一文看懂Flask的日志使用姿势

前言

笔者主要的后端项目都是使用Flask。 在使用 Python 写代码的时候， 最喜欢的打印日志方式， 应该就是使用 print 了吧。 这种方式最简单， 但是也有一些天生无法克服的缺点。

比如：

• python2 跟 python3 不兼容
• 只能打印出消息， 相关的附加信息都没有。 在定位问题的时候， 可能缺少关键信息。

特别是在中大型项目里面， 想构建一个稳定的系统， 日志必不可少。

笔者尝试根据自己实践的经验，基于Flask这个框架，讲清楚以下几个问题：

• 日志在Flask之中的基础使用方法

• 如何在Flask之中配置日志的格式、文件存储地址、自动切分日志

• 在Blueprint之中如何使用日志

• 通过邮件或者Http接口输出错误日志

• 多机环境下， 如何使用日志进行定位的思路。

  比如需要增加 hostname 定位具体在哪个 docker 环境。

日志在Flask之中的基础使用方法

首先我们从最简单的Flask程序开始。 从官网复制一个最小的能运行的Flask程序， 如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
# Copied From :http://flask.pocoo.org/docs/1.0/quickstart/#a-minimal-application
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'
 
if __name__ == '__main__':
    app.debug = True
    app.run()
 

毫无疑问， 访问 http://127.0.0.1:5000 就能看到 Hello World 的输出。 接下来， 我们开始设置日志。 具体参考下面的代码：

# -*- coding:utf-8 -*-
from flask import Flask
import logging
from logging import FileHandler
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def hello_world():
    app.logger.info("Info message")
    app.logger.warning("Warning msg")
    app.logger.error("Error msg!!!")
    return 'Hello, World!'
 
if __name__ == '__main__':
    app.debug = True
    handler = logging.FileHandler('flask.log')
    app.logger.addHandler(handler)
    app.run()
 

我们在 main 函数之中， 设定：

• 我们会将日志写到 flask.log 之中
• Flask自带的 app.logger 使用我们设定好的 handler

再次访问 http://127.0.0.1:5000 ，在Console看到如下信息：

[2018-12-11 20:41:07,344] INFO in main: Info message
[2018-12-11 20:41:07,344] WARNING in main: Warning msg
[2018-12-11 20:41:07,345] ERROR in main: Error msg!!!
127.0.0.1 - - [11/Dec/2018 20:41:07] "GET / HTTP/1.1" 200 -
 

可以看到， 我们在 hello_world 函数之中期望打印出来的日志都正常输出了。 同时， 你也应该能看到一个 flask.log 文件。 不过里面的内容就不如Console的log那样， 包含了时间来源等等的信息了。 内容如下：

Info message
Warning msg
Error msg!!!
 

日志配置

虽然是在Flask之中调用了自带的 app.logger ， 但是毕竟还是使用了公共库的 logging 。 配置方面应该能找到很多很多资料。 再次演示一下自认为比较好用的一个配置。

如果一个日志不停的增长下去， 显然不是什么好事。 因此日志必须要进行切分。 常见的两种方式：

• 按照大小
• 按照时间

按照日志大小切分

如果是按照大小进行切分， 引入 RotatingFileHandler 即可。 举例：

from logging.handlers import RotatingFileHandler 
handler = RotatingFileHandler("flask.log", maxBytes=1024000, backupCount=10)
 

简单解释一下：

• “flask.log” 就是日志的文件名
• maxBytes 就是 日志大小
• backupCount 就是保留的日志个数。 比如 flask.log 写满了， 就会被重命名成 flask.log.1 , 程序继续向 flask.log 写入。

更详细的解释可以看看官网说明: https://docs.python.org/2/library/logging.handlers.html#rotatingfilehandler

按照日期进行切分

个人比较习惯这种方式。 在 logging 这个库之中， 还支持按照分钟、小时、天等级别进行切分。 根据我们业务的大小， 我一般选择按照“天” 进行切分。 可以参考下面的配置：

from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
handler = TimedRotatingFileHandler(
        "flask.log", when="D", interval=1, backupCount=15,
        encoding="UTF-8", delay=False, utc=True)
 

UTF-8

更详细的官网解释可以看看 这里

配置日志格式

前面我们也看到， 在日志文件之中， 除了记录下来的消息， 其他辅助信息完全没有。 以下是我自己的配置以及相应的输出

# My Config
# [%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d][%(levelname)s][%(thread)d] - %(message)s
 
# Output
[2018-12-11 21:13:23,315][main.py:10][INFO][24012] - Info message
[2018-12-11 21:13:23,315][main.py:11][WARNING][24012] - Warning msg
[2018-12-11 21:13:23,316][main.py:12][ERROR][24012] - Error msg!!!
 

注意： 设置 %(thread)d 并不是必须的。 但是如果你在一个多线程、或者多个docker环境的时候， 加上这个thread， 有助于你把同一个会话进程抽取出来。 因为多进程、多线程的时候， 日志的顺序可能会被打乱。

Blueprint 之中使用日志

当你的Flask项目膨胀到一定规模的时候， 全部都写到主入口之中。 一定需要按照模块进行拆分。 Blueprint(蓝图)就是这个时候需要使用的东西。 那么在Blueprint之中， 如何使用日志呢？

我们先基于前面的程序搭好框架：

主入口 main.py

# -*- coding:utf-8 -*-
from flask import Flask
import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
 
from views.simple_page import simple_page
 
app = Flask(__name__)
app.register_blueprint(simple_page, url_prefix="/simple_page")
 
 
@app.route('/')
def hello_world():
    app.logger.info("Info message")
    app.logger.warning("Warning msg")
    app.logger.error("Error msg!!!")
    return 'Hello, World!'
 
 
if __name__ == '__main__':
    app.debug = True
    formatter = logging.Formatter(
        "[%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d][%(levelname)s][%(thread)d] - %(message)s")
    handler = TimedRotatingFileHandler(
        "flask.log", when="D", interval=1, backupCount=15,
        encoding="UTF-8", delay=False, utc=True)
    app.logger.addHandler(handler)
    handler.setFormatter(formatter)
 
    app.run()
 

注意：已经注册好了蓝图 simple_page , 并且设置了 url_prefix=simple_page

蓝图 views.simple_page

from flask import Blueprint
 
simple_page = Blueprint('simple_page', __name__)
 
 
@simple_page.route('/')
def show():
    return "simple page"
 

文件目录长下面这样：

其实在blueprint之中， 使用日志的方式也很简单。 参考下面 simple_page.py 之中增加日志调用之后的代码：

from flask import Blueprint
from flask import current_app
 
simple_page = Blueprint('simple_page', __name__)
 
 
@simple_page.route('/')
def show():
    current_app.logger.info("simple page info...")
    current_app.logger.warning("warning msg!")
    current_app.logger.error("ERROR!!!!!")
    return "simple page"
 

关键就是 from flask import current_app 就可以获取当前的flask的app了。 我们来看看在日志文件之中的日志的样子：

[2018-12-12 08:39:13,431][simple_page.py:9][INFO][22908] - simple page info...
[2018-12-12 08:39:13,433][simple_page.py:10][WARNING][22908] - warning msg!
[2018-12-12 08:39:13,433][simple_page.py:11][ERROR][22908] - ERROR!!!!!
 

看起来一切正常。 Console 之中的日志：

[2018-12-12 08:39:13,431] INFO in simple_page: simple page info...
[2018-12-12 08:39:13,433] WARNING in simple_page: warning msg!
[2018-12-12 08:39:13,433] ERROR in simple_page: ERROR!!!!!
 

看起来也不错。 完美！

错误日志发送邮件或者调用HTTP接口

当系统上线之后， 多多少少程序会因为各种各样的问题产生Error级别的日志。 但是我们又不能一直盯着线上日志。 一个简单的办法， 当出现错误日志的时候， 主动通知。 比如发邮件或者调用Http Webhook 接口。

在标准日志库 logging 之中，就有 SMTPHandler 跟 HTTPHandler 可以实现这个功能。 下面以发邮件为例子。

我们接着上面Blueprint的代码接着写。

主入口main.py

# -*- coding:utf-8 -*-
from flask import Flask
import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
from logging.handlers import SMTPHandler
 
from views.simple_page import simple_page
 
app = Flask(__name__)
app.register_blueprint(simple_page, url_prefix="/simple_page")
 
 
@app.route('/')
def hello_world():
    app.logger.info("Info message")
    app.logger.warning("Warning msg")
    app.logger.error("Error msg----1")
    app.logger.error("Error msg----2")
    app.logger.error("Error msg----3")
    return 'Hello, World!'
 
 
if __name__ == '__main__':
    app.debug = True
 
    # File and Console handler & formtter
    formatter = logging.Formatter(
        "[%(asctime)s][%(module)s:%(lineno)d][%(levelname)s][%(thread)d] - %(message)s")
    handler = TimedRotatingFileHandler(
        "flask.log", when="D", interval=1, backupCount=15,
        encoding="UTF-8", delay=False, utc=True)
    app.logger.addHandler(handler)
    handler.setFormatter(formatter)
 
    # Email Handler
    mail_handler = SMTPHandler(
        mailhost='10.64.1.85',
        fromaddr='flask-admin@trendmicro.com',
        toaddrs=['wenjun_yang@trendmicro.com'],
        subject='Flask Application Error'
    )
    mail_handler.setLevel(logging.ERROR)
    mail_handler.setFormatter(logging.Formatter(
        "[%(asctime)s][%(module)s:%(lineno)d][%(levelname)s][%(thread)d] - %(message)s"
    ))
    app.logger.addHandler(mail_handler)
 
    app.run()
 

关键部分：

# 引入类库
from logging.handlers import SMTPHandler
 
# 配置handler&formatter
mail_handler = SMTPHandler(
    mailhost='10.64.xxx,yyy',
    fromaddr='flask-admin@abc.com',
    toaddrs=['superman@abc.com'],
    subject='Flask Application Error'
)
mail_handler.setLevel(logging.ERROR)
mail_handler.setFormatter(logging.Formatter(
    "[%(asctime)s][%(module)s:%(lineno)d][%(levelname)s][%(thread)d] - %(message)s"
))
 
# app.logger
app.logger.addHandler(mail_handler)  
 
 

注意： 我们在函数之中， 连续输入了3条Error信息， EmailHandler并不会帮助我们合并这三条信息， 而是会分别发送邮件过来。

在Log之中增加其他的辅助信息

增加辅助信息有两种比较优雅的方式：

LogFilter
Formatter

假设我们在Log之中需要增加当前的环境的hostname，我们新的formatter长下面这样

# 原来的formatter
[%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d][%(levelname)s][%(thread)d] - %(message)s
 
# 新的Formatter
(%(hostname)s)[%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d][%(levelname)s][%(thread)d] - %(message)s
 

使用LogFilter的方式

# 首先自定义一个LogFilter
class ContextFilter(logging.Filter):
    '''Enhances log messages with contextual information'''
    def filter(self, record):
        record.hostname = "my-windows-10"
        return True
 
 
# 在main函数之中， 增加加载这个filter即可
handler.addFilter(ContextFilter())
 

使用自定义的Formatter

TBD, 笔者暂时还没有调通

多机环境下的错误定位思路

比如我们使用前后端的架构， 会在多台机器甚至分布在不同数据中心的机器上面部署相同的程序， 相互构成一个集群。

这种场景下面， 出现错误的时候， 其实定位问题是非常麻烦的。 所以， 首先我们要定位在哪个环境上面出的问题。同时， 我们还需要借助其他的手段。 下面说一下思路：

• 增加 hostname 字段

  flask的日志默认是不带 hostname 字段的， 增加的方法就需要用到上一节提到的方法。

• 通过ELK等方式， 将日志统一收集到一个集中的地方进行处理

• 如果使用ELK， 可以直接在Kibana上面查找Error级别的日志， 并且通过thread / hostname 等过滤出某一个环境上面的日志进行查看。

本文原创， 转载需要注明出处：https://www.flyml.net