python的logging模块如何重定向特定的流中

您可以使用logging模块中的StreamHandler类和setLevel方法来实现重定向特定的流中。例如，以下代码可以将所有CRITICAL级别以上的日志信息输出到标准错误流（stderr）中：

import logging
import sys

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.CRITICAL)

handler = logging.StreamHandler(sys.stderr)
handler.setLevel(logging.CRITICAL)
logger.addHandler(handler)

logger.info('这条日志信息不会被输出')
logger.critical('这条日志信息会被输出到stderr中')

注意，在使用logging模块时，要先创建Logger对象，并设置Logger对象的级别（通过setLevel方法），再创建Handler对象，并将其添加到Logger对象中。此外，LogRecord对象也会包含日志信息的级别，因此在创建Handler对象时也需要设置其级别。

相关问题

python logging info

Python的logging模块是用于记录和输出日志信息的工具。它提供了一种灵活的方式来控制日志的级别、格式和输出位置。

使用logging模块，你可以将日志信息输出到控制台、文件、网络等不同的目标。它支持多种日志级别，包括DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL，你可以根据需要选择适当的级别来记录不同重要性的信息。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用logging模块记录INFO级别的日志信息：

import logging

# 配置日志输出格式
logging.basicConfig(format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', level=logging.INFO)

# 记录日志信息
logging.info('This is an info message')

在上面的示例中，我们首先通过`basicConfig`函数配置了日志的输出格式和级别。`format`参数指定了日志信息的格式，其中`%(asctime)s`表示时间戳，`%(levelname)s`表示日志级别，`%(message)s`表示具体的日志内容。`level`参数指定了日志的级别为INFO。

然后，我们使用`logging.info`方法记录了一条INFO级别的日志信息。

除了INFO级别外，还可以使用其他级别的方法来记录不同级别的日志信息，例如`logging.debug`、`logging.warning`等。

通过配置不同的日志处理器，你可以将日志信息输出到不同的位置。例如，使用`logging.FileHandler`可以将日志信息输出到文件，使用`logging.StreamHandler`可以将日志信息输出到控制台。

此外，你还可以自定义日志处理器、过滤器和格式器，以满足特定的需求。

python.logging教程

Python的logging模块允许你在你的应用程序中记录消息，以便在开发、测试和生产环境中进行故障排除。

下面是一个简单的入门教程来介绍如何在Python中使用logging模块。

## 基本用法

首先，导入logging模块。

import logging

然后，你可以使用logging.basicConfig()函数来配置默认的日志记录器，例如：

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

这将设置默认的日志记录级别为DEBUG，并将日志消息格式设置为时间戳、日志级别和消息文本。

现在，你可以使用logging模块中的函数来记录日志消息。例如：

logging.debug('This is a debug message')
logging.info('This is an info message')
logging.warning('This is a warning message')
logging.error('This is an error message')
logging.critical('This is a critical message')

当你运行此代码时，你将看到输出类似于以下内容的日志消息：

2019-02-26 13:23:45,678 - DEBUG - This is a debug message
2019-02-26 13:23:45,678 - INFO - This is an info message
2019-02-26 13:23:45,678 - WARNING - This is a warning message
2019-02-26 13:23:45,678 - ERROR - This is an error message
2019-02-26 13:23:45,678 - CRITICAL - This is a critical message

默认情况下，日志消息将发送到控制台。你也可以将其写入文件，例如：

logging.basicConfig(filename='example.log', level=logging.DEBUG)

现在，所有日志消息都将写入example.log文件。

## 高级用法

logging模块还提供了其他一些功能，例如：

### 调试器

logging模块还提供了一个方便的调试器，可以帮助你识别和调试代码中的错误。例如：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

def foo(x):
    logging.debug('x = %s' % x)
    return x * 2

def bar(y):
    z = y + 3
    return foo(z)

def main():
    result = bar(5)
    logging.debug('result = %s' % result)

if __name__ == '__main__':
    main()

当你运行此代码时，你将看到输出类似于以下内容的日志消息：

DEBUG:root:x = 8
DEBUG:root:result = 16

这表明foo()函数接收到参数x=8，并返回结果x*2=16，而bar()函数接收到参数y=5，计算z=y+3=8，并将其传递给foo()函数。

### 记录器

logging模块还提供了Logger类，可以让你创建自定义的日志记录器。例如：

import logging

# create logger
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# create console handler and set level to debug
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)

# create formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# add formatter to ch
ch.setFormatter(formatter)

# add ch to logger
logger.addHandler(ch)

# 'application' code
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warning('warn message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

这个例子创建了一个名为“my_logger”的自定义日志记录器，并将其配置为记录DEBUG级别的消息。它还创建了一个控制台处理程序，并将其添加到日志记录器中。最后，它使用Logger类中的函数来记录日志消息。

### 过滤器

logging模块还提供了Filter类，可以让你过滤特定类型的日志消息。例如：

import logging

class MyFilter(logging.Filter):
    def filter(self, record):
        return record.levelno == logging.WARNING

# create logger
logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# create console handler and set level to debug
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)

# create formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# add formatter to ch
ch.setFormatter(formatter)

# add ch to logger
logger.addHandler(ch)

# add filter to handler
ch.addFilter(MyFilter())

# 'application' code
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warning('warn message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

这个例子创建了一个名为“my_logger”的自定义日志记录器，并将其配置为记录DEBUG级别的消息。它还创建了一个控制台处理程序，并将其添加到日志记录器中。但是，它还使用自定义的MyFilter类来过滤只记录WARNING级别的消息。

当你运行此代码时，你将看到输出类似于以下内容的日志消息：

2019-02-26 13:23:45,678 - my_logger - WARNING - warn message
2019-02-26 13:23:45,678 - my_logger - ERROR - error message
2019-02-26 13:23:45,678 - my_logger - CRITICAL - critical message

这表明只有WARNING、ERROR和CRITICAL级别的消息被记录下来了，而DEBUG和INFO级别的消息被过滤掉了。

## 总结

这是一个简单的Python.logging教程，介绍了如何在Python中使用logging模块来记录日志消息。logging模块提供了许多功能，例如自定义日志记录器、过滤器和调试器，可以帮助你更好地理解和调试你的代码。