logging
模块是 Python 内置的日志管理模块,不须要额外安装。html
使用:python
import logging logging.critical('this is critical msg') logging.error('this is error msg') logging.warning('this is warning msg') logging.info('this is info msg')
运行结果以下:web
CRITICAL:root:this is critical msg ERROR:root:this is error msg WARNING:root:this is warning msg
默认只输出 warning
以上级别的日志,日志级别:django
CRITICAL(严重错误) > ERROR > WARNING(默认) > INFO > DEBUG > NOTSET
安全
默认日志格式:服务器
LOGLEVEL:LOGGERNAME:msg
logging 中不得不知道的几个概念:Logger,Handler,Formatter,Filtersocket
Logger 记录器函数
使用接口debug,info,warn,error,critical
以前必须建立Logger
实例:工具
# 建立 Logger 实例 logger = logging.getLogger(logger_name)
若是没有建立 Logger
实例,那么默认建立一个 root logger
,且默认日志级别为 warning
,处理器为 StreamHandler
(即将日志信息打印输出在屏幕上),输出格式为一个简单的使用程序输出格式。布局
logger 实例其余操做:
logger.setLevel(logging.ERROR) # 设置日志级别 logger.addHandler(handler_name) # 为Logger实例增长一个处理器 logger.removeHandler(handler_name) `# 为Logger实例删除一个处理器
Handler 处理器
经常使用 Handler 处理器有 :StreamHandler,FileHandler,NullHandler
建立方法:
# StreamHandler sh = logging.StreamHandler(stream=None) # FileHandler fh = logging.FileHandler(filename, mode='a', encoding=None, delay=False) # NullHandler # 不作任何的格式化或者输出的 handler
根据处理器对象,能够设置日志级别、格式化日志增长或删除过滤器等操做:
sh.setLevel(logging.WARN) # 指定日志级别,低于WARN级别的日志将被忽略 sh.setFormatter(formatter_name) # 设置一个格式化器formatter sh.addFilter(filter_name) # 增长一个过滤器,能够增长多个 sh.removeFilter(filter_name) # 删除一个过滤器
Handler 类型及做用:
类型 | 说明 |
---|---|
logging.StreamHandler | 指定向流对象进行 |
logging.FileHandler | 指定文件 |
logging.handlers.RotaingFileHandler | 指定文件,但可管理文件大小,当超过指定值后则从新建立日志文件 |
logging.handlers.TimedRotatingFileHandler | 指定文件,超过指定周期后从新建立日志文件 |
logging.handlers.SocketHandler | 指定socket |
logging.handlers.SyslogHandler | 指定syslog服务器 |
logging.handlers.HTTPHandler | 使用post/get请求提交数据到web服务器 |
更多关于 Handler 能够访问 Python logging.handlers
Formatter 格式化器
Formatter 格式化器能够用来指定日志输出格式,默认的时间格式为 %Y-%m-%d %H:%M:%S
。
建立方法:
# fmt:消息的格式化字符串,datefmt:日期字符串,若不指定 fmt,将使用'%(message)s'。若不指定 datefmt,将使用ISO8601日期格式 formatter = logging.Formatter(fmt=None, datefmt=None) # 示例,指定输出当前时间、日志等级名字、线程名、消息 fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(threadName)s - %(message)s') fh = logging.FileHandler('/tmp/test.log')
格式化参数:
参数 | 说明 |
---|---|
%(name)s | Logger的名字 |
%(levelno)s | 数字日志级别 |
%(levelname)s | 文本日志级别 |
%(pathname)s | 调用日志输出函数的模块文件路径 |
%(filenames)s | 调用日志输出函数的模块文件名 |
%(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 | 调用日志输出函数语句所在行号 |
%(created)f | 当前时间 |
%(relativeCreated)d | 当前时间 |
%(asctime)s | 当前时间,格式’2015-05-28 20:50:03,345’ |
%(thread)d | 线程id |
%(threadName)s | 线程名 |
%(process)d | 进程id |
%(message)s | 消息 |
Filter 过滤器
进行更为复杂的日志过滤,只容许特定 Logger
层次如下的事件经过。
建立方法:
filter = logging.Filter(name='')
Tips
Logger 是一个树状结构,它能够有多个处理器,一个处理器也能够有多个格式化器或过滤器,且日志级别可继承
示例
import logging logger = logging.getLogger() # 控制台 handler 对象,标准输出 # sh = logging.StreamHandler() fh = logging.FileHandler(filename='test.log') # 当前时间、日志等级名字、线程名、消息 fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(threadName)s - %(message)s') # 将格式添加到对象中 # sh.setFormatter(fmt) fh.setFormatter(fmt) # 添加到 logger 中 # logger.addHandler(sh) logger.addHandler(fh) logger.warning('This is a warning log...')
logging 模块支持自定义配置,配置方式有:
以上配置方式非必须,能够不使用以上方式配置,而直接调用 Logger 实例。
basicConfig
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='', datefmt='', filemode='', filename='', stream='') # 示例 logging.basicConfig(filename='logger.log', level=logging.INFO)
参数:
关键字 | 描述 |
---|---|
filename | 建立一个 FileHandler,使用指定的文件名 |
filemode | 若是指明了文件名,指明打开文件的模式(若是没有指明filemode,默认为 a) |
format | 指定日志输出格式 |
datefmt | 指定日志输出时间/日期格式 |
level | 指定日志等级 |
stream | 建立 StreamHandler。与 filename 不兼容,若是两个都有,stream 被忽略 |
Django 使用 Python 自带的 logging
模块做为日志打印工具。
日志级别:info
、debug
、error
、warning
、CRITICAL
。
logging
是线程安全的,其主要由如下四部分组成:
Handler
console
,file
等(一个logger
能够有多个Handler
)logger
流向 Handler
在 Django 中使用 logging
在 settings.py
最后添加以下代码:
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', } }, }
在视图中使用 logging
from django.shortcuts import render, HttpResponse 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("debug1。。。。") logger.info("info1。。。。") logger.debug("debug2") collect_logger.info("用户:rose") return HttpResponse("OK")
运行流程