python日志模块记录三_日志命名_日志轮转

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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