python logger 自定义类型

时间: 2023-08-15 22:08:32 浏览: 165

Python中logger日志模块详解

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Python中的`logging`模块是用于生成和管理程序运行过程中日志信息的重要工具。这个模块提供了丰富的功能，使得开发者能够方便地记录、配置和控制日志输出。以下是对`logging`模块的详细介绍： **1. logging模块简介** `logging`模块是Python标准库的一部分，它允许用户灵活地设置日志级别、输出目的地以及格式。与`print`函数相比，`logging`模块具有以下优势： - 可以根据日志级别过滤信息，比如在生产环境中只输出警告或错误信息，避免调试信息干扰。 - 日志可以输出到多种目的地，如控制台、文件、网络等，便于监控和分析。 - 支持自定义格式和过滤器，可以定制化的控制日志内容和处理方式。创建logger对象通常通过`logging.getLogger(name)`方法，其中`name`可选，未指定时默认为`root`。logger对象采用命名空间机制，点号分隔的名称表示层级关系，子logger会自动继承父logger的配置，这样只需要配置顶层logger，即可管理整个日志系统。 **2. logging模块使用** **2.1 基本使用** 最基本的`logging`使用包括设置日志级别、格式，并向控制台输出日志。以下代码展示了如何配置和使用`logging`： ```python import logging # 设置日志级别为INFO，格式化输出 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') # 获取名为__main__的logger对象 logger = logging.getLogger(__name__) # 输出不同级别的日志 logger.info("Start print log") logger.debug("Do something") logger.warning("Something maybe fail.") logger.info("Finish") ``` **2.2 日志级别** `logging`模块提供了多个日志级别，包括`DEBUG`、`INFO`、`WARNING`、`ERROR`和`CRITICAL`。可以通过设置logger或handler的级别来决定哪些日志会被记录。例如，将日志级别设为`DEBUG`，所有级别高于或等于`DEBUG`的日志都会被输出。 **2.3 配置日志输出** `basicConfig`函数用于快速配置日志输出，其参数包括： - `filename`：指定日志文件名。 - `filemode`：文件打开模式，通常是`'w'`（覆盖写入）或`'a'`（追加写入）。 - `format`：指定日志输出的格式，可以包含`asctime`（时间戳）、`name`（logger名称）、`levelname`（日志级别名）和`message`（日志消息）等占位符。 - `datefmt`：自定义日期时间格式，类似`time.strftime()`。 - `level`：设定默认日志级别，如`logging.WARNING`。 **2.4 日志处理器（Handler）** 除了默认的控制台输出，还可以添加处理器来处理日志，如`FileHandler`将日志写入文件，`SMTPHandler`发送电子邮件通知，`SocketHandler`通过网络发送日志等。例如，添加一个写入文件的`FileHandler`： ```python handler = logging.FileHandler('app.log') handler.setLevel(logging.DEBUG) # 设置handler的日志级别 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) ``` **2.5 日志过滤器（Filter）** 过滤器允许更精细的控制哪些日志应该被处理。可以基于日志级别、logger名称或其他自定义条件进行过滤。例如，创建一个仅处理特定logger名称的日志过滤器： ```python class MyFilter(logging.Filter): def filter(self, record): return record.name == 'my_logger' my_filter = MyFilter() handler.addFilter(my_filter) ``` **2.6 日志记录器（Logger）和处理器（Handler）的关系** 每个`Logger`对象可以有多个`Handler`，每个`Handler`也可以有多个`Filter`。当`Logger`接收到日志事件时，它会将其传递给关联的所有`Handler`，每个`Handler`会根据其设置的级别和过滤器决定是否处理该事件。 Python的`logging`模块提供了一套强大且灵活的日志管理系统，可以根据实际需求调整配置，实现从简单到复杂的日志记录功能。无论是开发阶段的调试，还是生产环境的监控，`logging`都是不可或缺的工具。通过合理配置，可以让日志信息成为优化代码、排查问题的有力助手。

回答: 在Python中，可以通过使用logging模块来创建自定义类型的logger。在给定的引用中，我们可以看到通过创建一个logger对象并设置其级别和处理程序，然后使用该logger对象记录日志信息。这样可以实现将日志写入指定的文件中，并按照指定的格式进行记录。使用自定义类型的logger可以方便地在应用程序中的不同模块中进行日志记录，而不需要重复定义和配置每个模块的logger。

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