是python中用于便捷记录日志且线程安全的模块python
logger提供了应用程序能够直接使用的接口;django
handler将(logger建立的)日志记录发送到合适的目的输出;安全
filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录;网络
formatter决定日志记录的最终输出格式函数
每一个程序在输出信息以前都要得到一个Logger。Logger一般对应了程序的模块名。工具
好比聊天工具的图形界面模块能够这样得到它的Logger:ui
LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)spa
而核心模块能够这样:线程
LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)debug
Logger.setLevel(lel):指定最低的日志级别,低于lel的级别将被忽略。debug是最低的内置级别,critical为最高
Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter
Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr):增长或删除指定的handler
Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical():能够设置的日志级别
handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler能够使用。有些Handler能够把信息输出到控制台,有些Logger能够把信息输出到文件,还有些 Handler能够把信息发送到网络上。若是以为不够用,还能够编写本身的Handler。能够经过addHandler()方法添加多个多handler
用法:
Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别,低于lel级别的信息将被忽略
Handler.setFormatter():给这个handler选择一个格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt):新增或删除一个filter对象
经常使用的Handler:
1) logging.StreamHandler
使用这个Handler能够向相似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。它的构造函数是:
StreamHandler([strm])
ps:其中strm参数是一个文件对象。默认是sys.stderr
2) logging.FileHandler
和StreamHandler相似,用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件。它的构造函数是:
FileHandler(filename[,mode])
ps:filename是文件名,必须指定一个文件名;mode是文件的打开方式。参见Python内置函数open()的用法。默认是’a',即添加到文件末尾。
3) logging.handlers.RotatingFileHandler
这个Handler相似于上面的FileHandler,可是它能够管理文件大小。当文件达到必定大小以后,它会自动将当前日志文件更名,而后建立 一个新的同名日志文件继续输出。好比日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小以后,RotatingFileHandler自动把 文件更名为chat.log.1。不过,若是chat.log.1已经存在,会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后从新建立 chat.log,继续输出日志信息。它的构造函数是:
RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])
ps:其中filename和mode两个参数和FileHandler同样。maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。若是maxBytes为0,意味着日志文件能够无限大,这时上面描述的重命名过程就不会发生。backupCount用于指定保留的备份文件的个数。好比,若是指定为2,当上面描述的重命名过程发生时,原有的chat.log.2并不会被改名,而是被删除。
4) logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
这个Handler和RotatingFileHandler相似,不过,它没有经过判断文件大小来决定什么时候从新建立日志文件,而是间隔必定时间就 自动建立新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler相似,不过新的文件不是附加数字,而是当前时间。它的构造函数是:
TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])
ps:其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具备相同的意义。interval是时间间隔。when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位,不区分大小写。它有如下取值:
S 秒
M 分
H 小时
D 天
W 每星期(interval==0时表明星期一)
midnight 天天凌晨
一、项目里sesetti.py里配置
BASE_LOG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "log") LOGGING = { 'version': 1, # 保留字 'disable_existing_loggers': False, # 禁用已经存在的logger实例 # 日志文件的格式 'formatters': { # 详细的日志格式 'standard': { 'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' '[%(levelname)s][%(message)s]' }, # 简单的日志格式 'simple': { 'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' }, # 定义一个特殊的日志格式 'collect': { 'format': '%(message)s' } }, # 过滤器 'filters': { 'require_debug_true': { '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue', }, }, # 处理器 'handlers': { # 在终端打印 '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' }, # 默认的 'default': { 'level': 'INFO', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件,自动切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日志文件 'maxBytes': 1024 * 1024 * 50, # 日志大小 50M 'backupCount': 3, # 最多备份几个 'formatter': 'standard', 'encoding': 'utf-8', }, # 专门用来记错误日志 '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 * 50, # 日志大小 50M 'backupCount': 5, 'formatter': 'standard', 'encoding': 'utf-8', }, # 专门定义一个收集特定信息的日志 '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': { # 默认的logger应用以下配置 '': { 'handlers': ['default', 'console', 'error'], # 上线以后能够把'console'移除 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向不向更高级别的logger传递 }, # 名为 'collect'的logger还单独处理 'collect': { 'handlers': ['console', 'collect'], 'level': 'INFO', } }, }
在视图函数中的应用实例
import logging # 生成一个以当前文件名为名字的logger实例 logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一个名为collect的logger实例 collect_logger = logging.getLogger("collect") def index(request): logger.debug("我是debug") logger.info("我是info") logger.error("发现一个error") collect_logger.info("user1:广东") return HttpResponse("OK")
更多:https://docs.djangoproject.com/en/1.11/topics/logging/