详解Python自建logging模块

2020-01-04 16:02:37

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供稿：网友

简单使用

最开始，我们用最短的代码体验一下logging的基本功能。

import logginglogger = logging.getLogger()logging.basicConfig()logger.setLevel('DEBUG')logger.debug('logsomething')#输出out>>DEBG:root:logsomething

第一步，通过logging.getLogger函数，获取一个loger对象，但这个对象暂时是无法使用的。
第二步，logging.basicConfig函数，进行一系列默认的配置，包括format、handler等。
第三步，logger调用setLevel函数定义日志级别为DEBUG 最后，调用debug函数，输出一条debug级别的message，显示在了标准输出上。 logging中的日志级别

logging在生成日志的时候，有一个日志级别的机制，默认有以下几个日志级别：

CRITICAL = 50ERROR = 40WARNING = 30INFO 20DEBUG = 10NOTEST = 0

每一个logger对象，都有一个日志级别，它只会输出高于它level的日志。如果一个logger的level是INFO，那么调用logger.debug()是无法输出日志的，而logger.warning()能够输出。

一般来说，以上的6个日志级别完全满足我们日常使用了。

logging中的基础类

logging是python的一个基础模块，它在python中的源码位置如下：

#主干代码/usr/lib/python2.7/logging/__init__.py#扩展的handler和config/usr/lib/pyhon2.7/logging/config.py/usr/lib/python2.7/loging/handlers.py

组成logging的主干的几个基础类都在__init__.py中：

第一个基础类LogRecord

一个LogRecord对象，对应了日志中的一行数据。通常包含：时间、日志级别、message信息、当前执行的模块、行号、函数名...这些信息都包含在一个LogRecord对象里。
LogRecord对象可以想象成一个大字典：

class LogRecord(object): #代表一条日志的类 def getMessage(self):  #获取self.msg def markLogRecord(dict): #这个方法很重要，生成一个空的LogRecord，然后通过一个字典，直接更新LogReocrd中的成员变量 rv = LogRecord(None, None, "", 0, "", (), None, None) rv.__dict__.update(dict) return rv

第二个基础类Formatter

Formatter对象是用来定义日志格式的，LogRecord保存了很多信息，但是打印日志的时候我们只需要其中几个，Formatter就提供了这样的功能，它依赖于python的一个功能：

#通过字典的方式，输出格式化字符串print('%(name)s:%(num)d'%{'name':'my_name', 'num' : 100})out >>>my_name:100

	如果说LogRecord是后面的那个字典，那么Formatter就是前面的那个格式字符串...的抽象

重要的代码如下：

class Formatter(object): def __init__(self, fmt=None, datefmt = None):  if fmt:   self._fmt = fmt  else:   #默认的format   self._fmt = "%(message)s" def format(self, record)  #使用self._fmt进行格式化  s = self._fmt %record.__dict__  return s

第三个基础类Filter和Filterer

Filter类，功能很简单。Filter.filter()函数传入一个LogRecord对象，通过筛选返回1，否则返回0.从代码中可以看到，其实是对LogRecord.name的筛选。

Filterer类中有一个Filter对象的列表，它是一组Filter的抽象。

重要的代码如下：

class Filter(object): def __init__(self, name=''):  self.name = name  self.nlen = len(name) def filter(self, record):  #返回1表示record通过，0表示record不通过  if self.nlen == 0:   return 1  elif self.name == record.name:   return 1  #record.name不是以filter开头  elif record.name.find(self.name, 0, self.nlen) != 0:   return 0  #最后一位是否为  return (record.name[self.nlen] == '.')class Filterer(object): #这个类其实是定义了一个self.filters = []的列表管理多个filter def addFilter(self, filter): def removefilter(self, filter): def filter(self, record): #使用列表中所有的filter进行筛选，任何一个失败都会返回0 #例如：  #filter.name = 'A', filter2.name='A.B', filter2.name = 'A, B, C'  #此时record.name = 'A,B,C,D'这样的record才能通过所有filter的筛选

logging中的高级类

有了以上三个基础的类，就可以拼凑一些更重要的高级类了，高级类可以实现logging的重要功能。

Handler——抽象了log的输出过程 Handler类继承自Filterer。Handler类时log输出这个过程的抽象。
同时Handler类具有一个成员变量self.level,在第二节讨论的日志级别的机制，就是在Handler中实现的。
Handler有一个emit(record)函数，这个函数负责输出log，必须在Handler的子类中实现。

重要代码如下：

class Handler(Filterer): def __init__(self, level = NOTEST)  #handler必须有level属性  self.level = _checkLevel(level) def format(self, record):  #使用self.formatter, formattercord def handler(self, record):  #如果通过filter的筛选，则emit这条log  rv = self.filter(record)  self.emit(record) def emit(self, record):  #等待子类去实现

接下来看两个简单的handler的子类，其中在logging源码中，有一个handler.py专门定义了很多复杂的handler，有的可以将log缓存在内存中，有的可以将log做rotation等。

StreamHandler
最简单的handler实现，将log写入一个流，默认的stream是sys.stderr

重要的代码如下：

class StreamHandler(Handler): def __init__(self, stream = None):  if stream is None:   stream = sys.stderr  self.stream = stream def emit(self, record):  #将record的信息写入流  #处理一些编码的异常  fs = '%s/n' #每条日志都有换行  stream = self.stream  stream.write(fs%msg)

FileHandler

将log输出到文件的handler，继承StreamHandler

重要代码如下：

class FileHandler(StreamHandler): def __init__(self, filename, mode='a')  #append方式打开一个文件  StreamHandler.__init__(self, self._open()) def emit(self, record):  #和streamhandler保持一致  StreamHandler.emit(self, record)

Logger——一个独立的log管道

什么是logger?

+ logger类继承自Filterer,

+ logger对象有logger.level日志级别

+ logger对象控制多个handler:logger.handlers = []

+ logger对象之间存在福字关系

简单的来说，logger这个类，集中了我们以上所有的LogRecord、Filter类、Formatter类、handler类。首先，logger根据输入生成一个LogRecord读写，经过Filter和Formatter之后，再通过self.handlers列表中的所有handler,把log发送出去。

一个logger中可能有多个handler，可以实现把一份log放到任意的位置。

class Logger(Filterer): def __init__(self, name, level=NOTEST)  #handler列表  self.handlers = []  self.level = _checklevel(level) def addHandler(self, hdlr): def removeHandler(self, hdlr): def _log(self, level, msg, args, exc_info=None, extra=None):  #在_log函数中创建了一个LogRecord对象  record = self.makeRecord(self.name, level, fn, lno, msg, args, exc_info, func, extra)  #交给handle函数  self.handle(record) def handle(self, reord):  #进行filter,然后调用callHandlers  if(not self.disabled) and self.filter(record):   self.callHandlers(record) def callHandlers(self, record):  #从当前logger到所有的父logger,递归的handl传入的record  c = self  while c:   for hdlr in c.handlers:    hdlr.handle(record) #进入handler的emit函数发送log   ....   c = c.parent

LoggerAdapter——对标准logger的一个扩展

LogRecord这个大字典中提供的成员变量已经很多，但是，如果在输出log时候仍然希望能够夹带一些自己想要看到的更多信息，例如产生这个log的时候，调用某些函数去获得其他信息，那么就可以把这些添加到Logger中，LoggerAdapter这个类就起到这个作用。

LoggerAdapter这个类很有意思，如果不做什么改动，那么LoggerAdapter类和Logger并没有什么区别。LoggerAdapter只是对Logger类进行了一下包装。

LoggerAdapter的用法其实是在它的成员函数process()的注释中已经说明了：

def process(self, msg, kwargs): ''' Normally,you'll only need to overwrite this one method in a LoggerAdapter subclass for your specific needs. '''

也就是说重写process函数，以下是一个例子：

import loggingimport randomL=logging.getLogger('name')#定义一个函数，生成0~1000的随机数def func(): return random.randint(1,1000)class myLogger(logging.LoggerAdapter): #继承LoggerAdapter，重写process，生成随机数添加到msg前面 def process(self,msg,kwargs):  return '(%d),%s' % (self.extra['name'](),msg) ,kwargs#函数对象放入字典中传入 LA=myLogger(L,{'name':func})#now,do some loggingLA.debug('some_loging_messsage')out>>DEBUG:name:(167),some_loging_messsage

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