一、logging模块

logging 模块：日志模块

日志模块共有五个级别(从低到高)：

1. debug：调试 （10）
2. info：正常 （20）
3. warning：警告（30）
4. error：错误（40）
5. critical：严重错误（50）

1.1 v1版本

v1版本(无法指定日志格式，只能往屏幕打印，无法写入文件)

import logginglogging.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')

直接输出日志信息

1.2 v2版本

v2版本(日志信息记录在文件当中,无法指定字符编码，会乱码)

import logging
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')  # 50

可在logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有:

filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
format：指定handler使用的日志显示格式。
datefmt：指定日期时间格式。
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。format参数中可能用到的格式化串：%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s 调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d 线程ID。可能没有
%(threadName)s 线程名。可能没有
%(process)d 进程ID。可能没有
%(message)s用户输出的消息

1.3 v3版本

v3版本包括：

1. logger：产生日志的对象、
2. Formatter对象：日志格式对象、
3. Handler：接收日志然后控制打印到不同的地方，
   1. FileHandler打印到文件中，
   2. StreamHandler打印到终端

import logging# 1. 生成一个产生日志的对象，logger对象
logger = logging.getLogger('Mr.xu')# 2. 生成格式
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',)# 3. 生成一个文件对象
h1 = logging.FileHandler('h1.log')
h2 = logging.FileHandler('h2.log')
sm = logging.StreamHandler()# 4. 文件绑定格式
h1.setFormatter(formmater1)
h2.setFormatter(formmater2)
sm.setFormatter(formmater3)# 5. 绑定文件
logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(sm)# 6. 控制级别
logger.level = 30       # 第一层过滤
h1.level = 40           # 第二层过滤
h2.level = 10           # 第三层过滤# 7. 使用
logger.debug('调试信息')  # 10
logger.info('正常信息')  # 20
logger.warning('警告信息')  # 30
logger.error('报错信息')  # 40
logger.critical('严重错误信息')  # 50

以上是日志的版本。更好的理解logging日志还是看v3版本的吧。

接下来会给出配置日志文件的模板。大家会用即可

二、配置日志文件模板

以上三个版本的日志只是为了引出我们下面的日志配置文件

通过logging.config导入配置字典进行日志文件的配置

import os
import logging.config   # 通过logging.config 配置# 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# 配置 生成log文件的文件夹路径 和 log文件名
logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  # log文件的目录，需要自定义文件路径
logfile_dir = os.path.join(logfile_dir, 'log')  # 拼接 当前目录中的log文件夹名
print(logfile_dir)
logfile_name = 'log.log'  # log文件名# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):  # 创建当前目录中的log文件夹os.mkdir(logfile_dir)# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)  # 拼接 当前目录中的log文件夹路径和log文件名
print('logfile_path:',logfile_path)
# 定义日志路径 结束# log配置字典
LOGGING_DIC = {'version': 1,   # 版本号'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 loggerif __name__ == '__main__':load_my_logging_cfg()

2.1 使用日志模板

import my_logging  # 导入自定义的logging配置logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成logger实例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

三、Django日志配置文件

# logging_config.pyLOGGING = {'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loggerlogger = 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