Posted in Python onJuly 09, 2019
日志级别
- CRITICAL 50
- ERROR 40
- WARNING 30
- INFO 20
- DEBUG 10
logging.basicConfig()函数中的具体参数含义
- filename:指定的文件名创建FiledHandler,这样日志会被存储在指定的文件中;
- filemode:文件打开方式,在指定了filename时使用这个参数,默认值为“w”还可指定为“a”;
- format:指定handler使用的日志显示格式;
- datefmt:指定日期时间格式。,格式参考strftime时间格式化(下文)
- level:设置rootlogger的日志级别
- stream:用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数,则stream参数会被忽略。
format参数用到的格式化信息
参数 | 描述 |
---|---|
%(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 |
使用logging打印日志到标准输出
import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warning('warning message')
使用logging.baseConfig()将日志输入到文件
import os logging.basicConfig( filename=os.path.join(os.getcwd(),'all.log'), level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s : %(levelname)s %(message)s', # 定义输出log的格式 filemode='a', datefmt='%Y-%m-%d %A %H:%M:%S', ) logging.debug('this is a message')
自定义Logger
设置按照日志文件大小自动分割日志写入文件
import logging from logging import handlers class Logger(object): level_relations = { 'debug': logging.DEBUG, 'info': logging.INFO, 'warning': logging.WARNING, 'error': logging.ERROR, 'crit': logging.CRITICAL } def __init__(self, filename, level='info', when='D', backCount=3, fmt='%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s'): self.logger = logging.getLogger(filename) format_str = logging.Formatter(fmt) # 设置日志格式 self.logger.setLevel(self.level_relations.get(level)) # 设置日志级别 # 向控制台输出日志 stream_handler = logging.StreamHandler() stream_handler.setFormatter(format_str) self.logger.addHandler(stream_handler) # 日志按文件大小写入文件 # 1MB = 1024 * 1024 bytes # 这里设置文件的大小为500MB rotating_file_handler = handlers.RotatingFileHandler( filename=filename, mode='a', maxBytes=1024 * 1024 * 500, backupCount=5, encoding='utf-8') rotating_file_handler.setFormatter(format_str) self.logger.addHandler(rotating_file_handler) log = Logger('all.log', level='info') log.logger.info('[测试log] hello, world')
按照间隔日期自动生成日志文件
import logging from logging import handlers class Logger(object): level_relations = { 'debug': logging.DEBUG, 'info': logging.INFO, 'warning': logging.WARNING, 'error': logging.ERROR, 'crit': logging.CRITICAL } def __init__(self, filename, level='info', when='D', backCount=3, fmt='%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s'): self.logger = logging.getLogger(filename) format_str = logging.Formatter(fmt) # 设置日志格式 self.logger.setLevel(self.level_relations.get(level)) # 设置日志级别 # 往文件里写入 # 指定间隔时间自动生成文件的处理器 timed_rotating_file_handler = handlers.TimedRotatingFileHandler( filename=filename, when=when, backupCount=backCount, encoding='utf-8') # 实例化TimedRotatingFileHandler # interval是时间间隔,backupCount是备份文件的个数,如果超过这个个数,就会自动删除,when是间隔的时间单位,单位有以下几种: # 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 timed_rotating_file_handler.setFormatter(format_str) # 设置文件里写入的格式 self.logger.addHandler(timed_rotating_file_handler) # 往屏幕上输出 stream_handler = logging.StreamHandler() stream_handler.setFormatter(format_str) self.logger.addHandler(stream_handler) log = Logger('all.log', level='info') log.logger.info('[测试log] hello, world')
logging 模块在Flask中的使用
我在使用Flask的过程中看了很多Flask关于logging的文档,但使用起来不是很顺手,于是自己就根据Flask的官方文档写了如下的log模块,以便集成到Flask中使用。
restful api 项目目录:
. ├── apps_api │ ├── common │ ├── models │ └── resources ├── logs ├── migrations │ └── versions ├── static ├── templates ├── test └── utils └── app.py └── config.py └── exts.py └── log.py └── manage.py └── run.py └── README.md └── requirements.txt
log.py 文件
# -*- coding: utf-8 -*- import logging from flask.logging import default_handler import os from logging.handlers import RotatingFileHandler from logging import StreamHandler BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) LOG_PATH = os.path.join(BASE_DIR, 'logs') LOG_PATH_ERROR = os.path.join(LOG_PATH, 'error.log') LOG_PATH_INFO = os.path.join(LOG_PATH, 'info.log') LOG_PATH_ALL = os.path.join(LOG_PATH, 'all.log') # 日志文件最大 100MB LOG_FILE_MAX_BYTES = 100 * 1024 * 1024 # 轮转数量是 10 个 LOG_FILE_BACKUP_COUNT = 10 class Logger(object): def init_app(self, app): # 移除默认的handler app.logger.removeHandler(default_handler) formatter = logging.Formatter( '%(asctime)s [%(thread)d:%(threadName)s] [%(filename)s:%(module)s:%(funcName)s] ' '[%(levelname)s]: %(message)s' ) # 将日志输出到文件 # 1 MB = 1024 * 1024 bytes # 此处设置日志文件大小为500MB,超过500MB自动开始写入新的日志文件,历史文件归档 file_handler = RotatingFileHandler( filename=LOG_PATH_ALL, mode='a', maxBytes=LOG_FILE_MAX_BYTES, backupCount=LOG_FILE_BACKUP_COUNT, encoding='utf-8' ) file_handler.setFormatter(formatter) file_handler.setLevel(logging.INFO) stream_handler = StreamHandler() stream_handler.setFormatter(formatter) stream_handler.setLevel(logging.INFO) for logger in ( # 这里自己还可以添加更多的日志模块,具体请参阅Flask官方文档 app.logger, logging.getLogger('sqlalchemy'), logging.getLogger('werkzeug') ): logger.addHandler(file_handler) logger.addHandler(stream_handler)
在exts.py扩展文件中添加log模块
# encoding: utf-8 from log import Logger logger = Logger()
在app.py 文件中引入logger模块,这个文件是create_app的工厂模块。
# encoding: utf-8 from flask import Flask from config import CONFIG from exts import logger def create_app(): app = Flask(__name__) # 加载配置 app.config.from_object(CONFIG) # 初始化logger logger.init_app(app) return app
运行run.py
# -*- coding: utf-8 -*- from app import create_app app = create_app() if __name__ == '__main__': app.run()
$ python run.py * Serving Flask app "app" (lazy loading) * Environment: production WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead. * Debug mode: on 2019-07-08 08:15:50,396 [140735687508864:MainThread] [_internal.py:_internal:_log] [INFO]: * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit) 2019-07-08 08:15:50,397 [140735687508864:MainThread] [_internal.py:_internal:_log] [INFO]: * Restarting with stat 2019-07-08 08:15:50,748 [140735687508864:MainThread] [_internal.py:_internal:_log] [WARNING]: * Debugger is active! 2019-07-08 08:15:50,755 [140735687508864:MainThread] [_internal.py:_internal:_log] [INFO]: * Debugger PIN: 234-828-739
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持三水点靠木。
python logging模块的使用总结
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