Python 中更优雅的日志记录方案

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《Python 中更优雅的日志记录方案》

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在 Python 中,一般情况下我们可能直接用自带的 logging 模块来记录日志,包括我之前的时候也是一样。在使用时我们需要配置一些 Handler、Formatter 来进行一些处理,比如把日志输出到不同的位置,或者设置一个不同的输出格式,或者设置日志分块和备份。但其实个人感觉 logging 用起来其实并不是那么好用,其实主要还是配置较为繁琐。

常见使用

首先看看 logging 常见的解决方案吧,我一般会配置输出到文件、控制台和 Elasticsearch。输出到控制台就仅仅是方便直接查看的;输出到文件是方便直接存储,保留所有历史记录的备份;输出到 Elasticsearch,直接将 Elasticsearch 作为存储和分析的中心,使用 Kibana 可以非常方便地分析和查看运行情况。

所以在这里我基本会对 logging 做如下的封装写法:

import logging 

定义完了怎么使用呢?只需要使用定义的方法获取一个 logger,然后 log 对应的内容即可:

logger = get_logger()

运行结果如下:

DEBUG - 2019-10-11 22:27:35,923 - process: 99490 - logger.py - __main__ - 81 - logger - this is a message 

我们看看这个定义的基本实现吧。首先这里一些常量是用来定义 logging 模块的一些基本属性的,比如 LOG_ENABLED 代表是否开启日志功能,LOG_TO_ES 代表是否将日志输出到 Elasticsearch,另外还有很多其他的日志基本配置,如 LOG_FORMAT 配置了日志每个条目输出的基本格式,另外还有一些连接的必要信息。这些变量可以和运行时的命令行或环境变量对接起来,可以方便地实现一些开关和配置的更换。

然后定义了这么一个 get_logger 方法,接收一个参数 name。首先该方法拿到 name 之后,会到全局的 loggers 变量里面查找,loggers 变量是一个全局字典,如果有已经声明过的 logger,直接将其获取返回即可,不用再将其二次初始化。如果 loggers 里面没有找到 name 对应的 logger,那就进行创建即可。创建 logger 之后,可以为其添加各种对应的 Handler,如输出到控制台就用 StreamHandler,输出到文件就用 FileHandler 或 RotatingFileHandler,输出到 Elasticsearch 就用 CMRESHandler,分别配置好对应的信息即可。

最后呢,将新建的 logger 保存到全局的 loggers 里面并返回即可,这样如果有同名的 logger 便可以直接查找 loggers 直接返回了。

在这里依赖了额外的输出到 Elasticsearch 的包,叫做 CMRESHandler,它可以支持将日志输出到 Elasticsearch 里面,如果要使用的话可以安装一下:

pip install CMRESHandler 

好,上面就是我之前常用的 logging 配置,通过如上的配置,我就可以实现将 logging 输出到三个位置,并可以实现对应的效果。比如输出到 Elasticsearch 之后,我就可以非常方便地使用 Kibana 来查看当前运行情况,ERROR Log 的比例等等,如图所示:

《Python 中更优雅的日志记录方案》

也可以在它的基础上做更进一步的统计分析。

loguru

上面的实现方式已经是一个较为可行的配置方案了。然而,我还是会感觉到有些 Handler 配起来麻烦,尤其是新建一个项目的很多时候懒得去写一些配置。即使是不用上文的配置,用最基本的几行 logging 配置,像如下的通用配置:

import logging 

我也懒得去写,感觉并不是一个优雅的实现方式。

有需求就有动力啊,这不,就有人实现了这么一个库,叫做 loguru,可以将 log 的配置和使用更加简单和方便。

下面我们来看看它到底是怎么用的吧。

安装

首先,这个库的安装方式很简单,就用基本的 pip 安装即可,Python 3 版本的安装如下:

pip3 install loguru

安装完毕之后,我们就可以在项目里使用这个 loguru 库了。

基本使用

那么这个库怎么来用呢?我们先用一个实例感受下:

from loguru import logger 

看到了吧,不需要配置什么东西,直接引入一个 logger,然后调用其 debug 方法即可。

在 loguru 里面有且仅有一个主要对象,那就是 logger,loguru 里面有且仅有一个 logger,而且它已经被提前配置了一些基础信息,比如比较友好的格式化、文本颜色信息等等。

上面的代码运行结果如下:

2019-10-13 22:46:12.367 | DEBUG | __main__:<module>:4 - this is a debug message 

可以看到其默认的输出格式是上面的内容,有时间、级别、模块名、行号以及日志信息,不需要手动创建 logger,直接使用即可,另外其输出还是彩色的,看起来会更加友好。

以上的日志信息是直接输出到控制台的,并没有输出到其他的地方,如果想要输出到其他的位置,比如存为文件,我们只需要使用一行代码声明即可。

例如将结果同时输出到一个 runtime.log 文件里面,可以这么写:

from loguru import logger 

很简单吧,我们也不需要再声明一个 FileHandler 了,就一行 add 语句搞定,运行之后会发现目录下 runtime.log 里面同样出现了刚刚控制台输出的 DEBUG 信息。

上面就是一些基本的使用,但这还远远不够,下面我们来详细了解下它的一些功能模块。

详细使用

既然是日志,那么最常见的就是输出到文件了。loguru 对输出到文件的配置有非常强大的支持,比如支持输出到多个文件,分级别分别输出,过大创建新文件,过久自动删除等等。

下面我们分别看看这些怎样来实现,这里基本上就是 add 方法的使用介绍。因为这个 add 方法就相当于给 logger 添加了一个 Handler,它给我们暴露了许多参数来实现 Handler 的配置,下面我们来详细介绍下。

首先看看它的方法定义吧:

def add( 

看看它的源代码,它支持这么多的参数,如 level、format、filter、color 等等。

sink

另外我们还注意到它有个非常重要的参数 sink,官方文档可以了解到通过 sink 我们可以传入多种不同的数据结构,汇总如下:

•sink 可以传入一个 file 对象,例如 sys.stderr 或者 open('file.log', 'w') 都可以。•sink 可以直接传入一个 str 字符串或者 pathlib.Path 对象,其实就是代表文件路径的,如果识别到是这种类型,它会自动创建对应路径的日志文件并将日志输出进去。•sink 可以是一个方法,可以自行定义输出实现。•sink 可以是一个 logging 模块的 Handler,比如 FileHandler、StreamHandler 等等,或者上文中我们提到的 CMRESHandler 照样也是可以的,这样就可以实现自定义 Handler 的配置。•sink 还可以是一个自定义的类,具体的实现规范可以参见官方文档。

所以说,刚才我们所演示的输出到文件,仅仅给它传了一个 str 字符串路径,他就给我们创建了一个日志文件,就是这个原理。

format、filter、level

下面我们再了解下它的其他参数,例如 format、filter、level 等等。

其实它们的概念和格式和 logging 模块都是基本一样的了,例如这里使用 format、filter、level 来规定输出的格式:

logger.add('runtime.log', format="{time} {level} {message}", filter="my_module", level="INFO") 

删除 sink

另外添加 sink 之后我们也可以对其进行删除,相当于重新刷新并写入新的内容。

删除的时候根据刚刚 add 方法返回的 id 进行删除即可,看下面的例子:

from loguru import logger 

看这里,我们首先 add 了一个 sink,然后获取它的返回值,赋值为 trace。随后输出了一条日志,然后将 trace 变量传给 remove 方法,再次输出一条日志,看看结果是怎样的。

控制台输出如下:

2019-10-13 23:18:26.469 | DEBUG | __main__:<module>:4 - this is a debug message 

日志文件 runtime.log 内容如下:

2019-10-13 23:18:26.469 | DEBUG | __main__:<module>:4 - this is a debug message 

可以发现,在调用 remove 方法之后,确实将历史 log 删除了。

这样我们就可以实现日志的刷新重新写入操作。

rotation 配置

用了 loguru 我们还可以非常方便地使用 rotation 配置,比如我们想一天输出一个日志文件,或者文件太大了自动分隔日志文件,我们可以直接使用 add 方法的 rotation 参数进行配置。

我们看看下面的例子:

logger.add('runtime_{time}.log', rotation="500 MB") 

通过这样的配置我们就可以实现每 500MB 存储一个文件,每个 log 文件过大就会新创建一个 log 文件。我们在配置 log 名字时加上了一个 time 占位符,这样在生成时可以自动将时间替换进去,生成一个文件名包含时间的 log 文件。

另外我们也可以使用 rotation 参数实现定时创建 log 文件,例如:

logger.add('runtime_{time}.log', rotation='00:00') 

这样就可以实现每天 0 点新创建一个 log 文件输出了。

另外我们也可以配置 log 文件的循环时间,比如每隔一周创建一个 log 文件,写法如下:

logger.add('runtime_{time}.log', rotation='1 week') 

这样我们就可以实现一周创建一个 log 文件了。

retention 配置

很多情况下,一些非常久远的 log 对我们来说并没有什么用处了,它白白占据了一些存储空间,不清除掉就会非常浪费。retention 这个参数可以配置日志的最长保留时间。

比如我们想要设置日志文件最长保留 10 天,可以这么来配置:

logger.add('runtime.log', retention='10 days') 

这样 log 文件里面就会保留最新 10 天的 log,妈妈再也不用担心 log 沉积的问题啦。

compression 配置

loguru 还可以配置文件的压缩格式,比如使用 zip 文件格式保存,示例如下:

logger.add('runtime.log', compression='zip') 

这样可以更加节省存储空间。

字符串格式化

loguru 在输出 log 的时候还提供了非常友好的字符串格式化功能,像这样:

logger.info('If you are using Python {}, prefer {feature} of course!', 3.6, feature='f-strings') 

这样在添加参数就非常方便了。

Traceback 记录

在很多情况下,如果遇到运行错误,而我们在打印输出 log 的时候万一不小心没有配置好 Traceback 的输出,很有可能我们就没法追踪错误所在了。

但用了 loguru 之后,我们用它提供的装饰器就可以直接进行 Traceback 的记录,类似这样的配置即可:

@logger.catch 

我们做个测试,我们在调用时三个参数都传入 0,直接引发除以 0 的错误,看看会出现什么情况:

my_function(0, 0, 0)

运行完毕之后,可以发现 log 里面就出现了 Traceback 信息,而且给我们输出了当时的变量值,真的是不能再赞了!结果如下:

> File "run.py", line 15, in <module> 

因此,用 loguru 可以非常方便地实现日志追踪,debug 效率可能要高上十倍了?

另外 loguru 还有很多很多强大的功能,这里就不再一一展开讲解了,更多的内容大家可以看看 loguru 的官方文档详细了解一下。

看完之后,是时候把自己的 logging 模块替换成 loguru 啦!

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