python之Log日志模块

本文主要是介绍python之Log日志模块，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Log日志模块

1、logging函数根据它们用来跟踪的事件的级别或严重程度来命名。标准级别及其适用性描述如下（以严重程度递增排序）：

默认等级是WARNING，这意味着仅仅这个等级及以上的才会反馈信息，除非logging模块被用来做其它事情。

只有高于默认等级以上的级别才会打印到控制台

"""
由于默认设置的等级是warning，所有只有warning的信息会输出到控制台。
"""

import logging

logging.debug('debug 信息')
logging.warning('只有这个会输出。。。')
logging.info('info 信息')

输出结果：

2、logging库【python中已封装好的功能模块】采取了模块化的设计，提供了许多组件：记录器（日志器logger）、处理器（handles）、过滤器和格式化器（formatters）。

• Logger 暴露了应用程序代码能直接使用的接口。
• Handler将（记录器产生的）日志记录发送至合适的目的地。
• Filter提供了更好的粒度控制，它可以决定输出哪些日志记录。
• Formatter 指明了最终输出中日志记录的布局。

3、Loggers：

Logger 对象要做三件事情。首先，它们向应用代码暴露了许多方法，这样应用可以在运行时记录消息。其次，记录器对象通过严重程度（默认的过滤设施）或者过滤器对象来决定哪些日志消息需要记录下来。第三，记录器对象将相关的日志消息传递给所有感兴趣的日志处理器。

常用的记录器对象的方法分为两类：配置和发送消息。

这些是最常用的配置方法：

Logger.setLevel()指定logger将会处理的最低的安全等级日志信息, debug是最低的内置安全等级，critical是最高的内建安全等级。例如，如果严重程度为INFO，记录器将只处理INFO，WARNING，ERROR和CRITICAL消息，DEBUG消息被忽略。

Logger.addHandler()和Logger.removeHandler()从记录器对象中添加和删除处理程序对象。处理器详见Handlers。

Logger.addFilter()和Logger.removeFilter()从记录器对象添加和删除过滤器对象。

4、Handlers：

处理程序对象负责将适当的日志消息（基于日志消息的严重性）分派到处理程序的指定目标。Logger 对象可以通过addHandler()方法增加零个或多个handler对象。举个例子，一个应用可以将所有的日志消息发送至日志文件，所有的错误级别（error）及以上的日志消息发送至标准输出，所有的严重级别（critical）日志消息发送至某个电子邮箱。在这个例子中需要三个独立的处理器，每一个负责将特定级别的消息发送至特定的位置。

常用的有4种：

1)    logging.StreamHandler -> 控制台输出

使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。

它的构造函数是：

StreamHandler([strm])

其中strm参数是一个文件对象。默认是sys.stderr

2)   logging.FileHandler  -> 文件输出

和StreamHandler类似，用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件。它的构造函数是：

FileHandler(filename[,mode])

filename是文件名，必须指定一个文件名。

mode是文件的打开方式。默认是’a'，即添加到文件末尾。

3)   logging.handlers.RotatingFileHandler -> 按照大小自动分割日志文件，一旦达到指定的大小重新生成文件

这个Handler类似于上面的FileHandler，但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后，它会自动将当前日志文件改名，然后创建 一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后，RotatingFileHandler自动把 文件改名为chat.log.1。不过，如果chat.log.1已经存在，会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建 chat.log，继续输出日志信息。它的构造函数是：

RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])

其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。

maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0，意味着日志文件可以无限大，这时上面描述的重命名过程就不会发生。

backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如，如果指定为2，当上面描述的重命名过程发生时，原有的chat.log.2并不会被更名，而是被删除。

4)   logging.handlers.TimedRotatingFileHandler  -> 按照时间自动分割日志文件

这个Handler和RotatingFileHandler类似，不过，它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件，而是间隔一定时间就 自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似，不过新的文件不是附加数字，而是当前时间。它的构造函数是：

TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])

其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。

interval是时间间隔。

when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位，不区分大小写。它有以下取值：

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

配置方法：

setLevel()方法和日志对象的一样，指明了将会分发日志的最低级别。为什么会有两个setLevel()方法？记录器的级别决定了消息是否要传递给处理器。每个处理器的级别决定了消息是否要分发。

setFormatter()为该处理器选择一个格式化器。

addFilter()和removeFilter()分别配置和取消配置处理程序上的过滤器对象。

5、Formatters：

Formatter对象设置日志信息最后的规则、结构和内容，默认的时间格式为%Y-%m-%d %H:%M:%S，下面是Formatter常用的一些信息。

 代码示例：

1、get_logger(获取日志器)： 

# 导包
import logging.handlers
import os
import time


# 新建 类
class Logs:
    root_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)).split('shippingSchedule')[0]

    # 新建一个日志器变量
    __logger = None
    # 定义生成日志文件的时间
    __log_time = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime())

    # 新建获取日志器的方法
    @classmethod
    def get_logger(cls):
        # 判断日志器为空：
        if cls.__logger is None:
            # 获取日志器【Logger 暴露了应用程序代码能直接使用的接口】
            cls.__logger = logging.getLogger()  # 包名.方法名直接调用logging包下的初始化模块中的getLogger()返回RootLogger
            # 修改默认级别
            cls.__logger.setLevel(logging.DEBUG)
            log_path = cls.root_path + os.sep + "python--log" + os.sep + "info.python--log" + "_" + cls.__log_time
            # 获取处理器【Handler将（记录器产生的）日志记录发送至合适的目的地】
            th = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=log_path,
                                                           when="midnight",
                                                           interval=1,
                                                           backupCount=3,
                                                           encoding="utf-8")
            # 获取格式化器【Filter提供了更好的粒度控制，它可以决定输出哪些日志记录】
            fmt = "%(asctime)s %(levelname)s [%(filename)s(%(funcName)s:%(lineno)d)] - %(message)s"
            fm = logging.Formatter(fmt)  # Formatter 指明了最终输出中日志记录的布局。
            # 将格式化器添加到处理器中
            th.setFormatter(fm)
            # 将处理器添加到日志器中
            cls.__logger.addHandler(th)
        # 返回日志器
        return cls.__logger


if __name__ == '__main__':
    log = Logs.get_logger()
    log.info("测试信息级别日志")
    log.error("测试错误级别")

2、log--输出log到控制台以及同时将日志写入log文件

# encoding:utf-8
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
    }  # 日志级别关系映射

    def __init__(self, filename, level='info', when='D', backCount=3,
                 fmt='%(asctime)s -%(name)s- %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s'):
        self.logger = logging.getLogger(filename)  # 获取日志器（filename是日志器的名称，如果不填，默认日志器名称为root）
        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
        sh = logging.StreamHandler()  # 往屏幕上输出
        sh.setFormatter(format_str)  # 设置屏幕上显示的格式
        th = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=filename, when=when, backupCount=backCount,
                                               encoding='utf-8')  # 往文件里写入#指定间隔时间自动生成文件的处理器
        # 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
        th.setFormatter(format_str)  # 设置文件里写入的格式
        self.logger.addHandler(sh)  # 把对象加到logger里
        self.logger.addHandler(th)


if __name__ == '__main__':
    log = Logger('all.log', level='debug')
    log.logger.debug('debug')
    log.logger.info('info')
    log.logger.warning('警告')
    log.logger.error('报错')
    log.logger.critical('严重')
    Logger('error.log', level='error').logger.error('error')

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