许多应用程序中都会有日志模块，用于记录系统在运行过程中的一些关键信息，以便于对系统的运行状况进行跟踪。在.NET平台中，有非常著名的第三方开源日志组件log4net，c++中，有人们熟悉的log4cpp，而在python中，我们不需要第三方的日志组件，因为它已经为我们提供了简单易用、且功能强大的日志模块：logging。logging模块支持将日志信息保存到不同的目标域中，如：保存到日志文件中；以邮件的形式发送日志信息；以http get或post的方式提交日志到web服务器；以windows事件的形式记录等等。这些日志保存方式可以组合使用，每种方式可以设置自己的日志级别以及日志格式。日志模块的内容比较多，今天先学习logging模块的基本使用，下次具体学习日志的处理。
先看一个比较简单的例子，让我们对logging模块有个感性的认识：
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import logginglogging.basicConfig(filename = os.path.join(os.getcwd(), 'log.txt'), level = logging.DEBUG)logging.debug('this is a message') |
运行上面例子的代码，将会在程序的根目录下创建一个log.txt文件，打开该文件，里面有一条日志记录：”DEBUG:root:this is a message”。
4个主要的组件
- logger: 日志类，应用程序往往通过调用它提供的api来记录日志；
- handler: 对日志信息处理，可以将日志发送(保存)到不同的目标域中；
- filter: 对日志信息进行过滤；
- formatter:日志的格式化；
日志级别
在记录日志时, 日志消息都会关联一个级别(“级别”本质上是一个非负整数)。系统默认提供了6个级别，它们分别是：
可以给日志对象(Logger Instance)设置日志级别，低于该级别的日志消息将会被忽略，也可以给Hanlder设置日志级别，对于低于该级别的日志消息, Handler也会忽略。
logging模块中的常用函数：
logging.basicConfig([**kwargs]):
为日志模块配置基本信息。kwargs 支持如下几个关键字参数：
- filename ：日志文件的保存路径。如果配置了些参数，将自动创建一个FileHandler作为Handler；
- filemode ：日志文件的打开模式。 默认值为'a'，表示日志消息以追加的形式添加到日志文件中。如果设为'w', 那么每次程序启动的时候都会创建一个新的日志文件；
- format ：设置日志输出格式；
- datefmt ：定义日期格式；
- level ：设置日志的级别.对低于该级别的日志消息将被忽略；
- stream ：设置特定的流用于初始化StreamHandler；
下面是一个简单的例子：
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#coding=gbkimport logginglogging.basicConfig(filename = os.path.join(os.getcwd(), 'log.txt'), / level = logging.WARN, filemode = 'w', format = '%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')logging.debug('debug') #被忽略logging.info('info') #被忽略logging.warning('warn')logging.error('error')#----- 结果#2009-07-13 21:42:15,592 - WARNING: warn#2009-07-13 21:42:15,640 - ERROR: errorlogging.getLogger([name]) |
创建Logger对象。日志记录的工作主要由Logger对象来完成。在调用getLogger时要提供Logger的名称（注：多次使用相同名称来调用getLogger，返回的是同一个对象的引用。），Logger实例之间有层次关系，这些关系通过Logger名称来体现，如：
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p = logging.getLogger(“root”)c1 = logging.getLogger(“root.c1″)c2 = logging.getLogger(“root.c2″) |
例子中，p是父logger, c1,c2分别是p的子logger。c1, c2将继承p的设置。如果省略了name参数, getLogger将返回日志对象层次关系中的根Logger。
logging.setLoggerClass(klass)
logging.getLoggerClass()
获取/设置日志类型。用户可以自定义日志类来代替系统提供的logging.Logger类。
logging.getLevelName(lvl)
获取日志级别对应的名称。例如：
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print logging.getLevelName(logging.NOTSET)print logging.getLevelName(10) #logging.DEBUGprint logging.getLevelName(logging.DEBUG)print logging.getLevelName(30) #logging.WARNprint logging.getLevelName(logging.ERROR)print logging.getLevelName(50) #logging.CRITICALlogging.shutdown() |
当不再使用日志系统的时候，调用该方法，它会将日志flush到对应的目标域上。一般在系统退出的时候调用。
Logger对象 通过调用logging.getLogger(name)来创建，它有如下常用的方法和属性：
Logger.setLevel(lvl):
设置日志的级别。对于低于该级别的日志消息将被忽略。下面一个例子演示setLevel方法：
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#coding=gbkimport logginglogging.basicConfig(filename = os.path.join(os.getcwd(), 'log.txt'), level = logging.DEBUG)log = logging.getLogger('root.test')log.setLevel(logging.WARN) #日志记录级别为WARNNINGlog.info('info') #不会被记录log.debug('debug') #不会被记录log.warning('warnning')log.error('error')Logger.debug(msg [ ,*args [, **kwargs]]) |
记录DEBUG级别的日志信息。参数msg是信息的格式，args与kwargs分别是格式参数。
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import logginglogging.basicConfig(filename = os.path.join(os.getcwd(), 'log.txt'), level = logging.DEBUG)log = logging.getLogger('root')log.debug('%s, %s, %s', *('error', 'debug', 'info'))log.debug('%(module)s, %(info)s', {'module': 'log', 'info': 'error'})Logger.info(msg[ , *args[ , **kwargs] ] )Logger.warnning(msg[ , *args[ , **kwargs] ] )Logger.error(msg[ , *args[ , **kwargs] ] )Logger.critical(msg[ , *args[ , **kwargs] ] ) |
记录相应级别的日志信息。参数的含义与Logger.debug一样。
Logger.log(lvl, msg[ , *args[ , **kwargs] ] )
记录日志，参数lvl用户设置日志信息的级别。参数msg, *args, **kwargs的含义与Logger.debug一样。
Logger.exception(msg[, *args])
以ERROR级别记录日志消息，异常跟踪信息将被自动添加到日志消息里。Logger.exception通过用在异常处理块中，如：
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import logginglogging.basicConfig(filename = os.path.join(os.getcwd(), 'log.txt'), level = logging.DEBUG)log = logging.getLogger('root')try: raise Exception, 'this is a exception'except: log.exception('exception') #异常信息被自动添加到日志消息中 |
Logger.removeFilter(filt)
添加/移除日志消息过滤器。在讲述Filter时具体介绍。
Logger.addHandler(hdlr)
Logger.removeHandler(hdlr)
添加/移除日志消息处理器。在讲述Handler时具体介绍。
Logger.makeRecord(name, lvl, fn, lno, msg, args, exc_info[, func, extra])
创建LogRecord对象。日志消息被实例为一个LogRecord对象，并在日志类内处理。
