Python 学习入门（14）—— logging

1. logging介绍

Python的logging模块提供了通用的日志系统，可以方便第三方模块或者是应用使用。这个模块提供不同的日志级别，并可以采用不同的方式记录日志，比如文件，HTTP GET/POST，SMTP，Socket等，甚至可以自己实现具体的日志记录方式。

logging模块与log4j的机制是一样的，只是具体的实现细节不同。

模块提供logger，handler，filter，formatter：

1）logger：提供日志接口，供应用代码使用。logger最长用的操作有两类：配置和发送日志消息。可以通过logging.getLogger(name)获取logger对象，如果不指定name则返回root对象，多次使用相同的name调用getLogger方法返回同一个logger对象。

2）handler：将日志记录（log record）发送到合适的目的地（destination），比如文件，socket等。一个logger对象可以通过addHandler方法添加0到多个handler，每个handler又可以定义不同日志级别，以实现日志分级过滤显示。

3）filter：提供一种优雅的方式决定一个日志记录是否发送到handler。

4）formatter：指定日志记录输出的具体格式。formatter的构造方法需要两个参数：消息的格式字符串和日期字符串，这两个参数都是可选的。

与log4j类似，logger，handler和日志消息的调用可以有具体的日志级别（Level），只有在日志消息的级别大于logger和handler的级别。

RotatingFileHandler：

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
#
# ithomer.net

import logging
import logging.handlers

LOG_FILE = 'tst.log'

handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(LOG_FILE, maxBytes = 1024*1024, backupCount=5)

fmt = '%(asctime)s - %(filename)s:%(lineno)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
formatter = logging.Formatter(fmt)
handler.setFormatter(formatter)

logger = logging.getLogger('tst')
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.DEBUG)

logger.info('info msg')
logger.debug('debug msg')

运行结果（tst.log日志文件内容）：
2013-11-28 21:19:25,442 - logtest3.py:21 - tst - INFO - info msg
2013-11-28 21:19:25,442 - logtest3.py:22 - tst - DEBUG - debug msg

TimedRotatingFileHandler：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import logging
import logging.handlers

def main():
    logger = logging.getLogger()
    logger.setLevel(logging.DEBUG)
    
    handler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler("test.log", 'D')
    # fmt = logging.Formatter("%(asctime)s - %(pathname)s - %(filename)s - %(funcName)s - %(lineno)s - %(levelname)s - %(message)s", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    fmt = logging.Formatter("%(asctime)s - %(pathname)s - %(filename)s - %(funcName)s - %(lineno)s - %(levelname)s - %(message)s")
    handler.setFormatter(fmt)
    logger.addHandler(handler)
    
    logger.debug("debug msg")
    logger.info("info msg")
    logger.warn("warn msg")
    logger.warning("warning msg")
    logger.error("error msg")
    logger.fatal("fatal msg")
    logger.critical("critical msg")

if __name__ == "__main__":
    main()

运行结果：

2013-12-31 17:39:07,093 - /home/homer/workspace/myPython/com/mylogging.py - mylogging.py - main - 17 - DEBUG - debug msg
2013-12-31 17:39:07,093 - /home/homer/workspace/myPython/com/mylogging.py - mylogging.py - main - 18 - INFO - info msg
2013-12-31 17:39:07,093 - /home/homer/workspace/myPython/com/mylogging.py - mylogging.py - main - 19 - WARNING - warn msg
2013-12-31 17:39:07,093 - /home/homer/workspace/myPython/com/mylogging.py - mylogging.py - main - 20 - WARNING - warning msg
2013-12-31 17:39:07,093 - /home/homer/workspace/myPython/com/mylogging.py - mylogging.py - main - 21 - ERROR - error msg
2013-12-31 17:39:07,093 - /home/homer/workspace/myPython/com/mylogging.py - mylogging.py - main - 22 - CRITICAL - fatal msg
2013-12-31 17:39:07,093 - /home/homer/workspace/myPython/com/mylogging.py - mylogging.py - main - 23 - CRITICAL - critical msg

关于formatter的配置，采用的是%(<dict key>)s的形式，就是字典的关键字替换。提供的关键字包括：

Format	Description
%(name)s	Name of the logger (logging channel).
%(levelno)s	Numeric logging level for the message (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL).
%(levelname)s	Text logging level for the message ('DEBUG', 'INFO', 'WARNING', 'ERROR', 'CRITICAL').
%(pathname)s	Full pathname of the source file where the logging call was issued (if available).
%(filename)s	Filename portion of pathname.
%(module)s	Module (name portion of filename).
%(funcName)s	Name of function containing the logging call.
%(lineno)d	Source line number where the logging call was issued (if available).
%(created)f	Time when the LogRecord was created (as returned by time.time()).
%(relativeCreated)d	Time in milliseconds when the LogRecord was created, relative to the time the logging module was loaded.
%(asctime)s	Human-readable time when the LogRecord was created. By default this is of the form “2003-07-08 16:49:45,896” (the numbers after the comma are millisecond portion of the time).
%(msecs)d	Millisecond portion of the time when the LogRecord was created.
%(thread)d	Thread ID (if available).
%(threadName)s	Thread name (if available).
%(process)d	Process ID (if available).
%(message)s	The logged message, computed as msg % args.

2. logging的配置

logging的配置可以采用python代码或是配置文件。python代码的方式就是在应用的主模块中，构建handler，handler，formatter等对象。而配置文件的方式是将这些对象的依赖关系分离出来放在文件中。比如前面的例子就类似于python代码的配置方式。这里看一下采用配置文件的方式。

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
#
# ithomer.net

import logging
import logging.config

LOG_FILE = 'tst.log'

logging.config.fileConfig('logging.conf')

# instance of logging
logger = logging.getLogger('tst')

logger.debug('debug msg')
logger.info('info msg')
logger.warn('warn msg')
logger.error('error msg')
logger.critical('critical msg')

loggin.conf采用了模式匹配的方式进行配置，正则表达式是r'^[(.*)]$'，从而匹配出所有的组件。对于同一个组件具有多个实例的情况使用逗号‘，’进行分隔。对于一个实例的配置采用componentName_instanceName配置块。使用这种方式还是蛮简单的。

[loggers]
keys=root,tst

[handlers]
keys=consoleHandler

[formatters]
keys=tstFormatter

[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler

[logger_tst]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler
qualname=tst
propagate=0

[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=tstFormatter
args=(sys.stdout,)

[formatter_tstFormatter]
format=%(asctime)s - %(filename)s:%(lineno)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
datefmt=

在指定handler的配置时，class是具体的handler类的类名，可以是相对logging模块或是全路径类名，比如需要RotatingFileHandler，则class的值可以为：RotatingFileHandler或者logging.handlers.RotatingFileHandler。args就是要传给这个类的构造方法的参数，就是一个元组，按照构造方法声明的参数的顺序。

运行结果，控制台输出：

2013-11-28 23:02:32,574 - logtest4.py:16 - tst - DEBUG - debug msg
2013-11-28 23:02:32,574 - logtest4.py:17 - tst - INFO - info msg
2013-11-28 23:02:32,574 - logtest4.py:18 - tst - WARNING - warn msg
2013-11-28 23:02:32,574 - logtest4.py:19 - tst - ERROR - error msg
2013-11-28 23:02:32,574 - logtest4.py:20 - tst - CRITICAL - critical msg

这里还要明确一点，logger对象是有继承关系的，比如名为a.b和a.c的logger都是名为a的子logger，并且所有的logger对象都继承于root。如果子对象没有添加handler等一些配置，会从父对象那继承。这样就可以通过这种继承关系来复用配置。

3. 多模块使用logging

logging模块保证在同一个python解释器内，多次调用logging.getLogger('log_name')都会返回同一个logger实例，即使是在多个模块的情况下。所以典型的多模块场景下使用logging的方式是在main模块中配置logging，这个配置会作用于多个的子模块，然后在其他模块中直接通过getLogger获取Logger对象即可。

这里使用上面配置文件：

[loggers]
keys=root,main

[handlers]
keys=consoleHandler,fileHandler

[formatters]
keys=fmt

[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler

[logger_main]
level=DEBUG
handlers=fileHandler
qualname=main
#propagate=0

[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=fmt
args=(sys.stdout,)

[handler_fileHandler]
class=logging.handlers.RotatingFileHandler
level=DEBUG
formatter=fmt
args=('tst.log','a',20000,5,)

[formatter_fmt]
format=%(asctime)s - %(filename)s:%(lineno)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
datefmt=

主模块main.py：

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
#
# main.py
#
# ithomer.net

import logging
import logging.config


logging.config.fileConfig('logging.conf')

# root
logger_root = logging.getLogger('root')
logger_root.debug('debug root')

# main
logger_main = logging.getLogger('main')
logger_main.info('info main')

logger_main.info('start import module \'mod\'...')
import mod
logger_main.debug('test mod.testLogger()')
mod.testLogger()

logger_root.info('the end!')

子模块mod.py：

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
#
# mod.py
#
# ithomer.net

import logging

logger = logging.getLogger('main.mod')
logger.info('info of main.mod')

def testLogger():
    logger.debug('this is main.mod testLogging()')
    logger.info('start import module \'submod\'...')
    import submod
    submod.testLogger()

子子模块submod.py：

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
#
# submod.py
#
# ithomer.net

import logging

logger = logging.getLogger('main.mod.submod')
logger.info('info of main.mod.submod')

def testLogger():
    logger.debug('this is main.mod.submod testLogging()')

然后运行python main.py，控制台输出：

2013-11-28 16:58:15,517 - main.py:16 - root - DEBUG - debug root
2013-11-28 16:58:15,517 - main.py:20 - main - INFO - info main
2013-11-28 16:58:15,517 - main.py:22 - main - INFO - start import module 'mod'...
2013-11-28 16:58:15,518 - mod.py:11 - main.mod - INFO - info of main.mod
2013-11-28 16:58:15,518 - main.py:24 - main - DEBUG - test mod.testLogger()
2013-11-28 16:58:15,518 - mod.py:14 - main.mod - DEBUG - this is main.mod testLogging()
2013-11-28 16:58:15,519 - mod.py:15 - main.mod - INFO - start import module 'submod'...
2013-11-28 16:58:15,519 - submod.py:11 - main.mod.submod - INFO - info of main.mod.submod
2013-11-28 16:58:15,519 - submod.py:14 - main.mod.submod - DEBUG - this is main.mod.submod testLogging()
2013-11-28 16:58:15,519 - main.py:27 - root - INFO - the end!

可以看出，和预想的一样，然后在看一下tst.log，logger配置中的输出的目的地：

2013-11-28 16:58:15,517 - main.py:20 - main - INFO - info main
2013-11-28 16:58:15,517 - main.py:22 - main - INFO - start import module 'mod'...
2013-11-28 16:58:15,518 - mod.py:11 - main.mod - INFO - info of main.mod
2013-11-28 16:58:15,518 - main.py:24 - main - DEBUG - test mod.testLogger()
2013-11-28 16:58:15,518 - mod.py:14 - main.mod - DEBUG - this is main.mod testLogging()
2013-11-28 16:58:15,519 - mod.py:15 - main.mod - INFO - start import module 'submod'...
2013-11-28 16:58:15,519 - submod.py:11 - main.mod.submod - INFO - info of main.mod.submod
2013-11-28 16:58:15,519 - submod.py:14 - main.mod.submod - DEBUG - this is main.mod.submod testLogging()

tst.log中没有root logger输出的信息，因为logging.conf中配置了只有main logger及其子logger使用RotatingFileHandler，而root logger是输出到标准输出。

1、从一个使用场景开始

开发一个日志系统， 既要把日志输出到控制台， 还要写入日志文件

#!/usr/bin/python
# ithomer in 2013

import logging

# create instance of logging
logger = logging.getLogger('mylogger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)


# file handler
fh = logging.FileHandler('test.log')
fh.setLevel(logging.DEBUG)


# console handler
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)


# formatter
fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setFormatter(fmt)
ch.setFormatter(fmt)


# add formatter to handler
logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)


# print a log
logger.info('ithomer')

运行后， 在控制台和日志文件（test.log）都有一条日志：

2013-11-27 23:45:20,329 - mylogger - INFO - ithomer

 

 

2、logging模块的API

结合上面的例子，我们说下几个最常使用的API

logging.getLogger([name])

返回一个logger实例，如果没有指定name，返回root logger。只要name相同，返回的logger实例都是同一个而且只有一个，即name和logger实例是一一对应的。这意味着，无需把logger实例在各个模块中传递。只要知道name，就能得到同一个logger实例

Logger.setLevel(lvl)

设置logger的level， level有以下几个级别：

>>> import logging
>>> print logging.NOTSET
0
>>> print logging.DEBUG
10
>>> print logging.INFO
20
>>> print logging.WARNING
30
>>> print logging.ERROR
40
>>> print logging.CRITICAL
50

NOTSET < DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL

如果把looger的级别设置为INFO， 那么小于INFO级别的日志都不输出， 大于等于INFO级别的日志都输出

logger.debug("foobar")        # 不输出   
logger.info("foobar")            # 输出  
logger.warning("foobar")    # 输出  
logger.error("foobar")          # 输出  
logger.critical("foobar")       # 输出  

 

Logger.addHandler(hdlr)

logger可以雇佣handler来帮它处理日志， handler主要有以下几种：

StreamHandler         # 输出到控制台

FileHandler                # 输出到文件

handler还可以设置自己的level以及输出格式。

logging.basicConfig([**kwargs])

这个函数用来配置root logger， 为root logger创建一个StreamHandler，设置默认的格式。

这些函数： logging.debug()、logging.info()、logging.warning()、logging.error()、logging.critical() 如果调用的时候发现root logger没有任何 handler， 会自动调 basicConfig添加一个handler， 如果root logger已有handler， 这个函数不做任何事情，使用basicConfig来配置root logger的输出格式和level：

import logging  
logging.basicConfig(format='%(levelname)s:%(message)s', level=logging.DEBUG)  
logging.debug('This message should appear on the console')  

3、root logger与logger 父子关系

前面多次提到root logger， 实际上logger实例之间还有父子关系， root logger就是处于最顶层的logger， 它是所有logger的祖先。如下图:

root logger是默认的logger，如果不创建logger实例， 直接调用logging.debug()、logging.info()、logging.warning()、logging.error()、logging.critical()这些函数，那么使用的logger就是 root logger， 它可以自动创建，也是单实例的。

如何得到root logger

通过logging.getLogger()或者logging.getLogger("")得到root logger实例。

默认的level

root logger默认的level是logging.WARNING

如何表示父子关系

logger的name的命名方式可以表示logger之间的父子关系. 比如：

parent_logger = logging.getLogger('foo')

child_logger = logging.getLogger('foo.bar')

什么是effective level

logger有一个概念，effective level。 如果一个logger没有显示地设置level，那么它就用父亲的level。如果父亲也没有显示地设置level， 就用父亲的父亲的level，以此推....

最后到达root logger，一定设置过level。默认为logging.WARNING，child loggers得到消息后，既把消息分发给它的handler处理，也会传递给所有祖先logger处理，来看一个例子：

#/usr/bin/python
# ithomer in 2013

import logging

# root logger
root = logging.getLogger()      # root

ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
ch.setFormatter(formatter)

root.addHandler(ch)


# logging as parent
p = logging.getLogger('foo')
p.setLevel(logging.DEBUG)
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(message)s')
ch.setFormatter(formatter)
p.addHandler(ch)


# logging as child
c = logging.getLogger('foo.bar')
c.debug('foo')

运行结果：

2013-11-27 22:40:56,699 - foo
2013-11-27 22:40:56,699 - DEBUG - foo

可见， 孩子logger没有任何handler，所以对消息不做处理，但是它把消息转发给了它的父亲以及root logger，最后输出两条日志，分别是p和root 输出的logging。

参考推荐：

python的logging模块

Python日志系统Logging

python 日志模块 logging 详解

Python日志输出——logging模块