日志处理:
- 上线后必须使用 便于以后的 维护 管理 根据日志 处理 BUG
在 项目中 定义一个 存放日志的 文件夹 log 存放所有 等级 的 日志
配置: 将下面的日志的 配置 写入 django 的 settings 中
# 日志配置
# 日志存放路径
BASE_LOG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "log")
LOGGING = {
'version': 1, # 保留字
'disable_existing_loggers': False, # 是否禁用已经存在的日志实例
'formatters': { # 定义日志的格式
'standard': {
'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'
'[%(levelname)s][%(message)s]'
},
'simple': {
'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
},
'collect': {
'format': '%(message)s'
}
},
'filters': { # 定义日志的过滤器
'require_debug_true': {
'()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',
},
},
'handlers': { # 日志处理程序
'console': {
'level': 'DEBUG',
'filters': ['require_debug_true'], # 只有在Django debug为True时才在屏幕打印日志
'class': 'logging.StreamHandler',
'formatter': 'simple'
},
'SF': {
'level': 'INFO',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，根据文件大小自动切
'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日志文件
'maxBytes': 1024 * 1024 * 500, # 日志大小 50M（最好不要超过1G）
'backupCount': 3, # 备份数为3 xx.log --> xx.log.1 --> xx.log.2 --> xx.log.3
'formatter': 'standard',
'encoding': 'utf-8', # 文件记录的编码格式
},
'TF': {
'level': 'INFO',
'class': 'logging.handlers.TimedRotatingFileHandler', # 保存到文件，根据时间自动切
'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日志文件
'backupCount': 3, # 备份数为3 xx.log --> xx.log.2018-08-23_00-00-00 --> xx.log.2018-08-24_00-00-00 --> ...
'when': 'D', # 每天一切， 可选值有S/秒 M/分 H/小时 D/天 W0-W6/周(0=周一) midnight/如果没指定时间就默认在午夜
'formatter': 'standard',
'encoding': 'utf-8',
},
'error': {
'level': 'ERROR',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切
'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"), # 日志文件
'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 50M
'backupCount': 5,
'formatter': 'standard',
'encoding': 'utf-8',
},
'collect': {
'level': 'INFO',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切
'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"),
'maxBytes': 1024 * 1024 * 50, # 日志大小 50M
'backupCount': 5,
'formatter': 'collect',
'encoding': "utf-8"
}
},
'loggers': { # 日志实例
'': { # 默认的logger应用如下配置
'handlers': ['SF', 'console', 'error'], # 上线之后可以把'console'移除
'level': 'DEBUG',
'propagate': True, # 是否向上一级logger实例传递日志信息
},
'collect': { # 名为 'collect' 的logger还单独处理
'handlers': ['console', 'collect'],
'level': 'INFO',
}
},
}
日志流程图:
日志使用: 使用日志 打印 信息 替代 print() 函数
-
在需要打印日志的地方使用
-
注意 日志只能 处理单条内容
logger.debug(a, b)会报错
# 导入 日志模块
import logging
# 实例化log对象 --> logger
# 以当前文件的名字作为logger实例的名字
logger = logging.getLogger(__name__)
# 或者 生成一个 名字叫 collect 的日志实例 这个名字随便指定 单需要在 日志的 配置中 设置配置
logger_c = logging.getLogger('collect') 打印 代替 print()
logger.debug(request.data or error) # 伪代码 记录日志 在需要记录的 地方
logger.error(str(e)) 根据要记录的 日志等级 区分保存的 位置 -
注意 日志只能 处理单条内容
类补充:
__slots__ = ('code', 'data', 'error') # 限制 类中 只有这三个属性
- 设置之后 类中就没有
__dict__方法了 只限制本类 对子类没有限制
**数据库补充 : **
数据库设计三大范式:
- 原子性：每一列的数据不能重复
- 表中每一个字段都要和主键有关联
- 表中的字段要和主键是直接关系不能间接关系