文章目录
- 日志
- [Python logging](#Python logging)
-
- logging主要组件
- [logging 根记录器](#logging 根记录器)
- [logging format](#logging format)
- [logging handler](#logging handler)
- logger日志记录器输出日志
日志
日志的概念
日志:记录系统运行状态、操作和事件的文件或数据记录。在计算机领域中,日志通常用于跟踪系统的运行情况、故障排查、性能分析和安全审计等方面。日志记录通常包括时间戳、事件描述、发生事件的位置等信息,可以帮助系统管理员或开发。
日志的作用
- 故障排查:日志记录了系统运行过程中的各种操作和事件,可以帮助开发人员快速定位和解决问题,提高系统的稳定性和可靠性。
- 性能监控:通过分析日志可以了解系统的性能表现,包括响应时间、吞吐量、资源利用率等指标,帮助优化系统性能。
- 安全审计:日志记录了系统的操作历史,可以用于追踪用户行为、检测异常操作、防止安全漏洞等,保障系统的安全性。
- 统计分析:日志中包含了大量的数据,可以通过分析日志来了解用户行为、业务趋势、用户偏好等信息,为业务决策提供数据支持。
- 运营监控:通过监控日志可以实时了解系统的运行状态,及时发现问题并采取措施,保障系统的正常运行。
日志等级
日志级别 | 使用场景 |
---|---|
DEBUG | 用于输出调试信息,通常用于开发和测试阶段,帮助开发人员定位问题和调试程序。 |
INFO | 用于输出一般信息,表示程序正常运行的状态,可以用来跟踪程序的执行流程。 |
WARN | 用于输出警告信息,表示程序遇到了一些不严重的问题或异常情况,但程序仍然可以继续运行。 |
ERROR | 用于输出错误信息,表示程序遇到了严重的问题或异常情况,可能会导致程序崩溃或无法正常运行。 |
FATAL | FATAL:用于输出致命错误信息,表示程序遇到了无法恢复的严重问题,程序可能会立即终止运行。 |
根据不同的日志框架,支持的日志等级会有细微差别
Python logging
logging是Python官方的日志模块,用于记录程序运行时的日志信息。logging提供了灵活的日志记录功能,可以根据不同的需求配置不同的日志记录器、处理器和格式器。
由于logging的强大灵活,在Python中,日志模块logging得到了广泛的应用。
logging主要组件
- Logger(日志记录器):用于创建日志记录器对象,可以通过设置级别、添加处理器等来控制日志记录的行为。
- Handler(处理器):用于将日志记录发送到不同的目的地,如控制台、文件、网络等。
- Formatter(格式器):用于定义日志记录的格式,包括时间、级别、消息等内容的显示方式。
logging 根记录器
默认输出
在导入logging
模块后,可以在不实例logger的情况下,直接使用logging
进行日志打印,logging
模块将会在根记录器(root logger)上打印日志信息。
python
import logging
logging.debug('This is a info message')
logging.info('This is a debug message')
logging.warning('This is a warning message')
logging.error('This is a error message')
logging.critical('This is a critical message')
# WARNING:root:This is a warning message
# ERROR:root:This is a error message
# CRITICAL:root:This is a critical message
如上所示,导入logging
模块后,可直接在控制台打印出部分日志信息(logging默认级别为warning),通过查看logging
模块源码可知,logging
默认情况下是在根记录器(root logger)上通过根处理器(root handler)进行的日志输出。
logging
源码debug:
python
def debug(msg, *args, **kwargs):
"""
Log a message with severity 'DEBUG' on the root logger. If the logger has
no handlers, call basicConfig() to add a console handler with a pre-defined
format.
"""
if len(root.handlers) == 0:
basicConfig()
root.debug(msg, *args, **kwargs)
根记录器配置
logging
的默认根记录器输出格式固定,日志级别固定,输出流固定。直接使用默认的根处理器,日志固定,直接使用默认输出,从功能上讲和print()
打印信息并没有本质区别,为了更好的实现日志输出,通过阅读上面debug()
方法可知,在root logger中,通过basicConfig()
方法进行handler和输出格式的设置。
basicConfig默认创建一个StreamHandler
,讲日志输出到标准输出流(控制台)中,使用BASIC_FORMAT
格式字符串设置格式化程序,然后将处理程序添加到根记录器。basicConfig常用支持参数:
参数名称 | 参数描述 |
---|---|
filename | 将日志输出到指定的文件中,而不是控制台 |
filemode | 在指定filename 参数的情况下,指定打开文件格式,默认为a |
format | 日志输出格式,仅支持以字符串的模式指定,不支持通过Formatter对象指定(只能使用内置的LogRecord属性),默认以% (可通过style 属性指定)格式化内置LogRecord属性。如:在format 参数中添加%(levelname) 来在打印日志时输出日志级别 |
datefmt | 日期/时间格式 |
level | 设置日志级别 |
stream | 使用指定的流初始化StreamHandler ,与filename 不兼容 |
如,以下示例,我们讲日志输出到指定文件中:
python
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
format='%(asctime)s %(filename)s %(levelname)s %(message)s',
datefmt='%a %d %b %Y %H:%M:%S',
filename='my.log',
filemode='w')
logging.debug('This is a info message')
logging.info('This is a debug message')
logging.warning('This is a warning message')
logging.error('This is a error message')
logging.critical('This is a critical message')
> 下面为`my.log`文件内容
Tue 20 Feb 2024 16:41:52 test.py INFO This is a debug message
Tue 20 Feb 2024 16:41:52 test.py WARNING This is a warning message
Tue 20 Feb 2024 16:41:52 test.py ERROR This is a error message
Tue 20 Feb 2024 16:41:52 test.py CRITICAL This is a critical message
logging format
上面介绍了logging root logger的使用,在处理日志时,打印日志的格式也是重要的一个环节,在logging
模块中,内置了许多LogRecord
属性,可以在Formatter
类中进行查看,其中LogRecord
用来记录日志事件,Formatter
对象用来讲LogRecord
事件转换为格式化文本信息。
内置LogRecord
属性
属性格式 | 描述 |
---|---|
%(name)s | 日志通道名称 |
%(levelno)s | 日志级别对应的数字信息 |
%(levelname)s | 日志级别对应的文字信息 |
%(pathname)s | 日志记录的源文件的完整路径名 |
%(filename)s | 日志记录文件名 |
%(module)s | 日志文件名名称部分(不包含文件后缀) |
%(lineno)d | 日志行号 |
%(funcName)s | 日志所在方法名称 |
%(created)f | 记录LogRecord 的事件的时间,time.time() 格式 |
%(asctime)s | 记录LogRecord 的事件的文本时间 |
%(msecs)d | 记录LogRecord 的事件时间 |
%(relativeCreated)d | 记录LogRecord 的事件相对于加载logging 模块时间,单位毫秒 |
%(thread)d | 线程ID |
%(threadName)s | 线程名称 |
%(process)d | 进程ID |
%(message)s | 日志内容信息 |
添加LogRecord
属性
默认的LogRecord
属性能满足我们日志的大部分格式化需求,但是针对某些特定场景,我们需要额外的属性来进行格式化输出。
在logginer
模块中,通过Filter
实例对LogRecord
对象进行过滤,所以我们可以通过Filter
来向LogRecord
中添加定制化属性。通过重写Filter
的filter(self, record)
方法以实现添加属性。
python
import logging
class CustomFilter(logging.Filter):
def filter(self, record):
record.trace_id = "trace_id"
return record
handler = logging.StreamHandler()
handler.setFormatter(
logging.Formatter('[%(asctime)s] - [%(trace_id)s] - [%(levelname)s] - [%(message)s]')
)
handler.addFilter(CustomFilter())
logger = logging.getLogger()
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.INFO)
logger.info("Add field in LogRecord")
# [2024-02-20 17:17:38,280] - [trace_id] - [INFO] - [Add field in LogRecord]
参考如上方法编写Filter
类,添加定制化属性。
logging handler
在logging
模块中,通过handler对象将日志输出的指定目的地。
logging默认handler
NullHandler空操作handler
空操作handler,不进行任何处理,无参数。
StreamHandler流handler
将日志信息输出到指定流中,默认情况下输出到标准输出流中。
python
class logging.StreamHandler(stream=None)
FileHandler文件handler
继承自StreamHandler
(文件本身也是一种流),讲日志输出到指定文件中。
python
class logging.FileHandler(filename, mode='a', encoding=None, delay=False, errors=None)
- delay:delay为True时,文件只有被写入日志时才会被打开。即默认情况下,直接打开文件,delay为True时,在写入时打开文件。
- errors:
FileHandler
通过Python默认方法open()
打开文件,errors为编解码报错的处理模式
logging扩展handler
以上默认handler位于logging
模块下,logging
模块还提供一些更高级的处理器位于logging.handlers
模块下。
logging.handlers.RotatingFileHandler循环大小日志文件处理
用于记录日志信息到一组文件的处理程序,当当前文件达到一定大小时,该处理程序会从一个文件切换到下一个文件。
python
class logging.handlers.RotatingFileHandler(filename, mode='a', maxBytes=0, backupCount=0, encoding=None, delay=False, errors=None)
- maxBytes:文件的最大字节数,当文件长度接近maxBytes将会发生滚动
- backupCount:扩展文件个数,如当backupCount为2,filename为root.log时,当日志达到maxBytes,将会依次创建root.log.1,root.log.2。日志将会依次在root.log,root.log.1,root.log.2文件中循环输出,覆盖之前的内容
logging.handlers.TimedRotatingFileHandler循环时间日志文件处理
用于记录日志信息到一组文件的处理程序,在指定时间间隔进行日志文件组的循环。
python
class logging.handlers.TimedRotatingFileHandler(filename, when='h', interval=1, backupCount=0, encoding=None, delay=False, utc=False, atTime=None, errors=None)
- when:决定时间间隔的类型
- interval:决定多少的时间间隔
- backupCount:决定保存日志文件数量。超过数量就会丢弃覆盖老的日志文件。
logging.handlers.WatchedFileHandler监控日志文件状态处理
用于监视文件的状态,如果文件被改变了,那么就关闭当前流,重新打开文件,创建一个新的流。通过使用newsyslog和logrotate等程序执行日志文件旋转,该handler仅支持linux/unix,不支持Windows。
python
class logging.handlers.WatchedFileHandler(filename, mode='a', encoding=None, delay=False, errors=None)
logger日志记录器输出日志
上面我们通过logging
模块直接输出了日志信息,实际上是通过默认根记录器进行的日志处理和输出。在正式的环境中,更推荐采用自定义的logger对象进行日志输出。
一般logger流程:
- 声明handler
- 设置handler的日志格式
- 获取logger对象
- 添加handler和日志级别
python
import logging
handler = logging.StreamHandler()
handler.setFormatter(
logging.Formatter('[%(asctime)s] - [%(levelname)s] - [%(message)s]')
)
logger = logging.getLogger()
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.INFO)