前言：我们之前运行代码时都是将日志直接输出到控制台，而实际项目中常常需要把日志存储到文件，便于查阅，如运行时间、描述信息以及错误或者异常发生时候的特定上下文信息。

logging模块介绍

Python中自带的logging模块提供了标准的日志接口，在debug时使用往往会事半功倍。为什么不直接使用print去输出呢？这种方式对简单的脚本来说有用，对于复杂的系统来说相当于一个花瓶摆设，大量的print输出很容易被遗忘在代码里，并且print是标准输出，这很难从一堆信息里去判断哪些是你需要重点关注的。

? logging的优势就在于可以控制日志的级别，把不需要的信息进行过滤，且可以决定它输出到什么地方、如何输出，还可以通过控制等级把特定等级的信息输出到特定的位置等。logging一共分为四个部分：

• :blue_book: Loggers：日志收集器，可供程序直接调用的接口，app通过调用提供的api来记录日志
• :notebook_with_decorative_cover: Handlers：日志处理器， 决定将日志记录分配至正确的目的地
• :orange_book: Filters：日志过滤器，对日志信息进行过滤， 提供更细粒度的日志是否输出的判断
• :ledger: Formatters：日志格式器，制定最终记录打印的格式布局

日志等级

? logging将logger的等级划分成5个level，由低到高分别是DEBUG、INFO、WARNING、ERROE、CRITICAL，默认是WARNING级别，CRITICAL最高，相关等级说明如下：

Level说明DEBUG输出详细的运行信息，主要用于调试，追踪问题时使用INFO输出正常的运行的信息，一切按预期进行的情况WARNING一些意想不到的或即将会发生的情况，比如警告：内存空间不足，但不影响程序运行ERROR由于某些问题，程序的一些功能会受到影响，还可以继续运行CRITICAL一个严重的错误，表明程序本身可能无法继续运行

? 这些等级的日志中低包含高，比如INFO，会收集INFO及以上等级的日志，DEBUG等级的日志将不进行收集。下面我们来输出这5个等级的日志：

import logging

"""
logging模块默认收集的日志是warning以上等级的

"""

a = 100
logging.debug(a)
logging.info('这是INFO等级的信息')
logging.warning('这是WARNING等级的信息')
logging.error('这是ERROR等级的信息')
logging.critical('这是CRITICAL等级的信息')

? 输出结果：

C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py
WARNING:root:这是WARNING等级的信息
ERROR:root:这是ERROR等级的信息
CRITICAL:root:这是CRITICAL等级的信息

Process finished with exit code 0

日志收集器

? 日志是怎么被收集和输出的呢？答案就是日志收集器，设置一个收集器，把指等级的日志信息输出到指定的地方，控制台或文件等，其工作过程大致如下：

? logging中默认的日志收集器是root，收集等级默认是WARNING，我们可以通过setLevel来改变它的收集等级。

# 获取默认的日志收集器root
my_log = logging.getLogger()
# 设置默认的日志收集器等级
my_log.setLevel("DEBUG")  # 日志将全部被收集

a = 100
logging.debug(a)
logging.info('这是INFO等级的信息')
logging.warning('这是WARNING等级的信息')
logging.error('这是ERROR等级的信息')
logging.critical('这是CRITICAL等级的信息')

? 输出结果：

C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py
DEBUG:root:100
INFO:root:这是INFO等级的信息
WARNING:root:这是WARNING等级的信息
ERROR:root:这是ERROR等级的信息
CRITICAL:root:这是CRITICAL等级的信息

Process finished with exit code 0

? 除了使用默认的日志收集器，我们也可以自己创建一个收集器logging.getLogger，如下：

import logging

my_logger = logging.getLogger('my_logger')	# 创建logging对象
my_logger.setLevel('INFO')	# 设置日志收集等级

a = 100
logging.debug(a)
logging.info('这是INFO等级的信息')
logging.warning('这是WARNING等级的信息')
logging.error('这是ERROR等级的信息')
logging.critical('这是CRITICAL等级的信息')

? 输出结果：

C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py
WARNING:root:这是WARNING等级的信息
ERROR:root:这是ERROR等级的信息
CRITICAL:root:这是CRITICAL等级的信息

Process finished with exit code 0

日志处理器

? 上面例子中设置的收集器都是输出到控制台，除此我们还可以输出到文件中。

? Handlers（处理器）的作用就是将logger发过来的信息进行准确地分配，送往正确的地方。比如，送往控制台、文件或者是两者。它决定了每个日志收集器的行为，是创建收集器之后需要配置的重点区域。每个Handler同样有一个日志级别，一个logger可以拥有多个handler也就是说logger可以根据不同的日志级别将日志传递给不同的handler。当然也可以相同的级别传递给多个handler，这就根据需求来灵活的配置了。

? 下面实例中设置了两个handler，一个是输出到控制台，一个是输出到文件中。关键代码：

logging.StreamHandler
logging.FileHandler
addHandler
removeHandler

import logging

my_logger = logging.getLogger('my_logger')
my_logger.setLevel('INFO')

# 创建一个输出到控制台的处理器
sh = logging.StreamHandler()
sh.setLevel("ERROR")    # 设置处理器的输出等级
my_logger.addHandler(sh)    # 将处理器绑定到日志收集器上

# 创建一个输出到文件的处理器
fh = logging.FileHandler("logs.logs", encoding="utf8")
fh.setLevel("INFO")
my_logger.addHandler(fh)
# my_logger.removeHandler(fh)	# 移除处理器

a = 100
my_logger.debug(a)
my_logger.info('这是INFO等级的信息')
my_logger.warning('这是WARNING等级的信息')
my_logger.error('这是ERROR等级的信息')
my_logger.critical('这是CRITICAL等级的信息')

运行结果:

C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py
这是ERROR等级的信息
这是CRITICAL等级的信息

Process finished with exit code 0

日志过滤器

? Filters可以实现比level更复杂的过滤功能，限制只有满足过滤规则的日志才会被输出。比如我们定义了 filter = logging.Filter('A.B') ，并将这个Filter添加到了一个Handler上，则使用该Handler的Logger中只有名字带A.B前缀的Logger才能输出其日志。下面是一个简单实例：

import logging

# 这是logger1
my_logger = logging.getLogger('A.C,B')
my_logger.setLevel('INFO')

# 这是logger2
my_logger2 = logging.getLogger('A.B')
my_logger2.setLevel('INFO')

# 创建一个处理器，两个logger都使用这个处理器
sh = logging.StreamHandler()
sh.setLevel("ERROR")
my_logger.addHandler(sh)
my_logger2.addHandler(sh)

# 创建一个过滤器绑到处理器上
my_filter = logging.Filter(name='A.B')
sh.addFilter(my_filter)    # 把过滤器添加到处理器上
# sh2.removeFilter(my_filter)   # 移除过滤器

my_logger.debug('这是logger1-DEBUG等级的信息')
my_logger.info('这是logger1-INFO等级的信息')
my_logger.warning('这是logger1-WARNING等级的信息')
my_logger.error('这是logger1-ERROR等级的信息')
my_logger.critical('这是logger1-CRITICAL等级的信息')

my_logger2.debug('这是logger2-DEBUG等级的信息')
my_logger2.info('这是logger2-INFO等级的信息')
my_logger2.warning('这是logger2-WARNING等级的信息')
my_logger2.error('这是logger2-ERROR等级的信息')
my_logger2.critical('这是logger2-CRITICAL等级的信息')

? 因为只有logger2满足过滤器的条件，因此只会输出logger2的日志，运行结果如下：

C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py
这是logger2-ERROR等级的信息
这是logger2-CRITICAL等级的信息

Process finished with exit code 0

? filter方法用于具体控制传递的record记录是否能通过过滤，如果该方法返回值为0表示不能通过过滤，非0表示可以通过过滤。

日志格式器

? 顾名思义，对日志进行格式化，因为常规的日志输出并不直观美观，通过美化日志的输出格式，可以让我们阅读起来更加舒服。

? format常用格式如下：

%(name)s
%(levelno)s
%(levelname)s
%(pathname)s
%(filename)s
%(funcName)s
%(lineno)d
%(asctime)s
%(thread)d
%(threadName)s
%(process)d
%(message)s

import logging

my_logger = logging.getLogger('A.C,B')
my_logger.setLevel('INFO')

# 创建一个处理器
sh = logging.StreamHandler()
sh.setLevel("ERROR")
my_logger.addHandler(sh)
# 设置一个格式，并设置到处理器上
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - [%(filename)s-->line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')
sh.setFormatter(formatter)

my_logger.debug('这是logger1-DEBUG等级的信息')
my_logger.info('这是logger1-INFO等级的信息')
my_logger.warning('这是logger1-WARNING等级的信息')
my_logger.error('这是logger1-ERROR等级的信息')
my_logger.critical('这是logger1-CRITICAL等级的信息')

? 运行结果：

C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py
2020-08-01 18:28:43,645 - [test.py-->line:17] - ERROR: 这是logger1-ERROR等级的信息
2020-08-01 18:28:43,645 - [test.py-->line:18] - CRITICAL: 这是logger1-CRITICAL等级的信息

Process finished with exit code 0

日志滚动

? 如果你用 FileHandler 存储日志，文件的大小会随着时间推移而不断增大，最终有一天它会占满你所有的磁盘空间。Python 的 logging 模块提供了两个支持日志滚动的 FileHandler 类，分别是 RotatingFileHandler 和 TimedRotatingFileHandler，它就可以解决这个尴尬的问题。

• :candy: RotatingFileHandler 的滚动时刻是日志文件的大小达到一定值，当达到指定值的时候，RotatingFileHandler会将日志文件重命名存档，然后打开一个新的日志文件。
• :candy: TimedRotatingFileHandler 是当某个时刻到来时就进行滚动，同 RotatingFileHandler 一样，当滚动时机来临时，TimedRotatingFileHandler 会将日志文件重命名存档，然后打开一个新的日志文件。

? 在实际应用中，我们通常会根据时间进行滚动，以下实例也以时间滚动为例，按大小滚动的同理：

import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler

my_logger = logging.getLogger('A.C,B')
my_logger.setLevel('INFO')

# 创建一个处理器,使用时间滚动的文件处理器
log_file_handler = TimedRotatingFileHandler(filename='log.log', when='D', interval=1, backupCount=10)
# log_file_handler.suffix = "%Y-%m-%d"
# log_file_handler.extMatch = re.compile(r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}.log#34;)
log_file_handler.setLevel("ERROR")
my_logger.addHandler(log_file_handler)

# 设置一个格式，并设置到处理器上
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - [%(filename)s-->line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')
log_file_handler.setFormatter(formatter)

my_logger.debug('这是logger1-DEBUG等级的信息')
my_logger.info('这是logger1-INFO等级的信息')
my_logger.warning('这是logger1-WARNING等级的信息')
my_logger.error('这是logger1-ERROR等级的信息')
my_logger.critical('这是logger1-CRITICAL等级的信息')

? 参数说明：

• filename ：日志文件名；
• when ：是一个字符串，用于描述滚动周期的基本单位，字符串的值及意义如下：S - SecondsM - MinutesH - HoursD - Daysmidnight - roll over at midnightW{0-6} - roll over on a certain day; 0 - Monday
• interval : 滚动周期，单位由when指定，比如：when='D'，interval=1，表示每天产生一个日志文件；
• backupCount : 表示日志文件的保留个数；

? 除了上述参数之外，TimedRotatingFileHandler还有两个比较重要的成员变量，它们分别是suffix和extMatch。suffix是指日志文件名的后缀，suffix中通常带有格式化的时间字符串，filename和suffix由“.”连接构成文件名（例如：filename="test"， suffix="%Y-%m-%d.log"，生成的文件名为test.2020-08-01.log。extMatch是一个编译好的正则表达式，用于匹配日志文件名的后缀，它必须和suffix是匹配的，如果suffix和extMatch匹配不上的话，过期的日志是不会被删除的。比如，suffix=“%Y-%m-%d.log”, extMatch的只能是re.compile(r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}.log#34;)。默认情况下，在TimedRotatingFileHandler对象初始化时，suffxi和extMatch会根据when的值进行初始化：

S：suffix="%Y-%m-%d_%H-%M-%S",extMatch=r"\^d{4}-\d{2}-\d{2}_\d{2}-\d{2}-\d{2}"；
M：suffix="%Y-%m-%d_%H-%M",extMatch=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}_\d{2}-\d{2}";
H：suffix="%Y-%m-%d_%H",extMatch=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}_\d{2}";
D：suffxi="%Y-%m-%d",extMatch=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}";
MIDNIGHT："%Y-%m-%d",extMatch=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}";
W："%Y-%m-%d",extMatch=r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}";

? 如果对日志文件名没有特殊要求的话，可以不用设置suffix和extMatch，如果需要，一定要让它们匹配上。

模块封装

? 一次封装，一劳永逸，之后直接调用即可，封装内容按需即可。

import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler


class MyLogger(object):

    @staticmethod
    def create_logger():
        my_logger = logging.getLogger("my_logger")
        my_logger.setLevel("DEBUG")
        # 控制台处理器
        stream_handler = logging.StreamHandler()
        stream_handler.setLevel("ERROR")
        my_logger.addHandler(stream_handler)
        # 使用时间滚动的文件处理器
        log_file_handler = TimedRotatingFileHandler(filename='log.log', when='D', interval=1, backupCount=10)
        log_file_handler.setLevel("INFO")
        my_logger.addHandler(log_file_handler)
        
        formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - [%(filename)s-->line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')
        stream_handler.setFormatter(formatter)
        log_file_handler.setFormatter(formatter)

        return my_logger


# 调用类的静态方法，创建一个日志收集器
log = MyLogger.create_logger()
log.info("test-info")
log.error("test-error")

? 运行结果：

C:\software\python\python.exe D:/learn/test.py
2020-08-01 18:29:45,645 - [test.py-->line:28] - ERROR: test-error

Process finished with exit code 0

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