Python logging模块用法快速攻略

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无论使用哪种编程语言,最常用的调试代码的方式是:使用输出语句(比如 C 语言中使用 printf,Python…

无论使用哪种编程语言,最常用的调试代码的方式是:使用输出语句(比如 C 语言中使用 printf,Python 中使用 print() 函数)输出程序运行过程中一些关键的变量的值,查看它们的值是否正确,从而找到出错的地方。这种调试方法最大的缺点是,当找到问题所在之后,需要再将用于调试的输出语句删掉。

在 Python 中,有一种比频繁使用 print() 调试程序更简便的方法,就是使用 logging 模块,该模块可以很容易地创建自定义的消息记录,这些日志消息将描述程序执行何时到达日志函数调用,并列出指定的任何变量当时的值。

启用 logging 模块很简单,直接将下面的代码复制到程序开头:

  import logging  logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format=' %(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

读者不需要关心这两行代码的具体工作原理,但基本上,当 Python 记录一个事件的日志时,它会创建一个 LogRecord 对象,保存关于该事件的信息。

假如我们编写了如下一个函数,其设计的初衷是用来计算一个数的阶乘,但该函数有些问题,需要调试:

  import logging  logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format=' %(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')  logging.debug('Start of program')  def factorial(n):      logging.debug('Start of factorial(%s%%)' % (n))      total = 1      for i in range(n + 1):          total *= i          logging.debug('i is ' + str(i) + ', total is ' + str(total))      logging.debug('End of factorial(%s%%)' % (n))      return total  print(factorial(5))  logging.debug('End of program')

运行结果为:

2019-09-11 14:14:56,928 – DEBUG – Start of program
2019-09-11 14:14:56,945 – DEBUG – Start of factorial(5%)
2019-09-11 14:14:56,959 – DEBUG – i is 0, total is 0
2019-09-11 14:14:56,967 – DEBUG – i is 1, total is 0
2019-09-11 14:14:56,979 – DEBUG – i is 2, total is 0
2019-09-11 14:14:56,991 – DEBUG – i is 3, total is 0
2019-09-11 14:14:57,000 – DEBUG – i is 4, total is 0
2019-09-11 14:14:57,013 – DEBUG – i is 5, total is 0
2019-09-11 14:14:57,024 – DEBUG – End of factorial(5%)
0
2019-09-11 14:14:57,042 – DEBUG – End of program

可以看到,通过 logging.debug() 函数可以打印日志信息,这个 debug() 函数将调用 basicConfig() 打印一行信息,这行信息的格式是在 basicConfig() 函数中指定的,并且包括传递给 debug() 的消息。

分析程序的运行结果,factorial(5) 返回 0 作为 5 的阶乘的结果,这显然是不对的。for 循环应该用从 1 到 5 的数,乘以 total 的值,但 logging.debug() 显示的日志信息表明,i 变量从 0 开始,而不是 1。因为 0 乘任何数都是 0,所以接下来的迭代中,total 的值都是错的。日志消息提供了可以追踪的痕迹,帮助我们弄清楚程序运行过程哪里不对。

将代码行 for i in range(n + 1):改为 for i in range(1,n + 1):,再次运行程序,输出结果为:

2019-09-11 14:21:18,047 – DEBUG – Start of program
2019-09-11 14:21:18,067 – DEBUG – Start of factorial(5%)
2019-09-11 14:21:18,072 – DEBUG – i is 1, total is 1
2019-09-11 14:21:18,082 – DEBUG – i is 2, total is 2
2019-09-11 14:21:18,087 – DEBUG – i is 3, total is 6
2019-09-11 14:21:18,093 – DEBUG – i is 4, total is 24
2019-09-11 14:21:18,101 – DEBUG – i is 5, total is 120
2019-09-11 14:21:18,106 – DEBUG – End of factorial(5%)
120
2019-09-11 14:21:18,123 – DEBUG – End of program

Python logging日志级别

“日志级别”提供了一种方式,按重要性对日志消息进行分类。5 个日志级别如表 1 所示,从最不重要到最重要。利用不同的日志函数,消息可以按某个级别记入日志。

表 1 Python logging日志级别
级别 对应的函数 描述
DEBUG logging.debug() 最低级别,用于小细节,通常只有在诊断问题时,才会关心这些消息。
INFO  logging.info() 用于记录程序中一般事件的信息,或确认一切工作正常。
WARNING  logging.warning() 用于表示可能的问题,它不会阻止程序的工作,但将来可能会。
ERROR  logging.error() 用于记录错误,它导致程序做某事失败。
CRITICAL logging.critical() 最高级别,用于表示致命的错误,它导致或将要导致程序完全停止工作。

日志消息将会作为一个字符串,传递给这些函数。另外,日志级别只是一种建议,归根到底还是由程序员自己来决定日志消息属于哪一种类型。

举个例子:

>>>import logging
>>> logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format=' %(asctime)s – %(levelname)s – %(message)s')
>>> logging.debug('Some debugging details.')
2019-09-11 14:32:34,249 – DEBUG – Some debugging details.
>>> logging.info('The logging module is working.')
2019-09-11 14:32:47,456 – INFO – The logging module is working.
>>> logging.warning('An error message is about to be logged.')
2019-09-11 14:33:02,391 – WARNING – An error message is about to be logged.
>>> logging.error('An error has occurred.')
2019-09-11 14:33:14,413 – ERROR – An error has occurred.
>>> logging.critical('The program is unable to recover!')
2019-09-11 14:33:24,071 – CRITICAL – The program is unable to recover!

日志级别的好处在于,我们可以改变想看到的日志消息的优先级。比如说,向 basicConfig() 函数传入 logging.DEBUG 作为 level 关键字参数,这将显示所有级别为 DEBUG 的日志消息。当开发了更多的程序后,我们可能只对错误感兴趣,在这种情况下,可以将 basicConfig() 的 level 参数设置为 logging.ERROR,这将只显示 ERROR 和 CRITICAL 消息,跳过 DEBUG、INFO 和 WARNING 消息。

Python logging禁用日志

在调试完程序后,可能并不希望所有这些日志消息出现在屏幕上,这时就可以使用 logging.disable() 函数禁用这些日志消息,从而不必进入到程序中,手工删除所有的日志调用。

logging.disable() 函数的用法是,向其传入一个日志级别,它会禁止该级别以及更低级别的所有日志消息。因此,如果想要禁用所有日志,只要在程序中添加 logging.disable(logging.CRITICAL) 即可,例如:

>>> import logging
>>> logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=' %(asctime)s – %(levelname)s – %(message)s')
>>> logging.critical('Critical error! Critical error!')
2019-09-11 14:42:14,833 – CRITICAL – Critical error! Critical error!
>>> logging.disable(logging.CRITICAL)
>>> logging.critical('Critical error! Critical error!')
>>> logging.error('Error! Error!')

因为 logging.disable() 将禁用它之后的所有消息,所以可以将其添加到程序中更接近 import logging 的位置,这样更容易找到它,方便根据需要注释掉它,或取消注释,从而启用或禁用日志消息。

将日志消息输出到文件中

虽然日志消息很有用,但它们可能塞满屏幕,让你很难读到程序的输出。考虑到这种情况,可以将日志信息写入到文件,既能使屏幕保持干净,又能保存信息,一举两得。

将日志消息输出到文件中的实现方法很简单,只需要设置 logging.basicConfig() 函数中的 filename 关键字参数即可,例如:

>>> import logging
>>> logging.basicConfig(filename='demo.txt', level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s – %(levelname)s – %(message)s')

此程序中,将日志消息存储到了 demo.txt 文件中,该文件就位于运行的程序文件所在的目录。

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