Python logging 学习

基本用法：

import logging

#初始化logger 对象
logger = logging.getLogger("main")
#设置logger对象基础级别，后面的handle的级别是基于此级别上的：及若是基础级别为 warning，则后面的handle最小级别就是handle了；若是基础是info，后面handle的级别是warning，则是warning
logger.setLevel(logging.WARNING)

# 创建一个filehandler来把日志记录在文件里，级别为debug以上
filehandle = logging.FileHandler("test.log")
filehandle.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建一个streamhandler来把日志打在CMD窗口上，级别为info以上
consolehandle = logging.StreamHandler()
consolehandle.setLevel(logging.INFO)

# 分别为两个handle设置日志格式
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(module)s - %(funcName)s - %(levelname)s - %(message)s")
filehandle.setFormatter(formatter)
consolehandle.setFormatter(formatter)

#将两个handler添加在logger对象中
logger.addHandler(consolehandle)
logger.addHandler(filehandle)

# 开始打日志
logger.debug("debug message")
logger.info("info message")
logger.warn("warn message")
logger.error("error message")
logger.critical("critical message")

注：

1. logger：提供日志接口，供应用代码使用。logger最长用的操做有两类：配置和发送日志消息。能够经过logging.getLogger(name)获取logger对象，若是不指定name则返回root对象，屡次使用相同的name调用getLogger方法返回同一个logger对象。

2. handler：将日志记录（log record）发送到合适的目的地（destination），好比文件，socket等。一个logger对象能够经过addHandler方法添加0到多个handler，每一个handler又能够定义不一样日志级别，以实现日志分级过滤显示。

3. filter：提供一种优雅的方式决定一个日志记录是否发送到handler。

4. formatter：指定日志记录输出的具体格式。formatter的构造方法须要两个参数：消息的格式字符串和日期字符串，这两个参数都是可选的。

 

5. format:定义了最终log信息的顺序,结构和内容:

 

%(message)s', '%Y-%m-%d %H:%M:%S'

%(name)s Logger的名字

%(levelname)s 文本形式的日志级别

%(message)s 用户输出的消息

%(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

%(levelno)s 数字形式的日志级别

%(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

%(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

===========================================================

当一个项目比较大的时候，不一样的文件中都要用到Log,能够考虑将其封装为一个类来使用:

class Logger(object):
    def __init__(self,loggerName,fileLog):
        basic_level = logging.DEBUG
        console_level = logging.INFO
        file_level = logging.INFO

        formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(module)s - %(funcName)s - %(levelname)s - %(message)s")

        self.logger = logging.getLogger(loggerName)
        self.logger.setLevel(basic_level)

        file_handle = logging.FileHandler(fileLog)
        file_handle.setLevel(file_level)
        file_handle.setFormatter(formatter)

        console_handle = logging.StreamHandler()
        console_handle.setLevel(console_level)
        console_handle.setFormatter(formatter)

        self.logger.addHandler(file_handle)
        self.logger.addHandler(console_handle)

    def debug(self, message):
        self.logger.debug(message)

    def info(self, message):
        self.logger.info(message)

    def warn(self, message):
        self.logger.warn(message)

    def error(self, message):
        self.logger.error(message)

    def critical(self, message):
        self.logger.critical(message)

if __name__ == '__main__':
    import datetime
    dt = datetime.datetime.now()
    logfilename = "../logs/test_%s.log" % dt.strftime('%Y%m%d')
    logger = Logger("Python.utils.Log",logfilename)
    logger.debug("this is a test for debug")
    logger.info("this is a test for info")
    logger.warn("this is a test for warn")
    logger.error("this is a test for error")

在另一个 .py 文件里，只要导入这个模块，并实例化类 Logger 就能够在整个project 范围内 输出日志了。

 

另外注意一点的是：自定义Logger类能够和 logging 混合运用，也能够在整个project 范围内用。但有一点要注意的是 当自定义Logger类和 logging 混用，在实例化logger时 ( = logging.getLogger(loggerName) ) loggerName 要有一个规范： 就是必需有层级关系，譬如 按照 project.package.module的 形式， 当在不一样的 py文件 中 loggerName 中的 project 是同样时，

均可以用logger 来输出日志。譬如 在 main.py 中 = logging.getLogger("pytest.test.main") 以及另一个文件中的 =logging.getLogger("pytest.utils.ApiTestRunner")

 

参考：

http://www.jb51.net/article/88449.htm