1.示例代码可直接放在项目py文件中即可使用。
2.project_name,logfile_name变量需根据你的项目进行修改。
3.日志输出格式format选择(可根据你的需要替换或修改示例代码中的format)
%(levelno)s: 打印日志级别的数值 %(levelname)s: 打印日志级别名称 %(pathname)s: 打印当前执行程序的路径，其实就是sys.argv[0] %(filename)s: 打印当前执行程序名 %(funcName)s: 打印日志的当前函数 %(lineno)d: 打印日志的当前行号 %(asctime)s: 打印日志的时间 %(thread)d: 打印线程ID %(threadName)s: 打印线程名称 %(process)d: 打印进程ID %(message)s: 打印日志信息
示例代码
import os
import re
import logging.config
# 定义三种日志输出格式
# 其中name为make_logger的参数name
standard_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s]' \
'\n[%(filename)s:%(lineno)d][%(message)s]'
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
# 项目名
project_name = 'dev'
# 日志文件名
logfile_name = 'logs'
# 日志配置
LOGGING_DIC = {
'version': 1,
# 禁用已经存在的logger实例
'disable_existing_loggers': False,
# 日志格式化(负责配置log message 的最终顺序，结构，及内容)
'formatters': {
'distinct': {
'format': standard_format
},
'simple': {
'format': simple_format
},
'less_simple': {
'format': id_simple_format
},
},
# 过滤器，决定哪个log记录被输出
'filters': {},
# 负责将Log message 分派到指定的destination
'handlers': {
# 打印到终端的日志
'console': {
'level': 'INFO',
'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕
'formatter': 'distinct'
},
# 打印到common文件的日志,收集info及以上的日志
'common': {
'level': 'INFO',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件
'formatter': 'simple',
'filename': './%s/access.log' % logfile_name, # 日志文件路径
'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M
'backupCount': 5, # 备份5个日志文件
'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
},
# 打印到importance文件的日志,收集error及以上的日志
'importance': {
'level': 'ERROR',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件
'formatter': 'distinct',
'filename': './%s/importance.log' % logfile_name, # 日志文件
# 'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M
'maxBytes': 300, # 日志大小 5M
'backupCount': 5, # 备份5个日志文件
'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
},
},
# logger实例
'loggers': {
# 默认的logger应用如下配置
'': {
'handlers': ['console'], # log数据打印到控制台
'level': 'DEBUG',
'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递
},
'default': {
'handlers': ['console', 'common', 'importance'],
'level': 'INFO',
'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递
},
'common': {
'handlers': ['console', 'common'], # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到控制台
'level': 'INFO',
'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递
},
'importance': {
'handlers': ['console', 'importance'], # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到控制台
'level': 'ERROR'
},
},
}
class Log(object):
@staticmethod
def isdir_logs():
"""
判断日志文件是否存在，不存在则创建
:return:
"""
# 当前文件的目录
basedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
pattern = '(.*/%s)' % project_name
project_dir = re.search(pattern, basedir).group()
# logs文件的路径
log_path = os.path.join(project_dir, logfile_name)
# 判断日志文件夹是否在项目文件中
if not os.path.isdir(log_path):
os.mkdir(log_path)
@staticmethod
def make_logger(name=None):
"""
1. 如果不传name，则根据__name__去loggers里查找__name__对应的logger配置(__name__为调用文件名)
获取logger对象通过方法logging.getLogger(__name__)，不同的文件__name__不同，这保证了打印日志时标识信息不同，
2. 如果传name,则根据name获取loggers对象
3. 如果拿着name或者__name__去loggers里找key名时却发现找不到，于是默认使用key=''的配置
:return: logger
"""
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置
if name:
logger = logging.getLogger(name)
else:
logger = logging.getLogger(__name__)
return logger
if __name__ == '__main__':
Log().isdir_logs()
importance_logger = Log.make_logger('default')
importance_logger.error('787878')说明：
logger：日志对象，logging模块中最基础的对象，用logging.getLogger(name)方法进行初始化，name可以不填。通常logger的名字我们对应模块名，如聊天模块、数据库模块、验证模块等。
logger对象的常用方法有：
setLevel：设置日志等级
日志等级分别有以下几种：
CRITICAL : 'CRITICAL',
ERROR : 'ERROR',
WARNING : 'WARNING',
INFO : 'INFO',
DEBUG : 'DEBUG',
NOTSET : 'NOTSET',
一旦设置了日志等级，则调用比等级低的日志记录函数则不会输出。