python测试系列教程 —— 调试日志logging

全栈工程师开发手册（作者：栾鹏）

python教程全解

logging结构

logging模块是Python内置的一个强大易用的日志模块。

整体上来说，日志管理最大的结构是Manager，Manager管理所有的Logger，但你不用去管这个东西，它是藏在背后默默干活的。
Logger里最根部是一个RootLogger，name是root，其他所有Logger都是在这个Logger下，通过名字，形成父子、子孙的树杈结构。
Logger里面有一些东西，Filter、Handler、LogRecord、Formatter，可以看作是一些配置，各自有各自的作用，接下来会介绍。
还能用LoggerAdapter对Logger进行一定的包装，一般我们用的很少。

logger是一个树结构，默认有个根root，其他logger都是其上的枝桠，比如创建一个name=’A.B’的logger，其实际结构就是 root-A-B

再创建一个name=’A.C.D’的logger，结构变为：

level 输出级别

在输出log的时候，不能所有日志都输出出来，而是有所选择，比如有时候我们只希望看到warning以上严重程度的，如果有太多info、debug会让log可读性变得很差。

我们可以通过设置logger的level来实现这一点。在logging中，将level设置如下：

LevelName	LevelValue
CRITICAL/ FATAL	50
ERROR	40
WARNING/ WARN	30
INFO	20
DEBUG	10
NOTSET	0

示例：

import logging
logger = logging.getLogger('test')
logging.basicConfig()  # basicConfig是logging提供的简单的配置方法，不用basicConfig则需要手动添加handler
logger.setLevel(logging.INFO)  # 输出所有大于等于INFO级别的log
logger.info('I am <info> message.')
logger.debug('I am <debug> message.')  # 不输出

输出：

INFO:test:I am <info> message.

要注意的是： root 的默认级别是 WARNING！，而且logger实际输出时的level是取决于EffectiveLevel，即从该级往上走，遇到的第一个level不为0的logger的level，也就是说如果你创建了logger，而没有为其设置level，那它默认是NOTSET，程序会往上层找，直到root，而root级别是WARNING，所以可能会导致没有输出日志。

handler日志输出目的地

我们写日志一个很重要的问题就是把日志输出到什么地方去，我们可能希望某些日志在console打印出来，可能希望有更详细的日志输出到log文件里去。怎么控制这些输出就需要用handler了。

import logging
logger = logging.getLogger('test')
logger.addHandler(logging.StreamHandler())  # 添加StreamHandler
logger.setLevel(logging.INFO)  # 输出所有大于INFO级别的log
logger.info('I am <info> message.')
logger.debug('I am <debug> message.')  # 不输出

我们把上面的例子稍微改动了一下，可以看到输出如下，输出到了console里。在pycharm中都是显示在输出窗口中。只不过缺少了INFO:的级别类型

I am <info> message.

这就是logging提供的最基本的一个handler，其他各种handler都是从这个handler继承发展来的。理论上可以把日志输出到各种流中，stderr、文件、socket等都可以。当然logging已经将各种流handler封装好了。

import logging
logger = logging.getLogger('test')
logger.addHandler(logging.StreamHandler())
logger.addHandler(logging.FileHandler('test.log'))  # 再添一个FileHandler
logger.setLevel(logging.INFO)  # 输出所有大于INFO级别的log
logger.info('I am <info> message.')
logger.debug('I am <debug> message.')  # 不输出

可以看到，info不仅仅输出到了console中，还在当前文件夹下创建了一个test.log文件并输出到了该文件中。在logging.handlers中还封装了一堆更高级的handlers，可以了解下，尤其是RotatingFileHandler和TimedRotatingFileHandler，可以把你的日志按一定规则分割成多份。你也可以自己封装handler哦，网上有人这么干的。

上面我们看到了logger的级别，可以控制这个logger要输出什么级别的log。但这里我们发现可以在logger里添加handler，控制输出log到哪里，明显发现，其实我们想要在不同的handler里输出不同级别的日志。

比如我们想要在console里输出warning以上的日志，在log文件里输出debug以上的日志，该怎么办呢？

handler也是有级别的。

import logging
logger = logging.getLogger('test')
logger.setLevel(logging.INFO)  # 输出所有大于INFO级别的log# 添加StreamHandler，并设置级别为WARNING
stream_hdl = logging.StreamHandler()
stream_hdl.setLevel(logging.WARNING)
logger.addHandler(stream_hdl)
# 添加FileHandler，并设置级别为DEBUG
file_hdl = logging.FileHandler('test.log')
file_hdl.setLevel(logging.DEBUG)
logger.addHandler(file_hdl)logger.info('I am <info> message.')
logger.debug('I am <debug> message.')  # 不输出

logger实例的log()函数，例如info()和debug()函数先针对logger实例的级别进行过滤，不超过logger实例级别的log()函数，不会被加载到logger实例中。

在这段代码中logger实例的等级为INFO，所以info()和debug()函数只有info函数会被记录到logger实例中。

logger实例中记录的log()函数再被StreamHandler和FileHandler根据各自的级别进行筛选。

这段代码中StreamHandler级别为WARNING，而FileHandler的级别为DEBUG，所以记录在logger实例中的info()函数只在FileHandler中输出，也就是只有在test.log函数中输出。

I am <info> message.

formatter —— 输出日志的格式

细心的话可以发现，我们后来自己添加的handler输出的log是没有格式的，就仅仅是输出而已。但basicConfig()输出的log是有格式的（虽然很丑）。

不同在于basicConfig()中的handler是带有formatter的。我们要添加formatter就需要用到logging中的另一个类Formatter

import logging
logger = logging.getLogger('test')
logger.setLevel(logging.DEBUG)  # 输出所有大于INFO级别的log
fmt = logging.Formatter('%(name)s - %(levelname)s - %(asctime)s - %(message)s')
# 添加StreamHandler，并设置级别为WARNING
stream_hdl = logging.StreamHandler()
stream_hdl.setLevel(logging.DEBUG)
stream_hdl.setFormatter(fmt)
logger.addHandler(stream_hdl)
# 添加FileHandler，并设置级别为DEBUG
file_hdl = logging.FileHandler('test.log')
file_hdl.setLevel(logging.DEBUG)
file_hdl.setFormatter(fmt)
logger.addHandler(file_hdl)logger.info('I am <info> message.')
logger.debug('I am <debug> message.')  # 不输出

是不是漂亮多了，logging的formatter可以输出的不止这几个信息，还有很多：

%(name)s ——logger实例的名称
%(levelno)s ——等级编号，为(DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL)对应的编号
%(levelname)s ——等级名称，为 (“DEBUG”, “INFO”, “WARNING”, “ERROR”, “CRITICAL”)中的一个
%(pathname)s ——触发log的文件的全路径
%(filename)s ——触发log的文件的文件名
%(module)s ——触发log的模块名
%(lineno)d ——触发log的代码行数
%(funcName)s ——函数名
%(created)f ——log记录的创建时间
%(asctime)s ——log记录的文本时间
%(msecs)d ——创建时间对应的毫秒级时间戳
%(relativeCreated)d ——应用启动到当前记录被加载之间的时间差
%(thread)d ——线程id
%(threadName)s ——线程名称
%(process)d ——进程id
%(message)s ——日志记录的消息显示

配置logger

我们可以通过多种途径配置logger，像上面用过的basicConfig()（没有用参数，可以自己阅读源码，很简单的几个参数），或者像上面的例子手动添加handler、设置formatter，logging还给了我们其他高级的配置方法：

logging.config里有多种配置方法，像fileConfig，可以直接读一个文件；像dictConfig，可以传一个dict进行配置（django就是这么配置的）；似乎还能起个socket，来实时修改config，听起来很吊的样子。