecord ：日志记录器，将日志传到相应的处理器处理。

Handler ：处理器, 将(日志记录器产生的)日志记录发送至合适的目的地。

Filter ：过滤器, 提供了更好的粒度控制,它可以决定输出哪些日志记录。

Formatter：格式化器, 指明了最终输出中日志记录的布局。

大体流程：

• 判断 Logger 对象对于设置的级别是否可用，如果可用，则往下执行，否则，流程结束。
• 创建 LogRecord 对象，如果注册到 Logger 对象中的 Filter 对象过滤后返回 False，则不记录日志，流程结束，否则，则向下执行。
• LogRecord 对象将 Handler 对象传入当前的 Logger 对象，（图中的子流程）如果 Handler 对象的日志级别大于设置的日志级别，再判断注册到 Handler 对象中的 Filter 对象过滤后是否返回 True 而放行输出日志信息，否则不放行，流程结束。
• 如果传入的 Handler 大于 Logger 中设置的级别，也即 Handler 有效，则往下执行，否则，流程结束。
• 判断这个 Logger 对象是否还有父 Logger 对象，如果没有（代表当前 Logger 对象是最顶层的 Logger 对象 root Logger），流程结束。否则将 Logger 对象设置为它的父 Logger 对象，重复上面的 3、4 两步，输出父类 Logger 对象中的日志输出，直到是 root Logger 为止。

3、日志输出格式

日志的输出格式可以按需设置，默认格式为下图所示：

4、基本使用

logging 使用非常简单，使用 basicConfig() 方法就能满足基本的使用需要，如果方法没有传入参数，会根据默认的配置创建Logger 对象，默认的日志级别被设置为 WARNING，默认的日志输出格式如上图，该函数可选的参数如下表所示。

参数名称	参数描述
filename	日志输出到文件的文件名
filemode	文件模式，r[+]、w[+]、a[+]
format	日志输出的格式
datefat	日志附带日期时间的格式
level	设置日志输出级别
stream	定义输出流，用来初始化 StreamHandler 对象，不能和 filename 参数一起使用，否则会ValueError 异常
style	格式占位符，默认为 "%" 和 “{}”
handles	定义处理器，用来创建 Handler 对象，不能和 filename 、stream 参数一起使用，否则也会抛出 ValueError 异常

示例代码如下：

import logging

logging.basicConfig()
logging.debug('This is a debug message')
logging.info('This is an info message')
logging.warning('This is a warning message')
logging.error('This is an error message')
logging.critical('This is a critical message') 

输出结果如下：

WARNING:root:This is a warning message
ERROR:root:This is an error message
CRITICAL:root:This is a critical message

传入常用的参数，示例代码如下（这里日志格式占位符中的变量放到后面介绍）：

import logging

logging.basicConfig(filename="test.log", filemode="w", format="%(asctime)s %(name)s:%(levelname)s:%(message)s", datefmt="%d-%M-%Y %H:%M:%S", level=logging.DEBUG)
logging.debug('This is a debug message')
logging.info('This is an info message')
logging.warning('This is a warning message')
logging.error('This is an error message')
logging.critical('This is a critical message')

生成的日志文件 test.log ，内容如下：

13-10-18 21:10:32 root:DEBUG:This is a debug message
13-10-18 21:10:32 root:INFO:This is an info message
13-10-18 21:10:32 root:WARNING:This is a warning message
13-10-18 21:10:32 root:ERROR:This is an error message
13-10-18 21:10:32 root:CRITICAL:This is a critical message

但是当发生异常时，直接使用无参数的 debug()、info()、warning()、error()、critical() 方法并不能记录异常信息，需要设置 exc_info 参数为 True 才可以，或者使用 exception() 方法，还可以使用 log() 方法，但还要设置日志级别和 exc_info 参数。

import logging

logging.basicConfig(filename="test.log", filemode="w", format="%(asctime)s %(name)s:%(levelname)s:%(message)s", datefmt="%d-%M-%Y %H:%M:%S", level=logging.DEBUG)
a = 5
b = 0
try:
    c = a / b
except Exception as e:
    # 下面三种方式三选一，推荐使用第一种
    logging.exception("Exception occurred")
    logging.error("Exception occurred", exc_info=True)
    logging.log(level=logging.DEBUG, msg="Exception occurred", exc_info=True)

 

参考：https://juejin.im/post/5bc2bd3a5188255c94465d31#heading-3