记录Python脚本的运行日志的方法

yipeiwu_com5年前Python基础

一、logging模块

Python中有一个模块logging,可以直接记录日志

#  日志级别
# CRITICAL 50
# ERROR  40
# WARNING 30
# INFO   20
# DEBUG  10

logging.basicConfig()函数中的具体参数:

filename:   指定的文件名创建FiledHandler,这样日志会被存储在指定的文件中;
filemode:   文件打开方式,在指定了filename时使用这个参数,默认值为“w”还可指定为“a”;
format:      指定handler使用的日志显示格式;
datefmt:    指定日期时间格式。,格式参考strftime时间格式化(下文)
level:        设置rootlogger的日志级别
stream:     用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,默认为sys.stderr。
                  若同时列出了filename和stream两个参数,则stream参数会被忽略。

 format参数中可能用到的格式化信息:

%(name)s

Logger的名字

%(levelno)s

数字形式的日志级别

%(levelname)s

文本形式的日志级别

%(pathname)s

调用日志输出函数的模块的完整路径名,可能没有

%(filename)s

调用日志输出函数的模块的文件名

%(module)s

调用日志输出函数的模块名

%(funcName)s

调用日志输出函数的函数名

%(lineno)d

调用日志输出函数的语句所在的代码行

%(created)f

当前时间,用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示

%(relativeCreated)d

输出日志信息时的,自Logger创建以 来的毫秒数

%(asctime)s

字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒

%(thread)d

线程ID。可能没有

%(threadName)s

线程名。可能没有

%(process)d

进程ID。可能没有

%(message)s

用户输出的消息

二、logging模块测试

1、打印日志到标准输出中

import logging
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')

输出结果

C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\python.exe D:/pyworkpeace/tupian.py 'https://www.tianyancha.com/login'
WARNING:root:warning message

Process finished with exit code 0

可以看出默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中,且只显示了大于等于WARNING级别的日志。默认的日志的格式为:

日志级别:Logger名称:用户输出消息

2、将日志文件输入到文件中

import os
logging.basicConfig(filename=os.path.join(os.getcwd(),'log.txt'),level=logging.DEBUG)
logging.debug('this is a message')

运行这三行代码后会在安装Python的目录中出现一个log.txt文件,文件内容

DEBUG:root:this is a message
DEBUG:root:debug message

3、自定义格式,输出日志文件

# -*-coding:utf-8-*-

import logging


def console_out(logFilename):
  ''''' Output log to file and console '''
  # Define a Handler and set a format which output to file
  logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG, # 定义输出到文件的log级别,大于此级别的都被输出
    format='%(asctime)s %(filename)s : %(levelname)s %(message)s', # 定义输出log的格式
    datefmt='%Y-%m-%d %A %H:%M:%S', # 时间
    filename=logFilename, # log文件名
    filemode='w') # 写入模式“w”或“a”
  # Define a Handler and set a format which output to console
  console = logging.StreamHandler() # 定义console handler
  console.setLevel(logging.INFO) # 定义该handler级别
  formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(filename)s : %(levelname)s %(message)s') # 定义该handler格式
  console.setFormatter(formatter)
  # Create an instance
  logging.getLogger().addHandler(console) # 实例化添加handler

  # Print information       # 输出日志级别
  logging.debug('logger debug message')
  logging.info('logger info message')
  logging.warning('logger warning message')
  logging.error('logger error message')
  logging.critical('logger critical message')


if __name__ == "__main__":
  console_out('logging.log')

输出结果:

此时也会自动生成一个日志文件,日志文件和运行文件在同一个文件夹中,文件名logging.log

2017-10-23 Monday 11:37:59 hgghf : DEBUG logger debug message
2017-10-23 Monday 11:37:59 hgghf : INFO logger info message
2017-10-23 Monday 11:37:59 hgghf : WARNING logger warning message
2017-10-23 Monday 11:37:59 hgghf : ERROR logger error message
2017-10-23 Monday 11:37:59 hgghf : CRITICAL logger critical message

修改输出路径:

filename='/tmp/test1.log', # log文件名

当将脚本中这行代码换一下,那么我们输出日志的路径地址就换成了D:\tmp

下面的方式同样可以达到上述结果

 4、自定义输出位置

import logging 
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, 
          format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', 
          datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S', 
          filename='/tmp/test.log', 
          filemode='w') 
 
logging.debug('debug message') 
logging.info('info message') 
logging.warning('warning message') 
logging.error('error message') 
logging.critical('critical message') 

由于运行脚本放在D:\pyworkpeace\下,输出文件在D盘tmp文件夹下test.log,内容如下:

Mon, 23 Oct 2017 15:00:05 tupian.py[line:11] DEBUG debug message
Mon, 23 Oct 2017 15:00:05 tupian.py[line:12] INFO info message
Mon, 23 Oct 2017 15:00:05 tupian.py[line:13] WARNING warning message
Mon, 23 Oct 2017 15:00:05 tupian.py[line:14] ERROR error message
Mon, 23 Oct 2017 15:00:05 tupian.py[line:15] CRITICAL critical message

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python中的各种装饰器详解

Python装饰器,分两部分,一是装饰器本身的定义,一是被装饰器对象的定义。 一、函数式装饰器:装饰器本身是一个函数。 1.装饰函数:被装饰对象是一个函数 [1]装饰器无参数: a.被装...

跟老齐学Python之list和str比较

相同点 都属于序列类型的数据 所谓序列类型的数据,就是说它的每一个元素都可以通过指定一个编号,行话叫做“偏移量”的方式得到,而要想一次得到多个元素,可以使用切片。偏移量从0开始,总元素数...

使用python模拟高斯分布例子

使用python模拟高斯分布例子

正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution) 正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,...

Python + Requests + Unittest接口自动化测试实例分析

Python + Requests + Unittest接口自动化测试实例分析

本文实例讲述了Python + Requests + Unittest接口自动化测试。分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 介绍下python的requests模块 Python Re...

python实现感知器算法详解

python实现感知器算法详解

在1943年,沃伦麦卡洛可与沃尔特皮茨提出了第一个脑神经元的抽象模型,简称麦卡洛可-皮茨神经元(McCullock-Pitts neuron)简称MCP,大脑神经元的结构如下图。麦卡洛可...