Django logging配置及使用详解

yipeiwu_com6年前Python基础

1. settings.py文件

做开发离不开必定离不开日志, 以下是我在工作中写Django项目常用的logging配置.

# 日志配置
BASE_LOG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "log")

LOGGING = {
  'version': 1, # 保留字
  'disable_existing_loggers': False, # 是否禁用已经存在的日志实例
  'formatters': { # 定义日志的格式
    'standard': {
      'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'
           '[%(levelname)s][%(message)s]'
    },
    'simple': {
      'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
    },
    'collect': {
      'format': '%(message)s'
    }
  },
  'filters': { # 定义日志的过滤器
    'require_debug_true': {
      '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',
    },
  },
  'handlers': { # 日志处理程序
    'console': {
      'level': 'DEBUG',
      'filters': ['require_debug_true'], # 只有在Django debug为True时才在屏幕打印日志
      'class': 'logging.StreamHandler',
      'formatter': 'simple'
    },
    'SF': {
      'level': 'INFO',
      'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件,根据文件大小自动切
      'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日志文件
      'maxBytes': 1024 * 1024 * 500, # 日志大小 50M(最好不要超过1G)
      'backupCount': 3, # 备份数为3 xx.log --> xx.log.1 --> xx.log.2 --> xx.log.3
      'formatter': 'standard',
      'encoding': 'utf-8', # 文件记录的编码格式
    },
    'TF': {
      'level': 'INFO',
      'class': 'logging.handlers.TimedRotatingFileHandler', # 保存到文件,根据时间自动切
      'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日志文件
      'backupCount': 3, # 备份数为3 xx.log --> xx.log.2018-08-23_00-00-00 --> xx.log.2018-08-24_00-00-00 --> ...
      'when': 'D', # 每天一切, 可选值有S/秒 M/分 H/小时 D/天 W0-W6/周(0=周一) midnight/如果没指定时间就默认在午夜
      'formatter': 'standard',
      'encoding': 'utf-8',
    },
    'error': {
      'level': 'ERROR',
      'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件,自动切
      'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"), # 日志文件
      'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 50M
      'backupCount': 5,
      'formatter': 'standard',
      'encoding': 'utf-8',
    },
    'collect': {
      'level': 'INFO',
      'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件,自动切
      'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"),
      'maxBytes': 1024 * 1024 * 50, # 日志大小 50M
      'backupCount': 5,
      'formatter': 'collect',
      'encoding': "utf-8"
    }
  },
  'loggers': { # 日志实例
    '': { # 默认的logger应用如下配置
      'handlers': ['SF', 'console', 'error'], # 上线之后可以把'console'移除
      'level': 'DEBUG',
      'propagate': True, # 是否向上一级logger实例传递日志信息
    },
    'collect': { # 名为 'collect' 的logger还单独处理
      'handlers': ['console', 'collect'],
      'level': 'INFO',
    }
  },
}

2. 在Django根目录下创建log文件夹

3. logging的使用

有了logging配置之后, 我们在今后的项目中, 就尽量不再使用print语句来打印信息, 进行BUG调试. 更专业的我们将使用logger对象来保存并打印错误信息.

例如:

import logging

# 实例化logging对象,并以当前文件的名字作为logger实例的名字
logger = logging.getLogger(__name__)
# 生成一个名字叫做 collect 的日志实例
logger_c = logging.getLogger('collect')

class Foo(object):
  def test(self, data):
    logger.debug(data) # 打印data
    try:
      ...
    except Exception as e:
      logger.error(str(e))  # 保存并打印错误信息

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

matplotlib实现热成像图colorbar和极坐标图的方法

matplotlib实现热成像图colorbar和极坐标图的方法

热成像图 %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np def f(x,...

python并发编程 Process对象的其他属性方法join方法详解

一 Process对象的join方法 在主进程运行过程中如果想并发地执行其他的任务,我们可以开启子进程,此时主进程的任务与子进程的任务分两种情况 情况一: 在主进程的任务与子进程的任...

对python中数据集划分函数StratifiedShuffleSplit的使用详解

对python中数据集划分函数StratifiedShuffleSplit的使用详解

文章开始先讲下交叉验证,这个概念同样适用于这个划分函数 1.交叉验证(Cross-validation) 交叉验证是指在给定的建模样本中,拿出其中的大部分样本进行模型训练,生成模型,留小...

Python离线安装PIL 模块的方法

Python离线安装PIL 模块的方法

python的库一般都用pip安装。 但是有时候也会出现在线安装失败的情况,如下图安装PIL模块时报错: 这时候可以采取离线安装的方式; 一、首先下载离线安装包 PIL官方版不支持py...

Python Socket编程入门教程

这是用来快速学习 Python Socket 套接字编程的指南和教程。Python 的 Socket 编程跟 C 语言很像。 Python 官方关于 Socket 的函数请看 http:...