python利用logging模块记载日志的操纵

目次

• 如何利用 Python 的 logging 模块记载日志
• 为什么要利用日志？
• 根本利用
• 记载一个简朴的日志
• 输出到文件
• 设置日志格式
• 日志格式说明
• 日志处理器和格式化器
• 利用不同的处理器
• 日志轮转
• 结束语

如何利用 Python 的 logging 模块记载日志

在编写 Python 程序时，日志记载是一个非常紧张的部分。日志不仅资助你在开发过程中调试代码，还可以在程序正式运行时提供诊断信息，资助定位问题。假如你正在构建一个复杂的体系大概开发大型应用程序，日志更是不可或缺的工具。Python 提供了强盛且机动的日志模块 logging，通过它，你可以记载各种范例的日志信息，从调试信息到错误报告。

在本文中，我们将介绍 Python 的 logging 模块，资助你了解如何利用这个模块来记载和管理日志。我们将从基础开始，渐渐扩展到更高级的利用方式，适合新手阅读。

为什么要利用日志？

在开始之前，让我们先了解一下为什么要利用日志。在编写程序时，调试通常是不可避免的。初学者可能会倾向于利用 [code]print()[/code] 语句来输出调试信息，这确实可以在简朴程序中起到作用。但随着程序的复杂性增长，[code]print()[/code] 的缺点就渐渐显现出来：

1. 不可控：当你有许多 [code]print()[/code] 语句时，它们会出如今终端的各个地方，难以管理。
2. 机动性差：你无法轻松地调解哪些信息应该被输出、生存到文件中大概发送到其他地方。
3. 无法区分日志级别：[code]print()[/code] 不能区分输出的紧张性。例如，调试信息和错误信息都混在一起。

相比之下，[code]logging[/code] 模块具有以下上风：

1. 多种日志级别：[code]logging[/code] 提供了多种日志级别，如 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR 和 CRITICAL，资助你根据紧张性区分日志。
2. 机动的输出方式：日志可以输出到控制台、文件，乃至可以通过网络发送到远程服务器。
3. 可设置性强：你可以通过设置不同的日志记载器、处理器和格式化器来自界说日志的举动。

了解了这些配景后，让我们一步步深入了解如何利用 [code]logging[/code] 模块。

根本利用

首先，让我们从如何记载简朴的日志开始。要利用 [code]logging[/code] 模块，首先要导入它，并设置日志记载的基础设置。

[code]logging[/code] 模块提供了一个简朴的 [code]basicConfig()[/code] 函数，用于设置根本的日志设置。你可以指定日志的输出格式、日志级别以及输出位置（例如文件或控制台）。

记载一个简朴的日志

我们可以从最根本的例子开始，记载一条简朴的日志：

在这个例子中，[code]basicConfig()[/code] 设置了日志级别为 [code]DEBUG[/code]，这意味着从 [code]DEBUG[/code] 级别及更高的紧张级别的信息都会被记载并输出到控制台。每个日志级别表现不同的严峻性：

• [code]DEBUG[/code]: 调试信息，最详细的日志，用于诊断问题。
• [code]INFO[/code]: 普通运行时消息，比如程序启动或结束的信息。
• [code]WARNING[/code]: 表现潜伏的问题，程序可能仍然正常运行。
• [code]ERROR[/code]: 错误信息，但程序仍然可以继承运行。
• [code]CRITICAL[/code]: 严峻错误，表现程序可能无法继承运行。

上面的代码输出如下：

输出到文件

在某些环境下，我们希望将日志输出到文件中，而不仅仅是在控制台表现。我们可以通过 [code]basicConfig()[/code] 的 [code]filename[/code] 参数来实现这一点：

如今，全部的日志信息都将被写入到 [code]app.log[/code] 文件中，而不是表如今控制台。为了避免日志文件变得太大，你还可以设置日志文件的大小限制或按时间举行日志轮转（我们将在背面介绍）。

设置日志格式

默认的日志格式可能不够直观或易于阅读。荣幸的是，[code]logging[/code] 模块答应我们通过 [code]format[/code] 参数自界说日志的输出格式。一个常见的日志格式可能包罗时间戳、日志级别、消息等。

在这个例子中，日志的格式被设置为：

输出可能如下所示：

日志格式说明

• [code]%(asctime)s[/code]: 输出当前时间。
• [code]%(name)s[/code]: 日志记载器的名称，通常为 [code]root[/code]，假如没有特别设置。
• [code]%(levelname)s[/code]: 日志级别名称，如 [code]INFO[/code]、[code]WARNING[/code]。
• [code]%(message)s[/code]: 日志的详细消息内容。

通过自界说这些格式占位符，我们可以使日志变得更加清晰和易读。

日志处理器和格式化器

[code]logging[/code] 模块的强盛之处在于它利用了一个机动的层次布局来管理日志。这些层次布局由三个主要部分构成：

1. 记载器（Logger）：用于产生日志消息的入口，通常通过 [code]logging.getLogger()[/code] 来创建。
2. 处理器（Handler）：负责将日志消息发送到符合的输出位置（如控制台、文件或网络）。
3. 格式化器（Formatter）：界说日志的输出格式。

利用不同的处理器

除了利用 [code]basicConfig()[/code] 简朴设置日志，我们还可以手动设置日志记载器和处理器，从而实现更细致的控制。以下是一个利用控制台和文件处理器的例子：

在这个例子中，我们创建了一个自界说的日志记载器，并设置了两个处理器：一个用于将日志输出到控制台，另一个用于将日志输出到文件。不同的处理器可以设置不同的日志级别。例如，控制台处理器只记载 [code]WARNING[/code] 级别及以上的日志，而文件处理器记载全部日志。

日志轮转

在长时间运行的程序中，日志文件可能会变得非常大。为了防止日志文件过大，可以利用日志轮转机制。Python 提供了 [code]RotatingFileHandler[/code]，可以在文件到达指定大小时自动创建新文件：

在这个例子中，[code]app.log[/code] 文件最大为 2000 字节，日志文件凌驾这个大小后会自动创建一个新文件，最多生存 5 个旧文件。

结束语

Python 的 logging 模块是一个强盛且机动的工具，适用于各种规模的项目。从简朴的控制台日志到复杂的多处理器、多格式化器的日志体系，它都能轻松胜任。对于新手来说，明白 logging 的根本概念和利用方法是一个紧张的编程技巧。

在实际项目中，日志不仅可以资助你调试代码，还能记载程序运行时的紧张信息，资助你在程序出现问题时快速定位息争决问题。因此，纯熟把握日志记载的技巧对提拔编程效率大有裨益。

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