怎么在Python中自建一個logging模塊

這期內容當中小編將會給大家帶來有關怎么在Python中自建一個logging模塊，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

簡單使用

import logging
logger = logging.getLogger()
logging.basicConfig()
logger.setLevel('DEBUG')
logger.debug('logsomething')
#輸出
out>>DEBG:root:logsomething

第一步，通過logging.getLogger函數，獲取一個loger對象，但這個對象暫時是無法使用的。
第二步，logging.basicConfig函數，進行一系列默認的配置，包括format、handler等。
第三步，logger調用setLevel函數定義日志級別為DEBUG 最后，調用debug函數，輸出一條debug級別的message，顯示在了標準輸出上。 logging中的日志級別

logging在生成日志的時候，有一個日志級別的機制，默認有以下幾個日志級別：

CRITICAL = 50
ERROR = 40
WARNING = 30
INFO 20
DEBUG = 10
NOTEST = 0

每一個logger對象，都有一個日志級別，它只會輸出高于它level的日志。如果一個logger的level是INFO，那么調用logger.debug()是無法輸出日志的，而logger.warning()能夠輸出。

一般來說，以上的6個日志級別完全滿足我們日常使用了。

logging中的基礎類

logging是python的一個基礎模塊，它在python中的源碼位置如下：

#主干代碼
/usr/lib/python2.7/logging/__init__.py
#擴展的handler和config
/usr/lib/pyhon2.7/logging/config.py
/usr/lib/python2.7/loging/handlers.py

組成logging的主干的幾個基礎類都在__init__.py中：

第一個基礎類LogRecord

一個LogRecord對象，對應了日志中的一行數據。通常包含：時間、日志級別、message信息、當前執行的模塊、行號、函數名...這些信息都包含在一個LogRecord對象里。
LogRecord對象可以想象成一個大字典：

class LogRecord(object):
 #代表一條日志的類
 def getMessage(self):
  #獲取self.msg
 def markLogRecord(dict):
 #這個方法很重要，生成一個空的LogRecord，然后通過一個字典，直接更新LogReocrd中的成員變量
 rv = LogRecord(None, None, "", 0, "", (), None, None)
 rv.__dict__.update(dict)
 return rv

第二個基礎類Formatter

Formatter對象是用來定義日志格式的，LogRecord保存了很多信息，但是打印日志的時候我們只需要其中幾個，Formatter就提供了這樣的功能，它依賴于python的一個功能：

#通過字典的方式，輸出格式化字符串
print('%(name)s:%(num)d'%{'name':'my_name', 'num' : 100})
out >>>my_name:100

如果說LogRecord是后面的那個字典，那么Formatter就是前面的那個格式字符串...的抽象

重要的代碼如下：

class Formatter(object):
 def __init__(self, fmt=None, datefmt = None):
  if fmt:
   self._fmt = fmt
  else:
   #默認的format
   self._fmt = "%(message)s"
 def format(self, record)
  #使用self._fmt進行格式化
  s = self._fmt %record.__dict__
  return s

第三個基礎類Filter和Filterer

Filter類，功能很簡單。Filter.filter()函數傳入一個LogRecord對象，通過篩選返回1，否則返回0.從代碼中可以看到，其實是對LogRecord.name的篩選。

Filterer類中有一個Filter對象的列表，它是一組Filter的抽象。

重要的代碼如下：

class Filter(object):
 def __init__(self, name=''):
  self.name = name
  self.nlen = len(name)
 def filter(self, record):
  #返回1表示record通過，0表示record不通過
  if self.nlen == 0:
   return 1
  elif self.name == record.name:
   return 1
  #record.name不是以filter開頭
  elif record.name.find(self.name, 0, self.nlen) != 0:
   return 0
  #最后一位是否為
  return (record.name[self.nlen] == '.')
class Filterer(object):
 #這個類其實是定義了一個self.filters = []的列表管理多個filter
 def addFilter(self, filter):
 def removefilter(self, filter):
 def filter(self, record):
 #使用列表中所有的filter進行篩選，任何一個失敗都會返回0
 #例如：
  #filter.name = 'A', filter2.name='A.B', filter2.name = 'A, B, C'
  #此時record.name = 'A,B,C,D'這樣的record才能通過所有filter的篩選

logging中的高級類

有了以上三個基礎的類，就可以拼湊一些更重要的高級類了，高級類可以實現logging的重要功能。

Handler——抽象了log的輸出過程 Handler類繼承自Filterer。Handler類時log輸出這個過程的抽象。
同時Handler類具有一個成員變量self.level,在第二節討論的日志級別的機制，就是在Handler中實現的。
Handler有一個emit(record)函數，這個函數負責輸出log，必須在Handler的子類中實現。

重要代碼如下：

class Handler(Filterer):
 def __init__(self, level = NOTEST)
  #handler必須有level屬性
  self.level = _checkLevel(level)
 def format(self, record):
  #使用self.formatter, formattercord
 def handler(self, record):
  #如果通過filter的篩選，則emit這條log
  rv = self.filter(record)
  self.emit(record)
 def emit(self, record):
  #等待子類去實現

接下來看兩個簡單的handler的子類，其中在logging源碼中，有一個handler.py專門定義了很多復雜的handler，有的可以將log緩存在內存中，有的可以將log做rotation等。

StreamHandler
最簡單的handler實現，將log寫入一個流，默認的stream是sys.stderr

重要的代碼如下：

class StreamHandler(Handler):
 def __init__(self, stream = None):
  if stream is None:
   stream = sys.stderr
  self.stream = stream
 def emit(self, record):
  #將record的信息寫入流
  #處理一些編碼的異常
  fs = '%s\n' #每條日志都有換行
  stream = self.stream
  stream.write(fs%msg)

FileHandler

將log輸出到文件的handler，繼承StreamHandler

重要代碼如下：

class FileHandler(StreamHandler):
 def __init__(self, filename, mode='a')
  #append方式打開一個文件
  StreamHandler.__init__(self, self._open())
 def emit(self, record):
  #和streamhandler保持一致
  StreamHandler.emit(self, record)

Logger——一個獨立的log管道

什么是logger?

+ logger類繼承自Filterer,

+ logger對象有logger.level日志級別

+ logger對象控制多個handler:logger.handlers = []

+ logger對象之間存在福字關系

簡單的來說，logger這個類，集中了我們以上所有的LogRecord、Filter類、Formatter類、handler類。首先，logger根據輸入生成一個LogRecord讀寫，經過Filter和Formatter之后，再通過self.handlers列表中的所有handler,把log發送出去。

一個logger中可能有多個handler，可以實現把一份log放到任意的位置。

class Logger(Filterer):
 def __init__(self, name, level=NOTEST)
  #handler列表
  self.handlers = []
  self.level = _checklevel(level)
 def addHandler(self, hdlr):
 def removeHandler(self, hdlr):
 def _log(self, level, msg, args, exc_info=None, extra=None):
  #在_log函數中創建了一個LogRecord對象
  record = self.makeRecord(self.name, level, fn, lno, msg, args, exc_info, func, extra)
  #交給handle函數
  self.handle(record)
 def handle(self, reord):
  #進行filter,然后調用callHandlers
  if(not self.disabled) and self.filter(record):
   self.callHandlers(record)
 def callHandlers(self, record):
  #從當前logger到所有的父logger,遞歸的handl傳入的record
  c = self
  while c:
   for hdlr in c.handlers:
    hdlr.handle(record) #進入handler的emit函數發送log
   ....
   c = c.parent

LoggerAdapter——對標準logger的一個擴展

LogRecord這個大字典中提供的成員變量已經很多，但是，如果在輸出log時候仍然希望能夠夾帶一些自己想要看到的更多信息，例如產生這個log的時候，調用某些函數去獲得其他信息，那么就可以把這些添加到Logger中，LoggerAdapter這個類就起到這個作用。

LoggerAdapter這個類很有意思，如果不做什么改動，那么LoggerAdapter類和Logger并沒有什么區別。LoggerAdapter只是對Logger類進行了一下包裝。

LoggerAdapter的用法其實是在它的成員函數process()的注釋中已經說明了：

def process(self, msg, kwargs):
 '''
 Normally,you'll only need to overwrite this one method in a LoggerAdapter subclass for your specific needs.
 '''

也就是說重寫process函數，以下是一個例子：

import logging
import random
L=logging.getLogger('name')
#定義一個函數，生成0~1000的隨機數
def func():
 return random.randint(1,1000)
class myLogger(logging.LoggerAdapter):
 #繼承LoggerAdapter，重寫process，生成隨機數添加到msg前面
 def process(self,msg,kwargs):
  return '(%d),%s' % (self.extra['name'](),msg) ,kwargs
#函數對象放入字典中傳入 
LA=myLogger(L,{'name':func})
#now,do some logging
LA.debug('some_loging_messsage')
out>>DEBUG:name:(167),some_loging_messsage

上述就是小編為大家分享的怎么在Python中自建一個logging模塊了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。