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掌握 Python 日誌記錄:從基礎知識到進階技術

Barbara Streisand
Barbara Streisand原創
2024-12-04 08:25:12572瀏覽

Python 中的日誌記錄不僅僅是調試,它還涉及追蹤、監控和了解應用程式的行為。無論您是初學者還是經驗豐富的開發人員,本指南涵蓋了日誌記錄的各個方面,從基本設定到高級技術。

Mastering Python Logging: From Basics to Advanced Techniques

簡介
什麼是日誌記錄?
日誌記錄是一種在程式執行過程中記錄和追蹤事件的機制,可幫助開發人員有效地偵錯、監控和分析他們的應用程式。

為什麼日誌記錄很重要?
與列印不同,日誌記錄提供靈活性、可擴展性和可配置性,使其成為小型腳本和大型應用程式的可靠選擇。

這個部落格的內容
設定基本日誌記錄
將日誌寫入檔案
建立自訂記錄器
格式化日誌輸出
日誌輪換和配置等高級技術
最佳實務與常見錯誤

Python 中的日誌記錄是什麼?
引入日誌記錄模組。
解釋日誌記錄等級:
DEBUG:診斷問題的詳細資訊。
訊息:確認程式如預期運作。
警告:發生了意外情況,但程式仍然可以運行。
錯誤:出現問題導致操作失敗。
嚴重:可能會停止程式的嚴重錯誤。

設定基本日誌記錄
引入logging.basicConfig.
舉個簡單的例子:

import logging

# Basic configuration
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# Logging messages
logging.debug("Debug message")
logging.info("Info message")
logging.warning("Warning message")
logging.error("Error message")
logging.critical("Critical message")

輸出
預設情況下,控制台上僅顯示警告等級或以上等級的訊息。上面的例子產生:

警告:root:警告訊息
錯誤:根:錯誤訊息
關鍵:根:關鍵消息

將日誌寫入檔案

logging.basicConfig(filename="app.log", 
                    level=logging.DEBUG, 
                    format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")

logging.info("This will be written to a file.")

解釋basicConfig中的常用參數:
檔名:指定日誌檔。
檔案模式:「w」用於覆蓋或「a」用於追加。
格式:自訂日誌訊息結構。

建立自訂記錄器
為什麼要使用自訂記錄器?用於模組化和更受控的日誌記錄。
例:

import logging

# Create a custom logger
logger = logging.getLogger("my_logger")
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# Create handlers
console_handler = logging.StreamHandler()
file_handler = logging.FileHandler("custom.log")

# Set levels for handlers
console_handler.setLevel(logging.INFO)
file_handler.setLevel(logging.ERROR)

# Create formatters and add them to handlers
formatter = logging.Formatter("%(name)s - %(levelname)s - %(message)s")
console_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.setFormatter(formatter)

# Add handlers to the logger
logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)

# Log messages
logger.info("This is an info message.")
logger.error("This is an error message.")

** 格式化日誌**
解釋日誌記錄屬性:
%(asctime)s: 時間戳記。
%(levelname)s: 日誌訊息的等級。
%(message)s: 實際的日誌訊息。
%(name)s: 記錄者的名字。
進階格式化:

logging.basicConfig(format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s",
                    datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
                    level=logging.DEBUG)

日誌輪替
引入 RotatingFileHandler 來管理日誌檔案大小。
例:

from logging.handlers import RotatingFileHandler

# Create a logger
logger = logging.getLogger("rotating_logger")
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# Create a rotating file handler
handler = RotatingFileHandler("app.log", maxBytes=2000, backupCount=3)
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
handler.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(handler)

# Log messages
for i in range(100):
    logger.info(f"Message {i}")

使用logging.config進行複雜設定
示範如何使用設定字典:

import logging

# Basic configuration
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# Logging messages
logging.debug("Debug message")
logging.info("Info message")
logging.warning("Warning message")
logging.error("Error message")
logging.critical("Critical message")

日誌記錄的最佳實踐
使用有意義的日誌訊息。
避免日誌中存在敏感資料。
在開發中使用 DEBUG 級別,在生產中使用更高級別。
輪換日誌檔案以防止儲存問題。
為不同的模組使用唯一的記錄器名稱。

常見錯誤
在生產中過度使用 DEBUG。
忘記關閉文件處理程序。
不使用單獨的錯誤日誌檔案。

進階主題
非同步日誌記錄
對於高效能應用程序,請使用 QueueHandler 非同步卸載日誌記錄任務。

結構化日誌記錄
將訊息記錄為 JSON 以便機器可讀,尤其是對於 ELK Stack 這樣的系統。

第三方函式庫
探索像 loguru 這樣的工具,以實現更簡單、更強大的日誌記錄。

結論
日誌記錄不僅與調試有關,還與了解您的應用程式有關。透過掌握Python的日誌模組,您可以確保您的專案健壯、可維護且易於調試。

有疑問或建議嗎?在下面的評論中分享你的想法!

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