python3 logging入门

本文主要是介绍python3 logging入门，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1. 基础知识

什么是 logging 模块：
- logging 模块是 Python 的内置模块，用于记录和管理日志。它提供了灵活的方式来记录程序运行过程中的各种信息，如调试信息、错误信息等。
基本用法 (basicConfig)：
- basicConfig() 是最简单的配置方式，用于设置日志的输出格式、日志级别和输出目标（如控制台、文件）。
- 示例：
```
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logging.debug('This is a debug message')
logging.info('This is an info message')
logging.warning('This is a warning message')
logging.error('This is an error message')
logging.critical('This is a critical message')
```
- 重要参数：
  - level: 设置最低日志级别（DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL）。
  - format: 设置日志的输出格式（如时间戳、日志级别、消息内容等）。

2. 日志记录器 (`Logger`)

获取日志记录器 (getLogger)：
- getLogger() 用于获取一个日志记录器对象（Logger），它是 logging 模块的核心对象。
- 示例：
```
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.debug('Debug message from my_logger')
```
日志级别：
- Logger 有五个级别，按照严重性递增：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL。可以通过 setLevel 方法设置日志记录器的级别。
多个日志记录器：
- 可以创建多个日志记录器，每个记录器可以有不同的日志级别和处理器（如文件、控制台等）。

3. 日志处理器 (`Handler`)

控制日志输出的目的地：
- Handler 决定日志的输出位置。常用的处理器包括 StreamHandler（输出到控制台）、FileHandler（输出到文件）。
文件处理器 (FileHandler)：
- FileHandler 用于将日志写入文件。可以设置日志文件的路径、模式（追加或覆盖）。
- 示例：
```
file_handler = logging.FileHandler('app.log')
file_handler.setLevel(logging.ERROR)
logger.addHandler(file_handler)
```
格式化日志 (Formatter)：
- Formatter 决定日志输出的格式。你可以为不同的处理器设置不同的格式化方式。
- 示例：
```
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
file_handler.setFormatter(formatter)
```

4. 日志过滤器 (`Filter`)

控制日志输出的条件：

Filter 用于细粒度控制哪些日志会被输出。可以为 Logger 或 Handler 添加过滤器。

示例：

class ErrorFilter(logging.Filter):def filter(self, record):return record.levelno == logging.ERRORerror_filter = ErrorFilter()
file_handler.addFilter(error_filter)

5. 高级特性

日志轮转 (RotatingFileHandler)：

用于限制日志文件大小，当文件达到一定大小时自动轮转（创建新的日志文件）。

示例：

from logging.handlers import RotatingFileHandler
rotating_handler = RotatingFileHandler('app.log', maxBytes=2000, backupCount=5)
logger.addHandler(rotating_handler)

时间轮转日志 (TimedRotatingFileHandler)：

根据时间间隔自动创建新的日志文件（如每天、每小时）。

示例：

from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
time_handler = TimedRotatingFileHandler('app.log', when='midnight', interval=1, backupCount=7)
logger.addHandler(time_handler)

配置文件 (dictConfig)：

使用字典或配置文件来配置复杂的日志设置，适合大型应用。

示例：

import logging.config
config = {'version': 1,'formatters': {'default': {'format': '%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'}},'handlers': {'file': {'class': 'logging.FileHandler', 'filename': 'app.log', 'formatter': 'default'}},'root': {'level': 'DEBUG', 'handlers': ['file']}
}
logging.config.dictConfig(config)
logging.debug('Debug message from configured logger')

6. 实践与优化

最佳实践：
- 为每个模块或组件创建独立的 Logger，避免全局混淆。
- 使用 basicConfig 进行快速配置，复杂项目中使用 dictConfig 或配置文件。
- 对于长期运行的应用，使用 RotatingFileHandler 或 TimedRotatingFileHandler 避免日志文件过大。
性能考虑：
- 在性能敏感的环境中，使用合适的日志级别（如 INFO 或 WARNING），避免大量 DEBUG 日志导致性能下降。
- 使用异步日志处理机制（如 QueueHandler）在高并发环境中提升日志记录效率。

7. 扩展与自定义

自定义日志处理器：
- 如果内置的 Handler 不满足需求，可以通过继承 logging.Handler 类创建自定义处理器。
集成到现有框架：
- 学习如何在 Django、Flask 等框架中集成和配置 logging 模块，确保与框架的日志机制兼容。

代码片段

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s # %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logging.debug('This is a debug message')
logging.info('This is an info message')
logging.warning('This is a warning message')
logging.error('This is an error message')
logging.critical('This is a critical message')logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.debug('Debug message from my_logger')file_handler = logging.FileHandler('app.log')
file_handler.setLevel(logging.ERROR)
logger.addHandler(file_handler)logger.debug('debug Starting')
logger.error('error starting')formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
file_handler.setFormatter(formatter)
logger.error('error starting file handler')class ErrorFilter(logging.Filter):def filter(self, record):return record.levelno == logging.ERRORerror_filter = ErrorFilter()
file_handler.addFilter(error_filter)