Python Logging模块

Python Logging模块

鉴于最近接触的项目比较复杂，之前朴素的print调试法已经不能满足日益增长的bug，所以博主把目光转向了logging。

一、基本用法

可以直接当成print使用

# coding=utf-8
import logging

logging.debug("debug message")
logging.info("info message")
logging.warning("warning message")
logging.error("error message")
logging.critical("critical message")

'''
WARNING:root:warning message
ERROR:root:error message
CRITICAL:root:critical message
默认只有级别高于warning的才会被打印，默认的Logger实例名为root
'''

输出到文件

# coding=utf-8
import logging

# 指定输出文件和输出级别
logging.basicConfig(filename='root.log', level=logging.INFO)
logging.debug("debug message")
logging.info("info message")
logging.warning("warn message")
logging.error("error message")
logging.critical("critical message")

和上面的结果不同，命令行不再有标准输出（stdout），输出都写到了root.log的日志文件

二、定制日志

默认的配置信息不够丰富，一般我们自己添加一些信息，logging可以使用conf文件、字典或者直接配置三种方式

首先介绍一下format格式，可以提供额外信息

格式	描述
%(levelno)s	打印日志级别的数值
%(levelname)s	打印日志级别名称
%(pathname)s	打印当前执行程序的路径
%(filename)s	打印当前执行程序名称
%(funcName)s	打印日志的当前函数
%(lineno)d	打印日志的当前行号
%(asctime)s	打印日志的时间
%(thread)d	打印线程id
%(threadName)s	打印线程名称
%(process)d	打印进程ID
%(message)s	打印日志信息

2.1 conf文件

[loggers]
keys = root

[handlers]
keys = stream_handler, file_handler

[formatters]
keys = formatter

[logger_root]
level = DEBUG
handlers = stream_handler, file_handler

[handler_stream_handler]
class = StreamHandler
level = DEBUG
formatter = formatter
args = (sys.stderr,)

[handler_file_handler]
class = FileHandler
level = DEBUG
formatter = formatter
args = ('root.log', 'a')

[formatter_formatter]
format = %(asctime)s - %(levelname)s - line %(lineno)d => %(message)s

# coding=utf-8
import logging
from logging.config import fileConfig

# 加载配置文件
fileConfig('log.ini')
logger = logging.getLogger()
logger.debug('a new log')

'''
2018-08-18 23:51:15,277 - DEBUG - line 8 => a new log
同时把结果写到root.log中
'''

2.2 字典配置

# coding=utf-8
import logging
from logging.config import dictConfig

logging_config = {
    'version': 1,
    'formatters': {
        'f': {
            'format': '%(asctime)s - %(levelname)s - line %(lineno)d => %(message)s'
        }
    },

    'handlers': {
        'h1': {
            'class': 'logging.StreamHandler',
            'formatter': 'f',
            # 这里没有定义level就默认继承root的level
        },
        'h2': {
            'class': 'logging.FileHandler',
            'formatter': 'f',
            'filename': 'hello.log',
            'level': logging.WARNING
        }
    },
    'root': {
        'handlers': ['h1', 'h2'],
        # 级别等级：debug、info、warning、error、critical
        'level': logging.INFO  # 定义处理的最低级别
    }
}

dictConfig(logging_config)
logger = logging.getLogger()
logger.debug('debug')
logger.info('info')
logger.warning('warning')

'''
2018-08-19 00:10:35,831 - INFO - line 35 => info
2018-08-19 00:10:35,831 - WARNING - line 36 => warning
其中，warning的内容被记录在hello.log文件中
'''

2.3 直接配置

这个比较简单，直接贴代码

# coding=utf-8
import logging

logger = logging.getLogger()
handler = logging.StreamHandler()
formatter = logging.Formatter(
    '%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.debug('hi')
'''
2018-08-19 00:13:31,109 root DEBUG hi
'''

三、小结

现在发现之外呢基于print和单步调试的方法好土……日志可以大大提高我们debug的效率，特别实在追踪大型项目中可以用到。