基本用法

下面的代码展示了logging最基本的用法。

 
 
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# -*- coding: utf-8 -*-
 
import logging
import sys
 
# 获取logger实例，如果参数为空则返回root logger
logger=logging.getLogger("AppName")
 
# 指定logger输出格式
formatter=logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)-8s: %(message)s')
 
# 文件日志
file_handler=logging.FileHandler("test.log")
file_handler.setFormatter(formatter)  # 可以通过setFormatter指定输出格式
 
# 控制台日志
console_handler=logging.StreamHandler(sys.stdout)
console_handler.formatter=formatter  # 也可以直接给formatter赋值
 
# 为logger添加的日志处理器
logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(console_handler)
 
# 指定日志的最低输出级别，默认为WARN级别
logger.setLevel(logging.INFO)
 
# 输出不同级别的log
logger.debug('this is debug info')
logger.info('this is information')
logger.warn('this is warning message')
logger.error('this is error message')
logger.fatal('this is fatal message, it is same as logger.critical')
logger.critical('this is critical message')
 
# 2016-10-08 21:59:19,493 INFO    : this is information
# 2016-10-08 21:59:19,493 WARNING : this is warning message
# 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR   : this is error message
# 2016-10-08 21:59:19,493 CRITICAL: this is fatal message, it is same as logger.critical
# 2016-10-08 21:59:19,493 CRITICAL: this is critical message
 
# 移除一些日志处理器
logger.removeHandler(file_handler)

除了这些基本用法，还有一些常见的小技巧可以分享一下。

格式化输出日志

 
 
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# 格式化输出
 
service_name="Booking"
logger.error('%s service is down!'%service_name)  # 使用python自带的字符串格式化，不推荐
logger.error('%s service is down!',service_name)  # 使用logger的格式化，推荐
logger.error('%s service is %s!',service_name,'down')  # 多参数格式化
logger.error('{} service is {}'.format(service_name,'down'))# 使用format函数，推荐
 
# 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR   : Booking service is down!

记录异常信息

当你使用logging模块记录异常信息时，不需要传入该异常对象，只要你直接调用logger.error() 或者 logger.exception()就可以将当前异常记录下来。

 
 
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# 记录异常信息
 
try:
    1/0
except:
    # 等同于error级别，但是会额外记录当前抛出的异常堆栈信息
    logger.exception('this is an exception message')
 
# 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR   : this is an exception message
# Traceback (most recent call last):
#   File "D:/Git/py_labs/demo/use_logging.py", line 45, in
#     1 / 0
# ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

logging配置要点

GetLogger()方法

这是最基本的入口，该方法参数可以为空，默认的logger名称是root，如果在同一个程序中一直都使用同名的logger，其实会拿到同一个实例，使用这个技巧就可以跨模块调用同样的logger来记录日志。

另外你也可以通过日志名称来区分同一程序的不同模块，比如这个例子。

 
 
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logger=logging.getLogger("App.UI")
logger=logging.getLogger("App.Service")

Formatter日志格式

Formatter对象定义了log信息的结构和内容，构造时需要带两个参数：

  • 一个是格式化的模板fmt，默认会包含最基本的level和 message信息
  • 一个是格式化的时间样式datefmt，默认为 2003-07-08 16:49:45,896 (%Y-%m-%d %H:%M:%S)

fmt中允许使用的变量可以参考下表。

  • %(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

SetLevel 日志级别

Logging有如下级别: DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL
默认级别是WARNING，logging模块只会输出指定level以上的log。这样的好处, 就是在项目开发时debug用的log，在产品release阶段不用一一注释，只需要调整logger的级别就可以了，很方便。

Handler 日志处理器

最常用的是StreamHandler和FileHandler, Handler用于向不同的输出端打log。
Logging包含很多handler, 可能用到的有下面几种

  • StreamHandler instances send error messages to streams (file-like objects).
  • FileHandler instances send error messages to disk files.
  • RotatingFileHandler instances send error messages to disk files, with support for maximum log file sizes and log file rotation.
  • TimedRotatingFileHandler instances send error messages to disk files, rotating the log file at certain timed intervals.
  • SocketHandler instances send error messages to TCP/IP sockets.
  • DatagramHandler instances send error messages to UDP sockets.
  • SMTPHandler instances send error messages to a designated email address.

Configuration 配置方法

logging的配置大致有下面几种方式。

  1. 通过代码进行完整配置，参考开头的例子，主要是通过getLogger方法实现。
  2. 通过代码进行简单配置，下面有例子，主要是通过basicConfig方法实现。
  3. 通过配置文件，下面有例子，主要是通过 logging.config.fileConfig(filepath)
logging.basicConfig

basicConfig()提供了非常便捷的方式让你配置logging模块并马上开始使用，可以参考下面的例子。具体可以配置的项目请查阅官方文档。

 
 
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import logging
 
logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG)
logging.debug('This message should go to the log file')
 
logging.basicConfig(format='%(levelname)s:%(message)s',level=logging.DEBUG)
logging.debug('This message should appear on the console')
 
logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s',datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
logging.warning('is when this event was logged.')

备注： 其实你甚至可以什么都不配置直接使用默认值在控制台中打log，用这样的方式替换print语句对日后项目维护会有很大帮助。

通过文件配置logging

如果你希望通过配置文件来管理logging，可以参考这个官方文档。在log4net或者log4j中这是很常见的方式。

 
 
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# logging.conf
[loggers]
keys=root
 
[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler
#,timedRotateFileHandler,errorTimedRotateFileHandler
 
#################################################
[handlers]
keys=consoleHandler,timedRotateFileHandler,errorTimedRotateFileHandler
 
[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=simpleFormatter
args=(sys.stdout,)
 
[handler_timedRotateFileHandler]
class=handlers.TimedRotatingFileHandler
level=DEBUG
formatter=simpleFormatter
args=('debug.log','H')
 
[handler_errorTimedRotateFileHandler]
class=handlers.TimedRotatingFileHandler
level=WARN
formatter=simpleFormatter
args=('error.log','H')
 
#################################################
[formatters]
keys=simpleFormatter,multiLineFormatter
 
[formatter_simpleFormatter]
format=%(levelname)s%(threadName)s%(asctime)s:   %(message)s
datefmt=%H:%M:%S
 
[formatter_multiLineFormatter]
format=-------------------------%(levelname)s-------------------------
Time:      %(asctime)s
Thread:    %(threadName)s
File:      %(filename)s(line%(lineno)d)
Message:
%(message)s
 
datefmt=%Y-%m-%d%H:%M:%S

假设以上的配置文件放在和模块相同的目录，代码中的调用如下。

 
 
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import os
filepath=os.path.join(os.path.dirname(__file__),'logging.conf')
logging.config.fileConfig(filepath)
returnlogging.getLogger()

日志重复输出的坑

你有可能会看到你打的日志会重复显示多次，可能的原因有很多，但总结下来无非就一个，日志中使用了重复的handler。

第一坑

 
 
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import logging
 
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
 
fmt='%(levelname)s:%(message)s'
console_handler=logging.StreamHandler()
console_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt))
logging.getLogger().addHandler(console_handler)
 
logging.info('hello!')
 
# INFO:root:hello!
# INFO:hello!

上面这个例子出现了重复日志，因为在第3行调用basicConfig()方法时系统会默认创建一个handler，如果你再添加一个控制台handler时就会出现重复日志。

第二坑

 
 
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import logging
 
def get_logger():
    fmt='%(levelname)s:%(message)s'
    console_handler=logging.StreamHandler()
    console_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt))
    logger=logging.getLogger('App')
    logger.setLevel(logging.INFO)
    logger.addHandler(console_handler)
    returnlogger
 
def call_me():
    logger=get_logger()
    logger.info('hi')
 
call_me()
call_me()
 
# INFO:hi
# INFO:hi
# INFO:hi

在这个例子里hi居然打印了三次，如果再调用一次call_me()呢？我告诉你会打印6次。why? 因为你每次调用get_logger()方法时都会给它加一个新的handler，你是自作自受。正常的做法应该是全局只配置logger一次。

第三坑

 
 
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import logging
 
def get_logger():
    fmt='%(levelname)s: %(message)s'
    console_handler=logging.StreamHandler()
    console_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt))
    logger=logging.getLogger('App')
    logger.setLevel(logging.INFO)
    logger.addHandler(console_handler)
    returnlogger
 
def foo():
    logging.basicConfig(format='[%(name)s]: %(message)s')
    logging.warn('some module use root logger')
 
def main():
    logger=get_logger()
    logger.info('App start.')
    foo()
    logger.info('App shutdown.')
 
main()
 
# INFO: App start.
# [root]: some module use root logger
# INFO: App shutdown.
# [App]: App shutdown.

为嘛最后的App shutdown打印了两次？所以在Stackoverflow上很多人都问，我应该怎么样把root logger关掉，root logger太坑爹坑妈了。只要你在程序中使用过root logger，那么默认你打印的所有日志都算它一份。上面的例子没有什么很好的办法，我建议你招到那个没有经过大脑就使用root logger的人，乱棍打死他或者开除他。

如果你真的想禁用root logger，有两个不是办法的办法：

 
 
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logging.getLogger().handlers=[]  # 删除所有的handler
logging.getLogger().setLevel(logging.CRITICAL)  # 将它的级别设置到最高

小结

Python中的日志模块作为标准库的一部分，功能还是比较完善的。个人觉得上手简单，另外也支持比如过滤，文件锁等高级功能，能满足大多数项目需求。

不过切记，小心坑。

Python中的logging模块

2016/11/27 · 基础知识 · logging

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原文出处： cicaday   

最近修改了项目里的logging相关功能，用到了python标准库里的logging模块，在此做一些记录。主要是从官方文档和stackoverflow上查询到的一些内容。

基本用法

下面的代码展示了logging最基本的用法。

 
 
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# -*- coding: utf-8 -*-
 
import logging
import sys
 
# 获取logger实例，如果参数为空则返回root logger
logger=logging.getLogger("AppName")
 
# 指定logger输出格式
formatter=logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)-8s: %(message)s')
 
# 文件日志
file_handler=logging.FileHandler("test.log")
file_handler.setFormatter(formatter)  # 可以通过setFormatter指定输出格式
 
# 控制台日志
console_handler=logging.StreamHandler(sys.stdout)
console_handler.formatter=formatter  # 也可以直接给formatter赋值
 
# 为logger添加的日志处理器
logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(console_handler)
 
# 指定日志的最低输出级别，默认为WARN级别
logger.setLevel(logging.INFO)
 
# 输出不同级别的log
logger.debug('this is debug info')
logger.info('this is information')
logger.warn('this is warning message')
logger.error('this is error message')
logger.fatal('this is fatal message, it is same as logger.critical')
logger.critical('this is critical message')
 
# 2016-10-08 21:59:19,493 INFO    : this is information
# 2016-10-08 21:59:19,493 WARNING : this is warning message
# 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR   : this is error message
# 2016-10-08 21:59:19,493 CRITICAL: this is fatal message, it is same as logger.critical
# 2016-10-08 21:59:19,493 CRITICAL: this is critical message
 
# 移除一些日志处理器
logger.removeHandler(file_handler)

除了这些基本用法，还有一些常见的小技巧可以分享一下。

格式化输出日志

 
 
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# 格式化输出
 
service_name="Booking"
logger.error('%s service is down!'%service_name)  # 使用python自带的字符串格式化，不推荐
logger.error('%s service is down!',service_name)  # 使用logger的格式化，推荐
logger.error('%s service is %s!',service_name,'down')  # 多参数格式化
logger.error('{} service is {}'.format(service_name,'down'))# 使用format函数，推荐
 
# 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR   : Booking service is down!

记录异常信息

当你使用logging模块记录异常信息时，不需要传入该异常对象，只要你直接调用logger.error() 或者 logger.exception()就可以将当前异常记录下来。

 
 
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# 记录异常信息
 
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except:
    # 等同于error级别，但是会额外记录当前抛出的异常堆栈信息
    logger.exception('this is an exception message')
 
# 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR   : this is an exception message
# Traceback (most recent call last):
#   File "D:/Git/py_labs/demo/use_logging.py", line 45, in
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# ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

logging配置要点

GetLogger()方法

这是最基本的入口，该方法参数可以为空，默认的logger名称是root，如果在同一个程序中一直都使用同名的logger，其实会拿到同一个实例，使用这个技巧就可以跨模块调用同样的logger来记录日志。

另外你也可以通过日志名称来区分同一程序的不同模块，比如这个例子。

 
 
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logger=logging.getLogger("App.UI")
logger=logging.getLogger("App.Service")

Formatter日志格式

Formatter对象定义了log信息的结构和内容，构造时需要带两个参数：

  • 一个是格式化的模板fmt，默认会包含最基本的level和 message信息
  • 一个是格式化的时间样式datefmt，默认为 2003-07-08 16:49:45,896 (%Y-%m-%d %H:%M:%S)

fmt中允许使用的变量可以参考下表。

  • %(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

SetLevel 日志级别

Logging有如下级别: DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL
默认级别是WARNING，logging模块只会输出指定level以上的log。这样的好处, 就是在项目开发时debug用的log，在产品release阶段不用一一注释，只需要调整logger的级别就可以了，很方便。

Handler 日志处理器

最常用的是StreamHandler和FileHandler, Handler用于向不同的输出端打log。
Logging包含很多handler, 可能用到的有下面几种

  • StreamHandler instances send error messages to streams (file-like objects).
  • FileHandler instances send error messages to disk files.
  • RotatingFileHandler instances send error messages to disk files, with support for maximum log file sizes and log file rotation.
  • TimedRotatingFileHandler instances send error messages to disk files, rotating the log file at certain timed intervals.
  • SocketHandler instances send error messages to TCP/IP sockets.
  • DatagramHandler instances send error messages to UDP sockets.
  • SMTPHandler instances send error messages to a designated email address.

Configuration 配置方法

logging的配置大致有下面几种方式。

  1. 通过代码进行完整配置，参考开头的例子，主要是通过getLogger方法实现。
  2. 通过代码进行简单配置，下面有例子，主要是通过basicConfig方法实现。
  3. 通过配置文件，下面有例子，主要是通过 logging.config.fileConfig(filepath)
logging.basicConfig

basicConfig()提供了非常便捷的方式让你配置logging模块并马上开始使用，可以参考下面的例子。具体可以配置的项目请查阅官方文档。

 
 
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import logging
 
logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG)
logging.debug('This message should go to the log file')
 
logging.basicConfig(format='%(levelname)s:%(message)s',level=logging.DEBUG)
logging.debug('This message should appear on the console')
 
logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s',datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
logging.warning('is when this event was logged.')

备注： 其实你甚至可以什么都不配置直接使用默认值在控制台中打log，用这样的方式替换print语句对日后项目维护会有很大帮助。

通过文件配置logging

如果你希望通过配置文件来管理logging，可以参考这个官方文档。在log4net或者log4j中这是很常见的方式。

 
 
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# logging.conf
[loggers]
keys=root
 
[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler
#,timedRotateFileHandler,errorTimedRotateFileHandler
 
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[handlers]
keys=consoleHandler,timedRotateFileHandler,errorTimedRotateFileHandler
 
[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=simpleFormatter
args=(sys.stdout,)
 
[handler_timedRotateFileHandler]
class=handlers.TimedRotatingFileHandler
level=DEBUG
formatter=simpleFormatter
args=('debug.log','H')
 
[handler_errorTimedRotateFileHandler]
class=handlers.TimedRotatingFileHandler
level=WARN
formatter=simpleFormatter
args=('error.log','H')
 
#################################################
[formatters]
keys=simpleFormatter,multiLineFormatter
 
[formatter_simpleFormatter]
format=%(levelname)s%(threadName)s%(asctime)s:   %(message)s
datefmt=%H:%M:%S
 
[formatter_multiLineFormatter]
format=-------------------------%(levelname)s-------------------------
Time:      %(asctime)s
Thread:    %(threadName)s
File:      %(filename)s(line%(lineno)d)
Message:
%(message)s
 
datefmt=%Y-%m-%d%H:%M:%S

假设以上的配置文件放在和模块相同的目录，代码中的调用如下。

 
 
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import os
filepath=os.path.join(os.path.dirname(__file__),'logging.conf')
logging.config.fileConfig(filepath)
returnlogging.getLogger()

日志重复输出的坑

你有可能会看到你打的日志会重复显示多次，可能的原因有很多，但总结下来无非就一个，日志中使用了重复的handler。

第一坑

 
 
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import logging
 
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
 
fmt='%(levelname)s:%(message)s'
console_handler=logging.StreamHandler()
console_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt))
logging.getLogger().addHandler(console_handler)
 
logging.info('hello!')
 
# INFO:root:hello!
# INFO:hello!

上面这个例子出现了重复日志，因为在第3行调用basicConfig()方法时系统会默认创建一个handler，如果你再添加一个控制台handler时就会出现重复日志。

第二坑

 
 
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import logging
 
def get_logger():
    fmt='%(levelname)s:%(message)s'
    console_handler=logging.StreamHandler()
    console_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt))
    logger=logging.getLogger('App')
    logger.setLevel(logging.INFO)
    logger.addHandler(console_handler)
    returnlogger
 
def call_me():
    logger=get_logger()
    logger.info('hi')
 
call_me()
call_me()
 
# INFO:hi
# INFO:hi
# INFO:hi

在这个例子里hi居然打印了三次，如果再调用一次call_me()呢？我告诉你会打印6次。why? 因为你每次调用get_logger()方法时都会给它加一个新的handler，你是自作自受。正常的做法应该是全局只配置logger一次。

第三坑

 
 
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import logging
 
def get_logger():
    fmt='%(levelname)s: %(message)s'
    console_handler=logging.StreamHandler()
    console_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt))
    logger=logging.getLogger('App')
    logger.setLevel(logging.INFO)
    logger.addHandler(console_handler)
    returnlogger
 
def foo():
    logging.basicConfig(format='[%(name)s]: %(message)s')
    logging.warn('some module use root logger')
 
def main():
    logger=get_logger()
    logger.info('App start.')
    foo()
    logger.info('App shutdown.')
 
main()
 
# INFO: App start.
# [root]: some module use root logger
# INFO: App shutdown.
# [App]: App shutdown.

为嘛最后的App shutdown打印了两次？所以在Stackoverflow上很多人都问，我应该怎么样把root logger关掉，root logger太坑爹坑妈了。只要你在程序中使用过root logger，那么默认你打印的所有日志都算它一份。上面的例子没有什么很好的办法，我建议你招到那个没有经过大脑就使用root logger的人，乱棍打死他或者开除他。

如果你真的想禁用root logger，有两个不是办法的办法：

 
 
1
2
logging.getLogger().handlers=[]  # 删除所有的handler
logging.getLogger().setLevel(logging.CRITICAL)  # 将它的级别设置到最高

小结

Python中的日志模块作为标准库的一部分，功能还是比较完善的。个人觉得上手简单，另外也支持比如过滤，文件锁等高级功能，能满足大多数项目需求。

不过切记，小心坑。

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