Python 如何仅用 5000 行代码,实现强大的 logging 模块?

开发 前端
Python 的 logging 模块实现了灵活的日志系统。整个模块仅仅 3 个类,不到 5000 行代码的样子,学习它可以加深对程序日志的了解

 

Python 的 logging 模块实现了灵活的日志系统。整个模块仅仅 3 个类,不到 5000 行代码的样子,学习它可以加深对程序日志的了解,本文分下面几个部分:

  • logging 简介

  • logging API 设计

  • 记录器对象 Logger

  • 日志记录对象 LogRecord

  • 处理器对象 Hander

  • 格式器对象 Formatter

  • 滚动日志文件处理器

  • 小结

  • 小技巧

logging 简介

本次代码使用的是 python 3.8.5 的版本,官方中文文档 3.8.8 。参考链接中官方中文文档非常详细,建议先看一遍了解日志使用。

功能
logging-module logging的API
Logger 日志记录器对象类,可以创建一个对象用来记录日志
LogRecord 日志记录对象,每条日志记录都封装成一个日志记录对象
Hander 处理器对象,负责日志输出到流/文件的控制
Formatter 格式器,负责日志记录的格式化
RotatingFileHandler 按大小滚动的日志文件记录器
TimedRotatingFileHandler 按时间滚动的日志文件处理器

我们主要研究日志如何输出到标准窗口这一主线;日志的配置,日志的线程安全及各种特别的Handler等支线可以先忽略。

logging API 设计

先看看日志使用:

  1. import logging 
  2.  
  3. logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)-8s %(name)-10s %(asctime)s %(message)s'
  4. lang = {"name""python""age":20
  5. logging.info('This is a info message %s', lang) 
  6. logging.debug('This is a debug message'
  7. logging.warning('This is a warning message'
  8.  
  9. logger = logging.getLogger(__name__) 
  10. logger.warning('This is a warning'

输出内容如下:

  1. INFO     root       2021-03-04 00:03:53,473 This is a info message {'name''python''age'20
  2. WARNING  root       2021-03-04 00:03:53,473 This is a warning message 
  3. WARNING  __main__   2021-03-04 00:03:53,473 This is a warning 

可以看到 logging 的使用非常方便,模块直接提供了一组API。

  1. root = RootLogger(WARNING)  # 默认提供的logger 
  2. Logger.root = root 
  3. Logger.manager = Manager(Logger.root) 
  4.  
  5. def debug(msg, *args, **kwargs): # info,warning等api类似 
  6.     if len(root.handlers) == 0
  7.         basicConfig()  # 默认配置 
  8.     root.debug(msg, *args, **kwargs) 
  9.  
  10. def getLogger(name=None): 
  11.     if name: 
  12.         return Logger.manager.getLogger(name)  # 创建特定的logger 
  13.     else
  14.         return root  # 返回默认的logger 

这种API的提供方式,我们在 requests 中也有看到。api中很重要的设置config的方式:

  1. def basicConfig(**kwargs): 
  2.     ... 
  3.     if handlers is None: 
  4.         filename = kwargs.pop("filename", None) 
  5.         mode = kwargs.pop("filemode"'a'
  6.         if filename: 
  7.             h = FileHandler(filename, mode) 
  8.         else
  9.             stream = kwargs.pop("stream", None) 
  10.             h = StreamHandler(stream)  # 默认的handler 
  11.         handlers = [h] 
  12.     dfs = kwargs.pop("datefmt", None) 
  13.     style = kwargs.pop("style"'%'
  14.     fs = kwargs.pop("format", _STYLES[style][1]) 
  15.     fmt = Formatter(fs, dfs, style)  # 生成formatter 
  16.     for h in handlers: 
  17.         if h.formatter is None: 
  18.             h.setFormatter(fmt) 
  19.         root.addHandler(h)  # 设置root的handler 
  20.     level = kwargs.pop("level", None) 
  21.     if level is not None: 
  22.         root.setLevel(level)  # 设置日志级别 

可以看到,日志的配置主要包括下面几项:

  • level 日志级别

  • format 信息格式化模版

  • filename 输出到文件

  • datefmt %Y-%m-%d %H:%M:%S,uuu 时间的格式模版
  • style [ % , { ,$] 格式样板

演示代码输出中,可以看到debug日志没有显示,是因为 debug < info :

  1. CRITICAL = 50 
  2. FATAL = CRITICAL 
  3. ERROR = 40 
  4. WARNING = 30 
  5. WARN = WARNING 
  6. INFO = 20 
  7. DEBUG = 10 
  8. NOTSET = 0 

记录器对象 Logger

查看Logger之前,先看logger对象的管理类Manager

  1. _loggerClass = Logger 
  2.  
  3. class Manager(object): 
  4.     def __init__(self, rootnode): 
  5.         self.root = rootnode 
  6.         self.disable = 0 
  7.         self.loggerDict = {}  # 所有日志记录对象的字典 
  8.     ... 
  9.     def getLogger(self, name): 
  10.         rv = None 
  11.         if name in self.loggerDict: 
  12.             rv = self.loggerDict[name]  # 获取已经创建过的同名logger 
  13.             ... 
  14.         else
  15.             rv = (self.loggerClass or _loggerClass)(name)  # 创建新的logger 
  16.             rv.manager = self 
  17.             self.loggerDict[name] = rv 
  18.             ... 
  19.         return rv 

日志过滤器

  1. class Filterer(object): 
  2.  
  3.     def __init__(self): 
  4.         self.filters = [] 
  5.  
  6.     def addFilter(self, filter): 
  7.         self.filters.append(filter) 
  8.  
  9.     def removeFilter(self, filter): 
  10.         self.filters.remove(filter) 
  11.  
  12.     def filter(self, record): 
  13.         rv = True 
  14.         for f in self.filters:  # 过滤日志 
  15.             if hasattr(f, 'filter'): 
  16.                 result = f.filter(record) 
  17.             else
  18.                 result = f(record) # assume callable - will raise if not 
  19.             if not result: 
  20.                 rv = False 
  21.                 break 
  22.         return r 

核心的 Logger 实际上只是一个控制中心:

  1. class Logger(Filterer):  # logger可以过滤日志 
  2.     def __init__(self, name, level=NOTSET): 
  3.         Filterer.__init__(self) 
  4.         self.name = name 
  5.         self.level = _checkLevel(level) 
  6.         self.parent = None  # 日志可以有层级 
  7.         self.propagate = True 
  8.         self.handlers = []  # 可以输出到多个handler 
  9.         self.disabled = False  # 可以关闭 
  10.         self._cache = {} 
  11.      
  12.     def debug(self, msg, *args, **kwargs):  # 输出debug日志 
  13.         if self.isEnabledFor(DEBUG): 
  14.             self._log(DEBUG, msg, args, **kwargs) 

logger可以判断日志级别:

  1. def isEnabledFor(self, level): 
  2.     if self.disabled: 
  3.         return False 
  4.  
  5.     try
  6.         return self._cache[level] 
  7.     except KeyError: 
  8.         try
  9.             if self.manager.disable >= level: 
  10.                 is_enabled = self._cache[level] = False 
  11.             else
  12.                 is_enabled = self._cache[level] = ( 
  13.                     level >= self.getEffectiveLevel() 
  14.                 ) 
  15.         return is_enabled 
  16.  
  17. def getEffectiveLevel(self): 
  18.     logger = self 
  19.     while logger: 
  20.         if logger.level: 
  21.             return logger.level 
  22.         logger = logger.parent 
  23.     return NOTSET 

日志输出:

  1. def _log(self, level, msg, args, exc_info=None, extra=None, stack_info=False, 
  2.          stacklevel=1): 
  3.     ... 
  4.     fn, lno, func = "(unknown file)"0"(unknown function)" 
  5.     ... 
  6.     # 生成日志记录 
  7.     record = self.makeRecord(self.name, level, fn, lno, msg, args, 
  8.                              exc_info, func, extra, sinfo) 
  9.     # 使用handler处理日志 
  10.     self.handle(record) 

日志记录的生产,就是创建一个LogRecord对象:

  1. _logRecordFactory = LogRecord 
  2.  
  3. def makeRecord(self, name, level, fn, lno, msg, args, exc_info, 
  4.                func=None, extra=None, sinfo=None): 
  5.     ... 
  6.     rv = _logRecordFactory(name, level, fn, lno, msg, args, exc_info, func, 
  7.                          sinfo) 
  8.     ... 
  9.     return rv 

使用logger对象的所有handler处理日志:

  1. def handle(self, record): 
  2.     c = self 
  3.     found = 0 
  4.     while c: 
  5.         for hdlr in c.handlers:  # 使用所有的handler处理日志 
  6.             found = found + 1 
  7.             if record.levelno >= hdlr.level: 
  8.                 hdlr.handle(record) 

root-logger的handler是在config中配置的:

  1. def basicConfig(**kwargs): 
  2.     ... 
  3.     root.addHandler(h)  # 设置root的handler 

日志记录对象 LogRecord

日志记录对象非常简单:

  1. class LogRecord(object): 
  2.     def __init__(self, name, level, pathname, lineno, 
  3.                  msg, args, exc_info, func=None, sinfo=None, **kwargs): 
  4.         ct = time.time() 
  5.         self.name = name  # logger名称 
  6.         self.msg = msg  # 日志标识信息 
  7.         ... 
  8.         self.args = args  # 变量 
  9.         self.levelname = getLevelName(level) 
  10.         ... 
  11.      
  12.     def getMessage(self): 
  13.         msg = str(self.msg) 
  14.         if self.args: 
  15.             msg = msg % self.args  # 格式化消息 
  16.         return msg 

处理器对象 Hander

顶级Handler定义了Handler的模版方法

  1. class Handler(Filterer):  # 处理器也可以过滤日志 
  2.     def __init__(self, level=NOTSET): 
  3.         Filterer.__init__(self) 
  4.         self._name = None 
  5.         self.level = _checkLevel(level)  # handler也有日志级别 
  6.         self.formatter = None 
  7.         _addHandlerRef(self) 
  8.         self.createLock() 
  9.          
  10.     def handle(self, record):  # 处理日志 
  11.         rv = self.filter(record)  # 过滤日志 
  12.         if rv: 
  13.             self.acquire()  # 申请锁 
  14.             try
  15.                 self.emit(record)  # 提交记录,由不同子类实现  
  16.             finally
  17.                 self.release()  # 释放锁 
  18.         return rv 

默认的console流 StreamHandler

  1. class StreamHandler(Handler): 
  2.  
  3.     terminator = '\n'  # 自动换行 
  4.  
  5.     def __init__(self, stream=None): 
  6.         Handler.__init__(self) 
  7.         if stream is None: 
  8.             stream = sys.stderr  # 默认使用stderr输出 
  9.         self.stream = stream 
  10.      
  11.     def emit(self, record): 
  12.         try
  13.             msg = self.format(record)  # 格式化日志记录 
  14.             stream = self.stream 
  15.             stream.write(msg + self.terminator)  # 写日志 
  16.             self.flush()  # 刷新写缓存 
  17.         except Exception: 
  18.             ... 
  19.      
  20.     def format(self, record): 
  21.         if self.formatter: 
  22.             fmt = self.formatter 
  23.         else
  24.             fmt = _defaultFormatter 
  25.         return fmt.format(record)  # 使用格式化器格式化日志记录 

为什么使用stderr,可以看下面的测试中的输出都是到console:

  1. print("haha"
  2. print("fatal error", file=sys.stderr) 
  3. sys.stderr.write("fatal error\n"

格式器对象 Formatter

格式化器主要使用Formatter和Style实现

  1. class Formatter(object): 
  2.     def __init__(self, fmt=None, datefmt=None, style='%', validate=True): 
  3.         self._style = _STYLES[style][0](fmt) 
  4.         self._fmt = self._style._fmt 
  5.         self.datefmt = datefmt 
  6.      
  7.     def format(self, record): 
  8.         record.message = record.getMessage() 
  9.         s = self.formatMessage(record) 
  10.         return s 
  11.          
  12.     def formatMessage(self, record): 
  13.         return self._style.format(record)  # 格式化 

Style类

  1. class PercentStyle(object): 
  2.  
  3.     default_format = '%(message)s' 
  4.     asctime_format = '%(asctime)s' 
  5.     asctime_search = '%(asctime)' 
  6.     validation_pattern = re.compile(r'%\(\w+\)[#0+ -]*(\*|\d+)?(\.(\*|\d+))?[diouxefgcrsa%]', re.I) 
  7.  
  8.     def __init__(self, fmt): 
  9.         self._fmt = fmt or self.default_format 
  10.  
  11.     def usesTime(self): 
  12.         return self._fmt.find(self.asctime_search) >= 0 
  13.  
  14.     def validate(self): 
  15.         """Validate the input format, ensure it matches the correct style""" 
  16.         if not self.validation_pattern.search(self._fmt): 
  17.             raise ValueError("Invalid format '%s' for '%s' style" % (self._fmt, self.default_format[0])) 
  18.  
  19.     def _format(self, record): 
  20.         return self._fmt % record.__dict__  # 格式化日志记录对象 
  21.  
  22.     def format(self, record): 
  23.         try
  24.             return self._format(record) 
  25.         except KeyError as e: 
  26.             raise ValueError('Formatting field not found in record: %s' % e) 

滚动日志文件处理器

线上的日志持续输出到一个文件的话,会让文件巨大,即有加剧了丢失的风险,也难以处理。通常有按照大小滚动或者按照日期滚动的方法,这个功能非常重要。先看滚动日志处理器模版:

  1. class BaseRotatingHandler(logging.FileHandler): 
  2.     def emit(self, record): 
  3.         try
  4.             if self.shouldRollover(record): # 判断是否需要滚动 
  5.                 self.doRollover()  # 滚动日志 
  6.             logging.FileHandler.emit(self, record)  # 输出日志 
  7.         except Exception: 
  8.             self.handleError(record) 
  9.      
  10.     def rotate(self, source, dest): 
  11.         if not callable(self.rotator): 
  12.             if os.path.exists(source): 
  13.                 os.rename(source, dest)  # 重命名日志文件 
  14.         else
  15.             self.rotator(source, dest) 

按大小滚动 RotatingFileHandler

按照文件大小滚动的处理器:

  1. class RotatingFileHandler(BaseRotatingHandler): 
  2.  
  3.     def __init__(self, filename, mode='a', maxBytes=0, backupCount=0, encoding=None, delay=False): 
  4.         if maxBytes > 0
  5.             mode = 'a' 
  6.         BaseRotatingHandler.__init__(self, filename, mode, encoding, delay) 
  7.         self.maxBytes = maxBytes  # 单个文件大小上限 
  8.         self.backupCount = backupCount  # 日志备份数量 
  9.          
  10.     def doRollover(self):  # 执行滚动 
  11.         if self.stream: 
  12.             self.stream.close()  # 关闭当前的流 
  13.             self.stream = None 
  14.         if self.backupCount > 0
  15.             for i in range(self.backupCount - 10, -1): 
  16.                 sfn = self.rotation_filename("%s.%d" % (self.baseFilename, i)) 
  17.                 dfn = self.rotation_filename("%s.%d" % (self.baseFilename, 
  18.                                                         i + 1)) 
  19.                 if os.path.exists(sfn): 
  20.                     if os.path.exists(dfn): 
  21.                         os.remove(dfn) 
  22.                     os.rename(sfn, dfn) 
  23.             dfn = self.rotation_filename(self.baseFilename + ".1"
  24.             if os.path.exists(dfn): 
  25.                 os.remove(dfn) 
  26.             self.rotate(self.baseFilename, dfn)  # 重命名文件 
  27.         if not self.delay: 
  28.             self.stream = self._open()  # 如果shouldRollover延迟,可以打开新的流 
  29.  
  30.     def shouldRollover(self, record):  # 判断是否需要滚动 
  31.         if self.stream is None:  # 立即打开流 
  32.             self.stream = self._open() 
  33.         if self.maxBytes > 0:    
  34.             msg = "%s\n" % self.format(record) 
  35.             self.stream.seek(02)  #due to non-posix-compliant Windows feature 
  36.             if self.stream.tell() + len(msg) >= self.maxBytes:  # 判断大小 
  37.                 return 1 
  38.         return 0 

文件大小滚动就是在记录日志时候判断文档是否超过上限,超过则重命名旧日志,生成新日志。

按照日期滚动 TimedRotatingFileHandler

按照日期滚动的处理器:

  1. class TimedRotatingFileHandler(BaseRotatingHandler): 
  2.     def __init__(self, filename, when='h', interval=1, backupCount=0, encoding=None, delay=False, utc=False, atTime=None): 
  3.         BaseRotatingHandler.__init__(self, filename, 'a', encoding, delay) 
  4.         self.when = when.upper() 
  5.         self.backupCount = backupCount 
  6.         self.utc = utc 
  7.         self.atTime = atTime 
  8.         # 日期设置,支持多种方式 
  9.         if self.when == 'S'
  10.             self.interval = 1 # one second 
  11.             self.suffix = "%Y-%m-%d_%H-%M-%S" 
  12.             self.extMatch = r"^\d{4}-\d{2}-\d{2}_\d{2}-\d{2}-\d{2}(\.\w+)?$" 
  13.         ... 
  14.  
  15.         self.extMatch = re.compile(self.extMatch, re.ASCII) 
  16.         self.interval = self.interval * interval # multiply by units requested 
  17.         filename = self.baseFilename 
  18.         if os.path.exists(filename): 
  19.             t = os.stat(filename)[ST_MTIME]  # 最后修改时间 
  20.         else
  21.             t = int(time.time()) 
  22.         self.rolloverAt = self.computeRollover(t)  # 提前计算终止时间 
  23.  
  24.     def computeRollover(self, currentTime): 
  25.         # 判断的方法还是很长很复杂的,先pass 
  26.  
  27.     def shouldRollover(self, record): 
  28.         t = int(time.time()) 
  29.         if t >= self.rolloverAt:  # 判断是否到期 
  30.             return 1 
  31.         return 0 
  32.  
  33.     def doRollover(self): 
  34.         ... 
  35.         dfn = self.rotation_filename(self.baseFilename + "." + 
  36.                                      time.strftime(self.suffix, timeTuple)) 
  37.         #  滚动日志文件 
  38.         if os.path.exists(dfn): 
  39.             os.remove(dfn) 
  40.         self.rotate(self.baseFilename, dfn) 
  41.         if self.backupCount > 0
  42.             for s in self.getFilesToDelete(): 
  43.                 os.remove(s) 
  44.         ... 
  45.         # 计算下一个时间点 
  46.         newRolloverAt = self.computeRollover(currentTime) 
  47.         ... 
  48.         self.rolloverAt = newRolloverAt 

日期滚动就是计算最后时间点,超过时间点则重新生成新的日志文件。

小结

logging的处理逻辑大概是这样的:

  • 创建Logger对象,提供API,用来接收应用程序日志

  • Logger对象包括多个Handler

  • 每个Handler有一个Formatter对象

  • 每条日志都会生成一个LogRecord对象

  • 使用不同的Handler对象将LogRecored对象提交到不同的流

  • 每个日志对象通过Formatter格式化输出

  • 可以使用按日期/文件大小的方式进行日志文件的滚动记录

小技巧

覆盖对象的 __reduce__ 方法,让对象支持 reduce 函数:

  1. class RootLogger(Logger): 
  2.     def __init__(self, level): 
  3.         Logger.__init__(self, "root", level) 
  4.  
  5.     def __reduce__(self): 
  6.         return getLogger, () 

线程锁的创建和释放:

  1. _lock = threading.RLock() 
  2.  
  3. def _acquireLock(): 
  4.     if _lock: 
  5.         _lock.acquire() 
  6.  
  7. def _releaseLock(): 
  8.     if _lock: 
  9.         _lock.release() 

线程锁的使用:

  1. def addHandler(self, hdlr): 
  2.     _acquireLock() 
  3.     try
  4.         self.handlers.append(hdlr) 
  5.     finally
  6.         _releaseLock() 
  7.  
  8. def removeHandler(self, hdlr): 
  9.     _acquireLock() 
  10.     try
  11.         self.handlers.remove(hdlr) 
  12.     finally
  13.         _releaseLock() 

参考链接

  • Logging in Python https://realpython.com/python-logging/

  • 日志操作手册 https://docs.python.org/zh-cn/3.8/howto/logging-cookbook.html#cookbook-rotator-namer

  • Python 的日志记录工具 https://docs.python.org/zh-cn/3.8/library/logging.html

 

 

责任编辑:张燕妮 来源: 游戏不存在
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