python logger日志通用配置文件
阅读须知⚠️
1.示例代码可直接放在项目py文件中即可使用
2.project_name,logfile_name变量需根据你的项目进行修改
3.日志输出格式format选择(可根据你的需要替换或修改示例代码中的format)
%(levelno)s: 打印日志级别的数值
%(levelname)s: 打印日志级别名称
%(pathname)s: 打印当前执行程序的路径,其实就是sys.argv[0]
%(filename)s: 打印当前执行程序名
%(funcName)s: 打印日志的当前函数
%(lineno)d: 打印日志的当前行号
%(asctime)s: 打印日志的时间
%(thread)d: 打印线程ID
%(threadName)s: 打印线程名称
%(process)d: 打印进程ID
%(message)s: 打印日志信息
示例代码
import os
import re
import logging.config
# 定义三种日志输出格式
# 其中name为make_logger的参数name
standard_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s]' \
'\n[%(filename)s:%(lineno)d][%(message)s]'
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
# 项目名
project_name = 'dev'
# 日志文件名
logfile_name = 'logs'
# 日志配置
LOGGING_DIC = {
'version': 1,
# 禁用已经存在的logger实例
'disable_existing_loggers': False,
# 日志格式化(负责配置log message 的最终顺序,结构,及内容)
'formatters': {
'distinct': {
'format': standard_format
},
'simple': {
'format': simple_format
},
'less_simple': {
'format': id_simple_format
},
},
# 过滤器,决定哪个log记录被输出
'filters': {},
# 负责将Log message 分派到指定的destination
'handlers': {
# 打印到终端的日志
'console': {
'level': 'INFO',
'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕
'formatter': 'distinct'
},
# 打印到common文件的日志,收集info及以上的日志
'common': {
'level': 'INFO',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件
'formatter': 'simple',
'filename': './%s/access.log' % logfile_name, # 日志文件路径
'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M
'backupCount': 5, # 备份5个日志文件
'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码,再也不用担心中文log乱码了
},
# 打印到importance文件的日志,收集error及以上的日志
'importance': {
'level': 'ERROR',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件
'formatter': 'distinct',
'filename': './%s/importance.log' % logfile_name, # 日志文件
# 'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M
'maxBytes': 300, # 日志大小 5M
'backupCount': 5, # 备份5个日志文件
'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码,再也不用担心中文log乱码了
},
},
# logger实例
'loggers': {
# 默认的logger应用如下配置
'': {
'handlers': ['console'], # log数据打印到控制台
'level': 'DEBUG',
'propagate': True, # 向上(更高level的logger)传递
},
'default': {
'handlers': ['console', 'common', 'importance'],
'level': 'INFO',
'propagate': True, # 向上(更高level的logger)传递
},
'common': {
'handlers': ['console', 'common'], # 这里把上面定义的两个handler都加上,即log数据既写入文件又打印到控制台
'level': 'INFO',
'propagate': True, # 向上(更高level的logger)传递
},
'importance': {
'handlers': ['console', 'importance'], # 这里把上面定义的两个handler都加上,即log数据既写入文件又打印到控制台
'level': 'ERROR'
},
},
}
class Log(object):
@staticmethod
def isdir_logs():
"""
判断日志文件是否存在,不存在则创建
:return:
"""
# 当前文件的目录
basedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
pattern = '(.*/%s)' % project_name
project_dir = re.search(pattern, basedir).group()
# logs文件的路径
log_path = os.path.join(project_dir, logfile_name)
# 判断日志文件夹是否在项目文件中
if not os.path.isdir(log_path):
os.mkdir(log_path)
@staticmethod
def make_logger(name=None):
"""
1. 如果不传name,则根据__name__去loggers里查找__name__对应的logger配置(__name__为调用文件名)
获取logger对象通过方法logging.getLogger(__name__),不同的文件__name__不同,这保证了打印日志时标识信息不同,
2. 如果传name,则根据name获取loggers对象
3. 如果拿着name或者__name__去loggers里找key名时却发现找不到,于是默认使用key=''的配置
:return: logger
"""
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置
if name:
logger = logging.getLogger(name)
else:
logger = logging.getLogger(__name__)
return logger
if __name__ == '__main__':
Log().isdir_logs()
importance_logger = Log.make_logger('default')
importance_logger.error('787878')
python logger日志通用配置文件的更多相关文章
- python logger 日志模块
logger 日志 """logging配置""" import osimport logging.config # 定义三种日志输出格式 ...
- python 之 logger日志 字典配置文件
import os import logging.config #不能只导入logging BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)) # ...
- python logger日志工具类
pytest命令行执行默认不会打印log信息,需要加‘-s’参数或者 ‘–capture=no’,即pytest -s #! /usr/bin/env python # coding=gbk impo ...
- python logger日志配置
self.logger = logging.getLogger(logName) # 创建logger实例 time = datetime.datetime.now() logFilePath = o ...
- python logger日志
直接上代码 import logging import logging.handlers import datetime import time import threading from conf. ...
- python打印日志log
整理一个python打印日志的配置文件,是我喜欢的格式. # coding:utf-8 # 2019/11/7 09:19 # huihui # ref: import logging LOG_FOR ...
- 使用配置文件方式记录Python程序日志
开发者可以通过三种方式配置日志记录: 调用配置方法的Python代码显式创建记录器.处理程序和格式化程序. 创建日志配置文件并使用fileConfig() 函数读取. 创建配置信息字典并将其传递给di ...
- 【python】日志系统
来源: http://blog.csdn.net/wykgf/article/details/11576721 http://www.jb51.net/article/42626.htm http:/ ...
- Beats:使用 Elastic Stack 记录 Python 应用日志
文章转载自:https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/112259500 日志记录实际上是每个应用程序都必须具备的功能.无论你选择基于哪种技 ...
随机推荐
- 基于Spring Boot的问答系统之一:elasticsearch 7.2的hello world入门
好久没有写代码了,最近想做一个基于spring boot + vue + elasticsearch + NLP(语义相关性)的小系统练练手,系统后面可以成为一个聊天机器人,客服系统的原型等等. 所以 ...
- video1
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title> ...
- Spring为IOC容器注入Bean的五种方式
一 @Import导入组件,id默认是组件的全类名 //类中组件统一设置.满足当前条件,这个类中配置的所有bean注册才能生效: @Conditional({WindowsCondition.clas ...
- pytest -- 中文文档
pytest-chinese-doc pytest官方文档(5.1.3版本)的中文翻译,但不仅仅是简单的翻译: 更多的例子,尽量做到每一知识点都有例子: 更多的拓展阅读,部分章节添加了作者学习时,所查 ...
- 网页开发利用jq自定义鼠标右击事件
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title> ...
- Pandas 转换连接
# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 拼接 有两个 DataFrame,都存储了用户的一些信息,现在要拼接起来,组成一个 DataFrame. ...
- P3128 [USACO15DEC]最大流
秒切树上查分....(最近一次集训理解的东西) 但是,我敲了半小时才切掉这道题.... 我一直迷在了“边差分”和“点差分”的区别上. 所以,先说一下此题,再说一下区别. 首先,想到差分很容易. 然后, ...
- AutoCad 二次开发 .net 之层表的增加 删除 修改图层颜色 遍历 设置当前层
AutoCad 二次开发 .net 之层表的增加 删除 修改图层颜色 遍历 设置当前层 AutoCad 二次开发 .net 之层表的增加 删除 修改图层颜色 遍历 设置当前层我理解的图层的作用大概是把 ...
- 极光推送(JPush)开篇
Date:2019-11-11 读前思考: 极光推送是什么? 极光推送是能做什么?有什么优势? 怎么根据业务需求来实现极光推送服务呢? 简介 极光推送(JPush)是独立的第三方云推送平台,致力于为全 ...
- T-SQL Part XI: Login Failed 18456 以及修改Authentication Mode
这是一个很常见的场景,安装SQL Server时候选择了默认的Windows Authentication Only,然后使用中发现还是需要支持用户名/密码登录. 按照MSDN的文档,然而并没有多大作 ...