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原文：http://www.cnblogs.com/dahu-daqing/p/7040764.html 1 logging模塊簡介logging模塊是Python內(nèi)置的標準模塊，主要用于輸出運行日志，可以設置輸出日志的等級、日志保存路徑、日志文件回滾等；相比print，具備如下優(yōu)點：
2 logging模塊使用2.1 基本使用配置logging基本的設置，然后在控制臺輸出日志，   import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")運行時，控制臺輸出， logging中可以選擇很多消息級別，如debug、info、warning、error以及critical。通過賦予logger或者handler不同的級別，開發(fā)者就可以只輸出錯誤信息到特定的記錄文件，或者在調(diào)試時只記錄調(diào)試信息。 例如，我們將logger的級別改為DEBUG，再觀察一下輸出結(jié)果， logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') 控制臺輸出，可以發(fā)現(xiàn)，輸出了debug的信息。 logging.basicConfig函數(shù)各參數(shù)： filename：指定日志文件名； filemode：和file函數(shù)意義相同，指定日志文件的打開模式，'w'或者'a'； format：指定輸出的格式和內(nèi)容，format可以輸出很多有用的信息， datefmt：指定時間格式，同time.strftime()； level：設置日志級別，默認為logging.WARNNING； stream：指定將日志的輸出流，可以指定輸出到sys.stderr，sys.stdout或者文件，默認輸出到sys.stderr，當stream和filename同時指定時，stream被忽略； 2.2 將日志寫入到文件2.2.1 將日志寫入到文件 設置logging，創(chuàng)建一個FileHandler，并對輸出消息的格式進行設置，將其添加到logger，然后將日志寫入到指定的文件中， import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")log.txt中日志數(shù)據(jù)為， 2.2.2 將日志同時輸出到屏幕和日志文件 logger中添加StreamHandler，可以將日志輸出到屏幕上， import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish") 可以在log.txt文件和控制臺中看到， 可以發(fā)現(xiàn)，logging有一個日志處理的主對象，其他處理方式都是通過addHandler添加進去，logging中包含的handler主要有如下幾種， 2.2.3 日志回滾 使用RotatingFileHandler，可以實現(xiàn)日志回滾， import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
#定義一個RotatingFileHandler，最多備份3個日志文件，每個日志文件最大1K
rHandler = RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes = 1*1024,backupCount = 3)
rHandler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
rHandler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(rHandler)
logger.addHandler(console)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")可以在工程目錄中看到，備份的日志文件， 2.3 設置消息的等級可以設置不同的日志等級，用于控制日志的輸出， 2.4 捕獲tracebackPython中的traceback模塊被用于跟蹤異常返回信息，可以在logging中記錄下traceback， 代碼， import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
try:
open("sklearn.txt","rb")
except (SystemExit,KeyboardInterrupt):
raise
except Exception:
logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)
logger.info("Finish")控制臺和日志文件log.txt中輸出， 也可以使用logger.exception(msg,_args)，它等價于logger.error(msg,exc_info = True,_args)， 將 替換為， 控制臺和日志文件log.txt中輸出， 2.5 多模塊使用logging主模塊mainModule.py， import logging
import subModule
logger = logging.getLogger("mainModule")
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("creating an instance of subModule.subModuleClass")
a = subModule.SubModuleClass()
logger.info("calling subModule.subModuleClass.doSomething")
a.doSomething()
logger.info("done with subModule.subModuleClass.doSomething")
logger.info("calling subModule.some_function")
subModule.som_function()
logger.info("done with subModule.some_function")子模塊subModule.py， import logging
module_logger = logging.getLogger("mainModule.sub")
class SubModuleClass(object):
def __init__(self):
self.logger = logging.getLogger("mainModule.sub.module")
self.logger.info("creating an instance in SubModuleClass")
def doSomething(self):
self.logger.info("do something in SubModule")
a = []
a.append(1)
self.logger.debug("list a = " + str(a))
self.logger.info("finish something in SubModuleClass")
def som_function():
module_logger.info("call function some_function")執(zhí)行之后，在控制和日志文件log.txt中輸出， 首先在主模塊定義了logger'mainModule'，并對它進行了配置，就可以在解釋器進程里面的其他地方通過getLogger('mainModule')得到的對象都是一樣的，不需要重新配置，可以直接使用。定義的該logger的子logger，都可以共享父logger的定義和配置，所謂的父子logger是通過命名來識別，任意以'mainModule'開頭的logger都是它的子logger，例如'mainModule.sub'。 實際開發(fā)一個application，首先可以通過logging配置文件編寫好這個application所對應的配置，可以生成一個根logger，如'PythonAPP'，然后在主函數(shù)中通過fileConfig加載logging配置，接著在application的其他地方、不同的模塊中，可以使用根logger的子logger，如'PythonAPP.Core'，'PythonAPP.Web'來進行l(wèi)og，而不需要反復的定義和配置各個模塊的logger。 3 通過JSON或者YAML文件配置logging模塊盡管可以在Python代碼中配置logging，但是這樣并不夠靈活，最好的方法是使用一個配置文件來配置。在Python 2.7及以后的版本中，可以從字典中加載logging配置，也就意味著可以通過JSON或者YAML文件加載日志的配置。 3.1 通過JSON文件配置JSON配置文件， 通過JSON加載配置文件，然后通過logging.dictConfig配置logging， import json
import logging.config
import os
def setup_logging(default_path = "logging.json",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
path = default_path
value = os.getenv(env_key,None)
if value:
path = value
if os.path.exists(path):
with open(path,"r") as f:
config = json.load(f)
logging.config.dictConfig(config)
else:
logging.basicConfig(level = default_level)
def func():
logging.info("start func")
logging.info("exec func")
logging.info("end func")
if __name__ == "__main__":
setup_logging(default_path = "logging.json")
func()3.2 通過YAML文件配置通過YAML文件進行配置，比JSON看起來更加簡介明了， 通過YAML加載配置文件，然后通過logging.dictConfig配置logging， import yaml
import logging.config
import os
def setup_logging(default_path = "logging.yaml",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
path = default_path
value = os.getenv(env_key,None)
if value:
path = value
if os.path.exists(path):
with open(path,"r") as f:
config = yaml.load(f)
logging.config.dictConfig(config)
else:
logging.basicConfig(level = default_level)
def func():
logging.info("start func")
logging.info("exec func")
logging.info("end func")
if __name__ == "__main__":
setup_logging(default_path = "logging.yaml")
func() |
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