Python中logger日志模块详解

1 logging模块简介

logging模块是Python内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等；相比print，具备如下优点：

可以通过设置不同的日志等级，在release版本中只输出重要信息，而不必显示大量的调试信息； print将所有信息都输出到标准输出中，严重影响开发者从标准输出中查看其它数据；logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方，以及怎么输出；

Logger从来不直接实例化，经常通过logging模块级方法（Module-Level Function）logging.getLogger(name)来获得，其中如果name不给定就用root。名字是以点号分割的命名方式命名的(a.b.c)。对同一个名字的多个调用logging.getLogger()方法会返回同一个logger对象。这种命名方式里面，后面的loggers是前面logger的子logger，自动继承父loggers的log信息，正因为此,没有必要把一个应用的所有logger都配置一遍，只要把顶层的logger配置好了，然后子logger根据需要继承就行了。

logging.Logger对象扮演了三重角色: 首先,它暴露给应用几个方法以便应用可以在运行时写log. 其次,Logger对象按照log信息的严重程度或者根据filter对象来决定如何处理log信息(默认的过滤功能). 最后,logger还负责把log信息传送给相关的handlers.

2 logging模块使用

2.1 基本使用

配置logging基本的设置，然后在控制台输出日志，

import logginglogging.basicConfig(level = logging.INFO,format = ’%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s’)logger = logging.getLogger(__name__) logger.info('Start print log')logger.debug('Do something')logger.warning('Something maybe fail.')logger.info('Finish')

运行时，控制台输出，

1 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Start print log2 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.3 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Finish

logging中可以选择很多消息级别，如：DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL，通过赋予logger或者handler不同的级别，开发者就可以只输出错误信息到特定的记录文件，或者在调试时只记录调试信息。

将logger的级别改为DEBUG，再观察一下输出结果

logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = ’%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s’)

从输出结果可以看到，输出了debug的日志记录

2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Start print log2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - DEBUG - Do something2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Finish

logging.basicConfig函数各参数：

filename：指定日志文件名； filemode：和file函数意义相同，指定日志文件的打开模式，’w’或者’a’；format：指定输出的格式和内容，format可以输出很多有用的信息，datefmt：指定时间格式，同time.strftime()； level：设置日志级别，默认为logging.WARNNING； stream：指定将日志的输出流，可以指定输出到sys.stderr，sys.stdout或者文件，默认输出到sys.stderr，当stream和filename同时指定时，stream被忽略；　

属性名称 格式 说明 name %(name)s 日志的名称 asctime %(asctime)s 可读时间，默认格式‘2003-07-08 16:49:45,896’，逗号之后是毫秒 filename %(filename)s 文件名，pathname的一部分 pathname %(pathname)s 文件的全路径名称 funcName %(funcName)s 调用日志多对应的方法名 levelname %(levelname)s 日志的等级 levelno %(levelno)s 数字化的日志等级 lineno %(lineno)d 被记录日志在源码中的行数 module %(module)s 模块名 msecs %(msecs)d 时间中的毫秒部分 process %(process)d 进程的ID processName %(processName)s 进程的名称 thread %(thread)d 线程的ID threadName %(threadName)s 线程的名称 relativeCreated %(relativeCreated)d 日志被创建的相对时间，以毫秒为单位

2.2 将日志写入到文件

2.2.1 将日志写入到文件

设置logging，创建一个FileHandler，并对输出消息的格式进行设置，将其添加到logger，然后将日志写入到指定的文件中，

import logginglogger = logging.getLogger(__name__)logger.setLevel(level = logging.INFO)handler = logging.FileHandler('log.txt')handler.setLevel(logging.INFO)formatter = logging.Formatter(’%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s’)handler.setFormatter(formatter)logger.addHandler(handler) logger.info('Start print log')logger.debug('Do something')logger.warning('Something maybe fail.')logger.info('Finish')

　log.txt中日志数据为：

2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - INFO - Start print log2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - INFO - Finish

2.2.2 将日志同时输出到屏幕和日志文件

logger中添加StreamHandler，可以将日志输出到屏幕上，

import logginglogger = logging.getLogger(__name__)logger.setLevel(level = logging.INFO)handler = logging.FileHandler('log.txt')handler.setLevel(logging.INFO)formatter = logging.Formatter(’%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s’)handler.setFormatter(formatter) console = logging.StreamHandler()console.setLevel(logging.INFO) logger.addHandler(handler)logger.addHandler(console) logger.info('Start print log')logger.debug('Do something')logger.warning('Something maybe fail.')logger.info('Finish')

　可以在log.txt文件和控制台中看到

2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - INFO - Start print log2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - INFO - Finish

可以发现，logging有一个日志处理的主对象，其他处理方式都是通过addHandler添加进去，logging中包含的handler主要有如下几种，

handler名称：位置；作用 StreamHandler：logging.StreamHandler；日志输出到流，可以是sys.stderr，sys.stdout或者文件FileHandler：logging.FileHandler；日志输出到文件BaseRotatingHandler：logging.handlers.BaseRotatingHandler；基本的日志回滚方式RotatingHandler：logging.handlers.RotatingHandler；日志回滚方式，支持日志文件最大数量和日志文件回滚TimeRotatingHandler：logging.handlers.TimeRotatingHandler；日志回滚方式，在一定时间区域内回滚日志文件SocketHandler：logging.handlers.SocketHandler；远程输出日志到TCP/IP socketsDatagramHandler：logging.handlers.DatagramHandler；远程输出日志到UDP socketsSMTPHandler：logging.handlers.SMTPHandler；远程输出日志到邮件地址SysLogHandler：logging.handlers.SysLogHandler；日志输出到syslogNTEventLogHandler：logging.handlers.NTEventLogHandler；远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志MemoryHandler：logging.handlers.MemoryHandler；日志输出到内存中的指定bufferHTTPHandler：logging.handlers.HTTPHandler；通过'GET'或者'POST'远程输出到HTTP服务器

2.2.3 日志回滚

使用RotatingFileHandler，可以实现日志回滚，

import loggingfrom logging.handlers import RotatingFileHandlerlogger = logging.getLogger(__name__)logger.setLevel(level = logging.INFO)#定义一个RotatingFileHandler，最多备份3个日志文件，每个日志文件最大1KrHandler = RotatingFileHandler('log.txt',maxBytes = 1*1024,backupCount = 3)rHandler.setLevel(logging.INFO)formatter = logging.Formatter(’%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s’)rHandler.setFormatter(formatter) console = logging.StreamHandler()console.setLevel(logging.INFO)console.setFormatter(formatter) logger.addHandler(rHandler)logger.addHandler(console) logger.info('Start print log')logger.debug('Do something')logger.warning('Something maybe fail.')logger.info('Finish')

　可以在工程目录中看到，备份的日志文件，

.3 设置消息的等级

可以设置不同的日志等级，用于控制日志的输出

日志等级：使用范围 FATAL：致命错误CRITICAL：特别糟糕的事情，如内存耗尽、磁盘空间为空，一般很少使用ERROR：发生错误时，如IO操作失败或者连接问题WARNING：发生很重要的事件，但是并不是错误时，如用户登录密码错误INFO：处理请求或者状态变化等日常事务DEBUG：调试过程中使用DEBUG等级，如算法中每个循环的中间状态

　setLevel(lvl) 定义处理log的最低等级，内建的级别为：DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL；下图是级别对应数值

2.4 捕获traceback

Python中的traceback模块被用于跟踪异常返回信息，可以在logging中记录下traceback

import logginglogger = logging.getLogger(__name__)logger.setLevel(level = logging.INFO)handler = logging.FileHandler('log.txt')handler.setLevel(logging.INFO)formatter = logging.Formatter(’%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s’)handler.setFormatter(formatter) console = logging.StreamHandler()console.setLevel(logging.INFO) logger.addHandler(handler)logger.addHandler(console) logger.info('Start print log')logger.debug('Do something')logger.warning('Something maybe fail.')try: open('sklearn.txt','rb')except (SystemExit,KeyboardInterrupt): raiseexcept Exception: logger.error('Faild to open sklearn.txt from logger.error',exc_info = True) logger.info('Finish')

　控制台和日志文件log.txt中输出

2017-07-25 15:04:24,045 - __main__ - INFO - Start print log2017-07-25 15:04:24,045 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.2017-07-25 15:04:24,046 - __main__ - ERROR - Faild to open sklearn.txt from logger.errorTraceback (most recent call last): File 'E:PYTHONEclipseeclipseDoc14day5Logger模块Logging.py', line 71, in <module> open('sklearn.txt','rb')IOError: [Errno 2] No such file or directory: ’sklearn.txt’2017-07-25 15:04:24,049 - __main__ - INFO - Finish

也可以使用logger.exception(msg,_args)，它等价于logger.error(msg,exc_info = True,_args)，

将logger.error('Faild to open sklearn.txt from logger.error',exc_info = True)替换为，logger.exception('Failed to open sklearn.txt from logger.exception')　

2.5 多模块使用logging

主模块mainModule.py

import loggingimport subModulelogger = logging.getLogger('mainModule')logger.setLevel(level = logging.INFO)handler = logging.FileHandler('log.txt')handler.setLevel(logging.INFO)formatter = logging.Formatter(’%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s’)handler.setFormatter(formatter) console = logging.StreamHandler()console.setLevel(logging.INFO)console.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler)logger.addHandler(console) logger.info('creating an instance of subModule.subModuleClass')a = subModule.SubModuleClass()logger.info('calling subModule.subModuleClass.doSomething')a.doSomething()logger.info('done with subModule.subModuleClass.doSomething')logger.info('calling subModule.some_function')subModule.som_function()logger.info('done with subModule.some_function')

子模块subModule.py

import logging module_logger = logging.getLogger('mainModule.sub')class SubModuleClass(object): def __init__(self): self.logger = logging.getLogger('mainModule.sub.module') self.logger.info('creating an instance in SubModuleClass') def doSomething(self): self.logger.info('do something in SubModule') a = [] a.append(1) self.logger.debug('list a = ' + str(a)) self.logger.info('finish something in SubModuleClass') def som_function(): module_logger.info('call function some_function')

　执行之后，在控制和日志文件log.txt中输出

2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule - INFO - creating an instance of subModule.subModuleClass2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule.sub.module - INFO - creating an instance in SubModuleClass2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule - INFO - calling subModule.subModuleClass.doSomething2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule.sub.module - INFO - do something in SubModule2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule.sub.module - INFO - finish something in SubModuleClass2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule - INFO - done with subModule.subModuleClass.doSomething2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule - INFO - calling subModule.some_function2017-07-25 15:05:07,427 - mainModule.sub - INFO - call function some_function2017-07-25 15:05:07,428 - mainModule - INFO - done with subModule.some_function

说明：

首先在主模块定义了logger’mainModule’，并对它进行了配置，就可以在解释器进程里面的其他地方通过getLogger(’mainModule’)得到的对象都是一样的，不需要重新配置，可以直接使用。定义的该logger的子logger，都可以共享父logger的定义和配置，所谓的父子logger是通过命名来识别，任意以’mainModule’开头的logger都是它的子logger，例如’mainModule.sub’。

实际开发一个application，首先可以通过logging配置文件编写好这个application所对应的配置，可以生成一个根logger，如’PythonAPP’，然后在主函数中通过fileConfig加载logging配置，接着在application的其他地方、不同的模块中，可以使用根logger的子logger，如’PythonAPP.Core’，’PythonAPP.Web’来进行log，而不需要反复的定义和配置各个模块的logger。

3 通过JSON或者YAML文件配置logging模块

尽管可以在Python代码中配置logging，但是这样并不够灵活，最好的方法是使用一个配置文件来配置。在Python 2.7及以后的版本中，可以从字典中加载logging配置，也就意味着可以通过JSON或者YAML文件加载日志的配置。

3.1 通过JSON文件配置

JSON配置文件

{ 'version':1, 'disable_existing_loggers':false, 'formatters':{ 'simple':{ 'format':'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' } }, 'handlers':{ 'console':{ 'class':'logging.StreamHandler', 'level':'DEBUG', 'formatter':'simple', 'stream':'ext://sys.stdout' }, 'info_file_handler':{ 'class':'logging.handlers.RotatingFileHandler', 'level':'INFO', 'formatter':'simple', 'filename':'info.log', 'maxBytes':'10485760', 'backupCount':20, 'encoding':'utf8' }, 'error_file_handler':{ 'class':'logging.handlers.RotatingFileHandler', 'level':'ERROR', 'formatter':'simple', 'filename':'errors.log', 'maxBytes':10485760, 'backupCount':20, 'encoding':'utf8' } }, 'loggers':{ 'my_module':{ 'level':'ERROR', 'handlers':['info_file_handler'], 'propagate':'no' } }, 'root':{ 'level':'INFO', 'handlers':['console','info_file_handler','error_file_handler'] }}

通过JSON加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging，

import jsonimport logging.configimport os def setup_logging(default_path = 'logging.json',default_level = logging.INFO,env_key = 'LOG_CFG'): path = default_path value = os.getenv(env_key,None) if value: path = value if os.path.exists(path): with open(path,'r') as f: config = json.load(f) logging.config.dictConfig(config) else: logging.basicConfig(level = default_level) def func(): logging.info('start func') logging.info('exec func') logging.info('end func') if __name__ == '__main__': setup_logging(default_path = 'logging.json') func()

3.2 通过YAML文件配置

通过YAML文件进行配置，比JSON看起来更加简介明了，

version: 1disable_existing_loggers: Falseformatters: simple: format: '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'handlers: console: class: logging.StreamHandler level: DEBUG formatter: simple stream: ext://sys.stdout info_file_handler: class: logging.handlers.RotatingFileHandler level: INFO formatter: simple filename: info.log maxBytes: 10485760 backupCount: 20 encoding: utf8 error_file_handler: class: logging.handlers.RotatingFileHandler level: ERROR formatter: simple filename: errors.log maxBytes: 10485760 backupCount: 20 encoding: utf8loggers: my_module: level: ERROR handlers: [info_file_handler] propagate: noroot: level: INFO handlers: [console,info_file_handler,error_file_handler]

通过YAML加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging

import yamlimport logging.configimport os def setup_logging(default_path = 'logging.yaml',default_level = logging.INFO,env_key = 'LOG_CFG'): path = default_path value = os.getenv(env_key,None) if value: path = value if os.path.exists(path): with open(path,'r') as f: config = yaml.load(f) logging.config.dictConfig(config) else: logging.basicConfig(level = default_level) def func(): logging.info('start func') logging.info('exec func') logging.info('end func') if __name__ == '__main__': setup_logging(default_path = 'logging.yaml') func()

4 Reference

http://wjdadi-gmail-com.iteye.com/blog/1984354

关于 logging 的一些琐事

python logging 重复写日志问题

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