Python内置模块logging用法实例分析
本文实例讲述了Python内置模块logging用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
1、将日志直接输出到屏幕
import logging
logging.debug('This is debug message')
logging.info('This is info message')
logging.warning('This is warning message')
# 默认情况下,logging将日志打印到屏幕,日志级别为WARNING;
#output====================================
# WARNING:root:This is warning message
2.通过logging.basicConfig函数对日志的输出格式及方式做相关配置
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
filename='myapp.log',
filemode='w')
logging.debug('This is debug message')
logging.info('This is info message')
logging.warning('This is warning message')
#./myapp.log文件中内容为:
#Sun, 24 May 2009 21:48:54 demo2.py[line:11] DEBUG This is debug message
#Sun, 24 May 2009 21:48:54 demo2.py[line:12] INFO This is info message
#Sun, 24 May 2009 21:48:54 demo2.py[line:13] WARNING This is warning message
logging.basicConfig参数:
#logging.basicConfig函数各参数:
filename: 指定日志文件名
filemode: 和file函数意义相同,指定日志文件的打开模式,'w'或'a'
format: 指定输出的格式和内容,format可以输出很多有用信息,如上例所示:
%(levelno)s: 打印日志级别的数值
%(levelname)s: 打印日志级别名称
%(pathname)s: 打印当前执行程序的路径,其实就是sys.argv[0]
%(filename)s: 打印当前执行程序名
%(funcName)s: 打印日志的当前函数
%(lineno)d: 打印日志的当前行号
%(asctime)s: 打印日志的时间
%(thread)d: 打印线程ID
%(threadName)s: 打印线程名称
%(process)d: 打印进程ID
%(message)s: 打印日志信息
datefmt: 指定时间格式,同time.strftime()
level: 设置日志级别,默认为logging.WARNING
stream: 指定将日志的输出流,可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,默认输出到sys.stderr,当stream和filename同时指定时,stream被忽略
3、将日志同时输出到多个Handler
先定义一个住handler,并使用addHander()添加到主handler,实现日志输出到多个handler.
a、同时输出到文件和屏幕
import logging
#设置一个basicConfig只能输出到一个Handler
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
filename='myapp.log',
filemode='w')
#定义一个StreamHandler,将INFO级别或更高的日志信息打印到标准错误,并将其添加到当前的日志处理对象#
console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s')
console.setFormatter(formatter)
logging.getLogger('').addHandler(console)
#输出到文件的log级别为debug,输出到stream的log级别为info
logging.debug('This is debug message')
logging.info('This is info message')
logging.warning('This is warning message')
b、添加一个handler:输出到文件,并根据文件大小滚动存储
在a的基础上添加一个handler
from logging.handlers import RotatingFileHandler
#定义一个RotatingFileHandler,最多备份5个日志文件,每个日志文件最大10M
Rthandler = RotatingFileHandler('myapp.log', maxBytes=10*1024*1024,backupCount=5)
Rthandler.setLevel(logging.INFO)
formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s')
Rthandler.setFormatter(formatter)
logging.getLogger('').addHandler(Rthandler)
logging几种Handler类型:
logging.StreamHandler(默认): 日志输出到流,可以是sys.stderr、sys.stdout或者文件
logging.FileHandler: 日志输出到文件
logging.handlers.RotatingFileHandler 日志输出到文件,基于文件大小滚动存储日志
logging.handlers.TimedRotatingFileHandler 日志输出到文件,基于时间周期滚动存储日志
logging.handlers.SocketHandler: 远程输出日志到TCP/IP sockets
logging.handlers.DatagramHandler: 远程输出日志到UDP sockets
logging.handlers.SMTPHandler: 远程输出日志到邮件地址
logging.handlers.SysLogHandler: 日志输出到syslog
logging.handlers.NTEventLogHandler: 远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志
logging.handlers.MemoryHandler: 日志输出到内存中的制定buffer
logging.handlers.HTTPHandler: 通过"GET"或"POST"远程输出到HTTP服务器
4、通过配置文件配置logger
a、定义配置文件logger.conf
#logger.conf
###############################################
[loggers]
keys=root,example01,example02
[logger_root]
level=DEBUG
handlers=hand01,hand02
[logger_example01]
handlers=hand01,hand02
qualname=example01
propagate=0
[logger_example02]
handlers=hand01,hand03
qualname=example02
propagate=0
###############################################
[handlers]
keys=hand01,hand02,hand03
[handler_hand01]
class=StreamHandler
level=INFO
formatter=form02
args=(sys.stderr,)
[handler_hand02]
class=FileHandler
level=DEBUG
formatter=form01
args=('myapp.log', 'a')
[handler_hand03]
class=handlers.RotatingFileHandler
level=INFO
formatter=form02
args=('myapp.log', 'a', 10*1024*1024, 5)
###############################################
[formatters]
keys=form01,form02
[formatter_form01]
format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s
datefmt=%a, %d %b %Y %H:%M:%S
[formatter_form02]
format=%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s
datefmt=
b、logging.config获取配置
import logging
import logging.config
logging.config.fileConfig("logger.conf")
logger = logging.getLogger("example01")
logger.debug('This is debug message')
logger.info('This is info message')
logger.warning('This is warning message')
import logging
import logging.config
logging.config.fileConfig("logger.conf")
logger = logging.getLogger("example02")
logger.debug('This is debug message')
logger.info('This is info message')
logger.warning('This is warning message')
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21