Python中的Logging模块学习

Python中的日志模块，使用使用logging模块，该模块自2.3版本开始便是Python标准库的一部分。

日志的两个目的:

• 诊断功能: 记录与应用程序操作相关的日志，方便诊断。
• 审计功能: 为商业分析而记录的日志，具备审计的功能。

日志 vs 打印

当打印显示帮助文档时，打印无疑是个不错的选择，但是更多情况，都是日志的方式更优秀，原因如下: 

• 日志事件产生的日志记录 ，包含清晰可用的诊断信息，如文件名称、路径、函数名和行号等。
• 包含日志模块的应用，默认可通过根记录器对应用的日志流进行访问，除非你将日志过滤了。
• 可通过 logging.Logger.setLevel() 方法有选择地记录日志， 或可通过设置logging.Logger.disabled 属性为True来禁用。

配置日志常用的三种方式:

方式一:使用INI格式文件

1. 配置文件config.ini

[loggers]
keys=root

[handlers]
keys=stream_handler

[formatters]
keys=formatter

[logger_root]
level=DEBUG
handlers=stream_handler

[handler_stream_handler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=formatter
args=(sys.stderr,)

[formatter_formatter]
format=%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s

2. 在源码中调用logging.config.fileConfig()方法

import logging
from logging.config import fileConfig

fileConfig('logging_config.ini')
logger = logging.getLogger()
logger.debug('often makes a very good meal of %s', 'visiting tourists')

3. 打印输出

2018-09-15 09:34:37,361 root         DEBUG    often makes a very good meal of visiting tourists

方式二:使用字典或JSON格式文件

import logging
from logging.config import dictConfig

logging_config = dict(
    version = 1,
    formatters = {
        'f': {'format':
              '%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s'}
        },
    handlers = {
        'h': {'class': 'logging.StreamHandler',
              'formatter': 'f',
              'level': logging.DEBUG}
        },
    root = {
        'handlers': ['h'],
        'level': logging.DEBUG,
        },
)

dictConfig(logging_config)

logger = logging.getLogger()
logger.debug('often makes a very good meal of %s', 'visiting tourists')

方式三:使用源码

import logging

logger = logging.getLogger()
handler = logging.StreamHandler()
formatter = logging.Formatter(
        '%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.DEBUG)

logger.debug('often makes a very good meal of %s', 'visiting tourists')

几种配置文件优缺点比较:

使用INI格式文件：

• 优点: 使用 logging.config.listen() 函数监听socket，可在运行过程中更新配置
• 缺点: 通过源码控制日志配置较少（ 例如 子类化定制的过滤器或记录器）。

使用字典或JSON格式文件：

• 优点: 除了可在运行时动态更新，在Python 2.6之后，还可通过 json 模块从其它文件中导入配置。
• 缺点: 很难通过源码控制日志配置。

使用源码：

• 优点: 对配置绝对的控制。
• 缺点: 对配置的更改需要对源码进行修改。