Python logging模块使用详解：从基础配置到高级应用
本文深入解析Python标准库logging模块的核心用法。涵盖DEBUG至CRITICAL五级日志定义，演示控制台与文件输出的配置方法，讲解命令行参数动态调整日志级别、变量格式化及自定义输出模板。进一步介绍Logger、Handler、Filter和Formatter组件协作机制，并提供支持滚动保存近15天日志的自定义处理类实现案例，帮助开发者构建完善的日志监控体系。
日志模块用于记录程序运行期间的状态信息。在开发阶段集成日志功能，有助于追踪程序执行过程中发生的具体事件，并区分这些事件的严重程度。
依据事件的重要程度，日志通常划分为以下等级：
DEBUG：提供详细信息，通常仅在排查故障时启用。对应整数level=10
INFO：确认程序正按预期正常运行。对应整数level=20
WARNING：出现异常状况，但程序仍可继续正常工作。对应整数level=30
ERROR：因特定原因导致程序部分功能无法执行。对应整数level=40
CRITICAL：发生严重错误，致使程序无法继续运行。对应整数level=50
系统默认日志级别为WARNING，这意味着仅记录级别大于或等于该值的日志。日志追踪方式支持写入文件或直接输出至控制台。
将日志输出至控制台
以下示例展示了如何将日志直接输出到控制台：
import logging
logging.warning('Watch out!') # 将输出到控制台
logging.info('I told you so') # 不会输出
logging.error("an error occurrence！") #将输出到控制台
控制台输出结果如下：
WARNING:root:Watch out! ERROR:root:an error occurrence
将日志保存至文件
需启动新的Python解释器实例，确保不与前文代码共享同一会话状态。
import logging
logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG)
logging.debug('This message should go to the log file')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')
此时控制台不再显示日志输出，而文件example.log中记录了以下内容：
DEBUG:root:This message should go to the log file INFO:root:So should this WARNING:root:And this, too
若需手动调整日志级别，可通过命令行传入参数--log=INFO。在代码层面，可采用如下方式处理该参数：
# 输入参数 --log=DEBUG or --log=debug
numeric_level = getattr(logging, loglevel.upper(), None)#返回10，否则None
if not isinstance(numeric_level, int):
raise ValueError('Invalid log level: %s' % loglevel)
logging.basicConfig(level=numeric_level, ...)
记录变量值的日志
利用格式化字符串语法，为日志内容添加变量信息：
import logging
logging.warning('%s before you %s', 'Look', 'leap!')
自定义日志输出格式
根据实际需求，我们可以自定义日志输出的模板样式：
import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s: %(levelname)s: %(message)s',level=logging.DEBUG)
logging.debug('This message should appear on the console')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')
最终输出效果如下：
2017-10-24 14:03:53,671: DEBUG: This message should appear on the console 2017-10-24 14:03:53,690: INFO: So should this 2017-10-24 14:03:53,694: WARNING: And this, too
底层实现中传入的是一个字典对象，其中%(key)代表字典的键名。
上述内容涵盖了Python logging模块的基础用法，已能满足多数常规需求。接下来简要介绍logging的高级配置。该模块主要包含四个核心组件：logger、handlers、filter和formatters。
logger：提供应用程序接口供代码调用。 handlers：负责将logger生成的日志发送至指定目的地。 filter：为输出日志提供更精细的过滤设置。 formatters：定义最终的日志输出格式。
以下是各组件协同工作的示例代码：
import logging
logger = logging.getLogger('logger_name')# 创建logger对象
logger.setLevel(logging.DEBUG)
handler = logging.StreamHandler()# 创建 console handler 并设置级别为debug
handler.setLevel(logging.DEBUG)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')# 创建输出格式
handler.setFormatter(formatter)# 为handler添加fromatter
logger.addHandler(handler)# 将handler添加到 logger
logger.debug('debug message')# 'application' code
logger.info('info message')
logger.warn('warn message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')
执行后产生的输出结果如下：
2017-10-24 16:50:43,127 - logger_name - DEBUG - debug message 2017-10-24 16:50:43,138 - logger_name - INFO - info message 2017-10-24 16:50:43,141 - logger_name - WARNING - warn message 2017-10-24 16:50:43,144 - logger_name - ERROR - error message 2017-10-24 16:50:43,148 - logger_name - CRITICAL - critical message
实际应用场景案例
下面展示一个自定义日志处理类的实现，该功能既能将日志写入文件（采用滚动策略保存最近15天的日志，文件名格式为app.log, app.log.1, app.log.2），又能同时输出到控制台。
import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
class MylogHandler(logging.Logger):
def __init__(self,name,level="DEBUG",stream=True,files=True):
self.name = name
self.level = level
logging.Logger.__init__(self,self.name,level=self.level)
if stream:
self.__streamHandler__(self.level)
if files:
self.__filesHandler__(self.level)
def __streamHandler__(self,level=None):
handler = TimedRotatingFileHandler(filename=self.name+".log", when='D', interval=1, backupCount=15)
handler.suffix = '%Y%m%d.log'
handler.setLevel(level)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
self.addHandler(handler) #将hander添加到logger上
def __filesHandler__(self,level=None):
handler = logging.StreamHandler()
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
handler.setLevel(level)
self.addHandler(handler)
if __name__ == '__main__':
log = MylogHandler('test')
log.info('this is a my log handler')
总结
以上内容为Python中logging模块的使用详解，希望能对大家有所帮助。如有任何疑问欢迎留言，小编会及时回复。感谢大家对本站的支持！
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