python日志:logging模块使用

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python日志:logging模块使用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

# python日志:logging模块使用

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, 记录运行时的过程

## 日志事件级别

级别排序:CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG

默认等级: WARNING

python日志:logging模块使用

 

## Logger

### 创建logger

```文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-412015.html

import logging


 

logger = logging.getLogger(__name__) #默认root

```

### 设置日志记录的级别

```

 level_relations = {

        'debug': logging.DEBUG,

        'info': logging.INFO,

        'warning': logging.WARNING,

        'error': logging.ERROR,

        'crit': logging.CRITICAL

    }  # 日志级别关系映射

logger.setLevel(level_relations['debug'])

```

### 将日志内容传递到相关联的handlers中

```

logger.addHandler()

logger.removeHandler()

```

### Handlers处理器

python日志:logging模块使用

 

### 输出到控制台

```

import logging


 

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,

                    format='%(asctime)s %(filename)s %(levelname)s %(message)s',

                    datefmt='%a %d %b %Y %H:%M:%S'

                   )

logging.getLogger(__name__)

logging.info('info')

logging.debug('debug')

logging.warning('warning')

```

### 控制台输出参数

python日志:logging模块使用

 


 

###  将日志同时输出到屏幕和日志文件

```

import logging.handlers

import logging.config

from sys import _getframe as get

import os


 

def create_file(filename):

    if not os.path.exists(filename):

        with open(filename, 'a', encoding='utf-8') as f:

            pass


 

class Logger:

    level_relations = {

        'debug': logging.DEBUG,

        'info': logging.INFO,

        'warning': logging.WARNING,

        'error': logging.ERROR,

        'crit': logging.CRITICAL

    }  # 日志级别关系映射

    # 第一种创建方式

    def __init__(self, name, filename):

        logger = logging.getLogger(name)  # 创建日志对象

        logger.setLevel(Logger.level_relations.get('debug'))  # 设置日志等级

        fmt = f'[{name} P- %(process)s T- %(thread)s %(funcName)s %(asctime)s %(message)s'

        formatter = logging.Formatter(fmt, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')  # 时间格式

        create_file(filename)

        # 设置屏幕显示

        consloe = logging.StreamHandler()  # 控制台输出日志

        consloe.setLevel(Logger.level_relations.get('info'))     # 设置控制台输出日志级别

        consloe.setFormatter(formatter)    # 设置控制台打印格式

        # 设置日志保存文件中

        file_handler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler(filename, when='s', interval=2, backupCount=2, encoding='utf-8')  # 这里我设置的是2秒产生1个日志文件, 保存近两天的日志

        # when:h(时)/m(分)/s(秒)/d(天)/midnight(凌晨)等等,  interval:间隔时间, backupCount=0 保存几天的日志

        file_handler.setLevel(Logger.level_relations.get('info'))  # 设置输出到日志文件等级

        file_handler.setFormatter(formatter)   # 设置写到日志文件格式

        file_handler.suffix = '%Y-%m-%d_%M_%S'  # 日志文件后缀

        # 将日志内容传递到相关联的handlers中

        logger.addHandler(consloe)

        logger.addHandler(file_handler)

        self.log = logger

    def info(self, message):

        # 调用该函数的函数文件名, 调用该函数的函数名字, 调用该函数的行号

        self.log.info('info {} {} {} {}'.format(get(1).f_code.co_filename.split('/')[-1], get(1).f_code.co_name, get(1).f_lineno, message))

    def error(self, message):

        self.log.info('info {} {} {} {}'.format(get(1).f_code.co_filename.split('/')[-1], get(1).f_code.co_name, get(1).f_lineno, message))

```

### sys._getframe

```

import sys

sys._getframe().f_code.co_filename  # 当前文件名,可以通过__file__获得

sys._getframe(0).f_code.co_name # 当前函数名

sys._getframe(1).f_code.co_name  # 调用该函数的函数名字,如果没有被调用,则返回<module>

sys._getframe(0).f_lineno #当前函数的行号

sys._getframe(1).f_lineno # 调用该函数的行号

```

### logging.basicConfig(**kwargs)

python日志:logging模块使用

 

```

# filename为空时默认屏幕输出,反之写入文件

# logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,

#                     format='%(asctime)s %(filename)s %(levelname)s %(message)s',

#                     datefmt='%a %d %b %Y %H:%M:%S',

#                     filename='my.log',

#                     filemode='a'

#                    )

# 即写入文件, 又在屏幕输出

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,

                    format='%(asctime)s %(filename)s %(levelname)s %(message)s',

                    datefmt='%a %d %b %Y %H:%M:%S',

                    handlers=[logging.StreamHandler(), logging.FileHandler('my.log', encoding='utf-8')],

                   )

```

### dictConfig


 

```

# 通过YAML文件配置

import yaml

with open('common_config.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f:

    data = yaml.load(f, yaml.Loader)

config_d = data['log_config']

# 通过json

config_d = {

    "version": 1,

    "disable_existing_loggers": True,

    "formatters": {

        "standrd": {

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

            "datefmt": "%Y-%m-%d %H:%M:%S"

        }

    },

    "handlers": {

        "console": {

            "class": "logging.StreamHandler",

            "level": "DEBUG",

            "formatter": "standrd",

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

        },

        "info_file_handler": {

            "class": "logging.handlers.TimedRotatingFileHandler",

            "level": "INFO",

            "formatter": "standrd",

            "filename": "C:/Users/huangxiangyi/Desktop/flask_ka/hxy_test/my.log",

            "backupCount": 20,

            "encoding": "utf8"

        },

        'loggers': {

            'main': {

                'level': 'INFO',

                'propagate': False,

                'handlers': ['console', 'info_file_handler']

            }

        },

    },

    "root": {

        "level": "INFO",

        "handlers": [

            "console",

            "info_file_handler"

        ]

    }

}

logging.config.dictConfig(config_d)

logging.getLogger('main')

```

### common_config.yaml文件

```

# 日志配置,根据自己需要自行添加

url: &url C:/Users/huangxiangyi/Desktop/flask_ka/hxy_test/

log_config:

  version: 1

  disable_existing_loggers: true

  formatters:

          standrd:

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

              datefmt: "%Y-%m-%d %H:%M:%S"

  handlers:

      console:

              class: logging.StreamHandler

              level: DEBUG

              formatter: standrd

              stream: ext://sys.stdout

      info_file_handler:

              class: logging.handlers.TimedRotatingFileHandler

              level: INFO

              formatter: standrd

              filename: !!python/object/apply:os.path.join [*url, my.log]

              backupCount: 20

              encoding: utf8

  loggers:

        main: 

          level: INFO

          propagate: false

          handlers: [console, info_file_handler]

  root:

      level: INFO

      handlers: [console,info_file_handler]

```

到了这里,关于python日志:logging模块使用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • logging 模块因权限问题写入日志失败

    哈喽大家好,我是咸鱼 今天跟大家分享一个使用 Python 的 logging 模块写入日志文件时遇到的权限问题,不知道你们有没有遇到过 今天上班的时候手机短信收到了 zabbix 告警,但是发现了不对劲的地方:微信没有收到告警信息,按理说短信跟微信应该是同时收到告警信息的 咸鱼

    2024年02月07日
    浏览(39)
  • Python logging模块的基本使用、进阶使用详解

    在 python3 中,内置了 logging 模块,用于进行日志相关的处理。 这篇文章将总结 logging 模块的基本用法及进阶用法 1. 日志级别及对应函数 logging模块默认定义了6个日志级别: 日志优先级: CRIRICAL ERROR WARNING INFO DEBUG 当日志级别设置为某个级别时,则低于该级别的日志将不输出

    2024年01月25日
    浏览(54)
  • python | Logging日志标准库的常见使用方法(手搓日志记录装饰器)

    日志级别从低到高分为: DEBUG INFO WARNING ERROR CRITICAL 使用前需要设置记录的日志级别,只有大等于该日志级别的日志才会被记录。 例如,设置日志级别为 WARNING ,则 WARNING 、 ERROR 、 CRITICAL 三种级别的日志才会被记录。 运行这段代码,可以在控制台看到以下输出: 可以自定义

    2024年02月11日
    浏览(41)
  • python-日志模块以及实际使用设计

    python-日志模块以及实际使用设计 1. 基本组成 日志模块四个组成部分: 日志对象:产生日志信息 日志处理器:将日志信息输出到指定地方,例如终端、文件。 格式器:在日志处理器输出之前,对信息进行各方面的美化。 过滤器:在日志处理器输出之前,将信息按照过滤器的

    2024年01月25日
    浏览(41)
  • python创建多个logging日志文件

    为每一个计算过程创建一个单独的日志文件,并写入对应的结果,同时保留控制台输出的功能,控制台输出与日志文件记录可以分开单独控制。 控制台输出结果  日志文件输出

    2024年02月13日
    浏览(40)
  • 深入理解Python中的日志记录(Logging)

    🚀  个人主页 :xmp65535 🚀  专栏 :python技术专栏 目录 一、Python Logging 模块概述 二、相关组件 Logger Handler Formatter Filter LogRecord Level 三、基本配置 Formatters格式: 四、记录日志 五、日志记录者(Loggers) logging.getLogger(name=None) 六、处理器(Handlers) logging.Handler() RotatingFileHand

    2024年04月23日
    浏览(35)
  • Python的Logging模块

    日志是指记录系统或应用程序运行状态、事件和错误信息的文件或数据。在计算机系统中,日志通常用于故障排除、性能分析、安全审计等方面。日志可以记录各种信息,如系统启动和关闭时间、应用程序的运行状态、用户登录和操作记录、网络通信数据等。通过分析日志,

    2024年02月12日
    浏览(35)
  • Python学习 -- logging模块

    logging 模块是 Python 中用于记录日志的标准库,它提供了丰富的功能,可以帮助开发者进行日志记录和管理。以下是关于logging模块的详细使用方式,包括日志级别、处理流程、Logger 类、Handler 类、Filter 类、Formatter 类以及模块中常用函数等内容。 1. 日志级别 ​ 2. 处理流程 ​

    2024年02月09日
    浏览(38)
  • Python的logging模块Demo

    Tip:默认情况下,logging模块不会自动地将日志存储到某个特定路径,除非你指定了该路径。你需要创建一个FileHandler,然后为其设置一个文件路径,这样日志就会被写入到该文件中。 以下是一个简单的例子,展示如何将日志信息写入到名为example.log的文件中:   在上述代码

    2024年02月07日
    浏览(40)
  • Python模块之logging和colorlog

    使用logging和colorlog实现日志记录可以方便地记录程序的运行情况,方便调试和分析问题。下面将详细说明如何使用logging和colorlog,并提供相应的代码示例。 首先需要安装colorlog模块。可以通过pip命令进行安装: logging模块是Python自带的日志记录模块。logging模块提供了非常灵活

    2024年02月10日
    浏览(66)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包