一看就懂，Python 日志模块详解及应用

栏目: Python · 发布时间: 5年前

内容简介：Windows网络操作系统都设计有各种各样的日志文件，如应用程序日志，安全日志、系统日志、Scheduler服务日志、FTP日志、WWW日志、DNS服务器日志等等，这些根据你的系统开启的服务的不同而有所不同。我们在系统上进行一些操作时，这些日志文件通常会记录下我们操作的一些相关内容，这些内容对系统安全工作人员相当有用。比如说有人对系统进行了IPC探测，系统就会在安全日志里迅速地记下探测者探测时所用的IP、时间、用户名等，用FTP探测后，就会在FTP日志中记下IP、时间、探测所用的用户名等。查看日志是开发人

百度百科的日志概述：

Windows网络操作系统都设计有各种各样的日志文件，如应用程序日志，安全日志、系统日志、Scheduler服务日志、FTP日志、WWW日志、DNS服务器日志等等，这些根据你的系统开启的服务的不同而有所不同。我们在系统上进行一些操作时，这些日志文件通常会记录下我们操作的一些相关内容，这些内容对系统安全工作人员相当有用。比如说有人对系统进行了IPC探测，系统就会在安全日志里迅速地记下探测者探测时所用的IP、时间、用户名等，用FTP探测后，就会在FTP日志中记下IP、时间、探测所用的用户名等。

我映像中的日志：

查看日志是开发人员日常获取信息、排查异常、发现问题的最好途径，日志记录中通常会标记有异常产生的原因、发生时间、具体错误行数等信息，这极大的节省了我们的排查时间，无形中提高了编码效率。

日志分类

我们可以按照输出终端进行分类，也可以按照日志级别进行分类。输出终端指的是将日志在控制台输出显示和将日志存入文件；日志级别指的是 Debug、Info、WARNING、ERROR以及CRITICAL等严重等级进行划分。

Python 的 logging

logging提供了一组便利的日志函数，它们分别是：debug()、 info()、 warning()、 error() 和 critical()。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）：

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每个级别对应的数字值为 CRITICAL：50，ERROR：40，WARNING：30，INFO：20，DEBUG：10，NOTSET：0。 Python 中日志的默认等级是 WARNING，DEBUG 和 INFO 级别的日志将不会得到显示，在 logging 中更改设置。

日志输出

输出到控制台

使用 logging 在控制台打印日志，这里我们用 Pycharm 编辑器来观察：

import logging


logging.debug('崔庆才丨静觅、韦世东丨奎因')
logging.warning('邀请你关注微信公众号【进击的 Coder】')
logging.info('和大佬一起coding、共同进步')

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从上图运行的结果来看，的确只显示了 WARNING 级别的信息，验证了上面的观点。同时也在控制台输出了日志内容，默认情况下 Python 中使用 logging 模块中的函数打印日志，日志只会在控制台输出，而不会保存到日文件。

有什么办法可以改变默认的日志级别呢？

当然是有的，logging 中提供了 basicConfig 让使用者可以适时调节默认日志级别，我们可以将上面的代码改为：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logging.debug('崔庆才丨静觅、韦世东丨奎因')
logging.warning('邀请你关注微信公众号【进击的 Coder】')
logging.info('和大佬一起coding、共同进步')
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在 basicConfig 中设定 level 参数的级别即可。

思考：如果设定级别为logging.INFO，那 DEBUG 信息能够显示么？

保存到文件

刚才演示了如何在控制台输出日志内容，并且自由设定日志的级别，那现在就来看看如何将日志保存到文件。依旧是强大的 basicConfig，我们再将上面的代码改为：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, filename='coder.log', filemode='a')
logging.debug('崔庆才丨静觅、韦世东丨奎因')
logging.warning('邀请你关注微信公众号【进击的 Coder】')
logging.info('和大佬一起coding、共同进步')

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在配置中填写 filename （指定文件名） 和 filemode （文件写入方式），控制台的日志输出就不见了，那么 coder.log 会生成么？

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在 .py 文件的同级目录生成了名为 coder.log 的日志。

通过简单的代码设置，我们就完成了日志文件在控制台和文件中的输出。那既在控制台显示又能保存到文件中呢？

强大的 logging

logging所提供的模块级别的日志记录函数是对logging日志系统相关类的封装

logging 模块提供了两种记录日志的方式：

  • 使用logging提供的模块级别的函数
  • 使用Logging日志系统的四大组件

这里提到的级别函数就是上面所用的 DEBGE、ERROR 等级别，而四大组件则是指 loggers、handlers、filters 和 formatters 这几个组件，下图简单明了的阐述了它们各自的作用：

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日志器（logger）是入口，真正工作的是处理器（handler），处理器（handler）还可以通过过滤器（filter）和格式器（formatter）对要输出的日志内容做过滤和格式化等处理操作。

四大组件

下面介绍下与logging四大组件相关的类：Logger, Handler, Filter, Formatter。

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Logger类

Logger 对象有3个工作要做：

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）基于日志严重等级（默认的过滤设施）或filter对象来决定要对哪些日志进行后续处理；
3）将日志消息传送给所有感兴趣的日志handlers。
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Logger对象最常用的方法分为两类：配置方法 和 消息发送方法

最常用的配置方法如下：

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关于Logger.setLevel()方法的说明：

内建等级中，级别最低的是DEBUG，级别最高的是CRITICAL。例如setLevel(logging.INFO)，此时函数参数为INFO，那么该logger将只会处理INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL级别的日志，而DEBUG级别的消息将会被忽略/丢弃。

logger对象配置完成后，可以使用下面的方法来创建日志记录：

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那么，怎样得到一个Logger对象呢？一种方式是通过Logger类的实例化方法创建一个Logger类的实例，但是我们通常都是用第二种方式--logging.getLogger()方法。

logging.getLogger()方法有一个可选参数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'。若以相同的name参数值多次调用getLogger()方法，将会返回指向同一个logger对象的引用。

关于logger的层级结构与有效等级的说明：

    logger的名称是一个以'.'分割的层级结构，每个'.'后面的logger都是'.'前面的logger的children，例如，有一个名称为 foo 的logger，其它名称分别为 foo.bar, foo.bar.baz 和 foo.bam都是 foo 的后代。
    logger有一个"有效等级（effective level）"的概念。如果一个logger上没有被明确设置一个level，那么该logger就是使用它parent的level;如果它的parent也没有明确设置level则继续向上查找parent的parent的有效level，依次类推，直到找到个一个明确设置了level的祖先为止。需要说明的是，root logger总是会有一个明确的level设置（默认为 WARNING）。当决定是否去处理一个已发生的事件时，logger的有效等级将会被用来决定是否将该事件传递给该logger的handlers进行处理。
    child loggers在完成对日志消息的处理后，默认会将日志消息传递给与它们的祖先loggers相关的handlers。因此，我们不必为一个应用程序中所使用的所有loggers定义和配置handlers，只需要为一个顶层的logger配置handlers，然后按照需要创建child loggers就可足够了。我们也可以通过将一个logger的propagate属性设置为False来关闭这种传递机制。
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Handler

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复杂发送一个特定严重级别的日志到一个特定的位置。
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一个handler中只有非常少数的方法是需要应用开发人员去关心的。对于使用内建handler对象的应用开发人员来说，似乎唯一相关的handler方法就是下面这几个配置方法：

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需要说明的是，应用程序代码不应该直接实例化和使用Handler实例。因为Handler是一个基类，它只定义了素有handlers都应该有的接口，同时提供了一些子类可以直接使用或覆盖的默认行为。下面是一些常用的Handler：

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Formater

Formater对象用于配置日志信息的最终顺序、结构和内容。与logging.Handler基类不同的是，应用代码可以直接实例化Formatter类。另外，如果你的应用程序需要一些特殊的处理行为，也可以实现一个Formatter的子类来完成。

Formatter类的构造方法定义如下：

logging.Formatter.__init__(fmt=None, datefmt=None, style='%')
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该构造方法接收3个可选参数：

  • fmt：指定消息格式化字符串，如果不指定该参数则默认使用message的原始值
  • datefmt：指定日期格式字符串，如果不指定该参数则默认使用"%Y-%m-%d %H:%M:%S"
  • style：Python 3.2新增的参数，可取值为 '%', '{'和 '$'，如果不指定该参数则默认使用'%'

Filter

Filter可以被Handler和Logger用来做比level更细粒度的、更复杂的过滤功能。Filter是一个过滤器基类，它只允许某个logger层级下的日志事件通过过滤。该类定义如下：

class logging.Filter(name='')
    filter(record)
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比如，一个filter实例化时传递的name参数值为'A.B'，那么该filter实例将只允许名称为类似如下规则的loggers产生的日志记录通过过滤：'A.B'，'A.B,C'，'A.B.C.D'，'A.B.D'，而名称为'A.BB', 'B.A.B'的loggers产生的日志则会被过滤掉。如果name的值为空字符串，则允许所有的日志事件通过过滤。

filter方法用于具体控制传递的record记录是否能通过过滤，如果该方法返回值为0表示不能通过过滤，返回值为非0表示可以通过过滤。

说明：

    如果有需要，也可以在filter(record)方法内部改变该record，比如添加、删除或修改一些属性。
    我们还可以通过filter做一些统计工作，比如可以计算下被一个特殊的logger或handler所处理的record数量等。
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实战演练

上面文绉绉的说了(复制/粘贴)那么多，现在应该动手实践了。

现在我需要既将日志输出到控制台、又能将日志保存到文件，我应该怎么办？

利用刚才所学的知识，我们可以构思一下：

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看起来好像也不难，挺简单的样子，但是实际如此吗？

在实际的工作或应用中，我们或许还需要指定文件存放路径、用随机数作为日志文件名、显示具体的信息输出代码行数、日志信息输出日期和日志写入方式等内容。再构思一下：

一看就懂，Python 日志模块详解及应用

具体代码如下：

import os
import logging
import uuid
from logging import Handler, FileHandler, StreamHandler


class PathFileHandler(FileHandler):
    def __init__(self, path, filename, mode='a', encoding=None, delay=False):

        filename = os.fspath(filename)
        if not os.path.exists(path):
            os.mkdir(path)
        self.baseFilename = os.path.join(path, filename)
        self.mode = mode
        self.encoding = encoding
        self.delay = delay
        if delay:
            Handler.__init__(self)
            self.stream = None
        else:
            StreamHandler.__init__(self, self._open())


class Loggers(object):
    # 日志级别关系映射
    level_relations = {
        'debug': logging.DEBUG, 'info': logging.INFO, 'warning': logging.WARNING,
        'error': logging.ERROR, 'critical': logging.CRITICAL
    }

    def __init__(self, filename='{uid}.log'.format(uid=uuid.uuid4()), level='info', log_dir='log',
                 fmt='%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s'):
        self.logger = logging.getLogger(filename)
        abspath = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
        self.directory = os.path.join(abspath, log_dir)
        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
        stream_handler = logging.StreamHandler()  # 往屏幕上输出
        stream_handler.setFormatter(format_str)
        file_handler = PathFileHandler(path=self.directory, filename=filename, mode='a')
        file_handler.setFormatter(format_str)
        self.logger.addHandler(stream_handler)
        self.logger.addHandler(file_handler)


if __name__ == "__main__":
    txt = "关注公众号【进击的 Coder】，回复『日志代码』可以领取文章中完整的代码以及流程图"
    log = Loggers(level='debug')
    log.logger.info(4)
    log.logger.info(5)
    log.logger.info(txt)

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文件保存后运行，运行结果如下图所示：

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日志确实在控制台输出了，再来看一下目录内是否生成有指定的文件和文件夹：

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文件打开后可以看到里面输出的内容：

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正确的学习方式是什么

是一步步的看着文章介绍，等待博主结论？

是拿着代码运行，跑一遍？

都不是，应该是一边看着文章，一边拿着示例代码琢磨和研究，到底哪里可以改进、哪里可以设计得更好。如果你需要文章中所用到的示例代码和流程图，那么关注微信公众号【进击的 Coder】，回复『日志代码』就可以领取文章中完整的代码以及流程图。毕竟，学习是一件勤劳的事。

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参考资料：

云游道士博文

nancy05博文


以上所述就是小编给大家介绍的《一看就懂，Python 日志模块详解及应用》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！

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