标签：子模块 htm containe big 输出流 dict span erro tco
logging模块是Python内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等；相比print，具备如下优点：
该方法用于logging日志系统做基本配置：
logging.basicConfig(**kwargs)
1. logger：提供日志接口，供应用代码使用。logger最长用的操作有两类：配置和发送日志消息。可以通过logging.getLogger(name)获取logger对象，如果不指定name则返回root对象，多次使用相同的name调用getLogger方法返回同一个logger对象。
2. handler：将日志记录（log record）发送到合适的目的地（destination），比如文件，socket等。一个logger对象可以通过addHandler方法添加0到多个handler，每个handler又可以定义不同日志级别，以实现日志分级过滤显示。
3. filter：提供一种优雅的方式决定一个日志记录是否发送到handler。
4. formatter：指定日志记录输出的具体格式。formatter的构造方法需要两个参数：消息的格式字符串和日期字符串，这两个参数都是可选的。
配置logging基本的设置，然后在控制台输出日志，
import logginglogging.basicConfig(level = logging.INFO,format = ‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘)logger = logging.getLogger(__name__)logger.info("Start print log")logger.debug("Do something")logger.warning("Something maybe fail.")logger.info("Finish") |
运行时，控制台输出，
1 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Start print log 2 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 3 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Finish
logging中可以选择很多消息级别，如：DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL，通过赋予logger或者handler不同的级别，开发者就可以只输出错误信息到特定的记录文件，或者在调试时只记录调试信息。
将logger的级别改为DEBUG，再观察一下输出结果
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logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = ‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘) |
从输出结果可以看到，输出了debug的日志记录
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2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Start print log2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - DEBUG - Do something2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Finish |
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<span style="font-family: "Microsoft YaHei"; font-size: 18px">logging.basicConfig函数各参数：</span> |
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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； |
| 属性名称 | 格式 | 说明 |
| name | %(name)s | 日志的名称 |
| asctime | %(asctime)s | 可读时间，默认格式‘2003-07-08 16:49:45,896’，逗号之后是毫秒 |
| filename | %(filename)s | 文件名，pathname的一部分 |
| pathname | %(pathname)s | 文件的全路径名称 |
| funcName | %(funcName)s | 调用日志多对应的方法名 |
| levelname | %(levelname)s | 日志的等级 |
| levelno | %(levelno)s | 数字化的日志等级 |
| lineno | %(lineno)d | 被记录日志在源码中的行数 |
| module | %(module)s | 模块名 |
| msecs | %(msecs)d | 时间中的毫秒部分 |
| process | %(process)d | 进程的ID |
| processName | %(processName)s | 进程的名称 |
| thread | %(thread)d | 线程的ID |
| threadName | %(threadName)s | 线程的名称 |
| relativeCreated | %(relativeCreated)d | 日志被创建的相对时间，以毫秒为单位 |
将日志写入到文件
设置logging，创建一个FileHandler，并对输出消息的格式进行设置，将其添加到logger，然后将日志写入到指定的文件中，
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import logginglogger = logging.getLogger(__name__)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)logger.addHandler(handler)logger.info("Start print log")logger.debug("Do something")logger.warning("Something maybe fail.")logger.info("Finish") |
log.txt中日志数据为：
2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - INFO - Start print log
2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2017-07-25 15:02:09,905 - __main__ - INFO - Finish
将日志同时输出到屏幕和日志文件
logger中添加StreamHandler，可以将日志输出到屏幕上，
可以在log.txt文件和控制台中看到
2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - INFO - Start print log
2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - WARNING - Something maybe fail.
2017-07-25 15:03:05,075 - __main__ - INFO - Finish
可以发现，logging有一个日志处理的主对象，其他处理方式都是通过addHandler添加进去，logging中包含的handler主要有如下几种，
日志回滚
使用RotatingFileHandler，可以实现日志回滚，
可以在工程目录中看到，备份的日志文件，
可以设置不同的日志等级，用于控制日志的输出
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日志等级：使用范围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 |
setLevel(lvl) 定义处理log的最低等级，内建的级别为：DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL；下图是级别对应数值
Python中的traceback模块被用于跟踪异常返回信息，可以在logging中记录下traceback
控制台和日志文件log.txt中输出
View Code
也可以使用logger.exception(msg,_args)，它等价于logger.error(msg,exc_info = True,_args)，
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将logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)替换为，logger.exception("Failed to open sklearn.txt from logger.exception") |
主模块mainModule.py
子模块subModule.py
执行之后，在控制和日志文件log.txt中输出
View Code
说明：
首先在主模块定义了logger‘mainModule‘，并对它进行了配置，就可以在解释器进程里面的其他地方通过getLogger(‘mainModule‘)得到的对象都是一样的，不需要重新配置，可以直接使用。定义的该logger的子logger，都可以共享父logger的定义和配置，所谓的父子logger是通过命名来识别，任意以‘mainModule‘开头的logger都是它的子logger，例如‘mainModule.sub‘。
实际开发一个application，首先可以通过logging配置文件编写好这个application所对应的配置，可以生成一个根logger，如‘PythonAPP‘，然后在主函数中通过fileConfig加载logging配置，接着在application的其他地方、不同的模块中，可以使用根logger的子logger，如‘PythonAPP.Core‘，‘PythonAPP.Web‘来进行log，而不需要反复的定义和配置各个模块的logger。
尽管可以在Python代码中配置logging，但是这样并不够灵活，最好的方法是使用一个配置文件来配置。在Python 2.7及以后的版本中，可以从字典中加载logging配置，也就意味着可以通过JSON或者YAML文件加载日志的配置。
JSON配置文件
通过JSON加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging，
通过YAML文件进行配置，比JSON看起来更加简介明了，
通过YAML加载配置文件，然后通过logging.dictConfig配置logging
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原文地址：https://www.cnblogs.com/qwe321/p/10021565.html
