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python日志模块记录三_日志命名_日志轮转

python日志模块记录三_日志命名_日志轮转

作者: 阿登20 | 来源:发表于2020-10-31 09:58 被阅读0次

    在日志记录中,我们往往要能看到是什么哪里出错了。可以通过日志名字记录哪里出错了。而日志也需要轮转,一个日志文件不能无限大,也需要备份。所以有了通过日志名的灵活配置,和通过设置handler文件输出调用logging.handlers.RotatingFileHandler方法来实现轮转和备份。

    1.logging配置文件设置如下

    my_logging文件如下配置

    #!/usr/bin/env python3
    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    ===========================
    # @Time : 2020/10/31 8:12
    # @File  : my_logging.py
    # @Author: adeng
    # @Date  : 2020/10/31
    ============================
    """
    
    import os
    import logging.config
    from Common.constants import LOGS_DIR
    
    
    # 定义三种日志输出格式 开始
    
    standard_format = '%(asctime)s-%(threadName)s:%(thread)d-task_id:%(name)s-%(filename)s:%(lineno)d-' \
                      '%(funcName)s-%(levelname)s-%(message)s' #其中name为getlogger指定的名字
    
    simple_format = '%(levelname)s-task_id:%(name)s-%(asctime)s-%(filename)s:%(lineno)d-%(message)s'
    
    id_simple_format = '%(asctime)s-%(levelname)s-%(message)s'
    
    # 定义日志输出格式 结束
    
    logfile_dir = LOGS_DIR # log文件的目录
    
    logfile_name = 'simple01.log'  # log文件名
    logfile_error_name = "dz_error.log"
    
    # 如果不存在定义的日志目录就创建一个
    if not os.path.isdir(logfile_dir):
        os.mkdir(logfile_dir)
    
    # log文件的全路径
    logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)
    logfile_error_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_error_name)
    logfile_other_path = os.path.join(logfile_dir, "other01.log")
    
    # log配置字典
    LOGGING_DIC = {
        'version': 1,
        'disable_existing_loggers': False,
        'formatters': {
            'standard': {
                'format': standard_format
            },
            'simple': {
                'format': simple_format
            },
        },
        'filters': {},
        'handlers': {
            #打印到终端的日志
            'console': {
                'level': 'DEBUG',
                'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕
                'formatter': 'simple'
            },
            #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
            'default': {
                'level': 'INFO',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
                'formatter': 'standard',
                'filename': logfile_path,  # 日志文件
                'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M
                'backupCount': 5,
                'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码,再也不用担心中文log乱码了
            },
            #打印到文件的日志:收集错误及以上的日志
            'error': {
                'level': 'ERROR',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件,自动切
                'filename': logfile_error_path,  # 日志文件
                'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
                'backupCount': 5,
                'formatter': 'standard',
                'encoding': 'utf-8',
            },
        },
        'loggers': {
            #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
            '': {
                'handlers': ['default', 'console','error', ],  # 这里把上面定义的两个handler都加上,即log数据既写入文件又打印到屏幕
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': False,  # True 向上(更高level的logger)传递
            },
            # 下面实例化收集器名为adeng, 初始化必须一样才会触发。logging.getLogger("adeng")
            "adeng":{
                "handlers": ["default"],
                "level": "INFO",
                "propagate": False, #默认为True,向上(更高level的logger)传递,通常设置为False即可,否则会一份日志向上层层传递
            }
        },
    }
    
    def load_my_logging_cfg(name):
        logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置
        logger = logging.getLogger(name)  # 生成一个log实例
        return logger
    
    if __name__ == '__main__':
        logger= load_my_logging_cfg("guoya")
        logger.debug("这是一个调试打印信息")
        logger.info("这是一个调试打印信息")
    

    2.应用

    """
    MyLogging Test
    """
    
    import time
    import logging
    import my_logging  # 导入自定义的logging配置
    
    logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成logger实例
    
    
    def demo():
        logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))
        logger.info("中文测试开始。。。")
        for i in range(10):
            logger.debug("i:{}".format(i))
            time.sleep(0.2)
        else:
            logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))
        logger.info("中文测试结束。。。")
    
    if __name__ == "__main__":
        my_logging.load_my_logging_cfg()  # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置
        demo()
    

    3.!!!关于如何拿到logger对象的详细解释!!!

    1、有了上述方式我们的好处是:所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了,更加清晰,方便管理
    
    
    #2、我们需要解决的问题是:
        1、从字典加载配置:logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)
    
        2、拿到logger对象来产生日志
        logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的
        按照我们对logging模块的理解,要想获取某个东西都是通过名字,也就是key来获取的
        于是我们要获取不同的logger对象就是
        logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名')
    
        
        但问题是:如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置,那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key   
     'loggers': {    
            'l1': {
                'handlers': ['default', 'console'],  #
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': True,  # 向上(更高level的logger)传递
            },
            'l2: {
                'handlers': ['default', 'console' ], 
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': False,  # 向上(更高level的logger)传递
            },
            'l3': {
                'handlers': ['default', 'console'],  #
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': True,  # 向上(更高level的logger)传递
            },
    
    }
    
        
    #我们的解决方式是,定义一个空的key
        'loggers': {
            '': {
                'handlers': ['default', 'console'], 
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': True, 
            },
    
    }
    
    这样我们再取logger对象时
    logging.getLogger(__name__),不同的文件__name__不同,这保证了打印日志时标识信息不同,但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到,于是默认使用key=''的配置
    
    

    4.另外一个django的配置,瞄一眼就可以,跟上面的一样

    #logging_config.py
    LOGGING = {
        'version': 1,
        'disable_existing_loggers': False,
        'formatters': {
            'standard': {
                'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'
                          '[%(levelname)s][%(message)s]'
            },
            'simple': {
                'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
            },
            'collect': {
                'format': '%(message)s'
            }
        },
        'filters': {
            'require_debug_true': {
                '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',
            },
        },
        'handlers': {
            #打印到终端的日志
            'console': {
                'level': 'DEBUG',
                'filters': ['require_debug_true'],
                'class': 'logging.StreamHandler',
                'formatter': 'simple'
            },
            #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
            'default': {
                'level': 'INFO',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件,自动切
                'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"),  # 日志文件
                'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
                'backupCount': 3,
                'formatter': 'standard',
                'encoding': 'utf-8',
            },
            #打印到文件的日志:收集错误及以上的日志
            'error': {
                'level': 'ERROR',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件,自动切
                'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"),  # 日志文件
                'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
                'backupCount': 5,
                'formatter': 'standard',
                'encoding': 'utf-8',
            },
            #打印到文件的日志
            'collect': {
                'level': 'INFO',
                'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件,自动切
                'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"),
                'maxBytes': 1024 * 1024 * 5,  # 日志大小 5M
                'backupCount': 5,
                'formatter': 'collect',
                'encoding': "utf-8"
            }
        },
        'loggers': {
            #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
            '': {
                'handlers': ['default', 'console', 'error'],
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': True,
            },
            #logging.getLogger('collect')拿到的logger配置
            'collect': {
                'handlers': ['console', 'collect'],
                'level': 'INFO',
            }
        },
    }
    
    
    # -----------
    # 用法:拿到俩个logger
    
    logger = logging.getLogger(__name__) #线上正常的日志
    collect_logger = logging.getLogger("collect") #领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志
    
    

    日志封装

    import logging.config
    from Common.settings import LOGGING_DIC
    
    class HandleLogs:
        def __init__(self):
            logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)
    
        def logger(self,name):
            logger = logging.getLogger(name)
            return logger
    
    logger = HandleLogs().logger
    if __name__ == '__main__':
        logger("世界").info("今天天气很好")
        logger("重庆").info("出去秋千")
        logger("好看APP").error("软件出错了!!!!")
    

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