1 logging模块简介

logging模块是Python内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等；相比print，具备如下优点：

可以通过设置不同的日志等级，在release版本中只输出重要信息，而不必显示大量的调试信息；

print将所有信息都输出到标准输出中，严重影响开发者从标准输出中查看其它数据；logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方，以及怎么输出；

Logger从来不直接实例化，经常通过logging模块级方法(Module-Level  Function)logging.getLogger(name)来获得，其中如果name不给定就用root。名字是以点号分割的命名方式命名的(a.b.c)。对同一个名字的多个调用logging.getLogger()方法会返回同一个logger对象。这种命名方式里面，后面的loggers是前面logger的子logger，自动继承父loggers的log信息，正因为此,没有必要把一个应用的所有logger都配置一遍，只要把顶层的logger配置好了，然后子logger根据需要继承就行了。

logging.Logger对象扮演了三重角色:

首先,它暴露给应用几个方法以便应用可以在运行时写log.

其次,Logger对象按照log信息的严重程度或者根据filter对象来决定如何处理log信息(默认的过滤功能).

最后,logger还负责把log信息传送给相关的handlers.

2 logging模块使用

2.1 基本使用

配置logging基本的设置，然后在控制台输出日志，

import logging

logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.info("Start print log")

logger.debug("Do something")

logger.warning("Something maybe fail.")

logger.info("Finish")

运行时，控制台输出，

1 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Start printlog2 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - WARNING -Something maybe fail.3 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Finish

logging中可以选择很多消息级别，如：DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL，通过赋予logger或者handler不同的级别，开发者就可以只输出错误信息到特定的记录文件，或者在调试时只记录调试信息。

将logger的级别改为DEBUG，再观察一下输出结果

logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

从输出结果可以看到，输出了debug的日志记录

2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Start print log

2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - DEBUG - Do something

2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.

2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Finish

logging.basicConfig函数各参数：

filename：指定日志文件名；

filemode：和file函数意义相同，指定日志文件的打开模式，'w'或者'a'；

format：指定输出的格式和内容，format可以输出很多有用的信息，

datefmt：指定时间格式，同time.strftime()；

level：设置日志级别，默认为logging.WARNNING；

stream：指定将日志的输出流，可以指定输出到sys.stderr，sys.stdout或者文件，默认输出到sys.stderr，当stream和filename同时指定时，stream被忽略；

Formatters定义了Logger记录的输出格式。

定义了最终log信息的内容格式，应用可以直接实例化Foamatter类。信息格式字符串用%()s风格的字符串做替换。

属性名称

格式

说明

name

%(name)s

日志的名称

asctime

%(asctime)s

可读时间，默认格式‘2003-07-08 16:49:45,896’，逗号之后是毫秒

filename

%(filename)s

文件名，pathname的一部分

pathname

%(pathname)s

文件的全路径名称

funcName

%(funcName)s

调用日志多对应的方法名

levelname

%(levelname)s

日志的等级

levelno

%(levelno)s

数字化的日志等级

lineno

%(lineno)d

被记录日志在源码中的行数

module

%(module)s

模块名

msecs

%(msecs)d

时间中的毫秒部分

process

%(process)d

进程的ID

processName

%(processName)s

进程的名称

thread

%(thread)d

线程的ID

threadName

%(threadName)s

线程的名称

relativeCreated

%(relativeCreated)d

日志被创建的相对时间，以毫秒为单位

2.2 将日志写入到文件

2.2.1 将日志写入到文件

设置logging，创建一个FileHandler，并对输出消息的格式进行设置，将其添加到logger，然后将日志写入到指定的文件中，

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.setLevel(level = logging.INFO)

handler = logging.FileHandler("log.txt")

handler.setLevel(logging.INFO)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

handler.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(handler)

logger.info("Start print log")

logger.debug("Do something")

logger.warning("Something maybe fail.")

logger.info("Finish")

log.txt中日志数据为：

2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - INFO - Start print log

2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.

2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - INFO - Finish

2.2.2 将日志同时输出到屏幕和日志文件

logger中添加StreamHandler，可以将日志输出到屏幕上，

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.setLevel(level = logging.INFO)

handler = logging.FileHandler("log.txt")

handler.setLevel(logging.INFO)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

handler.setFormatter(formatter)

console = logging.StreamHandler()

console.setLevel(logging.INFO)

logger.addHandler(handler)

logger.addHandler(console)

logger.info("Start print log")

logger.debug("Do something")

logger.warning("Something maybe fail.")

logger.info("Finish")

可以在log.txt文件和控制台中看到

2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - INFO - Start print log

2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.

2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - INFO - Finish

可以发现，logging有一个日志处理的主对象，其他处理方式都是通过addHandler添加进去，logging中包含的handler主要有如下几种，

handler名称：位置；作用

StreamHandler：logging.StreamHandler；日志输出到流，可以是sys.stderr，sys.stdout或者文件

FileHandler：logging.FileHandler；日志输出到文件

BaseRotatingHandler：logging.handlers.BaseRotatingHandler；基本的日志回滚方式

RotatingHandler：logging.handlers.RotatingHandler；日志回滚方式，支持日志文件最大数量和日志文件回滚

TimeRotatingHandler：logging.handlers.TimeRotatingHandler；日志回滚方式，在一定时间区域内回滚日志文件

SocketHandler：logging.handlers.SocketHandler；远程输出日志到TCP/IP sockets

DatagramHandler：logging.handlers.DatagramHandler；远程输出日志到UDP sockets

SMTPHandler：logging.handlers.SMTPHandler；远程输出日志到邮件地址

SysLogHandler：logging.handlers.SysLogHandler；日志输出到syslog

NTEventLogHandler：logging.handlers.NTEventLogHandler；远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志

MemoryHandler：logging.handlers.MemoryHandler；日志输出到内存中的指定buffer

HTTPHandler：logging.handlers.HTTPHandler；通过"GET"或者"POST"远程输出到HTTP服务器

2.2.3 日志回滚

使用RotatingFileHandler，可以实现日志回滚，

import logging

from logging.handlers import RotatingFileHandler

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.setLevel(level = logging.INFO)

#定义一个RotatingFileHandler，最多备份3个日志文件，每个日志文件最大1K

rHandler = RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes = 1*1024,backupCount = 3)

rHandler.setLevel(logging.INFO)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

rHandler.setFormatter(formatter)

console = logging.StreamHandler()

console.setLevel(logging.INFO)

console.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(rHandler)

logger.addHandler(console)

logger.info("Start print log")

logger.debug("Do something")

logger.warning("Something maybe fail.")

logger.info("Finish")

可以在工程目录中看到，备份的日志文件，

.3 设置消息的等级

可以设置不同的日志等级，用于控制日志的输出

日志等级：使用范围

FATAL：致命错误

CRITICAL：特别糟糕的事情，如内存耗尽、磁盘空间为空，一般很少使用

ERROR：发生错误时，如IO操作失败或者连接问题

WARNING：发生很重要的事件，但是并不是错误时，如用户登录密码错误

INFO：处理请求或者状态变化等日常事务

DEBUG：调试过程中使用DEBUG等级，如算法中每个循环的中间状态

setLevel(lvl)      定义处理log的最低等级，内建的级别为：DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL；下图是级别对应数值

2.4 捕获traceback

Python中的traceback模块被用于跟踪异常返回信息，可以在logging中记录下traceback

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.setLevel(level = logging.INFO)

handler = logging.FileHandler("log.txt")

handler.setLevel(logging.INFO)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

handler.setFormatter(formatter)

console = logging.StreamHandler()

console.setLevel(logging.INFO)

logger.addHandler(handler)

logger.addHandler(console)

logger.info("Start print log")

logger.debug("Do something")

logger.warning("Something maybe fail.")

try:

open("sklearn.txt","rb")

except (SystemExit,KeyboardInterrupt):

raise

except Exception:

logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)

logger.info("Finish")

控制台和日志文件log.txt中输出

1 2017-07-25 15:04:24,045 - __main__ - INFO - Start printlog2 2017-07-25 15:04:24,045 - __main__ - WARNING -Something maybe fail.3 2017-07-25 15:04:24,046 - __main__ - ERROR - Faild to open sklearn.txt fromlogger.error4 Traceback (most recent call last):5 File "E:\PYTHON\Eclipse\eclipse\Doc\14day5\Logger模块\Logging.py", line 71, in

6 open("sklearn.txt","rb")7 IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt'

8 2017-07-25 15:04:24,049 - __main__ - INFO - Finish

View Code

也可以使用logger.exception(msg,_args)，它等价于logger.error(msg,exc_info = True,_args)，

将

logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)

替换为，

logger.exception("Failed to open sklearn.txt from logger.exception")

2.5 多模块使用logging

主模块mainModule.py

import logging

import subModule

logger = logging.getLogger("mainModule")

logger.setLevel(level = logging.INFO)

handler = logging.FileHandler("log.txt")

handler.setLevel(logging.INFO)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

handler.setFormatter(formatter)

console = logging.StreamHandler()

console.setLevel(logging.INFO)

console.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(handler)

logger.addHandler(console)

logger.info("creating an instance of subModule.subModuleClass")

a = subModule.SubModuleClass()

logger.info("calling subModule.subModuleClass.doSomething")

a.doSomething()

logger.info("done with subModule.subModuleClass.doSomething")

logger.info("calling subModule.some_function")

subModule.som_function()

logger.info("done with subModule.some_function")

子模块subModule.py

import logging

module_logger = logging.getLogger("mainModule.sub")

class SubModuleClass(object):

def __init__(self):

self.logger = logging.getLogger("mainModule.sub.module")

self.logger.info("creating an instance in SubModuleClass")

def doSomething(self):

self.logger.info("do something in SubModule")

a = []

a.append(1)

self.logger.debug("list a = " + str(a))

self.logger.info("finish something in SubModuleClass")

def som_function():

module_logger.info("call function some_function")

执行之后，在控制和日志文件log.txt中输出

1 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule - INFO -creating an instance of subModule.subModuleClass2 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule.sub.module - INFO - creating an instance inSubModuleClass3 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule - INFO -calling subModule.subModuleClass.doSomething4 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule.sub.module - INFO - do something inSubModule5 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule.sub.module - INFO - finish something inSubModuleClass6 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule - INFO -done with subModule.subModuleClass.doSomething7 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule - INFO -calling subModule.some_function8 2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule.sub - INFO -call function some_function9 2017-07-25 15:05:07,428 - mainModule - INFO - done with subModule.some_function

View Code

说明：

首先在主模块定义了logger'mainModule'，并对它进行了配置，就可以在解释器进程里面的其他地方通过getLogger('mainModule')得到的对象都是一样的，不需要重新配置，可以直接使用。定义的该logger的子logger，都可以共享父logger的定义和配置，所谓的父子logger是通过命名来识别，任意以'mainModule'开头的logger都是它的子logger，例如'mainModule.sub'。

实际开发一个application，首先可以通过logging配置文件编写好这个application所对应的配置，可以生成一个根logger，如'PythonAPP'，然后在主函数中通过fileConfig加载logging配置，接着在application的其他地方、不同的模块中，可以使用根logger的子logger，如'PythonAPP.Core'，'PythonAPP.Web'来进行log，而不需要反复的定义和配置各个模块的logger。

3 通过JSON或者YAML文件配置logging模块

尽管可以在Python代码中配置logging，但是这样并不够灵活，最好的方法是使用一个配置文件来配置。在Python 2.7及以后的版本中，可以从字典中加载logging配置，也就意味着可以通过JSON或者YAML文件加载日志的配置。

3.1 通过JSON文件配置

JSON配置文件

{

"version":1,

"disable_existing_loggers":false,

"formatters":{

"simple":{

"format":"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"

}

},

"handlers":{

"console":{

"class":"logging.StreamHandler",

"level":"DEBUG",

"formatter":"simple",

"stream":"ext://sys.stdout"

},

"info_file_handler":{

"class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",

"level":"INFO",

"formatter":"simple",

"filename":"info.log",

"maxBytes":"10485760",

"backupCount":20,

"encoding":"utf8"

},

"error_file_handler":{

"class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",

"level":"ERROR",

"formatter":"simple",

"filename":"errors.log",

"maxBytes":10485760,

"backupCount":20,

"encoding":"utf8"

}

},

"loggers":{

"my_module":{

"level":"ERROR",

"handlers":["info_file_handler"],

"propagate":"no"

}

},

"root":{

"level":"INFO",

"handlers":["console","info_file_handler","error_file_handler"]

}

}

通过JSON加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging，

import json

import logging.config

import os

def setup_logging(default_path = "logging.json",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):

path = default_path

value = os.getenv(env_key,None)

if value:

path = value

if os.path.exists(path):

with open(path,"r") as f:

config = json.load(f)

logging.config.dictConfig(config)

else:

logging.basicConfig(level = default_level)

def func():

logging.info("start func")

logging.info("exec func")

logging.info("end func")

if __name__ == "__main__":

setup_logging(default_path = "logging.json")

func()

3.2 通过YAML文件配置

通过YAML文件进行配置，比JSON看起来更加简介明了，

version: 1

disable_existing_loggers: False

formatters:

simple:

format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"

handlers:

console:

class: logging.StreamHandler

level: DEBUG

formatter: simple

stream: ext://sys.stdout

info_file_handler:

class: logging.handlers.RotatingFileHandler

level: INFO

formatter: simple

filename: info.log

maxBytes: 10485760

backupCount: 20

encoding: utf8

error_file_handler:

class: logging.handlers.RotatingFileHandler

level: ERROR

formatter: simple

filename: errors.log

maxBytes: 10485760

backupCount: 20

encoding: utf8

loggers:

my_module:

level: ERROR

handlers: [info_file_handler]

propagate: no

root:

level: INFO

handlers: [console,info_file_handler,error_file_handler]

通过YAML加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging

import yaml

import logging.config

import os

def setup_logging(default_path = "logging.yaml",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):

path = default_path

value = os.getenv(env_key,None)

if value:

path = value

if os.path.exists(path):

with open(path,"r") as f:

config = yaml.load(f)

logging.config.dictConfig(config)

else:

logging.basicConfig(level = default_level)

def func():

logging.info("start func")

logging.info("exec func")

logging.info("end func")

if __name__ == "__main__":

setup_logging(default_path = "logging.yaml")

func()

4 Reference