python logging模塊
原文：http://www.cnblogs.com/dahu-daqing/p/7040764.html
1 logging模塊簡介
logging模塊是Python內置的標准模塊，主要用於輸出運行日志，可以設置輸出日志的等級、日志保存路徑、日志文件回滾等；相比print，具備如下優點：
- 可以通過設置不同的日志等級，在release版本中只輸出重要信息，而不必顯示大量的調試信息；
- print將所有信息都輸出到標准輸出中，嚴重影響開發者從標准輸出中查看其它數據；logging則可以由開發者決定將信息輸出到什么地方，以及怎么輸出；
2 logging模塊使用
2.1 基本使用
配置logging基本的設置，然后在控制台輸出日志，
import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")
運行時，控制台輸出，
2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Start print log 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 2016-10-09 19:11:19,434 - __main__ - INFO - Finishlogging中可以選擇很多消息級別，如debug、info、warning、error以及critical。通過賦予logger或者handler不同的級別，開發者就可以只輸出錯誤信息到特定的記錄文件，或者在調試時只記錄調試信息。
例如，我們將logger的級別改為DEBUG，再觀察一下輸出結果，
logging.basicConfig(level = logging.DEBUG,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
控制台輸出，可以發現，輸出了debug的信息。
2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Start print log 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - DEBUG - Do something 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 2016-10-09 19:12:08,289 - __main__ - INFO - Finishlogging.basicConfig函數各參數：
filename：指定日志文件名；
filemode：和file函數意義相同，指定日志文件的打開模式，'w'或者'a'；
format：指定輸出的格式和內容，format可以輸出很多有用的信息，
參數：作用
%(levelno)s：打印日志級別的數值 %(levelname)s：打印日志級別的名稱 %(pathname)s：打印當前執行程序的路徑，其實就是sys.argv[0] %(filename)s：打印當前執行程序名 %(funcName)s：打印日志的當前函數 %(lineno)d：打印日志的當前行號 %(asctime)s：打印日志的時間 %(thread)d：打印線程ID %(threadName)s：打印線程名稱 %(process)d：打印進程ID %(message)s：打印日志信息datefmt：指定時間格式，同time.strftime()；
level：設置日志級別，默認為logging.WARNNING；
stream：指定將日志的輸出流，可以指定輸出到sys.stderr，sys.stdout或者文件，默認輸出到sys.stderr，當stream和filename同時指定時，stream被忽略；
2.2 將日志寫入到文件
2.2.1 將日志寫入到文件
設置logging，創建一個FileHandler，並對輸出消息的格式進行設置，將其添加到logger，然后將日志寫入到指定的文件中，
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")
log.txt中日志數據為，
2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - INFO - Start print log 2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 2016-10-09 19:01:13,263 - __main__ - INFO - Finish2.2.2 將日志同時輸出到屏幕和日志文件
logger中添加StreamHandler，可以將日志輸出到屏幕上，
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")
可以在log.txt文件和控制台中看到，
2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - INFO - Start print log 2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - WARNING - Something maybe fail. 2016-10-09 19:20:46,553 - __main__ - INFO - Finish可以發現，logging有一個日志處理的主對象，其他處理方式都是通過addHandler添加進去，logging中包含的handler主要有如下幾種，
handler名稱：位置；作用 StreamHandler：logging.StreamHandler；日志輸出到流，可以是sys.stderr，sys.stdout或者文件 FileHandler：logging.FileHandler；日志輸出到文件 BaseRotatingHandler：logging.handlers.BaseRotatingHandler；基本的日志回滾方式 RotatingHandler：logging.handlers.RotatingHandler；日志回滾方式，支持日志文件最大數量和日志文件回滾 TimeRotatingHandler：logging.handlers.TimeRotatingHandler；日志回滾方式，在一定時間區域內回滾日志文件 SocketHandler：logging.handlers.SocketHandler；遠程輸出日志到TCP/IP sockets DatagramHandler：logging.handlers.DatagramHandler；遠程輸出日志到UDP sockets SMTPHandler：logging.handlers.SMTPHandler；遠程輸出日志到郵件地址 SysLogHandler：logging.handlers.SysLogHandler；日志輸出到syslog NTEventLogHandler：logging.handlers.NTEventLogHandler；遠程輸出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志 MemoryHandler：logging.handlers.MemoryHandler；日志輸出到內存中的指定buffer HTTPHandler：logging.handlers.HTTPHandler；通過"GET"或者"POST"遠程輸出到HTTP服務器2.2.3 日志回滾
使用RotatingFileHandler，可以實現日志回滾，
import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
#定義一個RotatingFileHandler，最多備份3個日志文件，每個日志文件最大1K
rHandler = RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes = 1*1024,backupCount = 3)
rHandler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
rHandler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(rHandler)
logger.addHandler(console)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")
可以在工程目錄中看到，備份的日志文件，
2016/10/09 19:36 732 log.txt 2016/10/09 19:36 967 log.txt.1 2016/10/09 19:36 985 log.txt.2 2016/10/09 19:36 976 log.txt.32.3 設置消息的等級
可以設置不同的日志等級，用於控制日志的輸出，
日志等級：使用范圍
FATAL：致命錯誤
CRITICAL：特別糟糕的事情，如內存耗盡、磁盤空間為空，一般很少使用 ERROR：發生錯誤時，如IO操作失敗或者連接問題 WARNING：發生很重要的事件，但是並不是錯誤時，如用戶登錄密碼錯誤 INFO：處理請求或者狀態變化等日常事務 DEBUG：調試過程中使用DEBUG等級，如算法中每個循環的中間狀態2.4 捕獲traceback
Python中的traceback模塊被用於跟蹤異常返回信息，可以在logging中記錄下traceback，
代碼，
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
try:
open("sklearn.txt","rb")
except (SystemExit,KeyboardInterrupt):
raise
except Exception:
logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)
logger.info("Finish")
控制台和日志文件log.txt中輸出，
Start print log Something maybe fail. Faild to open sklearn.txt from logger.error Traceback (most recent call last): File "G:\zhb7627\Code\Eclipse WorkSpace\PythonTest\test.py", line 23, in <module> open("sklearn.txt","rb") IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt' Finish也可以使用logger.exception(msg,_args)，它等價於logger.error(msg,exc_info = True,_args)，
將
logger.error("Faild to open sklearn.txt from logger.error",exc_info = True)替換為，
logger.exception("Failed to open sklearn.txt from logger.exception")控制台和日志文件log.txt中輸出，
Start print log Something maybe fail. Failed to open sklearn.txt from logger.exception Traceback (most recent call last): File "G:\zhb7627\Code\Eclipse WorkSpace\PythonTest\test.py", line 23, in <module> open("sklearn.txt","rb") IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'sklearn.txt' Finish2.5 多模塊使用logging
主模塊mainModule.py，
import logging
import subModule
logger = logging.getLogger("mainModule")
logger.setLevel(level = logging.INFO)
handler = logging.FileHandler("log.txt")
handler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
console.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.info("creating an instance of subModule.subModuleClass")
a = subModule.SubModuleClass()
logger.info("calling subModule.subModuleClass.doSomething")
a.doSomething()
logger.info("done with subModule.subModuleClass.doSomething")
logger.info("calling subModule.some_function")
subModule.som_function()
logger.info("done with subModule.some_function")
子模塊subModule.py，
import logging
module_logger = logging.getLogger("mainModule.sub")
class SubModuleClass(object):
def __init__(self):
self.logger = logging.getLogger("mainModule.sub.module")
self.logger.info("creating an instance in SubModuleClass")
def doSomething(self):
self.logger.info("do something in SubModule")
a = []
a.append(1)
self.logger.debug("list a = " + str(a))
self.logger.info("finish something in SubModuleClass")
def som_function():
module_logger.info("call function some_function")
執行之后，在控制和日志文件log.txt中輸出，
2016-10-09 20:25:42,276 - mainModule - INFO - creating an instance of subModule.subModuleClass 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - creating an instance in SubModuleClass 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - calling subModule.subModuleClass.doSomething 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - do something in SubModule 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub.module - INFO - finish something in SubModuleClass 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - done with subModule.subModuleClass.doSomething 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - calling subModule.some_function 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule.sub - INFO - call function some_function 2016-10-09 20:25:42,279 - mainModule - INFO - done with subModule.some_function首先在主模塊定義了logger'mainModule'，並對它進行了配置，就可以在解釋器進程里面的其他地方通過getLogger('mainModule')得到的對象都是一樣的，不需要重新配置，可以直接使用。定義的該logger的子logger，都可以共享父logger的定義和配置，所謂的父子logger是通過命名來識別，任意以'mainModule'開頭的logger都是它的子logger，例如'mainModule.sub'。
實際開發一個application，首先可以通過logging配置文件編寫好這個application所對應的配置，可以生成一個根logger，如'PythonAPP'，然后在主函數中通過fileConfig加載logging配置，接着在application的其他地方、不同的模塊中，可以使用根logger的子logger，如'PythonAPP.Core'，'PythonAPP.Web'來進行log，而不需要反復的定義和配置各個模塊的logger。
3 通過JSON或者YAML文件配置logging模塊
盡管可以在Python代碼中配置logging，但是這樣並不夠靈活，最好的方法是使用一個配置文件來配置。在Python 2.7及以后的版本中，可以從字典中加載logging配置，也就意味着可以通過JSON或者YAML文件加載日志的配置。
3.1 通過JSON文件配置
JSON配置文件，
{
"version":1, "disable_existing_loggers":false, "formatters":{ "simple":{ "format":"%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s" } }, "handlers":{ "console":{ "class":"logging.StreamHandler", "level":"DEBUG", "formatter":"simple", "stream":"ext://sys.stdout" }, "info_file_handler":{ "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler", "level":"INFO", "formatter":"simple", "filename":"info.log", "maxBytes":"10485760", "backupCount":20, "encoding":"utf8" }, "error_file_handler":{ "class":"logging.handlers.RotatingFileHandler", "level":"ERROR", "formatter":"simple", "filename":"errors.log", "maxBytes":10485760, "backupCount":20, "encoding":"utf8" } }, "loggers":{ "my_module":{ "level":"ERROR", "handlers":["info_file_handler"], "propagate":"no" } }, "root":{ "level":"INFO", "handlers":["console","info_file_handler","error_file_handler"] } }通過JSON加載配置文件，然后通過logging.dictConfig配置logging，
import json
import logging.config
import os
def setup_logging(default_path = "logging.json",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
path = default_path
value = os.getenv(env_key,None)
if value:
path = value
if os.path.exists(path):
with open(path,"r") as f:
config = json.load(f)
logging.config.dictConfig(config)
else:
logging.basicConfig(level = default_level)
def func():
logging.info("start func")
logging.info("exec func")
logging.info("end func")
if __name__ == "__main__":
setup_logging(default_path = "logging.json")
func()
3.2 通過YAML文件配置
通過YAML文件進行配置，比JSON看起來更加簡介明了，
version: 1 disable_existing_loggers: False formatters: simple: format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s" handlers: console: class: logging.StreamHandler level: DEBUG formatter: simple stream: ext://sys.stdout info_file_handler: class: logging.handlers.RotatingFileHandler level: INFO formatter: simple filename: info.log maxBytes: 10485760 backupCount: 20 encoding: utf8 error_file_handler: class: logging.handlers.RotatingFileHandler level: ERROR formatter: simple filename: errors.log maxBytes: 10485760 backupCount: 20 encoding: utf8 loggers: my_module: level: ERROR handlers: [info_file_handler] propagate: no root: level: INFO handlers: [console,info_file_handler,error_file_handler]通過YAML加載配置文件，然后通過logging.dictConfig配置logging，
import yaml
import logging.config
import os
def setup_logging(default_path = "logging.yaml",default_level = logging.INFO,env_key = "LOG_CFG"):
path = default_path
value = os.getenv(env_key,None)
if value:
path = value
if os.path.exists(path):
with open(path,"r") as f:
config = yaml.load(f)
logging.config.dictConfig(config)
else:
logging.basicConfig(level = default_level)
def func():
logging.info("start func")
logging.info("exec func")
logging.info("end func")
if __name__ == "__main__":
setup_logging(default_path = "logging.yaml")
func()