logger模块和re模块总结

不少程序都有记录日志的需求，而且日志中包含的信息即有正常的程序访问日志，还可能有错误、警告等信息输出，python的logging模块提供了标准的日志接口，你能够经过它存储各类格式的日志，logging的日志能够分为 debug(), info(), warning(), error() and critical() 5个级别，下面咱们看一下怎么用。

最简单用法

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import  logging   logging.warning( "user [alex] attempted wrong password more than 3 times" ) logging.critical( "server is down" )   #输出 WARNING:root:user [alex] attempted wrong password more than  3  times CRITICAL:root:server  is  down

看一下这几个日志级别分别表明什么意思

Level	When it’s used
DEBUG	Detailed information, typically of interest only when diagnosing problems.
INFO	Confirmation that things are working as expected.
WARNING	An indication that something unexpected happened, or indicative of some problem in the near future (e.g. ‘disk space low’). The software is still working as expected.
ERROR	Due to a more serious problem, the software has not been able to perform some function.
CRITICAL	A serious error, indicating that the program itself may be unable to continue running.

　　

若是想把日志写到文件里，也很简单

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import  logging   logging.basicConfig(filename = 'example.log' ,level = logging.INFO) logging.debug( 'This message should go to the log file' ) logging.info( 'So should this' ) logging.warning( 'And this, too' )

其中下面这句中的level=loggin.INFO意思是，把日志纪录级别设置为INFO，也就是说，只有比日志是INFO或比INFO级别更高的日志才会被纪录到文件里，在这个例子， 第一条日志是不会被纪录的，若是但愿纪录debug的日志，那把日志级别改为DEBUG就好了。

1	logging.basicConfig(filename = 'example.log' ,level = logging.INFO)

感受上面的日志格式忘记加上时间啦，日志不知道时间怎么行呢，下面就来加上!

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import  logging logging.basicConfig( format = '%(asctime)s %(message)s' , datefmt = '%m/%d/%Y %I:%M:%S %p' ) logging.warning( 'is when this event was logged.' )   #输出 12 / 12 / 2010  11 : 46 : 36  AM  is  when this event was logged.

日志格式

%(name)s	Logger的名字
%(levelno)s	数字形式的日志级别
%(levelname)s	文本形式的日志级别
%(pathname)s	调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s	调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s	调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s	调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d	调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f	当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d	输出日志信息时的，自Logger建立以 来的毫秒数
%(asctime)s	字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d	线程ID。可能没有
%(threadName)s	线程名。可能没有
%(process)d	进程ID。可能没有
%(message)s	用户输出的消息

 

 

 

　　

若是想同时把log打印在屏幕和文件日志里，就须要了解一点复杂的知识 了

Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类，使用官方文档中的归纳最为合适：

logger提供了应用程序能够直接使用的接口；

handler将(logger建立的)日志记录发送到合适的目的输出；

filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录；

formatter决定日志记录的最终输出格式。

logger
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，好比聊天工具的图形界面模块能够这样得到它的Logger：
LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
而核心模块能够这样：
LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)

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

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可使用。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
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

每一个Logger能够附加多个Handler。接下来咱们就来介绍一些经常使用的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])
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])
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]]])
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]]])
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

文件自动截断例子

 1 import logging
 2 
 3 from logging import handlers
 4 
 5 logger = logging.getLogger(__name__)
 6 
 7 log_file = "timelog.log"
 8 #fh = handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file,maxBytes=10,backupCount=3)
 9 fh = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=log_file,when="S",interval=5,backupCount=3)
10 
11 
12 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(module)s:%(lineno)d %(message)s')
13 
14 fh.setFormatter(formatter)
15 
16 logger.addHandler(fh)
17 
18 
19 logger.warning("test1")
20 logger.warning("test12")
21 logger.warning("test13")
22 logger.warning("test14")

re模块　　 

经常使用正则表达式符号

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'.'      默认匹配除\n以外的任意一个字符，若指定flag DOTALL,则匹配任意字符，包括换行 '^'      匹配字符开头，若指定flags MULTILINE,这种也能够匹配上(r "^a" , "\nabc\neee" ,flags = re.MULTILINE) '$'      匹配字符结尾，或e.search( "foo$" , "bfoo\nsdfsf" ,flags = re.MULTILINE).group()也能够 '*'      匹配 * 号前的字符 0 次或屡次，re.findall( "ab*" , "cabb3abcbbac" )  结果为[ 'abb' ,  'ab' ,  'a' ] '+'      匹配前一个字符 1 次或屡次，re.findall( "ab+" , "ab+cd+abb+bba" ) 结果[ 'ab' ,  'abb' ] '?'      匹配前一个字符 1 次或 0 次 '{m}'    匹配前一个字符m次 '{n,m}'  匹配前一个字符n到m次，re.findall( "ab{1,3}" , "abb abc abbcbbb" ) 结果 'abb' ,  'ab' ,  'abb' ] '|'      匹配|左或|右的字符，re.search( "abc|ABC" , "ABCBabcCD" ).group() 结果 'ABC' '(...)'  分组匹配，re.search( "(abc){2}a(123|456)c" ,  "abcabca456c" ).group() 结果 abcabca456c     '\A'     只从字符开头匹配，re.search( "\Aabc" , "alexabc" ) 是匹配不到的 '\Z'     匹配字符结尾，同$ '\d'     匹配数字 0 - 9 '\D'     匹配非数字 '\w'     匹配[A - Za - z0 - 9 ] '\W'     匹配非[A - Za - z0 - 9 ] 's'      匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search( "\s+" , "ab\tc1\n3" ).group() 结果  '\t'   '(?P<name>...)'  分组匹配 re.search( "(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})" , "371481199306143242" ).groupdict( "city" ) 结果{ 'province' :  '3714' ,  'city' :  '81' ,  'birthday' :  '1993' }

　　

最经常使用的匹配语法

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re.match 从头开始匹配 re.search 匹配包含 re.findall 把全部匹配到的字符放到以列表中的元素返回 re.splitall 以匹配到的字符当作列表分隔符 re.sub      匹配字符并替换

反斜杠的困扰
与大多数编程语言相同，正则表达式里使用"\"做为转义字符，这就可能形成反斜杠困扰。假如你须要匹配文本中的字符"\"，那么使用编程语言表示的正则表达式里将须要4个反斜杠"\\\\"：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可使用r"\\"表示。一样，匹配一个数字的"\\d"能够写成r"\d"。有了原生字符串，你不再用担忧是否是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。

仅需轻轻知道的几个匹配模式

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re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同） M(MULTILINE): 多行模式，改变 '^' 和 '$' 的行为（参见上图） S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变 '.' 的行为