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1. logging

1.1 什么是 logging

logging 模块是 Python 内置的日志管理模块，不需要额外安装。

使用：

import logging

logging.critical('this is critical msg')
logging.error('this is error msg')
logging.warning('this is warning msg')
logging.info('this is info msg')

运行结果如下：

CRITICAL:root:this is critical msg
ERROR:root:this is error msg
WARNING:root:this is warning msg

默认只输出 warning 以上级别的日志，日志级别：

CRITICAL（严重错误） > ERROR > WARNING(默认) > INFO > DEBUG > NOTSET

默认日志格式：

LOGLEVEL:LOGGERNAME:msg

1.2 logging 模块中的几个重要概念

logging 中不得不知道的几个概念：Logger，Handler，Formatter，Filter

• Logger 记录器：暴露了应用程序代码能直接使用的接口。
• Handler 处理器：将（记录器产生的）日志记录发送至合适的目的地。
• Filter 过滤器：提供了更好的粒度控制，它可以决定输出哪些日志记录。
• Formatter 格式化器：指明了最终输出中日志记录的布局。

Logger 记录器

使用接口debug，info，warn，error，critical之前必须创建Logger实例：

# 创建 Logger 实例
logger = logging.getLogger(logger_name)

如果没有创建 Logger 实例，那么默认创建一个 root logger，且默认日志级别为 warning，处理器为 StreamHandler（即将日志信息打印输出在屏幕上），输出格式为一个简单的使用程序输出格式。

logger 实例其他操作：

logger.setLevel(logging.ERROR)      # 设置日志级别
logger.addHandler(handler_name)     # 为Logger实例增加一个处理器
logger.removeHandler(handler_name) `# 为Logger实例删除一个处理器

Handler 处理器

常用 Handler 处理器有 ：StreamHandler，FileHandler，NullHandler

创建方法：

# StreamHandler
sh = logging.StreamHandler(stream=None)

# FileHandler
fh = logging.FileHandler(filename, mode='a', encoding=None, delay=False)

# NullHandler
# 不做任何的格式化或者输出的 handler

根据处理器对象，可以设置日志级别、格式化日志增加或删除过滤器等操作：

sh.setLevel(logging.WARN)           # 指定日志级别，低于WARN级别的日志将被忽略
sh.setFormatter(formatter_name)      # 设置一个格式化器formatter
sh.addFilter(filter_name)            # 增加一个过滤器，可以增加多个
sh.removeFilter(filter_name)        # 删除一个过滤器

Handler 类型及作用：

更多关于 Handler 可以访问 Python logging.handlers

Formatter 格式化器

Formatter 格式化器可以用来指定日志输出格式，默认的时间格式为 %Y-%m-%d %H:%M:%S。

创建方法：

# fmt：消息的格式化字符串，datefmt：日期字符串，若不指定 fmt，将使用'%(message)s'。若不指定 datefmt，将使用ISO8601日期格式
formatter = logging.Formatter(fmt=None, datefmt=None)

# 示例，指定输出当前时间、日志等级名字、线程名、消息
fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(threadName)s - %(message)s')
fh = logging.FileHandler('/tmp/test.log')  

格式化参数：

Filter 过滤器

进行更为复杂的日志过滤，只允许特定 Logger 层次以下的事件通过。

创建方法：

filter = logging.Filter(name='')

Tips

Logger 是一个树状结构，它可以有多个处理器，一个处理器也可以有多个格式化器或过滤器，且日志级别可继承

示例

import logging

logger = logging.getLogger()

# 控制台 handler 对象，标准输出
# sh = logging.StreamHandler()
fh = logging.FileHandler(filename='test.log')

# 当前时间、日志等级名字、线程名、消息
fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(threadName)s - %(message)s')

# 将格式添加到对象中
# sh.setFormatter(fmt)
fh.setFormatter(fmt)

# 添加到 logger 中
# logger.addHandler(sh)
logger.addHandler(fh)
logger.warning('This is a warning log...')

1.3 配置方式

logging 模块支持自定义配置，配置方式有：

• basicConfig：简单配置
• dictConfig：通过字典进行配置
• fileConfig：通过一个文件进行配置
• listen：通过一个端口进行配置

以上配置方式非必须，可以不使用以上方式配置，而直接调用 Logger 实例。

basicConfig

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='', datefmt='',  filemode='', filename='', stream='')

# 示例
logging.basicConfig(filename='logger.log', level=logging.INFO)

参数：

2. 在 Django 中使用 logging

Django 使用 Python 自带的 logging 模块作为日志打印工具。

日志级别：info、debug、error、warning、CRITICAL。

logging 是线程安全的，其主要由以下四部分组成：

• Logger（记录器） ：用户使用的直接接口，将日志传递给 Handler
• Handler（处理器） ：控制日志输出到哪里，console，file 等（一个logger可以有多个Handler）
• Filter（过滤器） ：控制哪些日志可以从logger流向 Handler
• Formatter（格式化器） ：控制日志的格式

在 Django 中使用 logging

在 settings.py 最后添加如下代码：

BASE_LOG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "log")
LOGGING = {
    'version': 1,  # 保留字
    'disable_existing_loggers': False,  # 禁用已经存在的logger实例
    # 日志文件的格式
    'formatters': {
        # 详细的日志格式
        'standard': {
            'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'
                      '[%(levelname)s][%(message)s]'
        },
        # 简单的日志格式
        'simple': {
            'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
        },
        # 定义一个特殊的日志格式
        'collect': {
            'format': '%(message)s'
        }
    },
    # 过滤器
    'filters': {
        'require_debug_true': {
            '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',
        },
    },
    # 处理器
    'handlers': {
        # 在终端打印
        'console': {
            'level': 'DEBUG',
            'filters': ['require_debug_true'],  # 只有在Django debug为True时才在屏幕打印日志
            'class': 'logging.StreamHandler',  
            'formatter': 'simple'
        },
        # 默认的
        'default': {
            'level': 'INFO',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件，自动切
            'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"),  # 日志文件
            'maxBytes': 1024 * 1024 * 50,  # 日志大小 50M
            'backupCount': 3,  # 最多备份几个
            'formatter': 'standard',
            'encoding': 'utf-8',
        },
        # 专门用来记错误日志
        'error': {
            'level': 'ERROR',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件，自动切
            'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"),  # 日志文件
            'maxBytes': 1024 * 1024 * 50,  # 日志大小 50M
            'backupCount': 5,
            'formatter': 'standard',
            'encoding': 'utf-8',
        },
        # 专门定义一个收集特定信息的日志
        'collect': {
            'level': 'INFO',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件，自动切
            'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"),
            'maxBytes': 1024 * 1024 * 50,  # 日志大小 50M
            'backupCount': 5,
            'formatter': 'collect',
            'encoding': "utf-8"
        }
    },
    'loggers': {
       # 默认的logger应用如下配置
        '': {
            'handlers': ['default', 'console', 'error'],  # 上线之后可以把'console'移除
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向不向更高级别的logger传递
        },
        # 名为 'collect'的logger还单独处理
        'collect': {
            'handlers': ['console', 'collect'],
            'level': 'INFO',
        }
    },
}

在视图中使用 logging

from django.shortcuts import render, HttpResponse
import logging


# 生成一个以当前文件名为名字的logger实例
logger = logging.getLogger(__name__)

# 生成一个名为collect的logger实例
collect_logger = logging.getLogger("collect")

def index(request):
    logger.debug("debug1。。。。")
    logger.info("info1。。。。")
    logger.debug("debug2")

    collect_logger.info("用户：rose")

    return HttpResponse("OK")

运行流程

logging 模块使用

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原文地址：https://www.cnblogs.com/midworld/p/10991990.html