1.在django中获取客户端IP地址:

if 'HTTP_X_FORWARDED_FOR' in request.META:
ip = request.META['HTTP_X_FORWARDED_FOR']
else:
ip = request.META['REMOTE_ADDR']

2.logging模块日志级别:

DEBUG:最详细的日志信息,典型应用场景是问题诊断;
INFO:信息详细程度仅次于DEBUG,通常只记录关键节点信息;
WARNING:当某些不期望的事情发生时记录的信息,
如:磁盘可用空间较低,但是此时应用程序还是正常运行的;
ERROR:由于一个更严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息;
CRITICAL:当发生严重错误,导致应用程序不能继续运行时记录的信息.
应用上线或部署生产环境时,应该使用WARNING或ERROR或CRITICAL级别的
日志来降低机器的I/O压力和提高获取错误日志信息的效率.

3.logging模块提供了两种记录日志的方式:

第一种方式是使用logging提供的模块级别的函数;

第二种方式是使用Logging日志系统的四大组件.

4.模块级别的常见代码:

import logging
LOG_FORMAT = "%(asctime)s %(levelname)s %(pathname)s %(message)s "#配置输出日志格式
DATE_FORMAT = '%Y-%m-%d %H:%M:%S %a ' #配置输出时间的格式,注意月份和天数不要搞乱了
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format=LOG_FORMAT,
datefmt = DATE_FORMAT ,
filename=r"d:\test\test.log"
)
logging.debug("msg1")
logging.info("msg2")
logging.warning("msg3")
logging.error("msg4")
logging.critical("msg5")

5.日志流处理--常见代码:

def set_log(level, filename='minic_down.log',filedir='/data/update/'):
log_file = os.path.join(filedir, filename) if not os.path.isdir(filedir):
os.makedirs(filedir)
if not os.path.isfile(log_file):
os.mknod(log_file) log_level_total = {'debug': logging.DEBUG, 'info': logging.INFO, 'warning': logging.WARN, 'error': logging.ERROR,
'critical': logging.CRITICAL}
logger_f = logging.getLogger()
logger_f.setLevel(logging.DEBUG) fh = logging.FileHandler(log_file)
fh.setLevel(log_level_total.get(level, logging.DEBUG))
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(filename)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setFormatter(formatter) logger_f.addHandler(fh)
return logger_f # 日志记录器
logger = set_log('debug')

6.说明

Logger类:

1.向应用程序代码暴露几个方法,使应用程序可以在运行时记录日志消息;
2.将日志消息传送给所有感兴趣的日志handlers.
我们通常用logging.getLogger()方法创建一个Logger类的实例,
有一个可选参数name,该参数表示将要返回的日志器的名称标识,
如果不提供该参数,则其值为'root'.
注意不能创建多个logger,否则会出现重复输出日志现象,
Logger.setLevel():设置日志器处理日志消息的最低严重级.

Handler类:

Handler对象的作用是(基于日志消息的level)将消息分发到handler指定的位置(文件、网络、邮件等).
Logger对象可以通过addHandler()方法为自己添加0个或者更多个handler对象.
比如一个应用程序可能想要实现以下几个日志需求:
1.把所有日志都发送到一个日志文件中;
2.把所有严重级别大于等于error的日志发送到stdout(标准输出);
3.把所有严重级别为critical的日志发送到一个email邮件地址.这种场景就需要3个不同的handlers,
每个handler负责发送一个特定级别的日志到一个特定的位置.
Handler.setLevel():指定被处理的信息级别,低于lel级别的信息将被忽略;
Handler.setFormatter():给这个handler选择一个格式.
logging.StreamHandler--将日志消息发送到输出到Stream
logging.FileHandler--将日志消息发送到磁盘文件

7.日志流处理简要流程:

1.创建一个logger
2.设置下logger的日志的等级
3.创建合适的Handler(FileHandler要有路径)
4.设置下每个Handler的日志等级
5.创建下日志的格式
6.向Handler中添加上面创建的格式
7.将上面创建的Handler添加到logger中
8.打印输出logger.warning\logger.error\logger.critical
如果出现重复写日志,则使用前先判断是否有相同的handler对象
如果logger.handlers列表为空,则添加;否则,直接去写日志
def my_logger(logger_name):
logger = logging.getLogger(logger_name)
logger.setLevel(logging.INFO)
if not logger.handlers:
fh = logging.FileHandler('hehe.log')
formatter = logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s ')
fh.setFormatter(formatter) logger.addHandler(fh) return logger

8.捕获 Traceback

try:
result = 10 / 0
except Exception:
logger.error('Faild to get result', exc_info=True)
logger.info('Finished')

参考地址:https://cuiqingcai.com/6080.html

参考地址:https://www.cnblogs.com/liujiacai/p/7804848.html

参考地址:https://www.cnblogs.com/Nicholas0707/p/9021672.html

logging模块详解以及常见代码的更多相关文章

  1. Python的logging模块详解

          Python的logging模块详解 作者:尹正杰  版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.日志级别 日志级别指的是产生的日志的事件的严重程度. 设置一个级别后,严重程度 ...

  2. python logging模块详解[转]

    一.简单将日志打印到屏幕: import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.war ...

  3. Python logging模块详解

    简单将日志打印到屏幕: import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warni ...

  4. Python自学笔记-logging模块详解

    简单将日志打印到屏幕: import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warni ...

  5. [转载]Python logging模块详解

    原文地址: http://blog.csdn.net/zyz511919766/article/details/25136485 简单将日志打印到屏幕: import logging logging. ...

  6. Python同时向控制台和文件输出日志logging的方法 Python logging模块详解

    Python同时向控制台和文件输出日志logging的方法http://www.jb51.net/article/66756.htm 1 #-*- coding:utf-8 -*- 2 import ...

  7. (转)python collections模块详解

    python collections模块详解 原文:http://www.cnblogs.com/dahu-daqing/p/7040490.html 1.模块简介 collections包含了一些特 ...

  8. python之OS模块详解

    python之OS模块详解 ^_^,步入第二个模块世界----->OS 常见函数列表 os.sep:取代操作系统特定的路径分隔符 os.name:指示你正在使用的工作平台.比如对于Windows ...

  9. python中threading模块详解(一)

    python中threading模块详解(一) 来源 http://blog.chinaunix.net/uid-27571599-id-3484048.html threading提供了一个比thr ...

随机推荐

  1. numpy 三个点的使用[...]

    numpy [...]语法简单使用 Python numpy中切片功能与列表切片类似,但功能更加强大 本文主讲numpy中[...]的简单使用,后续工作继续补充. import numpy >& ...

  2. Python头脑风暴2

    今天想到了一个致富新途径:假如我在X东上班,我写个X宝爬虫,专门爬在X宝买奢侈品的土豪,然后我自己注册个X宝号,用脚本一个个加他们然后给他们发信息说我X东这还有比你更便宜更好的...不知道行不行啊(狗 ...

  3. bs4--官文--搜索文档树

    搜索文档树 Beautiful Soup定义了很多搜索方法,这里着重介绍2个: find() 和 find_all() .其它方法的参数和用法类似,请读者举一反三. 再以“爱丽丝”文档作为例子: ht ...

  4. 使用fio测试磁盘I/O性能

    简介: fio是测试IOPS的非常好的工具,用来对硬件进行压力测试和验证,支持13种不同的I/O引擎,包括:sync,mmap, libaio, posixaio, SG v3, splice, nu ...

  5. UML结构与解析——BUAA OO第四单元作业总结

    UML与解析架构 UML是什么 统一建模语言(英语:Unified Modeling Language,缩写 UML)是非专利的第三代建模和规约语言.UML是一种开放的方法,用于说明.可视化.构建和编 ...

  6. SPOJ 375 树链剖分 QTREE - Query on a tree

    人生第一道树链剖分的题目,其实树链剖分并不是特别难. 思想就是把树剖成一些轻链和重链,轻链比较少可以直接修改,重链比较长,用线段树去维护. 貌似大家都是从这篇博客上学的. #include <c ...

  7. Android之高效率截图

    本文来自网易云社区 作者:孙圣翔 在一张Android手机上截图有好多办法,为了能够高效率的截图,我几乎把所有的方法都尝试了一般.走了好多路,也遇到了好多的问题. 只是想记录下这其中的不容易. 下面所 ...

  8. web安全测试---AppScan扫描工具(转)

    安全测试应该是测试中非常重要的一部分,但他常常最容易被忽视掉. 尽管国内经常出现各种安全事件,但没有真正的引起人们的注意.不管是开发还是测试都不太关注产品的安全.当然,这也不能怪我们苦B的“民工兄弟” ...

  9. 第4章--变量,作用域和内存问题 jquery

    4.1基本类型和引用类型的值 解析器要分析赋给变量的值是基本类型值还是引用类型的值 基本类型:undefined   null   boolean   number    string 引用类型的值: ...

  10. [整理]Linux下的源码安装步骤及其功能解释

    源码的安装一般由3个步骤组成:配置(./configure).编译(make).安装(make install). 这时最常用的命令就是这三个--./configure && make ...