码农技术炒股之路——配置管理器、日志管理器

配置管理器和日志管理器是项目中最为独立的模块。我们可以很方便将其剥离出来供其他Python工程使用。文件的重点将是介绍Python单例和logging模块的使用。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）

配置管理器

在《码农技术炒股之路——架构和设计》中我们介绍过，配置管理将作为一个单例而存在。我尝试过各种Python单例的实现方法，发现都存在一些问题，不能保证单例的特性。后来对一些方案进行修改，得出下面一种可靠的方式:

instances = {}
def singleton(cls, *args, **kw):global instancesdef _singleton(*args, **kw): if cls.__name__ not in instances:  instances[cls.__name__] = cls(*args, **kw)return instances[cls.__name__]  return _singleton

我们可以使用下面方法进行测试

    @singletonclass singleton_test(object):def __init__(self, s_data):print "init"self._data = s_datadef run(self):print self._dataa = singleton_test("AAAAAAA")print aa.run()b = singleton_test("BBBBBBB")print bb.run()

其结果是

init
<__main__.singleton_test object at 0x021C57D0>
AAAAAAA
<__main__.singleton_test object at 0x021C57D0>
AAAAAAA

可见我们对通过修饰符修饰后的singleton_test类“构造”两次后得到的是同一个对象。

配置管理的实现其实非常简单，它就是一个使用singleton修饰、封装了ConfigParser的单例类

import ConfigParser
from singleton import singleton@singleton
class scheduler_frame_conf_inst():def __init__(self):self._cp = Nonedef load(self, conf_path):print("load frame conf %s" % conf_path)self._cp = ConfigParser.SafeConfigParser()self._cp.read(conf_path)def has_option(self, section_name, option_name):if self._cp:return self._cp.has_option(section_name, option_name)return Falsedef get(self, section_name, option_name):if self._cp:return self._cp.get(section_name, option_name)else:print("get conf %s %s" % (section_name, option_name))

load方法用于从指定路径加载工程配置。因为子模块都有自己的配置，且可能格式不一致，所以如果这些配置都放在一个文件中会显得非常杂乱。故工程的主配置文件保存是一组子模块配置文件路径的信息。子模块通过自己的配置解释规则去解释这些文件。

[frame_job]
conf_path = ./conf/frame_job.conf[frame_log]
conf_path = ./conf/log.conf[strategy_job]
conf_path = ./conf/strategy_job.conf[mysql_manager]
conf_path = ./conf/mysql_manager.conf[regulars]
conf_path = ./conf/regulars_manager.conf

上面配置分别对应于：系统任务管理器配置、日志管理器配置、普通任务管理器配置、数据库管理配置和正则管理器配置。

日志管理器

日志管理是通过封装Python的logging实现的。官方说明并没有对如何配置logging进行详细且准确的说明，所以我在完善这个模块时进行了若干次尝试，才得出正确的使用方法。

一般来说日志可以分为如下五种等级：

Info。用于记录一般性日志，如执行流程或者运行中的中间结果。如果线上日志量比较大，这种日志在上线前是可以关闭的。
Debug。用于记录辅助调试的信息。如果线上日志量比较大，这种日志在上线前是可以关闭的。
Warning。用于记录运行中我们可以接受的错误。一般发生这种错误只是一种预告，预示着某些方面出现了异常。
Error。用于记录运行中我们可以勉强接受的错误。这种错误的发生并不代表我们整个工程不可用，而是某些功能已经受限了。
Fatal。用于记录运行中我们不可以接收的错误。比如我们发现内存分配失败，就可以打印Fatal错误，并退出程序。因为内存都耗尽了，之后发生的什么事都不好预测，不如记录下错误信息后退出。

Python的logging库也支持上述等级。我们先看下封装后的日志类初始化操作

@singleton
class loggingex():def __init__(self, conf_path):error = 0while True:try:logging.config.fileConfig(conf_path)except IOError as e:if error > 1:raise eif 2 == e.errno:if os.path.isdir(e.filename):os.makedirs(e.filename)else:os.makedirs(os.path.dirname(e.filename))error = error + 1except Exception as e: raise eelse:break

其最核心的就是logging.config.fileConfig(conf_path)这行。它让logging库通过一个配置文件进行初始化，其中包括日志类型、日志格式和日志输出方式等信息。这些配置如何编写，以及如何结合代码使用，将是后文介绍的重点。

为了让封装的日志管理器有更强大的功能。我提出以下设计要求：

Debug等级日志只打印在Console中。
Info等级日志只打印在普通日志文件中。按小时切分。
Warning、Error和Fatal等级日志只打印在错误日志文件中。按小时切分。

我们先看下针对Debug等级日志的配置方式。

打印在Console中的Debug等级日志

首先我们需要定义日志输出的格式。我们希望日志可以打印出：时间、等级、进程ID、线程ID和用户自定义消息。这样在配置文件中我们需要加入如下的内容

[formatter_LogFormatter]
format=%(asctime)s ^ %(levelname)s ^ %(process)d ^ %(thread)d ^ %(message)s
datefmt=
class=logging.Formatter

注意一下，这个节的名称是formatter_LogFormatter。但是实际我们之后要使用的名称只有下划线之后一节——LogFormatter。“formatter_”是格式配置名的固有信息，即任何格式配置都要使用它来开头。

然后我们要声明一个叫formatters节，其下keys包含了之前声明的格式配置名称

[formatters]
keys=LogFormatter

下一步我们要声明日志输出方式。因为Debug日志是输出到Console中的，所以我们使用的类是StreamHandler

[handler_ConsoleHandler]
class=StreamHandler
formatter=LogFormatter
level=DEBUG
args=(sys.stdout,)

上面一节记录了日志输出所使用的类名、所使用的格式、日志等级和输出参数。注意一下节的名称——handler_ConsoleHandler，和格式配置节名要以“formatter_”开始类似，输出方式的节名要以“handler_”开头，而实际的名称则是下划线之后的ConsoleHandler。

接下来我们需要声明一个叫handlers的节，其下keys包含了之前声明的输出方式配置名称

[handlers]
keys=ConsoleHandler

最后我们要声明一个叫loggers的节，其下keys字段它包含了日志对象的名称。这些名称用逗号分隔。在定义Debug等级日志对象名称前，我们先要定义一个叫root的日志对象

[loggers]
keys=root,LogDebug

root日志对象的配置要包含所有声明的初始方式信息，当前我们只有ConsoleHandler，于是这样配置

[logger_root]
level=NOTSET
handlers=ConsoleHandler

LogDebug的配置如下

[logger_LogDebug]
handlers=ConsoleHandler
qualname=logger_LogDebug
level=DEBUG
propagate=0

节名是以logger_开头，其后跟着在Loggers中声明的Debug日志对象名称LogDebug。handler指向向Console输出的输出方式名ConsoleHandler；qualname指定为该节节名。level设置为DEBUG。

在Python中，我们可以通过下面的方式使用该日志对象

    def log_debug(self, msg):log_debug = logging.getLogger('logger_LogDebug')        #https://docs.python.org/2/howto/logging.htmllog_debug.debug(msg)

打印在文件中、按时间切分的Info等级日志

数据的内容格式我们还是借用LogFormatter定义。因为这次是要往文件中输出，所以我们需要重新定义一种输出方式——FileNomalHandler。

[handler_FileNomalHandler]
class=logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
formatter=LogFormatter
level=INFO
args=('./log/nomal.log.i', 'H', 1, 60)

因为要按时间维度切分，所以这次使用的类是logging.handlers.TimedRotatingFileHandler。然后我们再args中指定文件生成的路径和通用名，以及按多久时间切分一次。上述写法，将导致logging在工程的log目录下生成nomal.log.i.2017-01-01_23这样格式的数据

别忘记修改handlers下的keys信息，要把新增的handler给加进去

[handlers]
keys=ConsoleHandler,FileNomalHandler,

以及在logger_root加入它

[logger_root]
level=NOTSET
handlers=ConsoleHandler,FileNomalHandler

相应的我们需要定义一个日志对象配置

[logger_LogInfo]
handlers=FileNomalHandler
qualname=logger_LogInfo
level=INFO
propagate=0

并在loggers下的keys中新增该对象名称

[loggers]
keys=root,LogDebug,LogInfo

打印在文件中、按时间切分的Warning、Error和Fatal等级日志

相应的配置修改和上面类似，当时要注意文件名称需要换一下。我把整个配置放在这面区域中

###############################################################################
[loggers]
keys=root,LogDebug,LogInfo,LogWarningErrorCritical,SQL_ERROR[logger_root]
level=NOTSET
handlers=ConsoleHandler,FileNomalHandler,FileErrorHandler[logger_LogDebug]
handlers=ConsoleHandler
qualname=logger_LogDebug
level=DEBUG
propagate=0[logger_LogInfo]
handlers=FileNomalHandler
qualname=logger_LogInfo
level=INFO
propagate=0[logger_LogWarningErrorCritical]
handlers=FileErrorHandler
qualname=logger_LogWarningErrorCritical
level=WARNING
propagate=0[logger_SQL_ERROR]
handlers=SaveErrorSQL_FileHandler
qualname=logger_SQL_ERROR
level=WARNING
propagate=0
##############################################################################################################################################################
[handlers]
keys=ConsoleHandler,FileNomalHandler,FileErrorHandler,SaveErrorSQL_FileHandler[handler_ConsoleHandler]
class=StreamHandler
formatter=LogFormatter
level=DEBUG
args=(sys.stdout,)[handler_FileNomalHandler]
class=logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
formatter=LogFormatter
level=INFO
args=('./log/nomal.log.i', 'H', 1, 60)[handler_FileErrorHandler]
class=logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
formatter=LogFormatter
level=WARNING
args=('./log/nomal.log.wec', 'H', 1, 60)[handler_SaveErrorSQL_FileHandler]
class=logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
formatter=SQLLogFormatter
level=WARNING
args=('./log/sql_error.log', 'H', 1, 60)##############################################################################################################################################################
[formatters]
keys=LogFormatter,SQLLogFormatter[formatter_LogFormatter]
format=%(asctime)s ^ %(levelname)s ^ %(process)d ^ %(thread)d ^ %(message)s
datefmt=
class=logging.Formatter[formatter_SQLLogFormatter]
format=%(asctime)s ^ %(message)s
datefmt=
class=logging.Formatter
###############################################################################

上面配置中，我新增了一个打印SQL的日志对象配置。因为我们之后维护时可能需要把执行失败的SQL重新执行一遍，所以需要一个尽量简洁的文件格式。
因为在日志中，我需要知道是哪个文件哪行出错，所以需要使用inspect库进行栈回溯。于是在用户自定义消息的基础上，在调用日志方法前，对原消息做些修改（除了SQL日志）以扩充信息。

完整的代码如下：

import os
import sys
import inspect
import logging
import logging.config
from singleton import singleton@singleton
class loggingex():def __init__(self, conf_path):error = 0while True:try:logging.config.fileConfig(conf_path)except IOError as e:if error > 1:raise eif 2 == e.errno:if os.path.isdir(e.filename):os.makedirs(e.filename)else:os.makedirs(os.path.dirname(e.filename))error = error + 1except Exception as e: raise eelse:breakdef log_debug(self, msg):log_debug = logging.getLogger('logger_LogDebug')        #https://docs.python.org/2/howto/logging.htmllog_debug.debug(msg)def log_info(self, msg):log_info = logging.getLogger('logger_LogInfo')log_info.info(msg)def log_warning(self, msg):log_warning_error_critical = logging.getLogger('logger_LogWarningErrorCritical')log_warning_error_critical.warning(msg)def log_error(self, msg):log_warning_error_critical = logging.getLogger('logger_LogWarningErrorCritical')log_warning_error_critical.error(msg)      def log_critical(self, msg):log_warning_error_critical = logging.getLogger('logger_LogWarningErrorCritical')log_warning_error_critical.critical(msg)def log_error_sql(self, msg):log_error_sql = logging.getLogger('logger_SQL_ERROR')log_error_sql.critical(msg)def LOG_INIT(conf_path):global logger_objlogger_obj = loggingex(conf_path)def modify_msg(msg):stack_info = inspect.stack()if len(stack_info) > 2:file_name = inspect.stack()[2][1]line = inspect.stack()[2][2]function_name = inspect.stack()[2][3]new_msg = file_name + " ^ " + function_name + " ^ " + str(line) + " ^ " + msgreturn new_msgdef LOG_DEBUG(msg):new_msg = modify_msg(msg)try:logger_obj.log_debug(new_msg)except Exception as e:print new_msgdef LOG_INFO(msg):new_msg = modify_msg(msg)try:logger_obj.log_info(new_msg)except Exception as e:print new_msgdef LOG_WARNING(msg):new_msg = modify_msg(msg)try:logger_obj.log_warning(new_msg)except Exception as e:print new_msgdef LOG_ERROR(msg):new_msg = modify_msg(msg)try:logger_obj.log_error(new_msg)except Exception as e:print new_msgdef LOG_CRITICAL(msg):new_msg = modify_msg(msg)try:logger_obj.log_critical(new_msg)except Exception as e:print new_msgdef LOG_ERROR_SQL(msg):try:logger_obj.log_error_sql(msg)except Exception as e:print msgif __name__ == "__main__":LOG_INIT("../../conf/log.conf")LOG_DEBUG('LOG_DEBUG')LOG_INFO('LOG_INFO')LOG_WARNING('LOG_WARNING')LOG_ERROR('LOG_ERROR')LOG_CRITICAL('LOG_CRITICAL')LOG_ERROR_SQL("Create XXX Error")