深入理解Python中的日志记录（Logging）

见贤思齐

🚀 个人主页：xmp65535🚀 专栏：python技术专栏目录一、PythonLogging模块概述二、相关组件LoggerHandlerFormatterFilterLogRecordLevel三、基本配置Formatters格式:四、记录日志五、日志记录者（Loggers）logging.getLogger(name=None)六、处理器（Handlers）logging.Handler()RotatingFileHandler和TimedRotatingFileHandler:七、进阶使用日志消息的过滤日志流的重定向日志的异步写入八、propagate属性九、结论在软件开发过程中，了解应用程序的运行状态对于调试、监控和解决问题至关重要。日志记录是捕获这些信息的关键工具之一。Python提供了一个强大的日志记录系统，即logging模块，它为应用程序提供了一套标准的日志记录接口。一、PythonLogging模块概述logging模块是Python的标准库的一部分，它使得追踪事件、诊断问题和调试应用程序变得容易。它提供了不同的日志级别，如DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL，这可以帮助开发者根据重要性区分日志消息。二、相关组件在Python的logging模块中，有几个重要的组件构成了日志系统的基础。下表概述了这些组件以及它们的作用：组件描述Logger日志记录器，提供了应用程序可直接使用的接口来记录消息。Handler处理器负责将日志记录（由Logger创建）发送到合适的目的地。Formatter格式化器决定日志记录的最终输出格式。Filter过滤器提供了更细粒度的工具来确定输出哪些日志记录。LogRecord日志记录对象，包含了所有日志信息的数据结构。Level日志级别如DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL，用于区分消息的严重性。Logger描述ogger是日志记录的主体，提供了应用程序用来记录日志的接口。一个应用程序中可以有多个Logger实例，它们可以通过名称来区分。Logger的层级结构允许以继承和重载设置的方式对日志记录进行灵活管理。用途:记录应用程序的操作信息，如调试信息、执行流程、异常等。方法示例: debug(), info(), warning(), error(), critical()等方法，对应不同的日志级别。Handler描述:Handler用于将日志记录发送到指定的目的地。Python的logging模块提供了多种Handler，比如将日志写入文件的FileHandler，使用网络协议发送日志的SocketHandler，将日志输出到控制台的StreamHandler等。用途:控制日志的输出行为，包括日志存储的位置和方式。类型示例: StreamHandler, FileHandler, HTTPHandler, SMTPHandler等。Formatter描述:Formatter定义了日志记录的输出格式。通过Formatter，可以控制日志信息的结构和内容，比如时间戳、日志级别、消息文本等的排列方式和格式。用途:定制日志信息的展示格式，以便更好地理解和分析日志。配置方法:通过设置格式字符串来定义日志的输出格式，如"%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s"。Filter描述:Filter提供了一种过滤日志记录的机制。可以在Logger或Handler级别上应用Filter，只允许符合特定条件的日志记录通过。用途:实现更精细化的日志控制，比如只记录特定级别以上的日志，或者只记录包含特定文本的日志。实现方式:继承logging.Filter类并重写filter()方法。LogRecord描述ogRecord是一个日志记录实例，包含了日志事件的所有信息，如日志消息、发生时间、日志级别等。用途:在内部传递日志信息。当Logger生成一条日志消息时，它会创建一个LogRecord对象，该对象随后被传递给相应的Handlers进行处理。属性示例: name, levelno, pathname, msg, args等。Level描述:日志级别表示了日志消息的严重性。logging模块预定义了多个级别，包括DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL。用途:通过设置不同的日志级别，可以控制日志的输出粒度和范围，比如在开发过程中使用DEBUG级别以获得尽可能多的信息，在生产环境中使用WARNING或更高级别以避免信息泛滥。级别值EBUG