logging模块介绍 Python的logging模块提供了通用的日志系统，熟练使用logging模块可以方便开发者开发第三方模块或者是自己的Python应用。同样这个模块提供不同的日志级别，并可以采用不同的方式记录日志，比如文件，HTTP、GET/POST，SMTP，Socket等，甚至可以自己实现具体的日志记录方式。下文我将主要介绍如何使用文件方式记录log。 logging模块包括logger，handler，filter，formatter这四个基本概念。 logging模块与log4j的机制是一样的，只是具体的实现细节不同。模块提供logger，handler，filter，formatter。 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。 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。 filter：提供一种优雅的方式决定一个日志记录是否发送到handler。 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。 与log4j类似，logger，handler和日志消息的调用可以有具体的日志级别（Level），只有在日志消息的级别大于logger和handler的级别。 logging.StreamHandler: 日志输出到流，可以是sys.stderr、sys.stdout或者文件 logging.FileHandler: 日志输出到文件 日志回滚方式，实际使用时用RotatingFileHandler和TimedRotatingFileHandler logging.handlers.BaseRotatingHandler logging.handlers.RotatingFileHandler logging.handlers.TimedRotatingFileHandler logging.handlers.SocketHandler: 远程输出日志到TCP/IP sockets logging.handlers.DatagramHandler: 远程输出日志到UDP sockets logging.handlers.SMTPHandler: 远程输出日志到邮件地址 logging.handlers.SysLogHandler: 日志输出到syslog logging.handlers.NTEventLogHandler: 远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志 logging.handlers.MemoryHandler: 日志输出到内存中的制定buffer logging.handlers.HTTPHandler: 通过"GET"或"POST"远程输出到HTTP服务器 python：logging模块 10 DECEMBER 2015 概述 python的logging模块（logging是线程安全的）给应用程序提供了标准的日志信息输出接口。logging不仅支持把日志输出到文件，还支持把日志输出到TCP/UDP服务器，EMAIL服务器，HTTP服务器，UNIX的syslog系统等。在logging中主要有四个概念：logger、handler、filter和formatter，下面会分别介绍。 logger Logger对象扮演了三重角色： 它给应用程序暴漏了几个方法，以便应用程序能在运行时记录日志。 Logger对象根据日志的级别或根据Filter对象，来决定记录哪些日志。 Logger对象负责把日志信息传递给相关的handler。 在Logger对象中，最常使用的方法分为两类：configuration，message sending。 configuration方法包括： setLevel(level) setLevel(level)方法用来设置logger的日志级别，如果日志的级别低于setLevel(level)方法设置的值，那么logger不会处理它。logging模块内建的日志级别有： message sending方法包括： debug(log_message, [*args[, **kwargs]]) 使用DEBUG级别，记录log_message % args。 为了记录异常信息，需要将关键字参数exc_info设置为一个true值。 比如： 使用INFO级别，记录log_message % args。 为了记录异常信息，需要将关键字参数exc_info设置为一个true值。 比如： 使用WARNING级别，记录log_message % args。 为了记录异常信息，需要将关键字参数exc_info设置为一个true值。 比如： 使用Error级别，记录log_message % args。 为了记录异常信息，需要将关键字参数exc_info设置为一个true值。 比如： 使用CRITICAL级别，记录log_message % args。 为了记录异常信息，需要将关键字参数exc_info设置为一个true值。 比如： 使用整型的级别level，记录log_message % args。 为了记录异常信息，需要将关键字参数exc_info设置为一个true值。 比如： 方法返回一个Logger实例的引用，如果提供了name参数，那么它就是这个Logger实例的名称，如果没提供name参数，那么这个Logger实例的名称是root。 可以通过Logger实例的name属性，来查看Logger实例的名称。 Logger实例的名称是使用句号（.）分隔的多级结构。 在这种命名方式中，后面的logger是前面的logger的子（父子logger只是简单的通过命名来识别），比如：有一个名称为foo的logger，那么诸如foo.bar、foo.bar.baz和foo.bam这样的logger都是foo这个logger的子logger。 子logger会自动继承父logger的定义和配置。 使用相同的名称多次调用logging.getLogger([name])方法，会返回同一个logger对象的引用。 这个规则不仅仅在同一个module有效,而且对在同一个Python解释器进程的多个module也有效。 因此应用程序可以在一个module中定义一个父logger，然后在其他module中继承这个logger，而不必把所有的logger都配置一遍。 handler handler实例负责把日志事件分发到具体的目的地。logger对象可以使用addHandler()方法，添加零个或多个handler对象到它自身。一个常见的场景是：应用程序可能希望把所有的日志都记录到一个log文件，所有的ERROR及以上级别的日志都记录到stdout，所有的CRITICAL级别的日志都发送到一个email地址。这个场景需要三个独立的handler，每个handler负责把特定级别的日志发送到特定的地方。 下面是logging模块内置的handler： 内置的handler提供了下面的配置方法： setLevel(level) handler对象的setLevel()方法，与logger对象的setLevel()方法一样，也是用于设置一个日志级别，如果日志的级别低于 setLevel()方法设置的值，那么handler不会处理它。 setFormatter(formatter) addFilter(filter) removeFilter(filter) 应用程序代码不应该直接实例化和使用handler。logging.Handler是一个定义了所有的handler都应该实现的接口和建立了子类能够使用（或重写）的一些默认行为的基类。 自定义Handler 自定义的handler必须继承自logging.Handler，且实现下面的方法： 其中，emit(record)方法负责执行真正地记录日志所需的一切事情，在logging.Handler的子类中必须实现这个方法。close()方法负责清理handler所使用的资源（在Python解释器退出的时候，会调用所有的handler的flush()和close()方法），logging.Handler的子类应该确保在重写close()方法的时候，调用父类的该方法。 下面分析logging.StreamHandler的源代码： 在构造函数中，如果提供了strm参数，那么它就是要输出到的流，如果没提供，那么就会将日志输出到标准错误输出流sys.stderr。 flush()方法的作用是：刷新self.stream内部的I/O缓冲区。每次emit日志之后都会调用这个方法，将日志从I/O缓冲区sync到self.stream。 emit(record)方法的作用是：将LogRecord对象（record）记录到self.stream。emit(record)方法首先调用基类logging.Handler提供的format(record)方法，该方法会根据设置的Formatter对象来格式化record对象，得到要记录的字符串msg。然后对fs（fs其实就是在msg的尾部增加一个换行'\n'）进行一系列的编码解码，将它写入到self.stream。最后再刷新self.stream。在emit(record)调用期间发生的异常，应该调用logging.Handler提供的handleError(record)方法来处理。 filter Filter对象用于对LogRecord对象执行过滤，logger和handler都可以使用filter来过滤record。下面用一个列子来说明Filter基类的作用： 如果使用A.B实例化一个filter，那么它允许名称为A.B，A.B.C，A.B.C.D这样的logger记录的日志通过，不允许名称为A.BB，B.A.B这样的logger记录的日志通过。 如果使用空字符串实例化一个filter，那么它允许所有的事件通过。 Filter基类有一个方法叫filter(record)，它用来决定指定的record（LogRecord对象）是否被记录。如果该方法返回0，则不记录record；返回非0则记录record。 Filterer（注意：不是Filter）是logger和handler的基类。它提供了方法来添加和删除filter，并且提供了filter(record)方法用于过滤record，该方法默认允许record被记录，但是任何filter都可以否决这个默认行为，如果想要丢弃record，filter(record)方法应该返回0，否则应该返回非0。 formatter Formatter对象用于把一个LogRecord对象转换成文本，它定义了日志的格式、结构。与logging.Handler类不同，应用程序可以直接实例化Formatter类，如果需要也可以子类化Formatter，以便定制一些行为。 Formatter的构造函数接受两个参数：第一个参数是用于日志信息的格式化字符串；第二个参数是用于日期的格式化字符串。第二个参数可选的，默认值是%Y-%m-%d %H:%M:%S。 日志信息的格式化字符串用%(<dictionary key>)s风格的字符串做替换。 下面是替换字符串和它们所代表的含义： 配置logging 下面是一个简单的例子，它会向标准输出打印日志： 运行这个脚本，输出结果是: 使用配置文件，配置logging 下面是一个使用配置文件，配置logging的例子： logging.conf如下： 需要解释的地方有两处：第一个是logger_xxxsection中的propagate选项，在logger对象把record传递给所有相关的handler的时候，会（逐级向上）寻找这个logger和它所有的父logger的全部handler。在寻找过程中，如果logger对象的propagate属性被设置为1，那么就继续向上寻找；如果某个logger的propagate属性被设置为0，那么就会停止搜寻。 第二个是logger_xxxsection中的qualname选项，它其实就是logger的名称。 使用配置文件的时候，必须定义root logger。 最酷的listen(port)函数 logging.config.listen(port)函数可以让应用程序在一个socket上监听新的配置信息，达到在运行时改变配置，而不用重启应用程序的目的。 监听程序： 发送新的配置信息程序： 以上这篇对python中的logger模块全面讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。