Python线上环境使用日志的及配置文件
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- 瞎比比
- 与 print 相比 logging 有什么优势？
- 基础用法
- 保存到文件
- 多模块使用 logging
- 使用配置文件配置 logging
瞎比比
这篇文章其实早在一个月之前就写好了。奈何，加班猛如虎，真的怕了。直至今天才幸运地有了个双休，赶紧排版一下文章发布了。以下为正文。 在初学 Python 的时候，我们使用
print("hello world")
输出了我们的第一行代码。在之后的日子里，便一直使用 print 进行调试（当然，还有 IDE 的 debug 模式）。但是，当你在线上运行 Python 脚本的时候，你并不可能一直守着你的运行终端。可是如果不守着的话，每当出现 bug ，错误又无从查起。这个时候，你需要对你的调试工具进行更新换代了，这里我推荐一个优雅的调试工具 logging。
与 print 相比 logging 有什么优势？
那既然我推荐这个工具，它凭什么要被推荐呢？且来看看它有什么优势：
- 可以输出到多处，例如：在输出到控制台的同时，可以保存日志到日志文件里面，或者保存到其他远程服务器
- 可以设置日志等级，DEBUG、INFO、ERROR等，在不同的环境（调试环境、线上环境）使用不同的等级来过滤日志，使用起来很方便
- 配置灵活，可保存到配置文件，格式化输出
基础用法
下面涉及到的代码我都省略了导包部分，详见源码(后台回复 logging 获取源码)
base_usage.py
logging.basicConfig(level=log_level, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("Log level info")
logger.debug("Log level debug")
logger.warning("Log level warning")
# 捕获异常，并打印出出错行数
try:
raise Exception("my exception")
except (SystemExit, KeyboardInterrupt):
raise
except Exception:
logger.error("there is an error =>", exc_info=True)
level为日志等级，分为：
FATAL：致命错误
CRITICAL：特别糟糕的事情，如内存耗尽、磁盘空间为空，一般很少使用
ERROR：发生错误时，如IO操作失败或者连接问题
WARNING：发生很重要的事件，但是并不是错误时，如用户登录密码错误
INFO：处理请求或者状态变化等日常事务
DEBUG：调试过程中使用DEBUG等级，如算法中每个循环的中间状态
foamat可以格式化输出，其参数有如下：
%(levelno)s：打印日志级别的数值 %(levelname)s：打印日志级别的名称 %(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
捕获异常,以下两行代码都具有相同的作用
logger.exception(msg,_args) logger.error(msg,exc_info = True,_args)
保存到文件，并输出到命令行
这个用法直接 copy 使用就行
import logging
# 写入文件
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level=logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("info.log")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.info("Log level info")
logger.debug("Log level debug")
logger.warning("Log level warning")
# 写入文件，同时输出到屏幕
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("info.log")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("Log level info")
logger.debug("Log level debug")
logger.warning("Log level warning")
多模块使用 logging
被调用者的日志格式会与调用者的日志格式一样 main.py
# -*- coding: utf-8 -*-
__auth__ = 'zone'
__date__ = '2019/6/17 下午11:46'
'''
公众号：zone7
小程序：编程面试题库
'''
import os
import logging
from python.logging_model.code import sub_of_main
logger = logging.getLogger("zone7Model")
logger.setLevel(level=logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
sub = sub_of_main.SubOfMain()
logger.info("main module log")
sub.print_some_log()
sub_of_main.py
# -*- coding: utf-8 -*-
__auth__ = 'zone'
__date__ = '2019/6/17 下午11:47'
'''
公众号：zone7
小程序：编程面试题库
'''
import logging
module_logger = logging.getLogger("zone7Model.sub.module")
class SubOfMain(object):
def __init__(self):
self.logger = logging.getLogger("zone7Model.sub.module")
self.logger.info("init sub class")
def print_some_log(self):
self.logger.info("sub class log is printed")
def som_function():
module_logger.info("call function some_function")
使用配置文件配置 logging
这里分别给出了两种配置文件的使用案例，都分别使用了三种输出，输出到命令行、输出到文件、将错误信息独立输出到一个文件
log_cfg.json
{
"version":1,
"disable_existing_loggers":false,
"formatters":{
"simple":{
"format":"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
}
},
"handlers":{
"console":{
"class":"logging.StreamHandler",
"level":"DEBUG",
"formatter":"simple",
"stream":"ext://sys.stdout"
},
"info_file_handler":{
"class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",
"level":"INFO",
"formatter":"simple",
"filename":"info.log",
"maxBytes":10485760,
"backupCount":20,
"encoding":"utf8"
},
"error_file_handler":{
"class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",
"level":"ERROR",
"formatter":"simple",
"filename":"errors.log",
"maxBytes":10485760,
"backupCount":20,
"encoding":"utf8"
}
},
"loggers":{
"my_module":{
"level":"ERROR",
"handlers":["info_file_handler2"],
"propagate":"no"
}
},
"root":{
"level":"INFO",
"handlers":["console","info_file_handler","error_file_handler"]
}
}
通过 json 文件读取配置：
import json
import logging.config
import os
def set_log_cfg(default_path="log_cfg.json", default_level=logging.INFO, env_key="LOG_CFG"):
path = default_path
value = os.getenv(env_key, None)
if value:
path = value
if os.path.exists(path):
with open(path, "r") as f:
config = json.load(f)
logging.config.dictConfig(config)
else:
logging.basicConfig(level=default_level)
def record_some_thing():
logging.info("Log level info")
logging.debug("Log level debug")
logging.warning("Log level warning")
if __name__ == "__main__":
set_log_cfg(default_path="log_cfg.json")
record_some_thing()
log_cfg.yaml
version: 1
disable_existing_loggers: False
formatters:
simple:
format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
handlers:
console:
class: logging.StreamHandler
level: DEBUG
formatter: simple
stream: ext://sys.stdout
info_file_handler:
class: logging.handlers.RotatingFileHandler
level: INFO
formatter: simple
filename: info.log
maxBytes: 10485760
backupCount: 20
encoding: utf8
error_file_handler:
class: logging.handlers.RotatingFileHandler
level: ERROR
formatter: simple
filename: errors.log
maxBytes: 10485760
backupCount: 20
encoding: utf8
loggers:
my_module:
level: ERROR
handlers: [info_file_handler]
propagate: no
root:
level: INFO
handlers: [console,info_file_handler,error_file_handler]
通过 yaml 文件读取配置：
import yaml
import logging.config
import os
def set_log_cfg(default_path="log_cfg.yaml", default_level=logging.INFO, env_key="LOG_CFG"):
path = default_path
value = os.getenv(env_key, None)
if value:
path = value
if os.path.exists(path):
with open(path, "r") as f:
config = yaml.load(f)
logging.config.dictConfig(config)
else:
logging.basicConfig(level=default_level)
def record_some_thing():
logging.info("Log level info")
logging.debug("Log level debug")
logging.warning("Log level warning")
if __name__ == "__main__":
set_log_cfg(default_path="log_cfg.yaml")
record_some_thing()
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python线上环境使用日志的及配置文件,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【听图阁-专注于Python设计】网站的支持！
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