logging模块简介

很多程序都有记录日志的需求，并且日志中包含的信息即有正常的程序访问日志，还可能有错误、警告等信息输出.
python的logging模块提供了标准的日志接口，你可以通过它存储各种格式的日志，logging的日志可以分为:
debug(), info(), warning(), error() and critical()5个级别。

基础用法

import logging

logging.warning("user [alex] attempted wrong password more than 3 times")
logging.critical("server is down")

WARNING:root:user [alex] attempted wrong password more than 3 times
CRITICAL:root:server is down

logging的日志级别

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

把日志写到文件

import logging

logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.INFO)
logging.debug('This message should go to the log file')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')

其中下面这句中的level=loggin.INFO意思是，把日志纪录级别设置为INFO，也就是说，只有比日志是INFO或比INFO级别更高的日志才会被纪录到文件里，在这个例子，第一条日志是不会被纪录的，如果希望纪录debug的日志，那把日志级别改成DEBUG就行了。

自定义日志格式

感觉上面的日志格式忘记加上时间啦，日志不知道时间怎么行呢，下面就来加上!

import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s', datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
logging.warning('is when this event was logged.')

# 输出
12/12/2010 11:46:36 AM is when this event was logged.

日志输出格式参数

%(levelno)s：打印日志级别的数值

%(levelname)s：打印日志级别的名称

%(pathname)s：打印当前执行程序的路径，其实就是sys.argv[0]

%(filename)s：打印当前执行程序名

%(funcName)s：打印日志的当前函数

%(lineno)d：打印日志的当前行号

%(asctime)s：打印日志的时间

%(thread)d：打印线程ID

%(threadName)s：打印线程名称

%(process)d：打印进程ID

%(message)s：打印日志信息

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

日志同时输出到屏幕和文件

想同时把log打印在屏幕和文件日志里，就需要了解一点复杂的知识。Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类

logger提供了应用程序可以直接使用的接口；

handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出；

filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录；

formatter决定日志记录的最终输出格式。

每个组件的主要功能

logger

每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名，比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger：

LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
而核心模块可以这样：

LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)
还可以绑定handler和filters

Logger.setLevel(lel)  # 指定最低的日志级别，低于level的级别将被忽略。debug是最低的内置级别，critical为最高
Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt)  # 添加或删除指定的filter
Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr)  # 增加或删除指定的handler
Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical()  # 可以设置的日志级别

handler

handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台，有些Handler可以把信息输出到文件，还有些 Handler可以把信息发送到网络上。如果觉得不够用，还可以编写自己的Handler。可以通过addHandler()方法添加多个多handler

Handler.setLevel(lel)  # 指定被处理的信息级别，低于lel级别的信息将被忽略
Handler.setFormatter()  # 给这个handler选择一个格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt)  # 新增或删除一个filter对象

每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler：

logging.StreamHandler 使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。

logging.FileHandler 和StreamHandler类似，用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件

logging.handlers.RotatingFileHandler

这个Handler类似于上面的FileHandler，但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后，它会自动将当前日志文件改名，然后创建一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后，RotatingFileHandler自动把文件改名为chat.log.1。不过，如果chat.log.1已经存在，会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。最后重新创建 chat.log，继续输出日志信息。它的函数是:

RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])

其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。
maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0，意味着日志文件可以无限大，这时上面描述的重命名过程就不会发生。
backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如，如果指定为2，当上面描述的重命名过程发生时，原有的chat.log.2并不会被更名，而是被删除。

logging.handlers.TimedRotatingFileHandler

这个Handler和RotatingFileHandler类似，不过，它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件，而是间隔一定时间就自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似，不过新的文件不是附加数字，而是当前时间。它的函数是：

TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])

其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。

interval是时间间隔。

when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位，不区分大小写。它有以下取值：
S 秒
M 分
H 小时
D 天
W 每星期（interval==0时代表星期一）
midnight 每天凌晨

formatter 组件

日志的formatter是个独立的组件，可以跟handler组合

fh = logging.FileHandler("access.log")
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

fh.setFormatter(formatter) #把formmater绑定到fh上

filter 组件

如果你想对日志内容进行过滤，就可自定义一个filter

class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter):
    """忽略带db backup 的日志"""
    def filter(self, record): #固定写法
        return   "db backup" not in record.getMessage()

# 注意filter函数会返加True or False，logger根据此值决定是否输出此日志

然后把这个filter添加到logger中

logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())
# 下面的日志就会把符合filter条件的过滤掉

logger.debug("test ....")
logger.info("test info ....")
logger.warning("start to run db backup job ....")
logger.error("test error ....")

一个同时输出到屏幕、文件、带filter的完成例子

import logging


class IgnoreBackupLogFilter(logging.Filter):
    """忽略带db backup 的日志"""
    def filter(self, record): # 固定写法
        return   "db backup" not in record.getMessage()


# console handler
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.INFO)
# file handler
fh = logging.FileHandler('mysql.log')
# fh.setLevel(logging.WARNING)

# formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
#bind formatter to ch
ch.setFormatter(formatter)
fh.setFormatter(formatter)

logger = logging.getLogger("Mysql")
logger.setLevel(logging.DEBUG) #logger 优先级高于其它输出途径的

# add handler   to logger instance
logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh)

# add filter
logger.addFilter(IgnoreBackupLogFilter())

logger.debug("test ....")
logger.info("test info ....")
logger.warning("start to run db backup job ....")
logger.error("test error ....")

文件自动截断例子

import logging

from logging import handlers

logger = logging.getLogger(__name__)

log_file = "timelog.log"

# fh = handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file,maxBytes=10,backupCount=3)
fh = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=log_file,when="S",interval=5,backupCount=3)

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(module)s:%(lineno)d %(message)s')

fh.setFormatter(formatter)

logger.addHandler(fh)

logger.warning("test1")
logger.warning("test12")
logger.warning("test13")
logger.warning("test14")

logging模块