Python日志logging模块详解及实例

时间)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s') logger=logging.getLogger(__name__) logger.debug("Start printing log") logger.info("Doing something") logger.warning("Something may fail.") logger.info("Finished") 运行这段代码，你会看到控制台不仅输出了之前的信息和警告，还包含了调试(debug)级别的日志，因为我们将logger的级别设置为了DEBUG，这样所有高于或等于DEBUG级别的日志都会被记录。 2. 日志处理器（Handlers） logging模块不仅支持控制台输出，还可以将日志写入文件、发送电子邮件、甚至通过网络发送。这通过添加不同的处理器（Handlers）来实现。例如，我们可以创建一个FileHandler来将日志信息写入文件： ```python handler = logging.FileHandler('app.log') handler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.info("This will be written to the file") ``` 这段代码会创建一个名为'app.log'的文件，并将所有INFO级别及以上的日志写入该文件。 3. 日志记录器（Logger）和日志级别 日志记录器是logging模块的核心，它负责收集和分发日志消息。每个日志记录器都可以有自己的日志级别，决定哪些消息会被处理。日志级别从低到高分别是DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL。如果一个记录器的级别设置为WARNING，那么只有WARNING、ERROR和CRITICAL级别的消息会被处理，DEBUG和INFO级别的消息则会被忽略。 4. 日志过滤器（Filters） 除了日志级别，还可以使用过滤器进一步精细化控制日志的输出。过滤器可以根据各种条件（如日志记录器的名字、消息的内容等）来决定是否允许日志消息通过。 5. 日志记录格式 logging.Formatter类用于定义日志消息的格式。在上述示例中，我们定义了包含时间戳、日志记录器名称、日志级别和消息内容的格式。可以根据需求自定义格式。 6. 异步日志记录 对于高性能的应用，logging模块还提供了异步日志记录功能，可以提高日志处理的效率。 7. 日志 RotatingFileHandler 和 TimedRotatingFileHandler 在处理大量日志数据时，可能需要限制单个日志文件的大小或定期轮换日志文件。RotatingFileHandler 和 TimedRotatingFileHandler 分别根据文件大小和时间间隔自动管理日志文件。 8. 多线程和多进程日志 在多线程或多进程环境中，logging模块能够正确地处理来自不同线程或进程的日志消息，确保它们不会混淆。 总结，Python的logging模块提供了一个强大且灵活的日志系统，可以帮助开发者跟踪程序运行状态，记录错误信息，以及在需要时进行调试。通过设置不同的日志级别、处理器、过滤器和格式，可以定制适合项目的日志策略，从而提升开发效率和问题排查能力。无论是在小型脚本还是大型应用程序中，使用logging都是一个良好的实践。