Home >Backend Development >Python Tutorial >Python中使用logging模块打印log日志详解
学一门新技术或者新语言,我们都要首先学会如何去适应这们新技术,其中在适应过程中,我们必须得学习如何调试程序并打出相应的log信息来,正所谓“只要log打的好,没有bug解不了”,在我们熟知的一些信息技术中,log4xxx系列以及开发Android app时的android.util.Log包等等都是为了开发者更好的得到log信息服务的。在Python这门语言中,我们同样可以根据自己的程序需要打出log。
log信息不同于使用打桩法打印一定的标记信息,log可以根据程序需要而分出不同的log级别,比如info、debug、warn等等级别的信息,只要实时控制log级别开关就可以为开发人员提供更好的log信息,与log4xx类似,logger,handler和日志消息的调用可以有具体的日志级别(Level),只有在日志消息的级别大于logger和handler的设定的级别,才会显示。下面我就来谈谈我在Python中使用的logging模块一些方法。
logging模块介绍
Python的logging模块提供了通用的日志系统,熟练使用logging模块可以方便开发者开发第三方模块或者是自己的Python应用。同样这个模块提供不同的日志级别,并可以采用不同的方式记录日志,比如文件,HTTP、GET/POST,SMTP,Socket等,甚至可以自己实现具体的日志记录方式。下文我将主要介绍如何使用文件方式记录log。
logging模块包括logger,handler,filter,formatter这四个基本概念。
logger:提供日志接口,供应用代码使用。logger最长用的操作有两类:配置和发送日志消息。可以通过logging.getLogger(name)获取logger对象,如果不指定name则返回root对象,多次使用相同的name调用getLogger方法返回同一个logger对象。
handler:将日志记录(log record)发送到合适的目的地(destination),比如文件,socket等。一个logger对象可以通过addHandler方法添加0到多个handler,每个handler又可以定义不同日志级别,以实现日志分级过滤显示。
filter:提供一种优雅的方式决定一个日志记录是否发送到handler。
formatter:指定日志记录输出的具体格式。formatter的构造方法需要两个参数:消息的格式字符串和日期字符串,这两个参数都是可选的。
基本使用方法
一些小型的程序我们不需要构造太复杂的log系统,可以直接使用logging模块的basicConfig函数即可,代码如下:
运行程序时我们就会在该文件的当前目录下发现basic_logger.log文件,查看basic_logger.log内容如下:
需要说明的是我将level设定为DEBUG级别,所以log日志中只显示了包含该级别及该级别以上的log信息。信息级别依次是:notset、debug、info、warn、error、critical。如果在多个模块中使用这个配置的话,只需在主模块中配置即可,其他模块会有相同的使用效果。
较高级版本
上述的基础使用比较简单,没有显示出logging模块的厉害,适合小程序用,现在我介绍一个较高级版本的代码,我们需要依次设置logger、handler、formatter等配置。
这时我们查看当前目录的nomal_logger.log日志文件,如下:
这个对照前面介绍的logging模块,不难理解,下面的最终版本将会更加完整。
完善版本
这个最终版本我用singleton设计模式来写一个Logger类,代码如下:
当前目录下的 final_logger.log内容如下: