Python logger模块

1 logging模块简介

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；相比print，具备如下优点：

1. 可以通过设置不同的日志等级，在release版本中只输出重要信息，而不必显示大量的调试信息；
2. print将所有信息都输出到标准输出中，严重影响开发者从标准输出中查看其它数据；logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方，以及怎么输出；

 Logger从来不直接实例化，经常通过logging模块级方法（Module-Level  Function）logging.getLogger(name)来获得，其中如果name不给定就用root。名字是以点号分割的命名方式命名的(a.b.c)。对同一个名字的多个调用logging.getLogger()方法会返回同一个logger对象。这种命名方式里面，后面的loggers是前面logger的子logger，自动继承父loggers的log信息，正因为此,没有必要把一个应用的所有logger都配置一遍，只要把顶层的logger配置好了，然后子logger根据需要继承就行了。

   logging.Logger对象扮演了三重角色:

       首先,它暴露给应用几个方法以便应用可以在运行时写log.

       其次,Logger对象按照log信息的严重程度或者根据filter对象来决定如何处理log信息(默认的过滤功能).

       最后,logger还负责把log信息传送给相关的handlers.

2 logging模块使用

2.1 基本使用

配置logging基本的设置，然后在控制台输出日志，

import logging logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(__name__) logger.info("Start print log") logger.debug("Do something") logger.warning("Something maybe fail.") logger.info("Finish")

运行时，控制台输出，

1 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Start print log
2 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
3 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Finish

logging中可以选择很多消息级别，如：DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL，通过赋予logger或者handler不同的级别，开发者就可以只输出错误信息到特定的记录文件，或者在调试时只记录调试信息。

将logger的级别改为DEBUG，再观察一下输出结果

1	logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

从输出结果可以看到，输出了debug的日志记录

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2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Start print log 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - DEBUG - Do something 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Finish

1	logging.basicConfig函数各参数：

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filename：指定日志文件名； filemode：和file函数意义相同，指定日志文件的打开模式，'w'或者'a'； format：指定输出的格式和内容，format可以输出很多有用的信息， datefmt：指定时间格式，同time.strftime()； level：设置日志级别，默认为logging.WARNNING； stream：指定将日志的输出流，可以指定输出到sys.stderr，sys.stdout或者文件，默认输出到sys.stderr，当stream和filename同时指定时，stream被忽略；

Formatters定义了Logger记录的输出格式。

     定义了最终log信息的内容格式，应用可以直接实例化Foamatter类。信息格式字符串用%()s风格的字符串做替换。

属性名称	格式	说明
name	%(name)s	日志的名称
asctime	%(asctime)s	可读时间，默认格式‘2003-07-08 16:49:45,896’，逗号之后是毫秒
filename	%(filename)s	文件名，pathname的一部分
pathname	%(pathname)s	文件的全路径名称
funcName	%(funcName)s	调用日志多对应的方法名
levelname	%(levelname)s	日志的等级
levelno	%(levelno)s	数字化的日志等级
lineno	%(lineno)d	被记录日志在源码中的行数
module	%(module)s	模块名
msecs	%(msecs)d	时间中的毫秒部分
process	%(process)d	进程的ID
processName	%(processName)s	进程的名称
thread	%(thread)d	线程的ID
threadName	%(threadName)s	线程的名称
relativeCreated	%(relativeCreated)d	日志被创建的相对时间，以毫秒为单位

2.2 将日志写入到文件

2.2.1 将日志写入到文件

设置logging，创建一个FileHandler，并对输出消息的格式进行设置，将其添加到logger，然后将日志写入到指定的文件中，

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import logging logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(level = logging.INFO) handler = logging.FileHandler("log.txt") handler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.info("Start print log") logger.debug("Do something") logger.warning("Something maybe fail.") logger.info("Finish")

　log.txt中日志数据为：

2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - INFO - Start print log
2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - INFO - Finish

2.2.2 将日志同时输出到屏幕和日志文件

logger中添加StreamHandler，可以将日志输出到屏幕上，

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　可以在log.txt文件和控制台中看到

2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - INFO - Start print log
2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - INFO - Finish

可以发现，logging有一个日志处理的主对象，其他处理方式都是通过addHandler添加进去，logging中包含的handler主要有如下几种，

2.2.3 日志回滚

使用RotatingFileHandler，可以实现日志回滚，

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　可以在工程目录中看到，备份的日志文件，

.3 设置消息的等级

可以设置不同的日志等级，用于控制日志的输出

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日志等级：使用范围 FATAL：致命错误 CRITICAL：特别糟糕的事情，如内存耗尽、磁盘空间为空，一般很少使用 ERROR：发生错误时，如IO操作失败或者连接问题 WARNING：发生很重要的事件，但是并不是错误时，如用户登录密码错误 INFO：处理请求或者状态变化等日常事务 DEBUG：调试过程中使用DEBUG等级，如算法中每个循环的中间状态

　setLevel(lvl)      定义处理log的最低等级，内建的级别为：DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL；下图是级别对应数值
             

​

　

2.4 捕获traceback

Python中的traceback模块被用于跟踪异常返回信息，可以在logging中记录下traceback

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　控制台和日志文件log.txt中输出​

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也可以使用logger.exception(msg,_args)，它等价于logger.error(msg,exc_info = True,_args)，

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将 logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True) 替换为， logger.exception("Failed to open sklearn.txt from logger.exception")

　

2.5 多模块使用logging

主模块mainModule.py

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　　子模块subModule.py

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　执行之后，在控制和日志文件log.txt中输出​

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说明：

首先在主模块定义了logger'mainModule'，并对它进行了配置，就可以在解释器进程里面的其他地方通过getLogger('mainModule')得到的对象都是一样的，不需要重新配置，可以直接使用。定义的该logger的子logger，都可以共享父logger的定义和配置，所谓的父子logger是通过命名来识别，任意以'mainModule'开头的logger都是它的子logger，例如'mainModule.sub'。

实际开发一个application，首先可以通过logging配置文件编写好这个application所对应的配置，可以生成一个根logger，如'PythonAPP'，然后在主函数中通过fileConfig加载logging配置，接着在application的其他地方、不同的模块中，可以使用根logger的子logger，如'PythonAPP.Core'，'PythonAPP.Web'来进行log，而不需要反复的定义和配置各个模块的logger。

3 通过JSON或者YAML文件配置logging模块

尽管可以在Python代码中配置logging，但是这样并不够灵活，最好的方法是使用一个配置文件来配置。在Python 2.7及以后的版本中，可以从字典中加载logging配置，也就意味着可以通过JSON或者YAML文件加载日志的配置。

3.1 通过JSON文件配置

JSON配置文件

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　　通过JSON加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging，

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3.2 通过YAML文件配置

通过YAML文件进行配置，比JSON看起来更加简介明了，

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　　通过YAML加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging

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