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logging 日志记录工具	全面介绍了Python标准库logging模块的用法，包括理论知识和代码示例	Python logging 日志	Python/标准库 技术/程序语言	7Wate	2023-10-20

简介

**logging 模块是 Python 标准库里提供的日志功能组件，它是在开发过程中实现日志记录的推荐方式。**logging 模块主要包含四个组件：Logger、Handler、Filter 和 Formatter。通过它们的协作可以快速实现对日志的控制和处理。

组件

Logger

**Logger 是日志模块中最基本的组件，它负责生成和分类日志。**在应用代码中，我们可以通过 getLogger 方法获取 Logger 对象，主要有两种获取方式：

import logging

# 1. 不指定 Logger 名称，返回 root Logger  
logger1 = logging.getLogger()

# 2. 指定名称获取 Logger 
logger2 = logging.getLogger('test')

Handler

Handler 用于指定 Logger 生成的日志消息应发送到哪个目标输出，常用的 Handler 有两种：

• StreamHandler：输出到流，如 sys.stdout、sys.stderr
• FileHandler：输出到文件

我们可以通过 Logger 对象的 addHandler 方法将 Handler 与 Logger 关联起来：

logger = logging.getLogger('test')

# 创建一个 Handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('test.log')

# 给 logger 添加 Handler
logger.addHandler(fh)

Filter

**Filter 用于提供复杂的日志过滤功能，可以用来过滤 INFO、DEBUG 等不同级别的日志。**根据需求，我们可以通过 logger.addFilter 将过滤器加到 logger 或者 handler 里。

# 只记录 ERROR 及以上级别的日志
class ErrorFilter(logging.Filter):
    def filter(self, record):
        return record.levelno >= logging.ERROR

logger.addFilter(ErrorFilter())

Formatter

**Formatter 用于控制日志信息的最终输出格式。**我们可以指定日志不同部分的显示格式，如时间、代码位置、日志消息等。

# 指定日志格式
formatter = logging.Formatter('[%(levelname)s] %(asctime)s - %(message)s') 
handler.setFormatter(formatter)

基础配置

我们可以通过字典或文件的方式配置 logging 模块。

dictConfig 配置

import logging.config

config_dict = {
  'version': 1,
  'formatters': {
    'simple': {
      'format': '[%(levelname)s] %(asctime)s - %(message)s'
    }
  },
  'handlers': {
    'console': {
      'class': 'logging.StreamHandler',
      'level': 'DEBUG',
      'formatter': 'simple'
    },
    'file': {
      'class': 'logging.FileHandler',
      'filename': 'test.log',
      'formatter': 'simple'
    }
  },
  'root': {
    'level': 'DEBUG',
    'handlers': ['console', 'file']
  }
}

logging.config.dictConfig(config_dict)

fileConfig 配置

将配置字典写入 json 或 yaml 文件，通过 fileConfig 函数加载：

import logging.config

logging.config.fileConfig('config.yaml')

配置参数

logging 模块的配置参数较多，主要包括以下方面：

参数	说明
version	配置字典的版本，目前为 1
disable_existing_loggers	是否禁用已存在的其他日志器，默认 False
formatters	定义日志信息的格式化样式
filters	定义过滤日志信息的过滤器
handlers	定义日志的处理方法以及目标位置
loggers	定义具体的日志器并绑定处理器和过滤器
root	根日志器配置，其配置会应用到所有日志器上

loggers 配置参数：

参数	说明
level	日志器接收的日志级别
handlers	绑定的日志处理器
filters	绑定的日志过滤器
propagate	是否传递给父日志器，默认 True

handlers 常用参数：

参数	说明
class	指定处理器类，如 FileHandler、StreamHandler 等
level	处理器的日志级别
formatter	用于格式化日志的 Formatter
args	处理器初始化参数，如文件名等

formatters 参数：

参数	说明
format	指定日志输出格式的模板
datefmt	格式化时间的格式字符串
style	输出样式，如 '{' 和 '$' 等

模块用法

graph TB
    START(开始)-->Choose_Logger[选择Logger]
    Choose_Logger-->|内置Logger|Use_Builtin[使用Python内置Logger]
    Choose_Logger-->|自定义Logger|Define_Logger[定义自定义Logger]
    
    Define_Logger-->Set_Level[设置日志级别<br>如DEBUG,INFO等]
    Define_Logger-->Create_Handler[创建Handler<br>如FileHandler,<br>StreamHandler等]  
    Set_Level-->Create_Handler
    
    Create_Handler-->Set_Format[设置日志格式]
    Set_Format-->Add_Handler[添加Handler到Logger]
    
    Use_Builtin-->Set_Level
    Use_Builtin-->Create_Handler
    
    Add_Handler--> USE[使用Logger记录日志]
    USE-->END(结束)

日志级别

logging 模块总共定义了 6 个级别的日志，按照严重程度从低到高排列如下：

级别	数值	说明
DEBUG	10	最详细的调试信息
INFO	20	确认一切运行正常
WARNING	30	表示出现异常，但尚未影响程序运行
ERROR	40	由于更严重的问题，程序的某些功能已经不能正常运行了
CRITICAL	50	严重错误，程序可能无法继续运行

在代码中记录日志时，我们可以根据需要的日志级别选择合适的函数，比如：

import logging

logging.debug('detailed debug info')
logging.info('program running info') 
logging.warning('warning occurred')
logging.error('error occurred')
logging.critical('critical error')

日志级别可用于控制日志的输出粒度，通过设置级别参数可以只输出大于或等于该级别的日志。

日志输出

logging 模块支持通过多种 Handler 将日志输出到不同的位置，常见的有两种：

输出到控制台

import logging

# create logger
logger = logging.getLogger('simple_example')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# create console handler and set level to debug
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)

# create formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# add formatter to ch
ch.setFormatter(formatter)

# add ch to logger
logger.addHandler(ch)

# 'application' code
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warning('warn message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

输出到文件

import logging

# 创建 logger
logger = logging.getLogger('simple_example')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建一个向文件输出的 handler
fh = logging.FileHandler('test.log')
fh.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建 formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 添加 formatter 到 fh
fh.setFormatter(formatter) 

# 添加 fh 到 logger
logger.addHandler(fh)

# 日志输出
logger.debug('debug message')  
logger.info('info message')
logger.warning('warn message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

此外，还可以通过 SocketHandler 进行网络日志，通过 MemoryHandler 将日志输出到内存等。

日志格式化

logging 模块允许自定义日志的输出格式，方便阅读和分析。主要通过 Formatter 实现。

# 自定义格式
# 2023-02-28 15：50：07，431 - myapp.utils - INFO - User signed in successfully [in /path/to/utils.py：456] 
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s [in %(pathname)s：%(lineno)d]')

handler.setFormatter(formatter)

Formatter 使用的格式字符串类似于 C 语言的 printf 格式，可以包含以下字段：

字段	说明
asctime	日志事件发生时间，如 2023-02-28 15：49：23，895
levelname	日志级别的文本表示，如 INFO、ERROR 等
levelno	日志级别的数值，如 20、40 等
message	日志消息文本
pathname	调用日志输出函数的源代码文件路径
filename	pathname 的文件名部分
module	文件名的模块名部分
funcName	调用日志输出函数的函数名
lineno	调用日志输出函数的源代码行号
thread	线程 ID
process	进程 ID

日志高级功能

日志回滚

通过 RotatingFileHandler 可以实现日志文件回滚，即当日志文件达到一定大小时自动生成新文件。

handler = RotatingFileHandler('test.log', maxBytes=1024, backupCount=5)

日志分割

它可以设置最大字节数和备份文件的数量，超过这些限制之后就会生成新的日志文件。通过 TimedRotatingFileHandler 可以实现日志文件按时间分割。

handler = TimedRotatingFileHandler('test.log', when='D', interval=1) 

通过 when 参数可以设置按日、周、月等时间间隔进行切割，interval 参数设置时间间隔大小。

最佳实践

根据应用场景配置 Logging 模块

不同的 Python 应用场景需要不同的日志方案：

• 小型命令行程序：直接输出到 stdout
• 大型项目：输出到日志文件，同时进行错误提醒、日志分割等
• 分布式系统：实现集中式日志，结合 ELK 等日志分析系统

选择合适的 logging 功能组合。

与项目架构相结合

logging 模块要与项目的架构设计相结合，比如：

• 对 Django 项目进行专门的 Logging 设置
• 对 Flask 项目使用 dictsConfig 进行配置
• 对于大型项目，创建一个 log.py 统一处理日志

可选的日志收集工具

可以结合日志收集系统，实现可视化分析，如 ELK(ElasticSearch + Logstash + Kibana) 组合。

日志的性能优化

• 通过配置只记录必要的日志级别，不记录无用日志
• 将调试日志单独记录到一个文件
• 避免频繁字符串拼接，使用参数化格式
• 控制日志文件大小和滚动频率

实战练习

标准日志模块的配置示范

# log_config.py

import logging
import logging.config

# 日志配置字典
config_dict = {
    
  # 版本配置
  'version': 1,

  # 配置日志格式化器
  'formatters': {
    
    # 简单日志格式
    'simple': {
      'format': '[%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s'
    },
    
    # 复杂日志格式 
    'complex': {
      'format': '[%(asctime)s] [%(levelname)s] [%(name)s] [%(filename)s %(funcName)s %(lineno)d] %(message)s'
    }
  },

  # 配置日志处理器
  'handlers': {
    
    # 控制台日志
    'console': {
      'class': 'logging.StreamHandler',
      'level': 'DEBUG',
      'formatter': 'simple'
    },
    
    # 文件日志
    'file': {
      'class': 'logging.FileHandler',
      'filename': 'app.log',
      'mode': 'a',
      'formatter': 'complex'
    }
  },

  # 配置日志器
  'loggers': {
    
    # 应用日志器
    'app': {
      'handlers': ['console', 'file'],
      'level': 'DEBUG',  
    }
  }
}

if __name__ == '__main__':

  # 加载配置字典
  logging.config.dictConfig(config_dict)

  # 获取日志器并输出日志
  logger = logging.getLogger('app')
  logger.debug('This is a debug message')

以上实现了一个标准的日志配置，输出到控制台和文件，并使用不同的格式器，包含日志实践中的常见操作。

小型项目中添加日志

以一个小型的 Web 项目为例：

import logging

# 创建日志器 
logger = logging.getLogger('myweb')

# 创建控制台处理器并设置级别
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.INFO)

# 添加格式器  
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
ch.setFormatter(formatter)

# 将处理器添加到日志器
logger.addHandler(ch)

# 记录一条日志
logger.info('Starting myweb server...') 

代码中创建日志器、添加处理器、设置格式后，就可以在项目代码任何地方使用 logger.info、logger.debug 等记录日志，从而方便地添加日志功能。

尝试优化项目日志的性能

优化日志性能的常见做法：

• 通过配置文件配置日志，不要在代码里反复配置
• 设置生产环境只记录必要的日志级别，如 WARNING 以上
• ERROR 日志单独记录到文件，便于定位问题
• DEBUG 日志可以使用内存 Handler，避免 IO 消耗
• 使用异步日志，避免影响程序性能
• 合理设置日志滚动策略，避免文件过大

扩展学习

其他日志框架的比较 (Loguru、log4j 等)

logging 模块作为标准库，用法简单，但需要自行处理诸如异步、日志分割等额外功能。一些第三方日志库如 loguru、log4j 等提供了更多实用功能的封装，可以根据需求选择。

分布式系统日志收集方案

在分布式系统中，可以通过将日志发送到消息队列如 Kafka，然后由 Logstash 收集存储到 ElasticSearch 中，最后结合 Kibana 进行日志分析和可视化。也可以直接使用 ELK 提供的 Filebeat 代替 Logstash 从日志文件中收集日志。