工作日志分四大類:

• 系統日志:記錄服務器的一些重要信息:監控系統,cpu溫度,網卡流量,重要的硬件指標
• 網站日志:訪問異常,卡頓,訪問量,點擊率,蜘蛛爬取次數
• 輔助開發日志:開發人員在開發項目中,利用日志進行排錯,排除一些避免不了的錯誤(記錄),輔助開發
• 記錄用戶信息的日志:用戶消費習慣,新聞偏好等等(數據庫解決)

日志一般是開發者使用的

日志的版本

# low版(簡易版) # 缺點:文件于屏幕輸出只能選擇一個 import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warning('warning message') logging.error('error message') logging.critical('critical message') # 默認情況下Python的logging模塊將日志打印到了標準輸出中,且只顯示了大于等于WARNING級別的日志,這說明默認的日志級別設置為WARNING（日志級別等級CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG),默認的日志格式為日志級別：Logger名稱：用戶輸出消息 ------------------------------------------------- # 靈活配置日志級別，日志格式，輸出位置: import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S', filename='/tmp/test.log', filemode='w') logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warning('warning message') logging.error('error message') logging.critical('critical message') ------------------------------------------------- # 參數詳解 logging.basicConfig()函數中可通過具體參數來更改logging模塊默認行為，可用參數有：filename：用指定的文件名創建FiledHandler，這樣日志會被存儲在指定的文件中。 filemode：文件打開方式，在指定了filename時使用這個參數，默認值為“a”還可指定為“w”。 format：指定handler使用的日志顯示格式。 datefmt：指定日期時間格式。 level：設置rootlogger（后邊會講解具體概念）的日志級別 stream：用指定的stream創建StreamHandler。可以指定輸出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’))，默認為sys.stderr。若同時列出了filename和stream兩個參數，則stream參數會被忽略。format參數中可能用到的格式化串： %(name)s Logger的名字 %(levelno)s 數字形式的日志級別 %(levelname)s 文本形式的日志級別 %(pathname)s 調用日志輸出函數的模塊的完整路徑名，可能沒有 %(filename)s 調用日志輸出函數的模塊的文件名 %(module)s 調用日志輸出函數的模塊名 %(funcName)s 調用日志輸出函數的函數名 %(lineno)d 調用日志輸出函數的語句所在的代碼行 %(created)f 當前時間，用UNIX標準的表示時間的浮 點數表示 %(relativeCreated)d 輸出日志信息時的，自Logger創建以 來的毫秒數 %(asctime)s 字符串形式的當前時間。默認格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗號后面的是毫秒 %(thread)d 線程ID。可能沒有 %(threadName)s 線程名。可能沒有 %(process)d 進程ID。可能沒有 %(message)s用戶輸出的消息 # 標準版 import logginglogger = logging.getLogger() # 創建一個handler，用于寫入日志文件 fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8') # 再創建一個handler，用于輸出到控制臺 ch = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') fh.setLevel(logging.DEBUG)fh.setFormatter(formatter) ch.setFormatter(formatter) logger.addHandler(fh) #logger對象可以添加多個fh和ch對象 logger.addHandler(ch) logger.debug('logger debug message') logger.info('logger info message') logger.warning('logger warning message') logger.error('logger error message') logger.critical('logger critical message') ------------------------------------------------ # logging庫提供了多個組件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger對象提供應用程序可直接使用的接口，Handler發送日志到適當的目的地，Filter提供了過濾日志信息的方法，Formatter指定日志顯示格式。另外，可以通過：logger.setLevel(logging.Debug)設置級別,當然，也可以通過fh.setLevel(logging.Debug)單對文件流設置某個級別 # 優點: # 1.自定制(通過字典的方式)日志 # 2.輪轉日志的功能import os import logging.config# 定義三種日志輸出格式 開始standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \'[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name為getlogger指定的名字simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'# 定義日志輸出格式 結束logfile_dir = os.path.dirname(__file__) # log文件的目錄logfile_name = 'log.log' # log文件名# 如果不存在定義的日志目錄就創建一個 if not os.path.isdir(logfile_dir):os.mkdir(logfile_dir)# log文件的全路徑 logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)# log配置字典 LOGGING_DIC = {'version': 1,'disable_existing_loggers': False,'formatters': {'standard': {'format': standard_format},'simple': {'format': simple_format},},'filters': {},'handlers': {#打印到終端的日志'console': {'level': 'DEBUG','class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕'formatter': 'simple'},#打印到文件的日志,收集info及以上的日志'default': {'level': 'DEBUG','class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件'formatter': 'standard','filename': logfile_path, # 日志文件'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M'backupCount': 5,'encoding': 'utf-8', # 日志文件的編碼，再也不用擔心中文log亂碼了},},'loggers': {#logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置'': {'handlers': ['default', 'console'], # 這里把上面定義的兩個handler都加上，即log數據既寫入文件又打印到屏幕'level': 'DEBUG','propagate': True, # 向上（更高level的logger）傳遞},}, }logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 導入上面定義的logging配置 logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一個log實例 logger.info('It works!') # 記錄該文件的運行狀態

注意注意注意： #1、有了上述方式我們的好處是：所有與logging模塊有關的配置都寫到字典中就可以了，更加清晰，方便管理 #2、我們需要解決的問題是：1、從字典加載配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)2、拿到logger對象來產生日志logger對象都是配置到字典的loggers 鍵對應的子字典中的按照我們對logging模塊的理解，要想獲取某個東西都是通過名字，也就是key來獲取的于是我們要獲取不同的logger對象就是logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名')但問題是：如果我們想要不同logger名的logger對象都共用一段配置，那么肯定不能在loggers子字典中定義n個key 'loggers': { 'l1': {'handlers': ['default', 'console'], #'level': 'DEBUG','propagate': True, # 向上（更高level的logger）傳遞},'l2: {'handlers': ['default', 'console' ], 'level': 'DEBUG','propagate': False, # 向上（更高level的logger）傳遞},'l3': {'handlers': ['default', 'console'], #'level': 'DEBUG','propagate': True, # 向上（更高level的logger）傳遞},}#我們的解決方式是，定義一個空的key'loggers': {'': {'handlers': ['default', 'console'], 'level': 'DEBUG','propagate': True, },}這樣我們再取logger對象時 logging.getLogger(__name__)，不同的文件__name__不同，這保證了打印日志時標識信息不同，但是拿著該名字去loggers里找key名時卻發現找不到，于是默認使用key=''的配置

轉載于:https://www.cnblogs.com/zyyhxbs/p/11116791.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的日志模块的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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