Python logging模块怎么使用，你会了吗？

Python/ target=_blank class=infotextkey>Python logging模块使用

在开发和维护Python应用程序时，日志记录是一项非常重要的任务。Python提供了内置的logging模块，它可以帮助我们方便地记录应用程序的运行时信息、错误和调试信息。本文将介绍如何使用Python logging模块进行日志记录。

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logging模块

logging是Python自带的用于记录程序运行日志的模块，它将日志分为5个等级，分别是：

• DEBUG
• INFO
• WARNING
• ERROR
• CRITICAL

同时也可以将日志输出到控制台或者写入到日志文件中。

logging中的常用对象

• Logger：日志记录器，是应用程序中可以直接使用的接口。
• Handler：日志处理器，用以表明将日志保存到什么地方以及保存多久。
• Formatter：格式化，用以配置日志的输出格式。

三者关系为，一个 Logger 使用一个 Handler，一个 Handler 使用一个 Formatter。

日志输出到控制台

import logging

# 创建logger实例

logger = logging.getLogger('example')

# 设置日志级别

logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建控制台处理器，将日志输出到控制台

console_handler = logging.StreamHandler()

console_handler.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建日志格式

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 将日志格式应用到处理器

console_handler.setFormatter(formatter)

# 将处理器添加到logger实例中

logger.addHandler(console_handler)

# 记录日志信息

logger.debug('debug')

logger.info('info')

logger.warning('warning')

logger.error('error')

logger.critical('critical')

运行代码，控制台输出如下：

2023-06-29 11:04:29,242 - example - DEBUG - debug

2023-06-29 11:04:29,242 - example - INFO - info

2023-06-29 11:04:29,242 - example - WARNING - warning

2023-06-29 11:04:29,242 - example - ERROR - error

2023-06-29 11:04:29,242 - example - CRITICAL - critical

日志输出到文件

更多时候，我们需要将日志保存起来，所以我们可以指定将日志输出到日志文件中，代码如下：

import logging

filename = "{}.log".format(__file__)

fmt = "%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s"

logging.basicConfig(

level=logging.DEBUG,

filename=filename,

filemode="w",

format=fmt

logging.info("info")

logging.debug("debug")

logging.warning("warning")

logging.error("error")

logging.critical("critical")

日志文件内容如下图：

同时输出到文件和控制台

import logging

# 创建logger对象

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.setLevel(logging.DEBUG) # log等级总开关

# log输出格式

formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s")

# 控制台handler

stream_handler = logging.StreamHandler()

stream_handler.setLevel(logging.INFO) # log等级的开关

stream_handler.setFormatter(formatter)

# 文件handler

file_handler = logging.FileHandler("logging.log")

file_handler.setLevel(logging.WARNING) # log等级的开关

file_handler.setFormatter(formatter)

# 添加到logger

logger.addHandler(stream_handler)

logger.addHandler(file_handler)

# 输出日志

logger.info("info")

logger.debug("debug")

logger.warning("warning")

logger.error("error")

logger.critical("critical")

logging.conf配置文件

我们可以通过logging.conf来配置日志的输出，logging.conf名称是固定的。

[loggers]

keys = root

[handlers]

keys = logfile

[formatters]

keys = generic

[logger_root]

handlers = logfile

[handler_logfile]

class = handlers.TimedRotatingFileHandler

args = ('demo.log', 'midnight', 1, 10)

level = DEBUG

formatter = generic

[formatter_generic]

format = %(asctime)s %(levelname)-3.5s [%(name)s:%(lineno)s] %(message)s

import logging.config

logging.config.fileConfig('logging.conf')

logging.debug('debug message')

logging.info("info message")

logging.warning('warning message')

logging.error("error message")

logging.critical('critical message')

运行结果如下：

循环覆盖式日志处理

随着程序逐渐运行，日志规模会越来越大，我们就需要删除掉之前的日志，也可以设置单个日志的大小，当日志大小达到限定值时，会自动开始写入新的日志文件。

import logging

from logging.handlers import RotatingFileHandler

logger = logging.getLogger("root")

# 设置logger等级

logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 设置日志格式

formatter = logging.Formatter(

fmt='%(asctime)s - %(pathname)s - %(name)s - %(levelname)s: - %(message)s',

datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 设置日志回滚 # 单个日志文件最大为1k,

# 最多保存4份日志文件(除了当前写入的文件外)

# 日志文件编码格式为utf-8

handler = RotatingFileHandler("logging.log", maxBytes=1024 * 1, backupCount=4, encoding='utf-8')

handler.setFormatter(formatter)

# 给logger添加handler

logger.addHandler(handler)

# 测试主模块

for i in range(100):

logger.debug("测试日志mAIn %d", i)

总结

通过使用Python的logging模块，我们可以方便地进行日志记录并获得应用程序的运行时信息。我们可以设置不同的日志级别，根据需要记录调试信息、警告、错误等。此外，我们还可以将日志记录到文件中，以供后续查看和分析。

使用logging模块进行日志记录可以帮助我们更好地理解应用程序的运行状况，并帮助我们快速定位和解决问题。建议在开发和维护Python应用程序时，充分利用logging模块进行日志记录。