记录日志是追踪事件的一种手段。通过添加日志,开发者可以清楚地了解发生了哪些事件,包括出现了哪些错误。logging 模块提供了一系列便捷的函数,用于简单的日志记录。它们分别是 debug()
, info()
, warning()
, error()
和 critical()
。
简单示例
下面是一个非常简单的示例:
import logging
logging.warning('Watch out!') # 打印一条信息到命令行
logging.info('I told you so') # 不会打印任何东西复制代码
如果你运行着几行代码,你会看到命令行中输出以下内容:
WARNING:root:Watch out!复制代码
由于 logging 模块默认的级别为 WARNING
,因此 INFO
级别的日志不会被打印出来。输出的日志包含了级别和事件的描述。root
为默认 logger 的名字,我们可以手动更改它,并且自定义日志的输出格式。
记录日志到文件
很多情况下,我们会把日志记录到文件中,接下来我们就来看看具体的操作。请重新打开一个 python 解释器,而不要直接使用上述例子所用的解释器,确保 logging 模块能够被正确配置。
import logging
logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG)
logging.debug('This message should go to the log file')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')复制代码
如果我们打开 example.log
文件,可以看到以下内容:
DEBUG:root:This message should go to the log file
INFO:root:So should this
WARNING:root:And this, too复制代码
这个例子告诉你如何设定日志级别,从而控制要记录的日志。由于我们在这个例子中设定的级别是 DEBUG
,因此所有的日志都会被记录下来。
多个模块记录日志
如果你的程序包含了多个模块,这里有一个例子向你展示了如何组织它们的日志输出:
# myapp.py
import logging
import mylib
def main():
logging.basicConfig(filename='myapp.log', level=logging.INFO)
logging.info('Started')
mylib.do_something()
logging.info('Finished')
if __name__ == '__main__':
main()复制代码
# mylib.py
import logging
def do_something():
logging.info('Doing something')复制代码
如果你运行 myapp.py 文件,你会在 myapp.log 文件中看到以下内容:
INFO:root:Started
INFO:root:Doing something
INFO:root:Finished复制代码
记录变量的数据
要记录变量的数据,可以使用一个格式串来格式化输出,并将变量作为参数传递给日志记录函数。
import logging
logging.warning('%s before you %s', 'Look', 'leap!')复制代码
输出内容:
WARNING:root:Look before you leap!复制代码
你也可以使用 python 自带的字符串格式化函数:
import logging
logging.warning('{} before you {}'.format('Look', 'leap!'))复制代码
自定义日志格式
import logging
logging.basicConfig(format='%(levelname)s:%(message)s', level=logging.DEBUG)
logging.debug('This message should appear on the console')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')复制代码
输出如下:
DEBUG:This message should appear on the console
INFO:So should this
WARNING:And this, too复制代码
注意到之前的例子中出现的 root
在这里已经消失了。要了解所有能出现在格式串里的东西,请参考 LogRecord attributes。但如果只是简单使用,你只需要 levelname
(级别)、message
(事件描述,包括变量数据)以及事件发生的时间,这点将在下面讲解。
记录日期和时间
要在日志中显示日期和时间,你需要在格式串中加入 %(asctime)s
:
import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s')
logging.warning('is when this event was logged.')复制代码
输出如下:
2010-12-12 11:41:42,612 is when this event was logged.复制代码
格式串中的时间格式参数与 time.strftime() 中支持的参数相同。
logging 进阶指南
logging 模块采取了模块化的方式并提供了几个组件的类别:logger、handler、filter、formatter。
- logger 提供了代码中直接使用的接口
- handler 用于向目的地发送日志记录
- filter 用于过滤特定的日志记录
- formatter 指定了日志记录最终的输出样式
日志事件信息在一个 LogRecord 实例中的 logger、handler、filter 和 formatter 之间传递。
一个给 logger 命名的好习惯是使用模块级别的 logger。在每一个需要记录日志的模块内使用以下方式来给 logger 命名:
logger = logging.getLogger(__name__)复制代码
这种情况下,logger 的名字会追踪包/模块的层次结构,并且我们可以直观地看到事件是由哪个模块记录的。
层次结构中最顶级的 logger 称为 root logger。当我们调用 logging 模块的 debug()
, info()
, warning()
, error()
和 critical()
函数时,会使用 root logger 对应的同名方法。这些函数与 root logger 中的同名方法具有相同的参数签名。root logger 在输出时名字为 root
。
当然,我们也可以将信息记录到不同的目的地。我们可以将日志记录到文件、HTTP GET/POST 位置、邮件(通过 SMTP)、普通套接字或系统专用的日志机制,例如 syslog 或 Windows NT 事件日志。目的地由 handler
类进行处理。如果内置的 handler
类没有满足你的要求,你可以创建一个自己的日志目的地类。
默认情况下,不会给日志信息设定目的地。你可以使用 basicConfig() 来指定目的地,正如之前所给的例子一样。如果你调用了 debug()
, info()
, warning()
, error()
和 critical()
函数,它们会检查是否设定了目的地,如果未设定目的地,则默认使用命令行(sys.stderr)作为目的地,并使用默认的格式来显示信息。
basicConfig() 函数默认的格式为:
severity:logger name:message复制代码
你可以通过传递一个格式串以及格式参数给 basicConfig() 来改变输出格式。关于格式串构建的所有选项,请参考 Formatter Objects。
参考文章:Logging HOWTO