Python线上环境使用日志的及配置文件

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目录

  • 瞎比比
  • 与 print 相比 logging 有什么优势?
  • 基础用法
  • 保存到文件
  • 多模块使用 logging
  • 使用配置文件配置 logging

瞎比比

这篇文章其实早在一个月之前就写好了。奈何,加班猛如虎,真的怕了。直至今天才幸运地有了个双休,赶紧排版一下文章发布了。以下为正文。 在初学 Python 的时候,我们使用

print("hello world")

输出了我们的第一行代码。在之后的日子里,便一直使用 print 进行调试(当然,还有 IDE 的 debug 模式)。但是,当你在线上运行 Python 脚本的时候,你并不可能一直守着你的运行终端。可是如果不守着的话,每当出现 bug ,错误又无从查起。这个时候,你需要对你的调试工具进行更新换代了,这里我推荐一个优雅的调试工具 logging。

与 print 相比 logging 有什么优势?

那既然我推荐这个工具,它凭什么要被推荐呢?且来看看它有什么优势:

  • 可以输出到多处,例如:在输出到控制台的同时,可以保存日志到日志文件里面,或者保存到其他远程服务器
  • 可以设置日志等级,DEBUG、INFO、ERROR等,在不同的环境(调试环境、线上环境)使用不同的等级来过滤日志,使用起来很方便
  • 配置灵活,可保存到配置文件,格式化输出

基础用法

下面涉及到的代码我都省略了导包部分,详见源码(后台回复 logging 获取源码)

base_usage.py

            
logging.basicConfig(level=log_level, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("Log level info")
logger.debug("Log level debug")
logger.warning("Log level warning")
# 捕获异常,并打印出出错行数
try:
  raise Exception("my exception")
except (SystemExit, KeyboardInterrupt):
  raise
except Exception:
  logger.error("there is an error =>", exc_info=True)
          

level为日志等级,分为:

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

foamat可以格式化输出,其参数有如下:

            
%(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
          

捕获异常,以下两行代码都具有相同的作用

            
logger.exception(msg,_args)
logger.error(msg,exc_info = True,_args)
          

保存到文件,并输出到命令行

这个用法直接 copy 使用就行

            
import logging
# 写入文件
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level=logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("info.log")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.info("Log level info")
logger.debug("Log level debug")
logger.warning("Log level warning")
# 写入文件,同时输出到屏幕
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("info.log")
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("Log level info")
logger.debug("Log level debug")
logger.warning("Log level warning")
          

多模块使用 logging

被调用者的日志格式会与调用者的日志格式一样 main.py

            
# -*- coding: utf-8 -*-
__auth__ = 'zone'
__date__ = '2019/6/17 下午11:46'
'''
公众号:zone7

小程序:编程面试题库

'''
import os
import logging
from python.logging_model.code import sub_of_main
logger = logging.getLogger("zone7Model")
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)
sub = sub_of_main.SubOfMain()
logger.info("main module log")
sub.print_some_log()
sub_of_main.py
# -*- coding: utf-8 -*-
__auth__ = 'zone'
__date__ = '2019/6/17 下午11:47'
'''

公众号:zone7

小程序:编程面试题库

'''
import logging
module_logger = logging.getLogger("zone7Model.sub.module")
class SubOfMain(object):
  def __init__(self):
    self.logger = logging.getLogger("zone7Model.sub.module")
    self.logger.info("init sub class")
  def print_some_log(self):
    self.logger.info("sub class log is printed")

def som_function():
  module_logger.info("call function some_function")
          

使用配置文件配置 logging

这里分别给出了两种配置文件的使用案例,都分别使用了三种输出,输出到命令行、输出到文件、将错误信息独立输出到一个文件

            
log_cfg.json
{
  "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_handler2"],
      "propagate":"no"
    }
  },
  "root":{
    "level":"INFO",
    "handlers":["console","info_file_handler","error_file_handler"]
  }
}
          

通过 json 文件读取配置:

            
import json
import logging.config
import os
def set_log_cfg(default_path="log_cfg.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 record_some_thing():
  logging.info("Log level info")
  logging.debug("Log level debug")
  logging.warning("Log level warning")
if __name__ == "__main__":
  set_log_cfg(default_path="log_cfg.json")
  record_some_thing()
log_cfg.yaml
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 yaml 文件读取配置:

            
import yaml
import logging.config
import os
def set_log_cfg(default_path="log_cfg.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 record_some_thing():
  logging.info("Log level info")
  logging.debug("Log level debug")
  logging.warning("Log level warning")
if __name__ == "__main__":
  set_log_cfg(default_path="log_cfg.yaml")
  record_some_thing()
          

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python线上环境使用日志的及配置文件,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!


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