Python에서 로깅 모듈을 사용하는 방법
- WBOY앞으로
- 2023-05-12 18:10:061777검색
1. 낮은 구성 로깅
로그는 다음과 같은 5개 수준으로 구분됩니다. 이 5개 수준은 아래에서 위로 디버그-->정보-->경고-->오류--와 일치합니다. >심각, 기본적으로 가장 낮은 수준은 경고 수준입니다.
1.v1
import logging logging.debug('调试信息') logging.info('正常信息') logging.warning('警告信息') logging.error('报错信息') logging.critical('严重错误信息')
WARNING: 루트: 경고 메시지
ERROR: 루트: 오류 메시지
CRITICAL: 루트: 심각한 오류 메시지
v1 버전은 로그 수준을 지정할 수 없습니다. 스크린 인쇄로 파일에 쓸 수 없습니다. 따라서 다음 코드로 변경할 수 있습니다.
2.v2
import logging
# 日志的基本配置
logging.basicConfig(filename='access.log',
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
level=10)
logging.debug('调试信息') # 10
logging.info('正常信息') # 20
logging.warning('警告信息') # 30
logging.error('报错信息') # 40
logging.critical('严重错误信息') # 50logging.basicConfig() 함수의 특정 매개변수를 통해 로깅 모듈의 기본 동작을 변경할 수 있습니다. 사용 가능한 매개변수는 다음과 같습니다.
filename: 지정된 파일 이름을 사용하여 FiledHandler를 생성합니다( 나중에 자세히 설명) 핸들러 개념) 지정된 파일에 로그가 저장됩니다.
filemode: 파일 열기 모드, 이 매개변수는 파일 이름을 지정할 때 사용됩니다. 기본값은 "a"이며 "w"로 지정할 수도 있습니다.
format: 핸들러에서 사용하는 로그 표시 형식을 지정합니다.
datefmt: 날짜 및 시간 형식을 지정합니다.
level: 루트로거의 로그 레벨을 설정합니다. (구체적인 개념은 나중에 설명하겠습니다.)
stream: 지정된 스트림으로 StreamHandler를 생성합니다. 출력을 sys.stderr, sys.stdout 또는 파일로 지정할 수 있습니다. 기본값은 sys.stderr입니다. 파일 이름과 스트림 매개변수가 모두 나열되면 스트림 매개변수는 무시됩니다.
format 매개변수에 사용할 수 있는 형식 문자열:
%(name)s 로거 이름
%(levelno)s 숫자 형식의 로그 수준
%(levelname)s 로그 level in text form
%(pathname)s 로그 출력 함수를 호출하는 모듈의 전체 경로 이름은
%(filename)s 로그 출력 함수를 호출하는 모듈의 파일 이름입니다.
% (module)s 로그 출력 함수를 호출하는 모듈 이름
%(funcName)s 로그 출력 함수를 호출하는 함수 이름
%(lineno)d 코드 라인 로그 출력 함수를 호출하는 문이 위치합니다
%(created)f 시간을 나타내는 UNIX 표준 부동 소수점 숫자로 표시되는 현재 시간
%(relativeCreated)d 로그 정보를 출력할 때 이후 밀리초 수 Logger가 생성되었습니다
%(asctime)s 문자 현재 시간을 문자열로 표현합니다. 기본 형식은 "2003-07-08 16:49:45,896"입니다. 쉼표 뒤에 오는 것은 밀리초
%(thread)d 스레드 ID입니다.
%(threadName)님의 스레드 이름이 없을 수도 있습니다.
%(process)d 프로세스 ID가 없을 수 있습니다. 사용자
v2 버전에서는
%(message)s 메시지가 출력되지 않을 수 있으며, 파일로만 인쇄할 수 있습니다.
3.v3
로깅 모듈에는 로거, 필터, 포맷터 객체, 핸들러의 네 가지 역할이 포함되어 있습니다.
로거: 로그를 생성하는 객체
Filter: 로그를 필터링하는 객체
Formatter 객체 : 예 다양한 로그 형식 개체를 사용자 정의한 다음 이를 다른 Handler 개체에 바인딩하여 다양한 Handler의 로그 형식을 제어합니다
Handler: 로그를 수신하고 다른 위치로 인쇄를 제어합니다. FileHandler는 파일로 인쇄하는 데 사용되며 StreamHandler는 사용됩니다. 터미널로 인쇄
'''
critical=50
error =40
warning =30
info = 20
debug =10
'''
import logging
# 1、logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出
logger = logging.getLogger(__file__)
# 2、Filter对象：不常用，略
# 3、Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出
h2 = logging.FileHandler('t1.log') # 打印到文件
h3 = logging.FileHandler('t2.log') # 打印到文件
sm = logging.StreamHandler() # 打印到终端
# 4、Formatter对象：日志格式
formmater1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
formmater2 = logging.Formatter('%(asctime)s : %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
formmater3 = logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)
# 5、为Handler对象绑定格式
h2.setFormatter(formmater1)
h3.setFormatter(formmater2)
sm.setFormatter(formmater3)
# 6、将Handler添加给logger并设置日志级别
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(h3)
logger.addHandler(sm)
# 设置日志级别，可以在两个关卡进行设置logger与handler
# logger是第一级过滤，然后才能到handler
logger.setLevel(30)
h2.setLevel(10)
h3.setLevel(10)
sm.setLevel(10)
# 7、测试
logger.debug('debug')
logger.info('info')
logger.warning('warning')
logger.error('error')
logger.critical('critical')2. 고급 로깅
1. 로그 파일 구성
위의 세 가지 로그 버전은 다음 로그 구성 파일
import os
import logging.config
# 定义三种日志输出格式 开始
standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
'[%(levelname)s][%(message)s]' # 其中name为getLogger()指定的名字；lineno为调用日志输出函数的语句所在的代码行
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
# 定义日志输出格式 结束
logfile_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # log文件的目录，需要自定义文件路径 # atm
logfile_dir = os.path.join(logfile_dir, 'log') # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log
logfile_name = 'log.log' # log文件名，需要自定义路径名
# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir): # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log
os.mkdir(logfile_dir)
# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name) # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log\log.log
# 定义日志路径 结束
# log配置字典
LOGGING_DIC = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': standard_format
},
'simple': {
'format': simple_format
},
},
'filters': {}, # filter可以不定义
'handlers': {
# 打印到终端的日志
'console': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕
'formatter': 'simple'
},
# 打印到文件的日志,收集info及以上的日志
'default': {
'level': 'INFO',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件
'formatter': 'standard',
'filename': logfile_path, # 日志文件
'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M (*****)
'backupCount': 5,
'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
},
},
'loggers': {
# logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置。如果''设置为固定值logger1，则下次导入必须设置成logging.getLogger('logger1')
'': {
# 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕
'handlers': ['default', 'console'],
'level': 'DEBUG',
'propagate': False, # 向上（更高level的logger）传递
},
},
}
def load_my_logging_cfg():
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一个log实例
logger.info('It works!') # 记录该文件的运行状态
return logger
if __name__ == '__main__':
load_my_logging_cfg()2으로 연결됩니다. import time
import logging
import my_logging # 导入自定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__) # 生成logger实例
def demo():
logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))
logger.info("中文测试开始。。。")
for i in range(10):
logger.debug("i:{}".format(i))
time.sleep(0.2)
else:
logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))
logger.info("中文测试结束。。。")
if __name__ == "__main__":
my_logging.load_my_logging_cfg() # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置
demo()
3. Django 로그 구성 파일# logging_config.py
# 学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流群：711312441
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'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': {
'require_debug_true': {
'()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',
},
},
'handlers': {
# 打印到终端的日志
'console': {
'level': 'DEBUG',
'filters': ['require_debug_true'],
'class': 'logging.StreamHandler',
'formatter': 'simple'
},
# 打印到文件的日志,收集info及以上的日志
'default': {
'level': 'INFO',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切
'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日志文件
'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M
'backupCount': 3,
'formatter': 'standard',
'encoding': 'utf-8',
},
# 打印到文件的日志:收集错误及以上的日志
'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 5M
'backupCount': 5,
'formatter': 'standard',
'encoding': 'utf-8',
},
# 打印到文件的日志
'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 * 5, # 日志大小 5M
'backupCount': 5,
'formatter': 'collect',
'encoding': "utf-8"
}
},
'loggers': {
# logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
'': {
'handlers': ['default', 'console', 'error'],
'level': 'DEBUG',
'propagate': True,
},
# logging.getLogger('collect')拿到的logger配置
'collect': {
'handlers': ['console', 'collect'],
'level': 'INFO',
}
},
}
# -----------
# 用法:拿到俩个logger
logger = logging.getLogger(__name__) # 线上正常的日志
collect_logger = logging.getLogger("collect") # 领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志
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