本章目录：
一、logging模块简介
二、logging模块的使用
三、通过JSON或者YMAL文件配置logging模块
=====================================================
一、logging模块简介
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：
- 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；
- 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，如果不给定name，就使用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:
1. 它暴露给应用几个方法以便应用可以在运行时写log.
2. 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).
3. logger还负责把log信息传送给相关的handlers.
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。
- 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。
- 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。
- filter：提供一种优雅的方式决定一个日志记录是否发送到handler。
- 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。
二、logging模块的使用
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：
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
1 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Start print log
2 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - DEBUG - Do something
3 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
4 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Finish
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%(<dictionary key>)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。
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：
2018-01-25 13:02:09,905 - __main__ - INFO - Start print log
2017-01-25 13:02:09,905 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2017-01-25 13:02:09,905 - __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。
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) console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO) logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console) logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")
可以在log.txt文件和控制台中看到：
2018-01-23 15:03:05,075 - __main__ - INFO - Start print log
2017-01-23 15:03:05,075 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2017-01-23 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：
handler名称：位置；作用 StreamHandler：logging.StreamHandler；日志输出到流，可以是sys.stderr，sys.stdout或者文件 FileHandler：logging.FileHandler；日志输出到文件 BaseRotatingHandler：logging.handlers.BaseRotatingHandler；基本的日志回滚方式 RotatingHandler：logging.handlers.RotatingHandler；日志回滚方式，支持日志文件最大数量和日志文件回滚 TimeRotatingHandler：logging.handlers.TimeRotatingHandler；日志回滚方式，在一定时间区域内回滚日志文件 SocketHandler：logging.handlers.SocketHandler；远程输出日志到TCP/IP sockets DatagramHandler：logging.handlers.DatagramHandler；远程输出日志到UDP sockets SMTPHandler：logging.handlers.SMTPHandler；远程输出日志到邮件地址 SysLogHandler：logging.handlers.SysLogHandler；日志输出到syslog NTEventLogHandler：logging.handlers.NTEventLogHandler；远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志 MemoryHandler：logging.handlers.MemoryHandler；日志输出到内存中的指定buffer HTTPHandler：logging.handlers.HTTPHandler；通过"GET"或者"POST"远程输出到HTTP服务器
2.2.3 日志回滚
使用RotatingFileHandler，可以实现日志回滚。
可以在工程目录中看到，备份的日志文件
import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
#定义一个RotatingFileHandler，最多备份3个日志文件，每个日志文件最大1K
rHandler = RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes = 1*1024,backupCount = 3)
rHandler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
rHandler.setFormatter(formatter) console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter) logger.addHandler(rHandler)
logger.addHandler(console) logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")
2.3 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。
#日志等级：使用范围 # FATAL：致命错误 很少使用
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 定义处理log的最低等级，内建的级别为DEBUG-->INFO-->WARNING-->ERROR-->CRITICAL；
下图是级别对应的数值，当然你也可以调用系统方法，修改值，但是优先级是没法修改的。
2.4 捕获traceback
Python中的traceback模块被用于跟踪异常返回的信息，可以在logging中记录下traceback
mport 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) console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO) logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console) logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
try:
open("sklearn.txt","rb")
except (SystemExit,KeyboardInterrupt):
raise
except Exception:
logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True) logger.info("Finish")
控制台和日志文件log.txt中输出
2018-01-23 15:04:24,045 - __main__ - INFO - Start print log
2018-01-23 15:04:24,045 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2018-01-23 15:04:24,046 - __main__ - ERROR - Faild to open sklearn.txt from logger.error
Traceback (most recent call last):
File "F:\PYTHON\xxxx\Logging.py", line 71, in <module>
open("sklearn.txt","rb")
IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt'
2018-01-23 15:04:24,049 - __main__ - INFO - Finish
也可以使用logger.exception(msg,_args)，它等价于logger.error(msg,exc_info = True,_args)，
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
import logging
import subModule
logger = logging.getLogger("mainModule")
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) console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console) logger.info("creating an instance of subModule.subModuleClass")
a = subModule.SubModuleClass()
logger.info("calling subModule.subModuleClass.doSomething")
a.doSomething()
logger.info("done with subModule.subModuleClass.doSomething")
logger.info("calling subModule.some_function")
subModule.som_function()
logger.info("done with subModule.some_function")
子模块mainModule.py
import logging
module_logger = logging.getLogger("mainModule.sub")
class SubModuleClass(object):
def __init__(self):
self.logger = logging.getLogger("mainModule.sub.module")
self.logger.info("creating an instance in SubModuleClass")
def doSomething(self):
self.logger.info("do something in SubModule")
a = []
a.append(1)
self.logger.debug("list a = " + str(a))
self.logger.info("finish something in SubModuleClass")
def som_function():
module_logger.info("call function some_function")
执行之后，在控制和日志文件log.txt中输出
2018-01-23 15:05:07,427 - mainModule - INFO - creating an instance of subModule.subModuleClass
2018-01-23 15:05:07,427 - mainModule.sub.module - INFO - creating an instance in SubModuleClass
2018-01-23 15:05:07,427 - mainModule - INFO - calling subModule.subModuleClass.doSomething
2018-01-23 15:05:07,427 - mainModule.sub.module - INFO - do something in SubModule
2018-01-23 15:05:07,427 - mainModule.sub.module - INFO - finish something in SubModuleClass
2018-01-23 15:05:07,427 - mainModule - INFO - done with subModule.subModuleClass.doSomething
2018-01-23 15:05:07,427 - mainModule - INFO - calling subModule.some_function
2018-01-23 15:05:07,427 - mainModule.sub - INFO - call function some_function
2018-01-23 15:05:07,428 - mainModule - INFO - done with subModule.some_function
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。
三、通过JSON或者YMAL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
{
"version":1,
"disable_existing_loggers":false,
"formatters":{
"simple":{
"format":"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
}
},
"handlers":{
"console":{
"class":"logging.StreamHandler",
"level":"DEBUG",
"formatter":"simple",
"stream":"ext://sys.stdout"
},
"info_file_handler":{
"class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",
"level":"INFO",
"formatter":"simple",
"filename":"info.log",
"maxBytes":"",
"backupCount":20,
"encoding":"utf8"
},
"error_file_handler":{
"class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",
"level":"ERROR",
"formatter":"simple",
"filename":"errors.log",
"maxBytes":10485760,
"backupCount":20,
"encoding":"utf8"
}
},
"loggers":{
"my_module":{
"level":"ERROR",
"handlers":["info_file_handler"],
"propagate":"no"
}
},
"root":{
"level":"INFO",
"handlers":["console","info_file_handler","error_file_handler"]
}
}
通过JSON加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging
import json
import logging.config
import os def setup_logging(default_path = "logging.json",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
path = default_path
value = os.getenv(env_key,None)
if value:
path = value
if os.path.exists(path):
with open(path,"r") as f:
config = json.load(f)
logging.config.dictConfig(config)
else:
logging.basicConfig(level = default_level) def func():
logging.info("start func") logging.info("exec func") logging.info("end func") if __name__ == "__main__":
setup_logging(default_path = "logging.json")
func()
3.2 通过YMAL文件配置
通过YAML文件进行配置，比JSON看起来更加简介明了
version: 1
disable_existing_loggers: False
formatters:
simple:
format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
handlers:
console:
class: logging.StreamHandler
level: DEBUG
formatter: simple
stream: ext://sys.stdout
info_file_handler:
class: logging.handlers.RotatingFileHandler
level: INFO
formatter: simple
filename: info.log
maxBytes: 10485760
backupCount: 20
encoding: utf8
error_file_handler:
class: logging.handlers.RotatingFileHandler
level: ERROR
formatter: simple
filename: errors.log
maxBytes: 10485760
backupCount: 20
encoding: utf8
loggers:
my_module:
level: ERROR
handlers: [info_file_handler]
propagate: no
root:
level: INFO
handlers: [console,info_file_handler,error_file_handler]
通过YAML加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging
import yaml
import logging.config
import os def setup_logging(default_path = "logging.yaml",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
path = default_path
value = os.getenv(env_key,None)
if value:
path = value
if os.path.exists(path):
with open(path,"r") as f:
config = yaml.load(f)
logging.config.dictConfig(config)
else:
logging.basicConfig(level = default_level) def func():
logging.info("start func") logging.info("exec func") logging.info("end func") if __name__ == "__main__":
setup_logging(default_path = "logging.yaml")
func()
四、Reference
http://wjdadi-gmail-com.iteye.com/blog/1984354
http://python.jobbole.com/84092/