python打印日志方式的使用方法(logging模块)

　　Python函数库内置系统日志控制模块logging,logging所涉及到的到4个关键部件,这种部件搭建了logging管理体系,接下来本文关键为大家介绍了关于python打印日志方式的使用方法,务必的小伙伴可以借鉴一下

　　一、基本素养

　　1、logging模多块应用

　　（1）5个系统日志等级/还有5个导出系统日志的内置函数

　　（2）系统日志采集器、日志输出销售渠道定义

　　（3）怎样自定系统日志采集器

　　（4）如何封装自定的系统日志采集器

　　二、logging

　　python的官方网库，打印日志使用的，不需要下载，使用中立即启用

　　1、logging的基本上应用

　　1.1、系统日志的5个等级（DEBUG/INFO/WARNING/ERROR/CRITICAL）

　　（1）DEBUG：开发者模式中的系统日志，多给程序猿看得系统日志

　　（2）INFO：程序流程正常运转时输出系统日志

　　（3）WARN/WARNING：警告信息，现阶段程序流程还能够运作，后边可能出现难题

　　（4）ERROR：程序执行全过程总体错误报告

　　（5）CRITICAL：产生致命错误，堵塞流程，程序流程很有可能无法再继续运作

　　1.2、打印出不一样系统日志档次的方式：

　　（1）logging.debug("调节日志信息")

　　（2）logging.info("关键日志信息")

　　（3）logging.warning("警示日志信息")

　　（4）logging.error("错误报告信息内容")

　　（5）logging.critical("致命性日志信息")

　　1.3、系统日志采集器和日志输出方式：

　　系统日志采集器：

　　默认设置采集器的名称为root，默认设置搜集级别为WARNING，根据以下流程设定采集器的等级

　　log=logging.getLogger()#获得系统日志采集器，默认设置为root

　　log.setLevel("等级")#等级务必英文大写

　　logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)#设定采集器的等级

　　日志输出方式：

　　默认设置导出级别为WARNING

　　导出渠道支持：导出到文件夹和导出到控制面板

　　Demo案例1——默认设置WARNING等级

　　importlogging
　　#打印出不一样档次的系统日志（debug、info、warning、error、critical）
　　#以下5条系统日志，只能打印出WARNING等级往后的系统日志
　　logging.debug("这是一个debug等级系统日志")
　　logging.info("这是一个info级其他系统日志")
　　logging.warning("这是一个warning等级系统日志")
　　logging.error("这是一个error等级系统日志")
　　logging.critical("这是一个critical等级系统日志")

　　运作结论：（只能打印出WARNING级别以上系统日志）

　　WARNING:root:这是一个warning等级系统日志

　　ERROR:root:这是一个error等级系统日志

　　CRITICAL:root:这是一个critical等级系统日志

　　Demo案例2——默认系统日志采集器

　　importlogging
　　##logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)设定日志级别
　　#未指定name，默认设置回到带有的默认设置的root采集器
　　#默认设置导出WARN等级以上等级系统日志
　　#要是设置权限WARNING以内的等级，则导出WARNING等级以上系统日志
　　#要是设置权限WARNING以上等级，例如设置权限ERROR，则导出ERROR等级以上系统日志
　　log=logging.getLogger()
　　#log.setLevel("DEBUG")
　　#log.setLevel("INFO")
　　#log.setLevel("WARNING")
　　log.setLevel("ERROR")
　　#log.setLevel("CRITICAL")
　　logging.debug("这是一条debug级别的日志")
　　logging.info("这是一条info级别的日志")
　　logging.warning("这是一条warning级别的日志")
　　logging.error("这是一条error级别的日志")
　　logging.critical("这是一条critical级别的日志")

　　运行结果：

　　ERROR:root:这是一条error级别的日志

　　CRITICAL:root:这是一条critical级别的日志

　　2、自定义日志收集器

　　2.1、创建日志收集器

　　log=logging.getLogger(name="rose_logger")

　　不传name参数时，默认返回收集器名字为“root”

　　传了name参数时，会创建一个新的日志收集器

　　2.2、创建日志收集渠道

　　（1）输出到控制台：

　　pycharm=logging.StreamHandler()

　　（2）输出到文件：

　　file=logging.FileHandler(os.getcwd()+r"rose.log",encoding="utf-8")

　　file=handlers.TimedRotatingFileHandler(filename="test.log",when="D",interval=1,backupCount=10,encoding="utf-8")

　　注意点(参数)：

　　filename,日志的文件名称（包含路径）

　　when='h',日志的切割单位

　　#S-Seconds秒

　　#M-Minutes分钟

　　#H-Hours小时

　　#D-Days天（24小时）

　　#midnight-roll over at midnight日切

　　#W{0-6}-roll over on a certain day;0-Monday周

　　interval=1,滚动周期，与when='h'连动，1-表示以时间为周期

　　backupCount=0保留日志文件的个数，设置为10，永远只保存最近的10个文件

　　2.3、创建日志的输出格式（1）创建日志格式对象

　　pycharm_fmt=logging.Formatter(fmt=fmt1)

　　（2）将日志输出格式绑定到日志输出渠道

　　pycharm.setFormatter(fmt=pycharm_fmt)——设置到控制台日志渠道

　　file.setFormatter(fmt=pycharm_fmt1)——设置到文件日志渠道

　　（3）常用的格式模板（也可以自己定义）

　　fmt1="%(asctime)s-[%(funcName)s-->line:%(lineno)d]-%(levelname)s:%(message)s"

　　fmt2='[%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(filename)s-%(lineno)d]:%(message)s'

　　（4）格式必须按照指定的格式格式化。常用的如下：

　　%(asctime)s——当前时间

　　%(funcName)s——模块名

　　%(lineno)d——行号

　　%(levelname)s——日志等级名称

　　%(message)s——具体的日志内容

　　Demo实例3——自定义日志收集器和日志格式

　　import logging,os
　　from logging import handlers
　　#1、创建日志收集器
　　log=logging.getLogger(name="rose_logger")
　　#2、创建日志收集渠道
　　#输出控制台
　　pycharm=logging.StreamHandler()
　　#输出文件夹
　　file=logging.FileHandler(os.getcwd()+r"rose.log",encoding="utf-8")
　　#file=handlers.TimedRotatingFileHandler(filename="test.log",when="D",interval=1,backupCount=10,encoding="utf-8")
　　#3、创建日志的输出格式
　　fmt1="%(asctime)s-[%(funcName)s-->line:%(lineno)d]-%(levelname)s:%(message)s"
　　#创建一个日志输出对象
　　pycharm_fmt=logging.Formatter(fmt=fmt1)
　　fmt2='[%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(filename)s-%(lineno)d]:%(message)s'
　　pycharm_fmt1=logging.Formatter(fmt=fmt2)
　　#4、日志输出格式绑定到日志输出渠道
　　pycharm.setFormatter(fmt=pycharm_fmt)
　　file.setFormatter(fmt=pycharm_fmt1)
　　#5、直接给收集器设置日志级别就可以了，渠道会继承收集器的日志级别
　　log.setLevel(level=logging.DEBUG)
　　#5、给收集渠道设置日志级别，文件渠道，控制台输出的级别不会一样
　　#pycharm.setLevel(logging.DEBUG)
　　#6、将日志收集渠道绑定到日志收集器
　　log.addHandler(pycharm)
　　log.addHandler(file)
　　log.info(msg="测试")

　　输出结果：

　　Demo实例4——封装自定义日志收集器

　　import logging
　　from logging import handlers
　　def create_log(name,level,filename,sh_level,fh_level):
　　"""
　　:param name:日志收集器名字
　　:param level:日志收集器的等级
　　:param filename:日志文件的名称
　　:param sh_level:控制台输出日志的等级
　　:param fh_level:文件输出日志的等级
　　:return:返回创建好的日志收集器
　　"""
　　#1、创建日志收集器
　　log=logging.getLogger(name)
　　#2、创建日志收集器的等级
　　log.setLevel(level=level)
　　#3、创建日志收集渠道和等级
　　sh=logging.StreamHandler()
　　sh.setLevel(level=sh_level)
　　log.addHandler(sh)
　　fh=logging.FileHandler(filename=filename,encoding="utf-8")
　　#fh1=handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=filename,when="D",interval=1,backupCount=10,encoding="utf-8")
　　fh.setLevel(level=fh_level)
　　log.addHandler(fh)
　　#4、设置日志的输出格式
　　formats="%(asctime)s-[%(funcName)s-->line:%(lineno)d]-%(levelname)s:%(message)s"
　　log_format=logging.Formatter(fmt=formats)
　　sh.setFormatter(log_format)
　　fh.setFormatter(log_format)
　　return log
　　if __name__=='__main__':
　　log=create_log(name="rose_log",level=logging.DEBUG,filename="test_log.log",sh_level=logging.DEBUG,fh_level=logging.DEBUG)
　　log.info(msg="--------debug--------")
　　log.info(msg="--------info--------")
　　log.info(msg="--------warning--------")
　　log.info(msg="--------error--------")
　　log.info(msg="--------critical--------")

　　输出结果：

　　综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。