Python线上环境使用日志的及配置文件的示例分析-创新互联

这篇文章主要为大家展示了“Python线上环境使用日志的及配置文件的示例分析”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python线上环境使用日志的及配置文件的示例分析”这篇文章吧。

成都创新互联2013年至今，先为卢氏等服务建站，卢氏等地企业，进行企业商务咨询服务。为卢氏企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。

在初学 Python 的时候，我们使用

print("hello world")

输出了我们的第一行代码。在之后的日子里，便一直使用 print 进行调试（当然，还有 IDE 的 debug 模式）。但是，当你在线上运行 Python 脚本的时候，你并不可能一直守着你的运行终端。可是如果不守着的话，每当出现 bug ，错误又无从查起。这个时候，你需要对你的调试工具进行更新换代了，这里我推荐一个优雅的调试工具 logging。

与 print 相比 logging 有什么优势？

那既然我推荐这个工具，它凭什么要被推荐呢？且来看看它有什么优势：

可以输出到多处，例如：在输出到控制台的同时，可以保存日志到日志文件里面，或者保存到其他远程服务器
可以设置日志等级，DEBUG、INFO、ERROR等，在不同的环境（调试环境、线上环境）使用不同的等级来过滤日志，使用起来很方便
配置灵活，可保存到配置文件，格式化输出

基础用法

下面涉及到的代码我都省略了导包部分，详见源码(后台回复 logging 获取源码)

base_usage.py

logging.basicConfig(level=log_level, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("Log level info")
logger.debug("Log level debug")
logger.warning("Log level warning")
# 捕获异常，并打印出出错行数
try:
  raise Exception("my exception")
except (SystemExit, KeyboardInterrupt):
  raise
except Exception:
  logger.error("there is an error =>", exc_info=True)

level为日志等级，分为：

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

foamat可以格式化输出，其参数有如下：

%(levelno)s：打印日志级别的数值
%(levelname)s：打印日志级别的名称
%(pathname)s：打印当前执行程序的路径，其实就是sys.argv[0]
%(filename)s：打印当前执行程序名
%(funcName)s：打印日志的当前函数
%(lineno)d：打印日志的当前行号
%(asctime)s：打印日志的时间
%(thread)d：打印线程ID
%(threadName)s：打印线程名称
%(process)d：打印进程ID
%(message)s：打印日志信息

捕获异常,以下两行代码都具有相同的作用

logger.exception(msg,_args)
logger.error(msg,exc_info = True,_args)

保存到文件，并输出到命令行

这个用法直接 copy 使用就行

import logging
# 写入文件
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level=logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("info.log")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.info("Log level info")
logger.debug("Log level debug")
logger.warning("Log level warning")
# 写入文件，同时输出到屏幕
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("info.log")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("Log level info")
logger.debug("Log level debug")
logger.warning("Log level warning")

多模块使用 logging

被调用者的日志格式会与调用者的日志格式一样 main.py

# -*- coding: utf-8 -*-
__auth__ = 'zone'
__date__ = '2019/6/17 下午11:46'
'''
公众号：zone7

小程序：编程面试题库

'''
import os
import logging
from python.logging_model.code import sub_of_main
logger = logging.getLogger("zone7Model")
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)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
sub = sub_of_main.SubOfMain()
logger.info("main module log")
sub.print_some_log()
sub_of_main.py
# -*- coding: utf-8 -*-
__auth__ = 'zone'
__date__ = '2019/6/17 下午11:47'
'''

公众号：zone7

小程序：编程面试题库

'''
import logging
module_logger = logging.getLogger("zone7Model.sub.module")
class SubOfMain(object):
  def __init__(self):
    self.logger = logging.getLogger("zone7Model.sub.module")
    self.logger.info("init sub class")
  def print_some_log(self):
    self.logger.info("sub class log is printed")

def som_function():
  module_logger.info("call function some_function")

使用配置文件配置 logging

这里分别给出了两种配置文件的使用案例，都分别使用了三种输出，输出到命令行、输出到文件、将错误信息独立输出到一个文件

log_cfg.json
{
  "version":1,
  "disable_existing_loggers":false,
  "formatters":{
    "simple":{
      "format":"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
    }
  },
  "handlers":{
    "console":{
      "class":"logging.StreamHandler",
      "level":"DEBUG",
      "formatter":"simple",
      "stream":"ext://sys.stdout"
    },
    "info_file_handler":{
      "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",
      "level":"INFO",
      "formatter":"simple",
      "filename":"info.log",
      "maxBytes":10485760,
      "backupCount":20,
      "encoding":"utf8"
    },
    "error_file_handler":{
      "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler",
      "level":"ERROR",
      "formatter":"simple",
      "filename":"errors.log",
      "maxBytes":10485760,
      "backupCount":20,
      "encoding":"utf8"
    }
  },
  "loggers":{
    "my_module":{
      "level":"ERROR",
      "handlers":["info_file_handler2"],
      "propagate":"no"
    }
  },
  "root":{
    "level":"INFO",
    "handlers":["console","info_file_handler","error_file_handler"]
  }
}

通过 json 文件读取配置：

import json
import logging.config
import os
def set_log_cfg(default_path="log_cfg.json", default_level=logging.INFO, env_key="LOG_CFG"):
  path = default_path
  value = os.getenv(env_key, None)
  if value:
    path = value
  if os.path.exists(path):
    with open(path, "r") as f:
      config = json.load(f)
      logging.config.dictConfig(config)
  else:
    logging.basicConfig(level=default_level)
def record_some_thing():
  logging.info("Log level info")
  logging.debug("Log level debug")
  logging.warning("Log level warning")
if __name__ == "__main__":
  set_log_cfg(default_path="log_cfg.json")
  record_some_thing()
log_cfg.yaml
version: 1
disable_existing_loggers: False
formatters:
    simple:
      format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
handlers:
  console:
      class: logging.StreamHandler
      level: DEBUG
      formatter: simple
      stream: ext://sys.stdout
  info_file_handler:
      class: logging.handlers.RotatingFileHandler
      level: INFO
      formatter: simple
      filename: info.log
      maxBytes: 10485760
      backupCount: 20
      encoding: utf8
  error_file_handler:
      class: logging.handlers.RotatingFileHandler
      level: ERROR
      formatter: simple
      filename: errors.log
      maxBytes: 10485760
      backupCount: 20
      encoding: utf8
loggers:
  my_module:
      level: ERROR
      handlers: [info_file_handler]
      propagate: no
root:
  level: INFO
  handlers: [console,info_file_handler,error_file_handler]

通过 yaml 文件读取配置：

import yaml
import logging.config
import os
def set_log_cfg(default_path="log_cfg.yaml", default_level=logging.INFO, env_key="LOG_CFG"):
  path = default_path
  value = os.getenv(env_key, None)
  if value:
    path = value
  if os.path.exists(path):
    with open(path, "r") as f:
      config = yaml.load(f)
      logging.config.dictConfig(config)
  else:
    logging.basicConfig(level=default_level)
def record_some_thing():
  logging.info("Log level info")
  logging.debug("Log level debug")
  logging.warning("Log level warning")
if __name__ == "__main__":
  set_log_cfg(default_path="log_cfg.yaml")
  record_some_thing()

以上是“Python线上环境使用日志的及配置文件的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！

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