《Python实战-从菜鸟到大牛的进阶之路》30 python Howto 之 logging 模块

本文来源于对 py2.7.9 docs 中 howto-logging 部分加之源代码的理解。官方文档链接如下，我用的是下载的 pdf 版本，应该是一致的：https://docs.python.org/2/howto/logging.html

我们不按照文档上由浅入深的讲解顺序，因为就这么点东西不至于有“入”这个动作。

使用 logging 模块记录日志涉及四个主要类，使用官方文档中的概括最为合适：

logger提供了应用程序可以直接使用的接口；
handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出；
filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录；
formatter决定日志记录的最终输出格式。

写 log 的一般顺序为：

一、创建logger：

我们不要通过 logging.Logger 来直接实例化得到 logger，而是需要通过 logging.getLogger(/"name/")来生成 logger 对象。

不是说我们不能实现 Logger 的实例化，而是我们期待的是同一个 name 得到的是同一个 logger，这样多模块之间可以共同使用同一个 logger，getLogger 正是这样的解决方案，它内部使用 loggerDict 字典来维护，可以保证相同的名字作为 key 会得到同一个 logger 对象。我们可以通过实例来验证一下：

 #test_logger1.py #coding:utf-8import loggingprint logging.getLogger("mydear")    import test_logger2test_logger2.run   #调用文件 2 中的函数，保证两个模块共同处于生存期 #test_logger2.py #coding:utf-8import loggingdef run:    print logging.getLogger("mydear")  

输出：<logging.Logger object at 0x00000000020ECF28>
<logging.Logger object at 0x00000000020ECF28>

结果表明两个文件中通过/"mydear/"调用 getLogger 可以保证得到的 logger 对象是同一个。而分别进行 Logger 类的实例化则不能保证。

有了 logger 之后就可以配置这个 logger，例如设置日志级别 setLevel,绑定控制器 addHandler，添加过滤器 addFilter 等。

配置完成后，就可以调用 logger 的方法写日志了，根据 5 个日志级别对应有 5 个日志记录方法，分别为logger.debug，logger.info，logger.warning，logger.error，logger.critical。

二、配置 Logger 对象的日志级别：

logger.setLevel(logging.DEBUG) #DEBUG 以上的日志级别会被此 logger 处理

三、创建 handler 对象

handler 负责将 log 分发到某个目的输出，存在多种内置的 Handler 将 log 分发到不同的目的地，或是控制台，或是文件，或是某种形式的 stream，或是 socket 等。一个 logger 可以绑定多个 handler，例如，一条日志可以同时输出到控制台和文件中。

以 FileHandler 和 StreamHandler 为例：

logfile= logging.FileHandler(/"./log.txt/") #创建一个handler，用于将日志输出到文件中
console = logging.StreamHandler #创建另一个handler，将日志导向流

handler 对象也需要设置日志级别，由于一个 logger 可以包含多个 handler，所以每个 handler 设置日志级别是有必要的。用通俗的话讲，比如，我们需要处理 debug 以上级别的消息，所以我们将 logger 的日志级别定为 DEBUG；然后我们想把 error 以上的日志输出到控制台，而 DEBUG 以上的消息输出到文件中，这种分流就需要两个 Handler 来控制。

logfile.setLevel(logging.DEBUG)console.setLevel(logging.ERROR)  

除了对 handler 对象设置日志级别外，还可以指定 formatter，即日志的输出格式。对 handler 对象设置日志格式，说明了可以将一条记录以不同的格式输出到控制台，文件或其他目的地。

formatter = logging.Formatter(/'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s/')logfile.setFormatter(formatter) #设置 handler 的日志输出格式  

formatter 创建时使用的关键字，最后会以列表的形式展现，这不是重点。

四、绑定 handler 到 logger 中

至此 handlers 和 logger 已经准备好了，下面我们就将 handlers 绑定到 logger 上，一个 logger 对象可以绑定多个 handler。

    logger.addHandler(logfile)  #logger 是通过 getLogger 得到的 Logger 对象    logger.addHandler(console)  

五、使用 logger 真正写日志

    logger.debug("some debug message.")    logger.info("some info message.")  

看上去，中间步骤(创建 handler，设置日志级别，设置输出格式等)更像是配置 Logger，一旦配置完成则直接调用写日志的接口即可，稍后这些日志将按照先前的配置输出。

呜呼，好多内容啊，来点简单的吧.

下面的代码，是最简单的。导入 logging 之后就进行了写日志操作：

 #coding:utf-8import logginglogging.debug("debug mes")logging.info("info mes")logging.warning("warn mes")  

控制台输出如下：

    WARNING:root:warn mes  

咦？发生了什么情况，为什么只输出了 warning？handler、logger、formatter 去哪儿了？

-_-!说好的最简单的呢？为了让自己讲信用，我尽可能把它解释成“最简单的”。

知识点 1：logger 间存在继承关系

logger 通过名字来决定继承关系，如果一个 logger 的名字是 /"mydest/"，另一个 logger 的名字是/"mydest.dest1/"（getLogger(/"mydest.dest1/")）,那么就称后者是前者的子 logger，会继承前者的配置。上面的代码没有指定 logger，直接调用 logging.debug 等方法时，会使用所有 logger 的祖先类 RootLogger。

从上面的代码运行结果可以猜测出，该 RootLogger 设置的日志级别是 logging.WARN，输出目的地是标准流。从源码可以更清楚的看出来：

root = RootLogger(WARNING)  #设置 WARNING 的级别  

至于 rootLogger 的输出目的地的配置，我们跟踪 logging.debug 的源代码来看一下：

```
def debug(msg, *args, **kwargs): /"/"/" Log a message with severity /'DEBUG/' on the root logger. /"/"/" if len(root.handlers) == 0:basicConfig root.debug(msg, *args, **kwargs)

大约可以看到，如果 rootLogger 没有配置 handler，就会不带参数运行 basicConfig 函数(*请看知识点 2)，我们看一下 basicConfig 的源代码：  

因为参数为空，所以我们就看出了，该 rootLoger 使用了不带参数的 StreamHandler，也可以看到诸如 format 之类的默认配置。之后我们跟踪 StreamHandler(因为我们想看到日志输出目的地的配置，而 handler 就是控制日志流向的，所以我们要跟踪它)的源代码：  

def __init__(self, stream=None):    /"/"/"    Initialize the handler.    If stream is not specified, sys.stderr is used.    /"/"/"    Handler.__init__(self)    if stream is None:stream = sys.stderr  ####    self.stream = stream  

不带参数的StreamHandler将会把日志流定位到sys.stderr流，标准错误流同样会输出到控制台知识点 2：basicConfig 函数用来配置 RootLoggerbasicConfig 函数仅用来配置 RootLogger，rootLogger 是所有 Logger 的祖先 Logger，所以其他一切 Logger 会继承该 Logger 的配置。从上面的 basicConfig 源码看，它可以有六个关键字参数，分别为：filename：执行使用该文件名为 rootLogger 创建 FileHandler，而不是 StreamHandler
filemode：指定文件打开方式，默认是"a"
stream：指定一个流来初始化 StreamHandler。此参数不能和 filename 共存，如果同时提供了这两个参数，则 stream 参数被忽略
format：为 rootLogger 的 handler 指定输出格式
datefmt：指定输出的日期时间格式
level：设置 rootLogger 的日志级别
使用样例：  

知识点 3 通过示例详细讨论 Logger 配置的继承关系首先准备下继承条件：log2 继承自 log1，logger 的名称可以随意，要注意‘.’表示的继承关系。  

import logginglog1 = logging.getLogger(/"mydear/")log1.setLevel(logging.WARNING)log1.addHandler(StreamHandler)log2 = logging.getLogger(/"mydear.app/")log2.error(/"display/")log2.info(/"not display/")

level 的继承原则：子 logger 写日志时，优先使用本身设置了的 level；如果没有设置，则逐层向上级父 logger 查询，直到查询到为止。最极端的情况是，使用 rootLogger 的默认日志级别 logging.WARNING。从源代码中看更为清晰， 感谢 python 的所见即所得：  

    Loop through this logger and its parents in the logger hierarchy,    looking for a non-zero logging level. Return the first one found.    /"/"/"    logger = self    while logger:if logger.level:    return logger.levellogger = logger.parent    return NOTSET  

handler 的继承原则：先将日志对象传递给子 logger 的所有 handler 处理，处理完毕后，如果该子 logger 的 propagate 属性没有设置为 0，则将日志对象向上传递给第一个父 Logger，该父 logger 的所有 handler 处理完毕后，如果它的 propagate 也没有设置为 0，则继续向上层传递，以此类推。最终的状态，要么遇到一个 Logger，它的 propagate 属性设置为了 0；要么一直传递直到 rootLogger 处理完毕。 在上面实例代码的基础上，我们再添加一句代码，即：  

import logginglog1 = logging.getLogger(/"mydear/")log1.setLevel(logging.WARNING)log1.addHandler(StreamHandler)log2 = logging.getLogger(/"mydear.app/")log2.error(/"display/")log2.info(/"not display/")print log2.handlers #打印log2绑定的handler

输出如下：  

说好的继承，但是子 logger 竟然没有绑定父类的 handler，what/'s wrong?看到下面调用 handler 的源代码，就真相大白了。可以理解成，这不是真正的(类)继承，只是"行为上的继承":  

    Loop through all handlers for this logger and its parents in the    logger hierarchy. If no handler was found, output a one-off error    message to sys.stderr. Stop searching up the hierarchy whenever a    logger with the /"propagate/" attribute set to zero is found - that    will be the last logger whose handlers are called.    /"/"/"    c = self    found = 0    while c:for hdlr in c.handlers: #首先遍历子 logger 的所有 handler    found = found + 1    if record.levelno >= hdlr.level:hdlr.handle(record)if not c.propagate:     #如果 logger 的 propagate 属性设置为 0，停止    c = None    #break out else:   #否则使用直接父 logger    c = c.parent    ...  

额，最简单的样例牵引出来这么多后台的逻辑，不过我们懂一下也是有好处的。下面，我们将一些零碎的不是很重要的东西罗列一下，这篇就结束了。1. 几种 LogLevel 是全局变量，以整数形式表示，也可以但是不推荐自定义日志级别，如果需要将 level 设置为用户配置，则获取 level 和检查 level 的一般代码是：  

numeric_level = getattr(logging, loglevel.upper, None)if not isinstance(numeric_level, int): raise ValueError(/'Invalid log level: %s/' % loglevel)logging.basicConfig(level=numeric_level, ...)

2. format 格式，用于创建 formatter 对象，或者 basicConfig 中，就不翻译了  

3. 写日志接口  

4. 配置 logging：上面已经讲了如果配置 handler，绑定到 logger。如果需要一个稍微庞大的日志系统，可以想象，我们会使用好多的 addHandler，SetFormatter 之类的，有够烦了。幸好，logging 模块提供了两种额外配置方法，不需要写众多代码，直接从配置结构中获悉我们的配置意图方式一：使用配置文件  

logger = logging.getLogger(/'simpleExample/') # /'application/' code

logger.debug(/'debug message/')logger.info(/'info message/')logger.warn(/'warn message/')logger.error(/'error message/')logger.critical(/'critical message/')

#配置文件logging.conf的内容

[loggers]keys=root,simpleExample[handlers]keys=consoleHandler[formatters]keys=simpleFormatter[logger_root]level=DEBUGhandlers=consoleHandler[logger_simpleExample]level=DEBUGhandlers=consoleHandlerqualname=simpleExamplepropagate=0[handler_consoleHandler]class=StreamHandlerlevel=DEBUGformatter=simpleFormatterargs=(sys.stdout,)[formatter_simpleFormatter]format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)sdatefmt=```

方式二：使用字典

请参阅 python2.7.9 Library 文档，链接:

https://docs.python.org/2/library/logging.config.html?highlight=dictconfig#configuration-dictionary-schema

1. 众多的 handler 满足不同的输出需要

StreamHandler，FileHandler，NullHandler，RotatingFileHandler，TimedRotatingFileHandler，SocketHandler，DatagramHandler，SMTPHandler，SysLogHandler，NTEventLogHandler，MemoryHandler，HTTPHandler，WatchedFileHandler，

其中前三种在 logging 模块中给出，其他的在 logging.handlers 模块中给出。