标签：logging level Python msg 日志 logger Logger
1. 简述
把我自己理解的概念用通俗易懂的话讲出来大概就是
查看日志是开发人员日常获取信息、排查异常、发现问题的最好途径，日志记录中通常会标记有异常产生的原因、发生时间、具体错误行数等信息，这极大的节省了我们的排查时间，无形中提高了编码效率。
2. 级别分类
下表是日志按照级别分类，指的是 Debug、Info、WARNING、ERROR 、CRITICAL 等严重等级进行划分。
| 级别 | 数值 | 说明 |
|---|---|---|
CRITICAL | 50 | 十分严重的问题导致程序已经不能运行 |
ERROR | 40 | 有错误导致程序的某些功能不能按照预期工作 |
WARNING | 30 | 可以是一些意料之外的问题，也可以是一些预期将要发生的问题的警告 |
INFO | 20 | 表明程序正常运行 |
DEBUG | 10 | 比较详细的信息，一般在调试问题的时候使用 |
NOTSET | 0 | 没有日志级别，任何信息都会输出 |
上述级别分类是在日志系统里通用的。在 python 中对应的模块函数分别为 debug()、info()、warning()、error()、critical()
Python 中日志的默认等级是 WARNING ， DEBUG 和 INFO 级别的日志将不会得到显示，在 logging 中更改设置。
3. 日志的输出
先来简单使用下 python 的 logging 模块输出日志的功能
import logging
logging.debug('this is a debug msg')
logging.info('this is a info msg')
logging.warning('this is a warning msg')
logging.error('this is a error msg')
输出如下
WARNING:root:this is a warning msg
ERROR:root:this is a error msg
这样的输出证实了上面所说
“Python 中日志的默认等级是
WARNING，DEBUG和INFO级别的日志将不会得到显示”
我们来修改下 Python 默认的日志等级为 DEBUG
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logging.debug('this is a debug msg')
logging.info('this is a info msg')
logging.warning('this is a warning msg')
logging.error('this is a error msg')
再来看看输出结果，正如我们所预期的那样
DEBUG:root:this is a debug msg
INFO:root:this is a info msg
WARNING:root:this is a warning msg
ERROR:root:this is a error msg
4. 模块函数及四大组件
上面的代码只是将我们想要的日志信息输出到了控制台，如果我们要记录日志到文件中，就要用到强大的logging模块级别的函数，或者是 logging 的四大组件了。
上面设置日志级别的 logging.DEBUG 就是所说的级别函数，而四大组件分别是 loggers、handlers、filters、formatters ，从名字上也不难看出这些组件的作用
| 组件名称 | logging中对应的类 | 功能 |
|---|---|---|
| 日志器 | Logger | 提供日志系统使用的接口 |
| 处理器 | Handler | 将 logger 收集到的日志发送到指定的地方 |
| 过滤器 | Filter | 在 logger 收集日志的时候提供过滤规则 |
| 格式器 | Formatter | 设定日志的输出格式 |
工作原理
日志器（logger）是入口，真正工作的是处理器（handler），处理器（handler）还可以通过过滤器（filter）和格式器（formatter）对要输出的日志内容做过滤和格式化等处理操作。
Logger
Logger 的三个功能点
- 提供记录日志的接口，如
logging.debug - 基于日志的严重级别或 filter 对象来对日志进行处理，过滤
- 将处理过的日志信息发送到设定的 handlers
Logger 对象常用方法如下
| 方法 | 功能描述 |
|---|---|
Logger.setLevel() | 设置日志处理的最低严重级别 |
Logger.addHandler() | 将 handler 对象添加到 logger 对象中 |
Logger.removeHandler() | 将 hanlder 对象从 logger 对象中移除 |
Logger.addFilter() | 将 filter 对象添加到 logger 对象中 |
Logger.removeFilter() | 将 filter 对象从 logger 对象中移除 |
获取 logger 对象有两种方式，我们通常使用第二种方式
- 通过 Logger 类的实例化方法创建一个 Logger 类的实例,， 例如
logger = Logger() - 通过
logging.getLogger()方法。logging.getLogger()方法有一个可选参数name，该参数表示将要返回的日志器的名称标识，如果不提供该参数，则其值为 ‘root’。若以相同的 name 参数值多次调用getLogger()方法，将会返回指向同一个 logger 对象的引用。
对于 logger 层级的补充
- logger 的名称是一个以
.分割的层级结构，每个.后面的 logger 都是.前面的 logger 的 child。例如，有一个名称为A的 logger，其它 logger 名称分别为A.B, A.B.C都是A的后代。 - logger 有一个"有效等级（effective level）"的概念。如果一个 logger 上没有被明确设置一个 level，那么该logger将会向上查找已经明确定义了 level 的 logger 。需要说明的是，root logger 总是会有一个明确的level设置（默认为 WARNING）。当决定是否去处理一个已发生的事件时，logger 的有效等级将会被用来决定是否将该事件传递给该 logger 的 handlers 进行处理。
- child loggers 在完成对日志消息的处理后，默认会将日志消息传递给与它们的祖先 loggers 相关的 handlers。因此，我们不必为一个应用程序中所使用的所有 loggers 定义和配置 handlers，只需要为一个顶层的 logger 配置 handlers，然后按照需要创建 child loggers 就可足够了。我们也可以通过将一个 logger 的
propagate属性设置为False来关闭这种传递机制。
Handler
Hander 常用的方法也不多
| 方法 | 功能描述 |
|---|---|
Handler.setLevel() | 设置日志处理的最低严重级别 |
Handler.setFormatter() | 为 handler 对象设置一个格式器对象 |
Handler.addFilter() | 将 filter 对象添加到 handler 对象中 |
Handler.removeFilter() | 将 filter 对象从 handler 对象中移除 |
但是和 Logger 类似，我们在获取 handler 对象的时候最好不要直接实例化 Handler 这个基类。logging 模块已经为我们定义好了一些常用的 handler
logging.StreamHandler将日志消息发送到 Stream, 如std.out, std.errlogging.FileHandler将日志消息发送到文件中，默认是a模式追加写入logging.handlers.SMTPHandler将日志消息发送到指定邮箱logging.handlers.HTTPHandler将日志消息以 GET 或是 POST 的方式发送到一个 HTTP服务器logging.handlers.RotatingFileHandler日志文件支持按照大小切割并发送到文件logging.handlers.TimedRotatingFileHandler日志文件支持按照时间切割并发送到文件
Formatter
Formater 对象用于配置日志信息的最终顺序、结构和内容。与 logging.Handler 基类不同的是，可以直接实例化 Formatter 类。另外，如果你的应用程序需要一些特殊的处理行为，也可以实现一个 Formatter 的子类来完成。 Formatter 类的构造方法定义如下
logging.Formatter.__init__(fmt=None, datefmt=None, style='%')
该构造方法接收 3 个可选参数：
fmt：指定消息格式化字符串，如果不指定该参数则默认使用 message 的原始值datefmt：指定日期格式字符串，如果不指定该参数则默认使用%Y-%m-%d %H:%M:%Sstyle：可取值为%, {, $，如果不指定该参数则默认使用 “%”
fmt 中允许使用的变量可以参考下表。
**%(name)s**Logger的名字**%(levelno)s**数字形式的日志级别**%(levelname)s**文本形式的日志级别**%(pathname)s**调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有**%(filename)s**调用日志输出函数的模块的文件名**%(module)s**调用日志输出函数的模块名**%(funcName)s**调用日志输出函数的函数名**%(lineno)d**调用日志输出函数的语句所在的代码行**%(created)f**当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮点数表示**%(relativeCreated)d**输出日志信息时的，自Logger创建以来的毫秒数|**%(asctime)s**字符串形式的当前时间。默认格式是 “yyyy-mm-dd HH:MM:SS,SSS”**%(thread)d**线程ID**%(threadName)s**线程名**%(process)d**进程ID**%(message)s**用户输出的消息
Filter
Filter 可以被 Handler 和 Logger 用来做比 level 更细粒度的、更复杂的过滤功能。Filter 是一个过滤器基类，它只允许某个 logger 层级下的日志事件通过过滤。
比如，一个 filter 实例化时传递的 name 参数值为 A.B ，那么该 filter 实例将只允许名称为类似如下规则的 loggers 产生的日志记录通过过滤： A.B, A.B.C, A.B.C.D, A.B.D ，而名称为 A.BB, B.A.B 的 loggers 产生的日志则会被过滤掉。如果 name 的值为空字符串，则允许所有的日志事件通过过滤。
5. 实战应用
import logging
import os
import sys
BASE_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_PATH)
def my_logger(log_name='NANCY_LOG',
log_file=f'{BASE_PATH}/log_demo/log/nancy.log',
level=logging.DEBUG):
# 创建logger对象
logger = logging.getLogger(log_name)
logger.setLevel(level) # 添加等级
# 创建控制台 console handler
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(level)
# 创建文件 handler
fh = logging.FileHandler(log_file)
fh.setLevel(level)
# 创建 formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s '
'%(filename)s '
'[line:%(lineno)s] '
'%(name)s '
'%(levelname)s: '
'%(message)s')
# 添加日志格式 formatter
# ch.setFormatter(formatter)
fh.setFormatter(formatter)
# 把ch fh 添加到 logger中
logger.addHandler(ch)
logger.addHandler(fh)
return logger
def main():
# 测试
logger = my_logger(log_name='nancy test',
level=logging.DEBUG)
logger.info('test logging info'.center(30, '*'))
logger.debug('test logging debug'.center(30, '*'))
logger.error('test logging error'.center(30, '*'))
logger.warning('test logging warning'.center(30, '*'))
logger.critical('test logging critical'.center(30, '*'))
if __name__ == '__main__':
main()
标签：logging,level,Python,msg,日志,logger,Logger 来源： https://blog.csdn.net/weixin_45651841/article/details/115676756
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