1、导入logging模块:
2、创建日志收集器:
logger = logging.getLogger(“日志收集器的name”)
3、设置日志收集器的日志级别:
logger.setLevel(logging.INFO) #设置收集器的级别为INFO。
4、给日志收集器创建输出渠道,根据第一部分的内容知:日志输出渠道包含控制台输出和文件输出。
5、设置日志输出的内容格式。
# 设置日志的输出格式
fmt = "%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(filename)s-%(lineno)d:%(message)s"
formatter = logging.Formatter(fmt)
6、将设置的日志格式绑定到创建的输出渠道中,即将日志格式与输出渠道关联起来。
7、将设置好的输出渠道,添加到日志收集器。
实例扩展:
import os
import time
import logging
#返回一个logger实例,如果没有指定name,返回root logger。
# 只要name相同,返回的logger实例都是同一个而且只有一个,即name和logger实例是一一对应的。
# 这意味着,无需把logger实例在各个模块中传递。只要知道name,就能得到同一个logger实例。
logger = logging.getLogger('mylogger')
# 设置总日志级别, 也可以给不同的handler设置不同的日志级别
#设置logger的level, level有以下几个级别:
# 级别高低顺序:NOTSET DEBUG INFO WARNING ERROR CRITICAL
# 如果把looger的级别设置为INFO, 那么小于INFO级别的日志都不输出, 大于等于INFO级别的日志都输出
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 控制台日志和日志文件使用同一个formatter,formatter用于描述日志的格式
formatter = logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(threadName)s %(thread)d>' +
'- Process %(process)d> - %(levelname)s: %(message)s'
)
# asctime:日志产生的时间;filename:产生日志的脚本文件名;lineno:该脚本文件哪一行代码产生了日志
# threadName: 当前线程名;thread: 当前进程名;Process进程同thread线程
# levelname: logger的级别;meesage: 具体的日志信息
# 创建Handler, 输出日志到控制台和文件
# 日志文件FileHandler
basedir = os.path.abspath(".") #返回脚本所在的绝对路径
log_dir = os.path.join(basedir, 'logs') # 日志文件所在目录,即‘脚本路径/logs'
if not os.path.isdir(log_dir):
os.mkdir(log_dir)
filename = time.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S', time.localtime(time.time())) + '.log' # 日志文件名,以当前时间命名
file_handler = logging.FileHandler(os.path.join(log_dir, filename)) # 创建日志文件handler
file_handler.setFormatter(formatter) # 设置Formatter
file_handler.setLevel(logging.INFO) # 单独设置日志文件的日志级别
# 控制台日志StreamHandler
stream_handler = logging.StreamHandler()
stream_handler.setFormatter(formatter)
# stream_handler.setLevel(logging.INFO) # 单独设置控制台日志的日志级别,注释掉则使用总日志级别
# 将handler添加到logger中
logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(stream_handler)
到此这篇关于python实现自定义日志的具体方法的文章就介绍到这了,更多相关python自定义日志如何实现内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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