学会充分利用Python中的日志，提升你的编程level

为什么使用日志而不使用print()

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日志记录对于程序员来说是一个非常重要的功能。对于调试和显示运行时信息，日志记录同样有用。在本文中，我将介绍为什么以及如何在程序中使用python的日志模块。

打印语句和日志输出之间有一个关键的区别。通常，打印语句写到标准输出(stdout)，期望它是有用的信息或程序的输出。但是，日志被写入标准错误(stderr)。我们可以如下演示这个场景。

 
 
 
  
  
  import logging   
  
  logging.basicConfig(level=logging.INFO) #We'll talk about this soon!   
  
  logging.warning('Something bad could happen!')   
  
  logging.info('You are running the program')   
  
  logging.error('Aw snap! Everything failed.')   
  
  print("This is the program output")

现在，如果我运行这个程序，我将在命令行中看到以下内容。

 
 
 
  
  
  $ python log_test.py   
  
  WARNING:root:Something bad could happen!   
  
  INFO:root:You are running the program   
  
  ERROR:root:Aw snap! Everything failed.   
  
  This is the program output

然而，对于普通用户来说，这些信息太多了。尽管这实际上是在命令行中一起显示的，但数据被写入两个单独的流中。因此，典型的用户应该执行以下操作。

 
 
 
  
  
  $ python log_test.py > program_output.txt   
  
  WARNING:root:Something bad could happen!   
  
  INFO:root:You are running the program   
  
  ERROR:root:Aw snap! Everything failed.   
  
  $ cat program_output.txt   
  
  This is the program output

在这里，通过重定向>，将有用的程序输出写入一个文件。这样我们就可以看到终端上发生了什么，并方便地在文件中获得输出。现在让我们尝试理解日志级别!

日志和日志级别

日志记录可能由于不同的原因而发生。这些原因分为以下严重程度。

调试:为开发人员调试信息，如计算值、估计参数、url、API调用等。
信息:信息，没什么严重的。
警告:对用户的输入、参数等的警告。
错误:报告由用户在程序中所做的事情或发生的事情引起的错误。
CRITICAL:最高优先级的日志输出。用于关键问题(取决于用例)。

最常见的日志类型有DEBUG、INFO和ERROR。但是，很容易出现python抛出版本不匹配警告的情况。

配置记录器和日志处理程序

记录器可以在不同的参数下配置。日志记录器可以配置为遵循特定的日志级别、文件名、文件模式和打印日志输出的格式。

配置日志采集器参数

日志记录器可以进行如下配置。

 
 
 
  
  
  import logging   
  
     
  
  logging.basicConfig(filename='program.log', filemode='w', level=logging.DEBUG)   
  
  logging.warning('You are given a warning!')

上面的设置要求记录器将日志输出到名为program.log的文件中。filemode= ' w '定义了写入文件的性质。例如，'w'打开一个新文件，覆盖在那里的任何东西。默认情况下，这个参数是'a'，它将以附加模式打开日志文件。有时，拥有一个日志历史记录是很有用的。level参数定义日志记录的最低级别。例如，如果将其设置为INFO，则不会打印调试日志。您可能见过，程序需要以inverbose=debug模式运行才能查看一些参数。默认级别为INFO。

创建日志处理程序

尽管上面的方法对于一个简单的应用程序来说很简单，但是对于生产就绪的软件或服务，我们需要一个全面的日志记录过程。这是因为很难在数百万的调试日志中找到特定的错误日志。此外，我们需要在整个程序和模块中使用单个日志记录器。这样我们就可以正确地将日志追加到同一个文件中。为此，我们可以为该任务使用具有不同配置的处理程序。

 
 
 
  
  
  import logging   
  
  logger = logging.getLogger("My Logger")   
  
  logger.setLevel(logging.DEBUG)   
  
  console_handler = logging.StreamHandler()   
  
  file_handler = logging.FileHandler('file.log', mode='w')   
  
  console_handler.setLevel(logging.INFO)   
  
  file_handler.setLevel(logging.DEBUG)   
  
  logger.addHandler(console_handler)   
  
  logger.addHandler(file_handler)

您可以看到，我们首先得到一个传递名称的记录器。这使我们能够在程序的其他地方重用相同的日志程序。我们将全局日志记录级别设置为DEBUG。这是最低的日志级别，因此允许我们在其他处理程序中使用任何日志级别。

接下来，我们为控制台和文件编写创建两个处理程序。对于每个处理器，我们都提供了一个日志级别。这有助于减少控制台输出的开销，并将它们传输到文件处理程序。使以后处理调试变得容易。

格式化日志输出

日志不仅仅是打印我们自己的消息。有时我们需要打印其他信息，比如时间、日志级别和进程id。对于这个任务，我们可以使用日志格式。让我们看看下面的代码。

 
 
 
  
  
  console_format = logging.Formatter('%(name)s - %(levelname)s - %(message)s')   
  
  file_format = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')   
  
  console_handler.setFormatter(console_format)   
  
  file_handler.setFormatter(file_format)

在向记录器添加处理程序之前，我们可以如上所述对日志输出进行格式化。还有更多的参数可以用于此。你可以在这里找到它们。

重用代码

下面是一个日志代码片段，我将继续在我的许多应用程序中使用它。我想这对作为读者的你可能有用。

 
 
 
  
  
  import logging   
  
     
  
  logger = logging.getLogger('Program Name-Version')   
  
  logger.setLevel(logging.DEBUG)   
  
     
  
  formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')   
  
     
  
  consoleHeader = logging.StreamHandler()   
  
  consoleHeader.setFormatter(formatter)   
  
  consoleHeader.setLevel(logging.INFO)   
  
     
  
  fileHandler = logging.FileHandler(f"{output}/metabcc-lr.log")   
  
  fileHandler.setLevel(logging.DEBUG)   
  
  fileHandler.setFormatter(formatter)   
  
     
  
  logger.addHandler(fileHandler)   
  
  logger.addHandler(consoleHeader)

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