目錄

• logging模塊
  • 日志級別
  • logging.basicConfig()函數(shù)中的具體參數(shù)含義
  • format參數(shù)用到的格式化信息
  • 使用logging打印日志到標準輸出
  • 使用logging.baseConfig()將日志輸入到文件
• 自定義Logger
  • 設置按照日志文件大小自動分割日志寫入文件
  • 按照間隔日期自動生成日志文件
• logging 模塊在Flask中的使用

logging模塊

日志級別

• CRITICAL 50
• ERROR 40
• WARNING 30
• INFO 20
• DEBUG 10

logging.basicConfig()函數(shù)中的具體參數(shù)含義

• filename：指定的文件名創(chuàng)建FiledHandler，這樣日志會被存儲在指定的文件中；
• filemode：文件打開方式，在指定了filename時使用這個參數(shù)，默認值為“w”還可指定為“a”；
• format：指定handler使用的日志顯示格式；
• datefmt：指定日期時間格式。，格式參考strftime時間格式化（下文）
• level：設置rootlogger的日志級別
• stream：用指定的stream創(chuàng)建StreamHandler?？梢灾付ㄝ敵龅絪ys.stderr,sys.stdout或者文件，默認為sys.stderr。若同時列出了filename和stream兩個參數(shù)，則stream參數(shù)會被忽略。

format參數(shù)用到的格式化信息

參數(shù)描述

%(name)s	Logger的名字
%(levelno)s	數(shù)字形式的日志級別
%(levelname)s	文本形式的日志級別
%(pathname)s	調(diào)用日志輸出函數(shù)的模塊的完整路徑名，可能沒有
%(filename)s	調(diào)用日志輸出函數(shù)的模塊的文件名
%(module)s	調(diào)用日志輸出函數(shù)的模塊名
%(funcName)s	調(diào)用日志輸出函數(shù)的函數(shù)名
%(lineno)d	調(diào)用日志輸出函數(shù)的語句所在的代碼行
%(created)f	當前時間，用UNIX標準的表示時間的浮 點數(shù)表示
%(relativeCreated)d	輸出日志信息時的，自Logger創(chuàng)建以 來的毫秒數(shù)
%(asctime)s	字符串形式的當前時間。默認格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗號后面的是毫秒
%(thread)d	線程ID。可能沒有
%(threadName)s	線程名。可能沒有
%(process)d	進程ID?？赡軟]有
%(message)s	用戶輸出的消息

使用logging打印日志到標準輸出

import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warning('warning message')

使用logging.baseConfig()將日志輸入到文件

import oslogging.basicConfig(filename=os.path.join(os.getcwd(),'all.log'),level=logging.DEBUG,format='%(asctime)s %(filename)s : %(levelname)s %(message)s', # 定義輸出log的格式filemode='a',datefmt='%Y-%m-%d %A %H:%M:%S', )logging.debug('this is a message')

自定義Logger

設置按照日志文件大小自動分割日志寫入文件

import logging from logging import handlersclass 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) # 設置日志格式self.logger.setLevel(self.level_relations.get(level)) # 設置日志級別# 向控制臺輸出日志stream_handler = logging.StreamHandler()stream_handler.setFormatter(format_str)self.logger.addHandler(stream_handler)# 日志按文件大小寫入文件# 1MB = 1024 * 1024 bytes# 這里設置文件的大小為500MBrotating_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('[測試log] hello, world')

按照間隔日期自動生成日志文件

import logging from logging import handlersclass 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) # 設置日志格式self.logger.setLevel(self.level_relations.get(level)) # 設置日志級別# 往文件里寫入# 指定間隔時間自動生成文件的處理器timed_rotating_file_handler = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=filename, when=when, backupCount=backCount, encoding='utf-8')# 實例化TimedRotatingFileHandler# interval是時間間隔，backupCount是備份文件的個數(shù)，如果超過這個個數(shù)，就會自動刪除，when是間隔的時間單位，單位有以下幾種：# S 秒# M 分# H 小時、# D 天、# W 每星期（interval==0時代表星期一）# midnight 每天凌晨timed_rotating_file_handler.setFormatter(format_str) # 設置文件里寫入的格式self.logger.addHandler(timed_rotating_file_handler)# 往屏幕上輸出stream_handler = logging.StreamHandler()stream_handler.setFormatter(format_str)self.logger.addHandler(stream_handler)log = Logger('all.log', level='info') log.logger.info('[測試log] hello, world')

logging 模塊在Flask中的使用

我在使用Flask的過程中看了很多Flask關于logging的文檔，但使用起來不是很順手，于是自己就根據(jù)Flask的官方文檔寫了如下的log模塊，以便集成到Flask中使用。

restful api 項目目錄：

. ├── 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 osfrom logging.handlers import RotatingFileHandler from logging import StreamHandlerBASE_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 # 輪轉數(shù)量是 10 個 LOG_FILE_BACKUP_COUNT = 10class Logger(object):def init_app(self, app):# 移除默認的handlerapp.logger.removeHandler(default_handler)formatter = logging.Formatter('%(asctime)s [%(thread)d:%(threadName)s] [%(filename)s:%(module)s:%(funcName)s] ''[%(levelname)s]: %(message)s')# 將日志輸出到文件# 1 MB = 1024 * 1024 bytes# 此處設置日志文件大小為500MB，超過500MB自動開始寫入新的日志文件，歷史文件歸檔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 (# 這里自己還可以添加更多的日志模塊，具體請參閱Flask官方文檔app.logger,logging.getLogger('sqlalchemy'),logging.getLogger('werkzeug')):logger.addHandler(file_handler)logger.addHandler(stream_handler)

在exts.py擴展文件中添加log模塊

# encoding: utf-8 from log import Loggerlogger = Logger()

在app.py 文件中引入logger模塊，這個文件是create_app的工廠模塊。

# encoding: utf-8 from flask import Flask from config import CONFIG from exts import loggerdef create_app():app = Flask(__name__)# 加載配置app.config.from_object(CONFIG)# 初始化loggerlogger.init_app(app)return app

運行run.py

# -*- coding: utf-8 -*-from app import create_appapp = create_app()if __name__ == '__main__':app.run()

在項目中使用logger模塊

from flask import current_appcurrent_app.logger.info('i am logger info') current_app.logger.debug('i am logger debug') $ python run.py * Serving Flask app "app" (lazy loading) * Environment: productionWARNING: 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

轉載于:https://www.cnblogs.com/DeaconOne/p/11153810.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python logging模块使用总结的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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