loggerpython

⑴ flask中logger日志的使用

日志是一个正规系统都应该有的功能，否则当运行良好的系统突然无法正常运转的时候，你就会束手无策，而有了日志，你就可以通过日志查看其中缘由，从而解决问题。

1.python中使用logger非常简单，可以直接使用

2.我们可以通过设置logger的存贮方式，比如写入文件

3.当然我们也可以设置logger的格式

4.蓝图中logger的使用
我们在使用蓝图的时候，如果想要统一的logger日志文件，可以使用current_app来设置。

如果我们想要单独设置蓝图的日志的话。

⑵ Python出错：AttributeError: type object 'Logger' has no attribute '_Logger__logger'

作为类内的方法，需要将类对象自己传给该方法。
def __new__(clz, name):这一行中缺少自传参数，系统会把clz当作class Logger的位置，所以报错。

将它改成def __new__(self, clz, name):再试试！

⑶ python程序中logging怎么用

简单将日志打印到屏幕：

[python] view plain
import logging
logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')

输出：

WARNING:root:warning message
ERROR:root:error message
CRITICAL:root:critical message

可见，默认情况下Python的
logging模块将日志打印到了标准输出中，且只显示了大于等于WARNING级别的日志，这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级
CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG >
NOTSET），默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息。

灵活配置日志级别，日志格式，输出位置

[python] view plain
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
filename='/tmp/test.log',
filemode='w')

logging.debug('debug message')
logging.info('info message')
logging.warning('warning message')
logging.error('error message')
logging.critical('critical message')
查看输出：
cat /tmp/test.log
Mon, 05 May 2014 16:29:53 test_logging.py[line:9] DEBUG debug message
Mon, 05 May 2014 16:29:53 test_logging.py[line:10] INFO info message
Mon, 05 May 2014 16:29:53 test_logging.py[line:11] WARNING warning message
Mon, 05 May 2014 16:29:53 test_logging.py[line:12] ERROR error message
Mon, 05 May 2014 16:29:53 test_logging.py[line:13] CRITICAL critical message

可见在logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有
filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
format：指定handler使用的日志显示格式。
datefmt：指定日期时间格式。
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。

format参数中可能用到的格式化串：
%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
%(mole)s 调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d 线程ID。可能没有
%(threadName)s 线程名。可能没有
%(process)d 进程ID。可能没有
%(message)s用户输出的消息

⑷ 多进程环境python logging打印日志混乱问题

解决办法如下：

多么痛的领悟，困扰了这么久的问题其实就是一个参数配置错了。
fileMode：表示日志文件的打开方式。w-直接写，使用这个配置当系统重启的时候日志会清空，一个进程打开后其他进程是无法使用的；a-尾部追加，大家都可以打开往文件结尾进行追加写入。

本人主语言是java，转到python后日志这块踩了几个坑。再说说另外一个坑，就是异常堆栈的打印问题，在java中logger是可以使用error直接打印出来的。在python中error跟其他日志记录方法没太大差别，是无法打印异常堆栈的，打印堆栈请使用 logger.exception("异常说明", e) 。

⑸ Python日志—Python日志模块logging介绍

从事与软件相关工作的人，应该都听过“日志”一词。

日志就是跟踪软件运行时事件的方法，为了能够在程序运行过程中记录错误。

通过日志记录程序的运行，方便我们查询信息，以便追踪问题、进行维护和调试、还是数据分析。

并且各编程语言都形成了各自的日志体系和相应的框架。

日志的作用总结：

首先我们要树立一个观点，那就是“不是为了记录日志而记录日志，日志也不是随意记的”。要实现能够只通过日志文件还原整个程序执行的过程，达到能透明地看到程序里执行情况，每个线程每个过程到底执行结果的目的。日志就像飞机的黑匣子一样，应当能够复原异常的整个现场乃至细节。

在项目中，日志这个功能非常重要，我们要重视起来。

在Python中，使用logging模块来进行日志的处理。

logging是Python的内置模块，主要用于将日志信息进行格式化内容输出，可将格式化内容输出到文件，也可输出到屏幕。

我们在开发过程中，常用print()函数来进行调试，但是在实际应用的部署时，我们要将日志信息输出到文件中，方便后续查找以及备份。

在我们使用日志管理时，我们也可以将日志格式化成Json对象转存到ELK中方便图形化查看及管理。

logging模块将日志系统从高向低依次定义了四个类，分别是logger（日志器）、handler（处理器）、filter(过滤器)和formatter(格式器)。其中由日志器生成的实例将接管原本日志记录函数logging.log的功能。

说明：

我们先来思考下下面的两个问题：

在软件开发阶段或部署开发环境时，为了尽可能详细的查看应用程序的运行状态来保证上线后的稳定性，我们可能需要把该应用程序所有的运行日志全部记录下来进行分析，这是非常耗费机器性能的。

当应用程序正式发布或在生产环境部署应用程序时，我们通常只需要记录应用程序的异常信息、错误信息等，这样既可以减小服务器的I/O压力，也可以避免我们在排查故障时被淹没在日志的海洋里。

那么怎样才能在不改动应用程序代码的情况下，根据事件的重要性或者称之为等级，实现在不同的环境中，记录不同详细程度的日志呢？

这就是日志等级的作用了，我们通过配置文件指定我们需要的日志等级就可以了。

说明：

总结：

开发应用程序时或部署开发环境时，可以使用DEBUG或INFO级别的日志获取尽可能详细的日志信息，可以方便进行开发或部署调试。 应用上线或部署生产环境时，应用使用WARNING或ERROR或CRITICAL级别的日志，来降低机器的I/O压力和提高获取错误日志信息的效率。 日志级别的指定通常都是在应用程序的配置文件中进行指定的。 不同的应用程序所定义的日志等级会有所差别，根据实际需求来决定。

⑹ python之配置日志的几种方式

1）使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数；
2）创建一个日志配置文件，然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容；
3）创建一个包含配置信息的dict，然后把它传递个dictConfig()函数；

⑺ Python中的logger和handler到底是个什么鬼

最近的任务经常涉及到日志的记录，特意去又学了一遍logging的记录方法。跟java一样，python的日志记录也是比较繁琐的一件事，在写一条记录之前，要写好多东西。典型的日志记录的步骤是这样的：

创建logger
创建handler
定义formatter
给handler添加formatter
给logger添加handler

写成代码差不多就是酱婶的（这个是照别的网页抄的，参考附注）：

1 import logging
2
3 # 1、创建一个logger
4 logger = logging.getLogger('mylogger')
5 logger.setLevel(logging.DEBUG)
6
7 # 2、创建一个handler，用于写入日志文件
8 fh = logging.FileHandler('test.log')
9 fh.setLevel(logging.DEBUG)
10
11 # 再创建一个handler，用于输出到控制台
12 ch = logging.StreamHandler()
13 ch.setLevel(logging.DEBUG)
14
15 # 3、定义handler的输出格式（formatter）
16 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
17
18 # 4、给handler添加formatter
19 fh.setFormatter(formatter)
20 ch.setFormatter(formatter)
21
22 # 5、给logger添加handler
23 logger.addHandler(fh)
24 logger.addHandler(ch)

之后才可以正式的开始记录日志。Java里面的java.util.Logging类差不多也是这样，代码还要更复杂一点。Golang的日志相对
写法简单一些，不过没有什么格式，系统记录一条时间，内容格式完全自己手画。第三方的日志库倒是没有接触过，像Java的Log4j，Golang的
log4go和seelog等等，不知道用起来会不会简单一点。我一直都记不住这些，因为不太理解logger和handler为什么要这样写。一直到这
次任务中出现的在我看来相当“诡异”的bug，才深入理解了一下。

我的任务是这样的，要做一个日志切割的工具，按天将日志分割开，即每天0点产生一个新日志，将旧日志改名。并且，将超过3个月的日志删除掉，以保证磁盘空间不会被log占满。程序要求可以切割多个目录中的不同日志，具体路径由json中配置。

这里用到了logging.handlers类中的TimedRotatingFileHandler方法，用以获得一个handler。大概的写法为：

1 logger = logging.getLogger() #获得logger
2 handler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler(logfile, 'S', 1, 0) #切割日志
3 handler.suffix = '%Y%m%d' #切割后的日志设置后缀
4 logger.addHandler(handler) #把logger添加上handler
5 logger.fatal(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')) #在新日志中写上当天的日期

这里我没有设置level和formatter。因为只是分割，对新日志没有什么影响。TimedRotatingFileHandler函数的方
法见附注，或查看python的源码，这个函数是python写的，可以找到定义。这里我使用的是每秒生成一个新的日志文件，之后用Crontab在每天
0点调度，然后用for循环处理json中的每一个日志文件。

但是奇怪的是，每次运行程序，第一个切割的日志生成一个分割后的文件，而后面的都生成两个新日志。百思不得其解。后检查代码觉得，可能是程序中设置
的时间太短了，每秒生成一个文件，有可能一秒钟处理不完，就生成了两个。虽然这个说法没有什么科学根据，但是还是把
TimedRotatingFileHandler中的第三个参数改成了60，即每60秒生成一个文件。完成，静静的等待crontab到时间。

⑻ python 多线程logger问题

因为logging是threadsafe的，但不是process-safe（应该没有这个词儿，只是为了便于理解）的。这段代码就是多个进程共同操作一个日志文件。这种情况下，logging的行为就很难说了。

我测试了一下，日志中大概几百行。而且，可以看到一些顺序错乱现象：

Fri, 08 Aug 2014 01:19:38 logging_in_multithread.py[line:40] theadWorking ERROR 2
FFri, 08 Aug 2014 01:19:36 logging_in_multithread.py[line:40] theadWorking ERROR 11（注意这里的FFri）

把代码这样改：

fornuminrange(processNum):
p=Process(target=processWorking,args=('2',))
processs.append(p)
p.start()
p.join()

还有其他方法，比如：为logging实现一个FileHandler，以使logging在multiple process的环境下也能正常工作。这是我从网上了解到的做法，自己还没实践过。

Python Manual中logging Cookbook中有这么一段话：

Logging to a single file from multiple processes

Although logging is thread-safe, and logging to a single file from multiple threads in a single process is supported, logging to a single file from multiple processes is not supported, because there is no standard way to serialize access to a single file across multiple processes in Python. If you need to log to a single file from multiple processes, one way of doing this is to have all the processes log to a SocketHandler, and have a separate process which implements a socket server which reads from the socket and logs to file. (If you prefer, you can dedicate one thread in one of the existing processes to perform this function.)

这段话中也提出了另外一种解决方案。

⑼ python logging 使用记录:设置INFO级别不生效，格式化，输出到文件

没有输出INFO的日志级别。默认是WARN级别的日志，这里没有输出WARN说明没有设置成功。

这时可以正常输出INFO了

此时第二个logger也被设置了INFO级别了，查看源码：

可以看到名字为None时返回的是一个root对象，这也是为什么第二个logger也被修改的原因。

常见的输出到控制台和文件

默认只是输出了message，这样子还不如直接用print()函数了。所以还需要格式化一下：

设置格式化要用到logging.Handler

输出效果：

[图片上传失败...(image-6690c5-1606835078864)]

formatter参数 ：

⑽ Python中的logger和handler到底是个什么鬼

import logging
# 1、创建一个logger
logger = logging.getLogger('mylogger')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 2、创建一个handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('test.log')
fh.setLevel(logging.DEBUG)
# 再创建一个handler，用于输出到控制台
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)
# 3、定义handler的输出格式（formatter）
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
# 4、给handler添加formatter
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)
# 5、给logger添加handler
logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)