1. logging配置记录日志
logging.basicConfig该函数可接收的关键字参数如下：
- example1：经过配置格式的日志输出
import logging LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(levelno)s - %(message)s" DATE_FORMAT = "%m/%d/%Y %H:%M:%S %p" logging.basicConfig(filename='logs.txt', filemode='w', format=LOG_FORMAT, datefmt=DATE_FORMAT, level=logging.INFO) logging.debug("This is a debug log.") logging.info("This is a info log.") logging.warning("This is a warning log.") logging.error("This is a error log.") logging.critical("This is a critical log.")
logs.txt文件内容：
- example2：记录的日志中包含变量数据
import logging LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(user)s[%(ip)s] - %(message)s" DATE_FORMAT = "%m/%d/%Y %H:%M:%S %p" logging.basicConfig(format=LOG_FORMAT, datefmt=DATE_FORMAT, filename='logs.txt', filemode='w+') logging.warning("Some one delete the log file.", exc_info=True, stack_info=True, extra={'user': 'Tom', 'ip':'47.98.53.222'})
2. logging日志模块组件
logging模块就是通过这些组件来完成日志处理的，上面所使用的logging模块级别的函数也是通过这些组件对应的类来实现的。这些组件之间的关系描述：
- 日志器（logger）需要通过处理器（handler）将日志信息输出到目标位置，如：文件、sys.stdout、网络等；
- 不同的处理器（handler）可以将日志输出到不同的位置；
- 日志器（logger）可以设置多个处理器（handler）将同一条日志记录输出到不同的位置；
- 每个处理器（handler）都可以设置自己的过滤器（filter）实现日志过滤，从而只保留感兴趣的日志；
- 每个处理器（handler）都可以设置自己的格式器（formatter）实现同一条日志以不同的格式输出到不同的地方。
简单点说就是：日志器（logger）是入口，真正干活儿的是处理器（handler），处理器（handler）还可以通过过滤器（filter）和格式器（formatter）对要输出的日志内容做过滤和格式化等处理操作。
2.1 Logger类
Logger对象有3个任务要做：
1）向应用程序代码暴露几个方法，使应用程序可以在运行时记录日志消息；
2）基于日志严重等级（默认的过滤设施）或filter对象来决定要对哪些日志进行后续处理；
3）将日志消息传送给所有感兴趣的日志handlers。
Logger对象最常用的方法分为两类：配置方法 和 消息发送方法。最常用的配置方法如下：
关于Logger.setLevel()方法的说明：
内建等级中，级别最低的是DEBUG，级别最高的是CRITICAL。例如setLevel(logging.INFO)，此时函数参数为INFO，那么该logger将只会处理INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL级别的日志，而DEBUG级别的消息将会被忽略/丢弃。
logger对象配置完成后，可以使用下面的方法来创建日志记录：
说明：
- Logger.exception()与Logger.error()的区别在于：Logger.exception()将会输出堆栈追踪信息，另外通常只是在一个exceptionhandler中调用该方法。
- Logger.log()与Logger.debug()、Logger.info()等方法相比，虽然需要多传一个level参数，显得不是那么方便，但是当需要记录自定义level的日志时还是需要该方法来完成。
那么，怎样得到一个Logger对象呢？一种方式是通过Logger类的实例化方法创建一个Logger类的实例，但是我们通常都是用第二种方式–logging.getLogger()方法。
logging.getLogger()方法有一个可选参数name，该参数表示将要返回的日志器的名称标识，如果不提供该参数，则其值为’root’。若以相同的name参数值多次调用getLogger()方法，将会返回指向同一个logger对象的引用。
2.2 Handler类
Handler对象的作用是（基于日志消息的level）将消息分发到handler指定的位置（文件、网络、邮件等）。Logger对象可以通过addHandler()方法为自己添加0个或者更多个handler对象。比如，一个应用程序可能想要实现以下几个日志需求：
1）把所有日志都发送到一个日志文件中；
2）把所有严重级别大于等于error的日志发送到stdout（标准输出）；
3）把所有严重级别为critical的日志发送到一个email邮件地址。
这种场景就需要3个不同的handlers，每个handler复杂发送一个特定严重级别的日志到一个特定的位置。
一个handler中只有非常少数的方法是需要应用开发人员去关心的。对于使用内建handler对象的应用开发人员来说，似乎唯一相关的handler方法就是下面这几个配置方法：
需要说明的是，应用程序代码不应该直接实例化和使用Handler实例。因为Handler是一个基类，它只定义了素有handlers都应该有的接口，同时提供了一些子类可以直接使用或覆盖的默认行为。下面是一些常用的Handler：
2.3 Formater类
Formater对象用于配置日志信息的最终顺序、结构和内容。与logging.Handler基类不同的是，应用代码可以直接实例化Formatter类。另外，如果你的应用程序需要一些特殊的处理行为，也可以实现一个Formatter的子类来完成。
Formatter类的构造方法定义如下：
logging.Formatter.__init__(fmt=None, datefmt=None, style='%')
可见，该构造方法接收3个可选参数：
- fmt：指定消息格式化字符串，如果不指定该参数则默认使用message的原始值
- datefmt：指定日期格式字符串，如果不指定该参数则默认使用"%Y-%m-%d %H:%M:%S"
- style：Python 3.2新增的参数，可取值为 ‘%’, ‘{‘和 ‘$’，如果不指定该参数则默认使用’%’
2.4 Filter类
Filter可以被Handler和Logger用来做比level更细粒度的、更复杂的过滤功能。Filter是一个过滤器基类，它只允许某个logger层级下的日志事件通过过滤。该类定义如下：
class logging.Filter(name='') filter(record)
比如，一个filter实例化时传递的name参数值为’A.B’，那么该filter实例将只允许名称为类似如下规则的loggers产生的日志记录通过过滤：‘A.B’，‘A.B,C’，‘A.B.C.D’，‘A.B.D’，而名称为’A.BB’, 'B.A.B’的loggers产生的日志则会被过滤掉。如果name的值为空字符串，则允许所有的日志事件通过过滤。
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，返回值为非0表示可以通过过滤。
3. logging日志处理流程
日志处理流程如下：
1）（在用户代码中进行）日志记录函数调用，如：logger.info(…)，logger.debug(…)等；
2）判断要记录的日志级别是否满足日志器设置的级别要求（要记录的日志级别要大于或等于日志器设置的级别才算满足要求），如果不满足则该日志记录会被丢弃并终止后续的操作，如果满足则继续下一步操作；
3）根据日志记录函数调用时掺入的参数，创建一个日志记录（LogRecord类）对象；
4）判断日志记录器上设置的过滤器是否拒绝这条日志记录，如果日志记录器上的某个过滤器拒绝，则该日志记录会被丢弃并终止后续的操作，如果日志记录器上设置的过滤器不拒绝这条日志记录或者日志记录器上没有设置过滤器则继续下一步操作–将日志记录分别交给该日志器上添加的各个处理器；
5）判断要记录的日志级别是否满足处理器设置的级别要求（要记录的日志级别要大于或等于该处理器设置的日志级别才算满足要求），如果不满足记录将会被该处理器丢弃并终止后续的操作，如果满足则继续下一步操作；
6）判断该处理器上设置的过滤器是否拒绝这条日志记录，如果该处理器上的某个过滤器拒绝，则该日志记录会被当前处理器丢弃并终止后续的操作，如果当前处理器上设置的过滤器不拒绝这条日志记录或当前处理器上没有设置过滤器测继续下一步操作；
7）如果能到这一步，说明这条日志记录经过了层层关卡允许被输出了，此时当前处理器会根据自身被设置的格式器（如果没有设置则使用默认格式）将这条日志记录进行格式化，最后将格式化后的结果输出到指定位置（文件、网络、类文件的Stream等）；
8）如果日志器被设置了多个处理器的话，上面的第5-8步会执行多次；
9）这里才是完整流程的最后一步：判断该日志器输出的日志消息是否需要传递给上一级logger（之前提到过，日志器是有层级关系的）的处理器，如果propagate属性值为1则表示日志消息将会被输出到处理器指定的位置，同时还会被传递给parent日志器的handlers进行处理直到当前日志器的propagate属性为0停止，如果propagate值为0则表示不向parent日志器的handlers传递该消息，到此结束。
可见，一条日志信息要想被最终输出需要依次经过以下几次过滤：
- 日志器等级过滤；
- 日志器的过滤器过滤；
- 日志器的处理器等级过滤；
- 日志器的处理器的过滤器过滤；
4. logging日记处理例子
例子1：
需求：
1）要求将所有级别的所有日志都写入磁盘文件中
2）all.log文件中记录所有的日志信息，日志格式为：日期和时间 - 日志级别 - 日志信息
3）error.log文件中单独记录error及以上级别的日志信息，日志格式为：日期和时间 - 日志级别 - 文件名[:行号] - 日志信息
4）要求all.log在每天凌晨进行日志切割
分析：
1）要记录所有级别的日志，因此日志器的有效level需要设置为最低级别–DEBUG;
2）日志需要被发送到两个不同的目的地，因此需要为日志器设置两个handler；另外，两个目的地都是磁盘文件，因此这两个handler都是与FileHandler相关的；
3）all.log要求按照时间进行日志切割，因此他需要用logging.handlers.TimedRotatingFileHandler;
而error.log没有要求日志切割，因此可以使用FileHandler;
4）两个日志文件的格式不同，因此需要对这两个handler分别设置格式器；
代码实现
import logging import logging.handlers import datetime logger = logging.getLogger('mylogger') logger.setLevel(logging.DEBUG) rf_handler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler('all.log', when='midnight', interval=1, backupCount=7, atTime=datetime.time(0, 0, 0, 0)) rf_handler.setFormatter(logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")) f_handler = logging.FileHandler('error.log') f_handler.setLevel(logging.ERROR) f_handler.setFormatter(logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(filename)s[:%(lineno)d] - %(message)s")) logger.addHandler(rf_handler) logger.addHandler(f_handler) logger.debug('debug message') logger.info('info message') logger.warning('warning message') logger.error('error message') logger.critical('critical message')
- all.log文件输出
2017-05-13 16:12:40,612 - DEBUG - debug message 2017-05-13 16:12:40,612 - INFO - info message 2017-05-13 16:12:40,612 - WARNING - warning message 2017-05-13 16:12:40,612 - ERROR - error message 2017-05-13 16:12:40,613 - CRITICAL - critical message
- error.log文件输出
2017-05-13 16:12:40,612 - ERROR - log.py[:81] - error message 2017-05-13 16:12:40,613 - CRITICAL - log.py[:82] - critical message
- 例子2：
调用3个处理器分别输出控制台和两个文件中，并配合color结合颜色输出
import logging import logging.handlers from termcolor import colored, cprint ALL_LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s" ERROR_LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(filename)s - %(message)s" STOUT_LOG_FORMAT = (colored("[%(name)s] ", "blue", attrs=["bold"]) + colored("%(levelname)s: ", "green") + colored("%(filename)s ", "white") + colored("%(message)s ", "red") ) logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.DEBUG) all_handler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler(filename='all_log.txt', when='s', interval=1) all_handler.setLevel(logging.DEBUG) all_handler.setFormatter(logging.Formatter(ALL_LOG_FORMAT)) error_handler = logging.FileHandler(filename='error_log.txt', mode='w+') error_handler.setLevel(logging.WARNING) error_handler.setFormatter(logging.Formatter(ERROR_LOG_FORMAT)) sr_handler = logging.StreamHandler() sr_handler.setLevel(logging.INFO) sr_handler.setFormatter(logging.Formatter(STOUT_LOG_FORMAT)) logger.addHandler(all_handler) logger.addHandler(error_handler) logger.addHandler(sr_handler) logger.debug('debug message') logger.info('info message') logger.warning('warning message') logger.error('error message') logger.critical('critical message')
参考链接：
1. Python之日志处理（logging模块） ——推荐
2. python logging模块使用教程
