一
日志介绍
如果你想打印出使用的模块以及代码运行的时间,那么代码很容易变得混乱。使用logging日志模块,这些问题就能很容易地解决。02 什么是日志?
日志就是用于记录系统运行时的信息,对一个事件的记录,也称为Log。
03 日志的用途是什么?日志的基本用途如下:
记录程序运行过程中的错误,方便跟踪定位问题,减少调试和维护成本;
通过日志能还原整个程序的执行过程,能了解程序的整体状态;
对用户行为分析和数据统计,知晓信息来自于哪个模块;
在设计测试框架的时候,也可以通过设计日志来记录框架的整个测试流程;
04 日志的级别分为哪些?
常见日志等级,如下:
DEBUG:调试级别(Value=10),打印非常详细的日志信息,通常仅在DeBUG时使用,如算法中每个循环的中间状态;
INFO:信息级别(Value=20),打印一般的日志信息,突出强调程序的运行过程 ,主要用于处理请求或者状态变化等日常事务;
WARNING:警告级别(Value=30),打印警告日志信息,表明会出现潜在错误的情形,如某些预期之外的情况发生或者在将来可能发生什么,此情况一般不会影响软件的正常实用,如用户登录密码错误;
ERROR:错误级别(Value=40),打印错误异常信息,该级别的错误可能会导致系统的一些功能无法正常使用,如IO *** 作失败或者连接问题;
CRITICAL:严重错误(Value=50),一个严重的错误,导致系统可能无法继续运行,如内存耗尽、磁盘空间为空,一般很少使用;
05 日志功能的实现几乎所有开发语言都会内置日志相关功能,或者会有比较优秀的第三方库来提供日志 *** 作功能,比如:log4j,log4PHP等。它们功能强大、使用简单。Python自身也提供了一个用于记录日志的标准库模块——logging。
二Logging模块
logging模块是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等。
02 logging模块优势相比print,具备如下优点:
可以在 logging 模块中设置日志等级,在不同的relase版本(如开发环境、生产环境)上通过设置不同的输出等级来记录对应的日志,只输出重要信息,而不必显示大量的调试信息;
print 的输出信息都会输出到标准输出流中,严重影响开发者从标准输出中查看其它数据,而 logging 模块更加灵活,可以设置输出到任意位置,如写入文件、写入远程服务器等;
logging 模块具有灵活的配置和格式化功能,如配置输出当前模块信息、运行时间等,由开发者决定将信息输出到什么地方,以及怎么输出,相比 print 的字符串格式化更加方便易用。
03 logging日志框架的组成
Logger:日志,暴露函数给应用程序,基于日志记录器和过滤器级别决定哪些日志有效。
LogRecord :日志记录器,将日志传到相应的处理器处理。
Handler :处理器, 将(日志记录器产生的)日志记录发送至合适的目的地。
Filter :过滤器, 提供了更好的粒度控制,它可以决定输出哪些日志记录。
Formatter:格式化器, 指明了最终输出中日志记录的布局。
04 logging函数中的具体参数
filename:指定的文件名创建filedHandler,这样日志会被存储在指定的文件中;
filemode:文件打开方式,在指定了filename时使用这个参数,默认值为“w”还可指定为“a”;
format:指定handler使用的日志显示格式;
datefmt:指定日期时间格式;
level:设置rootlogger的日志级别;
stream:用指定的stream创建StreamHandler;
05 简单的日志小例子
我们试着分别输出一条不同日志级别的日志记录:
import logginglogging.deBUG("This is a deBUG log.")logging.info("This is a info log.")logging.warning("This is a warning log.")logging.error("This is a error log.")logging.critical("This is a critical log.")
输出结果为:
WARNING:root:This is a warning log.ERROR:root:This is a error log.CRITICAL:root:This is a critical log.
为什么deBUG、info级别日志没输出呢?logging模块提供的默认的日志级别是WARNING,所以只输出了WARNING及以上的日志级别。
输出内容格式说明:日志级别:日志器名称:日志内容, 如果未自定义日志器名称,默认是root。
以下是源码:
def getLogger(name=None): """ Return a logger with the specifIEd name, creating it if necessary. If no name is specifIEd, return the root logger. """ if name: return Logger.manager.getLogger(name) else: return root
06 自定义logger日志
设置日志收集器及级别:
# 定义一个日志收集器logger = logging.getLogger('ITester')# 设置收集器的级别,不设定的话,默认收集warning及以上级别的日志logger.setLevel('DEBUG')
设置日志格式:
fmt =logging.Formatter('%(filename)s-%(lineno)d-%(asctime)s-%(levelname)s-%(message)s')
常见的日志输出格式:
设置日志处理器-输出到文件:
# 输出到文件file_handler = logging.fileHandler('../log/mylog.txt')# 设置日志处理器级别file_handler.setLevel("DEBUG")# 处理器按指定格式输出日志file_handler.setFormatter(fmt)
在项目下新建一个文件夹log,在文件夹下新建文件mylog.txt用于存放日志。
设置日志处理器-输出到控制台:
# 输出到控制台ch = logging.StreamHandler()# 设置日志处理器级别ch.setLevel("DEBUG")# 处理器按指定格式输出日志ch.setFormatter(fmt)
收集器和处理器对接,指定输出渠道:
# 日志输出到文件logger.addHandler(file_handler)# 日志输出到控制台logger.addHandler(ch)
logger日志大致流程图,如下:
我们将以上独立的介绍糅合到一起,测试功能是否正常。在common目录下,新建文件logger_handler.py。
import logging# 定义一个日志收集器logger = logging.getLogger('ITester')# 设置收集器的级别,不设定的话,默认收集warning及以上级别的日志logger.setLevel('DEBUG')# 设置日志格式fmt =logging.Formatter('%(filename)s-%(lineno)d-%(asctime)s-%(levelname)s-%(message)s')# 设置日志处理器-输出到文件file_handler = logging.fileHandler('../log/mylog.txt')# 设置日志处理器级别file_handler.setLevel("DEBUG")# 处理器按指定格式输出日志file_handler.setFormatter(fmt)# 输出到控制台ch = logging.StreamHandler()# 设置日志处理器级别ch.setLevel("DEBUG")# 处理器按指定格式输出日志ch.setFormatter(fmt)# 收集器和处理器对接,指定输出渠道# 日志输出到文件logger.addHandler(file_handler)# 日志输出到控制台logger.addHandler(ch)if __name__ == '__main__': logger.deBUG('自定义的deBUG日志') logger.info('自定义的info日志') logger.warning('自定义的warning日志') logger.error('自定义的error日志') logger.critical('自定义的critical日志')
控制台输出效果:
文件输出效果:
总结:本文主要介绍,日志相关概念及logging日志模块的 *** 作流程。
总结以上是内存溢出为你收集整理的Python接口自动化之logging日志全部内容,希望文章能够帮你解决Python接口自动化之logging日志所遇到的程序开发问题。
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