时间:2021-05-22
logging 的基本用法网上很多,这里就不介绍了。在引入正文之前,先来看一个需求:
假设需要将某功能封装成类库供他人使用,如何处理类库中的日志?
数年前在一个 C# 开发的项目中,我用了这样的方法:定义一个 logging 基类,所有需要用到日志的类都继承这个基类,这个基类中定义一个 LogHandler 事件,该事件用于实现具体的记录日志动作,同时可以通过将类 A 的 LogHandler 委托挂到类 B 的 LogHandler 上,实现将两个类的日志信息添加到一起。
自从看了 python 中 logging 的实现方式,我发现我的做法真是弱爆了。
我在之前的博客 Python:logging.NullHandler 的使用 中介绍了 peewee 框架中的日志输出,简单来说就是 peewee 中定义了一个名为peewee 的 Logger 并添加了一个 NullHandler,调用者只需要为其添加具体的 Handler 就可以输出日志了,非常方便。
假设我们在主程序中也有一个 Logger,调用 peewee 后,我想将两个日志输出到同一个日志文件中去。显然将两个日志的 FileHandler 指向同一个日志文件是不可取的,存在并发抢占文件的风险。当然我们也可以将主程序中的 Logger 名字定为 peewee,但这不仅太 low 了,而且如果再调用一个库,其中也封装好了一个 Logger,就不好处理了。
树桩结构的 Logger
Logger 对象被设计为一个树形结构,它有一个 parent 属性。logging 中定义了一个名为 root 的 Logger 作为所有 Logger 的根节点,root 的 parent 属性为 None。root 是全局的。
当调用
logging.getLogger(name=None)得到一个 Logger 对象的时候,如果 name 为 None,则返回根节点 root。如果 name 中含有 .,比如 name = 'a.b',这时如果已经存在了名为 a 的 Logger,则 a.b 为 a 的子节点,如果不存在名为 a 的 Logger,则 a.b 为 root 的子节点。
child logger 在完成对日志消息的处理后,默认会将日志消息传递给与它的 parent logger。因此,我们不必为一个应用程序中使用的所有 Logger 定义和配置 handlers,只需要为一个顶层的 Logger 配置 handlers,然后按照需要创建 child loggers 就可足够了。我们可以通过设置 Logger 的 propagate 属性设置为 False 来关闭这种传递机制。
什么意思呢,我们来看代码:
import logginglogA = logging.getLogger('a')logA.setLevel(logging.DEBUG)logA.addHandler(logging.StreamHandler())logB = logging.getLogger('a.b')logB.addHandler(logging.StreamHandler())输出结果:
Logger ALogger BLogger B之所以 Logger B 被输出了 2 次,是因为 logB 是 logA 的子节点,并且 logB 中也定义了 Handler,所以 logB 的 Handler 输出了一次,logA 的 Handler 也输出了一次,就 2 次了。如果想只输出一次,可以删掉 logB 中的 Handler。当然,这也是有用处的,尤其是当你手头没有日志管理工具的时候。例如,主程序中需要输出所有的日志,以便了解程序整体的运行顺序,而某模块的日志,你想单独输出一份,以便清晰了解模块中的报错或者是执行顺序。
之前 peewee 的例子也就很容易解决了,只需要将 peewee 日志的 parent 属性设置为主程序的日志就可以了。
结语
其实这是一个比较容易说明的问题,完全没必要写这么多。我并不想跟大家分享 python 中的 logging 是怎么用的,而是想和大家分享 logging 如此实现的一种思想,因为我遇到过这个问题,也设计了解决方案,然后被完爆了。
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本文实例讲述了Python日志模块logging基本用法。分享给大家供大家参考,具体如下:1.基础用法python提供了一个标准的日志接口,就是logging模
python自带了日志模块logging,可以用来记录程序运行过程中的日志信息。同时python还有logbook模块用来取代logging模块,在很多的项目中
python的logging模块python提供了一个日志处理的模块,那就是logging。导入logging模块使用以下命令:importlogginglog
一、logging模块讲解1.函数:logging.basicConfig()参数讲解:(1)level代表高于或者等于这个值时,那么我们才会记录这条日志(2)
本文实例讲述了Python使用logging结合decorator模式实现优化日志输出的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:python内置的loging模块