关于使用python logging模块的几点总结
2015-07-05 16:40
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关于使用python logging模块的几点总结
使用python的标准日志模块logging可以非常方便地记录日志。Python日志系统非常丰富。添加结构化或非结构化日志输出到python代码,写到文件,输出到控制台,发送到系统日志,或者自定义输出格式都很容易。
下面是我实践过程中遇到的一些经验和教训的总结。
1.一个简单的日志系统示例
业务场景如下:
开发一个日志系统, 既要把日志输出到控制台, 还要写入日志文件
运行后, 在控制台和日志文件都有一条日志:
2.logging模块的API
结合上面的例子,我们说下几个最常使用的API
logging.getLogger([name])
返回一个logger实例,如果没有指定name,返回root logger。
只要name相同,返回的logger实例都是同一个而且只有一个,即name和logger实例是一一对应的。这意味着,无需把logger实例在各个模块中传递。只要知道name,就能得到同一个logger实例
Logger.setLevel(lvl)
设置logger的level, level有以下几个级别:
NOTSET < DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL
如果把looger的级别设置为INFO, 那么小于INFO级别的日志都不输出, 大于等于INFO级
别的日志都输出
logger.debug("foobar") # 不输出
logger.info("foobar") # 输出
logger.warning("foobar") # 输出
logger.error("foobar") # 输出
logger.critical("foobar") # 输出
Logger.addHandler(hdlr)
logger可以雇佣handler来帮它处理日志, handler主要有以下几种:
StreamHandler: 输出到控制台
FileHandler: 输出到文件
handler还可以设置自己的level以及输出格式。
logging.basicConfig([**kwargs])
* 这个函数用来配置root logger, 为root logger创建一个StreamHandler,
设置默认的格式。
* 这些函数: logging.debug()、logging.info()、logging.warning()、
logging.error()、logging.critical() 如果调用的时候发现root logger没有任何
handler, 会自动调用basicConfig添加一个handler
* 如果root logger已有handler, 这个函数不做任何事情
使用basicConfig来配置root logger的输出格式和level:
3.日志对象间的层级结构
除了root logger, 实际上logger实例之间还有父子关系, root logger就是处于最顶层的logger, 它是所有logger的祖先。如下图:
root logger是默认的logger
如果不创建logger实例, 直接调用logging.debug()、logging.info()logging.warning()、logging.error()、logging.critical()这些函数,
那么使用的logger就是 root logger, 它可以自动创建,也是单实例的。
如何得到root logger
通过logging.getLogger()或者logging.getLogger("")得到root logger实例。
默认的level
root logger默认的level是logging.WARNING
如何表示父子关系
logger的name的命名方式可以表示logger之间的父子关系. 比如:
parent_logger = logging.getLogger('foo')
child_logger = logging.getLogger('foo.bar')
什么是effective level
logger有一个概念,叫effective level。 如果一个logger没有显示地设置level,那么它就
用父亲的level。如果父亲也没有显示地设置level, 就用父亲的父亲的level,以此推....
最后到达root logger,一定设置过level。默认为logging.WARNING
child loggers得到消息后,既把消息分发给它的handler处理,也会传递给所有祖先logger处理,
来看一个例子
可见,孩子logger没有任何handler,所以对消息不做处理。但是它把消息转发给了它的父亲以及root logger。最后输出四条日志。
参考文献
[1].http://kenby.iteye.com/blog/1162698
使用python的标准日志模块logging可以非常方便地记录日志。Python日志系统非常丰富。添加结构化或非结构化日志输出到python代码,写到文件,输出到控制台,发送到系统日志,或者自定义输出格式都很容易。
下面是我实践过程中遇到的一些经验和教训的总结。
1.一个简单的日志系统示例
业务场景如下:
开发一个日志系统, 既要把日志输出到控制台, 还要写入日志文件
#!/usr/bin/env python #encoding: utf-8 import logging #创建一个logger实例 logger = logging.getLogger('mylogger') logger.setLevel(logging.DEBUG) #创建一个handler,用于写入日志文件 fh = logging.FileHandler('simple_log.log') fh.setLevel(logging.DEBUG) #创建一个handler,用于输出到控制台 ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.DEBUG) #定义handler的输出格式 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') fh.setFormatter(formatter) ch.setFormatter(formatter) #给logger添加handler logger.addHandler(fh) logger.addHandler(ch) #记录一条日志 logger.info('foobar')
运行后, 在控制台和日志文件都有一条日志:
2.logging模块的API
结合上面的例子,我们说下几个最常使用的API
logging.getLogger([name])
返回一个logger实例,如果没有指定name,返回root logger。
只要name相同,返回的logger实例都是同一个而且只有一个,即name和logger实例是一一对应的。这意味着,无需把logger实例在各个模块中传递。只要知道name,就能得到同一个logger实例
Logger.setLevel(lvl)
设置logger的level, level有以下几个级别:
NOTSET < DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL
如果把looger的级别设置为INFO, 那么小于INFO级别的日志都不输出, 大于等于INFO级
别的日志都输出
logger.debug("foobar") # 不输出
logger.info("foobar") # 输出
logger.warning("foobar") # 输出
logger.error("foobar") # 输出
logger.critical("foobar") # 输出
Logger.addHandler(hdlr)
logger可以雇佣handler来帮它处理日志, handler主要有以下几种:
StreamHandler: 输出到控制台
FileHandler: 输出到文件
handler还可以设置自己的level以及输出格式。
logging.basicConfig([**kwargs])
* 这个函数用来配置root logger, 为root logger创建一个StreamHandler,
设置默认的格式。
* 这些函数: logging.debug()、logging.info()、logging.warning()、
logging.error()、logging.critical() 如果调用的时候发现root logger没有任何
handler, 会自动调用basicConfig添加一个handler
* 如果root logger已有handler, 这个函数不做任何事情
使用basicConfig来配置root logger的输出格式和level:
import logging logging.basicConfig(format='%(levelname)s:%(message)s', level=logging.DEBUG) logging.debug('This message should appear on the console')
3.日志对象间的层级结构
除了root logger, 实际上logger实例之间还有父子关系, root logger就是处于最顶层的logger, 它是所有logger的祖先。如下图:
root logger是默认的logger
如果不创建logger实例, 直接调用logging.debug()、logging.info()logging.warning()、logging.error()、logging.critical()这些函数,
那么使用的logger就是 root logger, 它可以自动创建,也是单实例的。
如何得到root logger
通过logging.getLogger()或者logging.getLogger("")得到root logger实例。
默认的level
root logger默认的level是logging.WARNING
如何表示父子关系
logger的name的命名方式可以表示logger之间的父子关系. 比如:
parent_logger = logging.getLogger('foo')
child_logger = logging.getLogger('foo.bar')
什么是effective level
logger有一个概念,叫effective level。 如果一个logger没有显示地设置level,那么它就
用父亲的level。如果父亲也没有显示地设置level, 就用父亲的父亲的level,以此推....
最后到达root logger,一定设置过level。默认为logging.WARNING
child loggers得到消息后,既把消息分发给它的handler处理,也会传递给所有祖先logger处理,
来看一个例子
#!/usr/bin/env python #encoding: utf-8 import logging logging.basicConfig(format='%(levelname)s:%(message)s', level=logging.DEBUG) logging.debug('This message should appear on the console') r = logging.getLogger() ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.DEBUG) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') ch.setFormatter(formatter) r.addHandler(ch) p = logging.getLogger('foo') p.setLevel(logging.DEBUG) ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.DEBUG) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(message)s') ch.setFormatter(formatter) p.addHandler(ch) c = logging.getLogger('foo.bar') c.debug('foo')输出如下:
可见,孩子logger没有任何handler,所以对消息不做处理。但是它把消息转发给了它的父亲以及root logger。最后输出四条日志。
参考文献
[1].http://kenby.iteye.com/blog/1162698
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