这篇文章主要讲解了“Python标准库中的logging如何使用”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python标准库中的logging如何使用”吧！

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1、logging的介绍

logging是Python标准库中记录常用的记录日志库，通过logging模块存储各种格式的日志，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。

2、简单用法示例

首先创建一个logger.py的文件，其里面的代码如下所示：

import logging
 
# 1.创建一个logger实例，并且logger实例的名称命名为“single info”，设定的严重级别为DEBUG
LOGGER = logging.getLogger('single info')
LOGGER.setLevel(logging.DEBUG)
 
# 2.创建一个handler，这个主要用于控制台输出日志，并且设定严重级别
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)
 
# 3.创建handler的输出格式（formatter）
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
 
# 4.将formatter添加到handler中
ch.setFormatter(formatter)
 
# 5.将handler添加到logger中
LOGGER.addHandler(ch)

在与logger.py文件的同级目录下创建一个demo.py的文件，在demo.py文件中引用前面已经创建好的logger实例，其代码如下：

from logger import LOGGER
 
LOGGER.debug("打印DEBUG级别的日志")
LOGGER.info("打印INFO级别的日志")

执行demo.py文件，控制台中的输入内容如下：

2022-09-03 17:38:16,554 - single info - DEBUG - 打印DEBUG级别的日志
2022-09-03 17:38:16,555 - single info - INFO - 打印INFO级别的日志

3、日志级别

默认情况下，logging的日志级别为WARNING，并且将日志打印到控制台中。日志级别大小关系为：CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET

import logging
 
LOGGER = logging.getLogger('single info')
 
LOGGER.error("打印ERROR级别日志")
LOGGER.warning("打印WARNING级别日志")
LOGGER.info("打印INFO级别日志")

执行上述代码，其输出内容为：

打印ERROR级别日志
打印WARNING级别日志

可以看到由于INFO的日志级别小于WARNING，所以其对应的日志没有输出

4、打印格式的各个参数

%(asctime)s：日志记录时创建人类可读时间，默认情况下类似于' 2022-09-03 17:28:38,073 '这样的形式(逗号后的数字是时间的毫秒部分)

%(name)s：表示logger实例的名称

%(levelname)s：打印日志的日志等级

%(message)s：表示日志的内容

5、日志输出到指定文件

将上述的logger.py文件修改为如下所示：

import logging
 
# 1、创建一个logger实例，并且logger实例的名称命名为“single info”，设定的严重级别为DEBUG
LOGGER = logging.getLogger('single info')
LOGGER.setLevel(logging.DEBUG)
 
# 2、创建一个handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('test.log',encoding="utf-8", mode="a")
fh.setLevel(logging.WARNING)
 
#3、定义handler的输出格式（formatter）
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(filename)s - %(lineno)d : %(message)s')
 
# 4、给handler添加formatter
fh.setFormatter(formatter)
 
# 5、给logger添加handler
LOGGER.addHandler(fh)

demo.py文件中的代码为：

from logger import LOGGER
 
LOGGER.debug("打印DEBUG级别的日志")
LOGGER.error("打印ERROR级别的日志")

执行demo.py文件，我们会看到在项目的根目录下面会产生一个名为test.log的文件，并且文件里面的内容为：

打印ERROR级别日志
打印WARNING级别日志

特别提示：由于要在日志文件中输出中文，所以在指定日志文件时需要设置好编码

6、日志回滚（按照文件大小滚动）

仅仅修改logger.py文件：定义一个RotatingFileHandler，最多备份3个日志文件，每个日志文件最大1K

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
 
# 1、创建一个logger实例，并且logger实例的名称命名为“single info”，设定的严重级别为DEBUG
LOGGER = logging.getLogger('single info')
LOGGER.setLevel(logging.DEBUG)
 
# 2、定义一个RotatingFileHandler，最多备份3个日志文件，每个日志文件最大1K
rHandler = RotatingFileHandler("log.txt",maxBytes = 1,backupCount = 3,encoding="utf-8", mode="a")
rHandler.setLevel(logging.WARNING)
 
#3、定义handler的输出格式（formatter）
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(filename)s - %(lineno)d : %(message)s')
 
# 4、给handler添加formatter
rHandler.setFormatter(formatter)
 
# 5、给logger添加handler
LOGGER.addHandler(rHandler)

多次运行demo.py后，可以看到在项目的根目录下面会新增四个文件：

log.txt表示当前日志所存储的文件，log.txt.1、log.txt.2和log.txt.3表示的是日志备份文件。

7、日志回滚（按照时间滚动）

仅仅修改logger.py文件：定义一个TimedRotatingFileHandler，最多备份3个日志文件，每隔5秒作为一个日志文件的间隔点

import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
from statistics import mode
 
# 1、创建一个logger实例，并且logger实例的名称命名为“single info”，设定的严重级别为DEBUG
LOGGER = logging.getLogger('single info')
LOGGER.setLevel(logging.DEBUG)
 
# 2、定义一个TimedRotatingFileHandler，最多备份3个日志文件，每隔5秒作为一个日志文件的间隔点
rHandler =TimedRotatingFileHandler(filename="ds_update", when="S", interval=5, backupCount=3,encoding="UTF-8")
rHandler.setLevel(logging.WARNING)
 
# 3、定义handler的输出格式（formatter）
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(filename)s - %(lineno)d : %(message)s')
 
# 4、给handler添加formatter
rHandler.setFormatter(formatter)
 
# 5、给logger添加handler
LOGGER.addHandler(rHandler)

多次运行demo.py后，可以看到在项目的根目录下面会新增四个文件：

ds_update表示当前日志所存储的文件，ds_update.2022-09-03_19-24-50、ds_update.2022-09-03_19-24-45和ds_update.2022-09-03_19-24-36表示的是日志备份文件，日志备份文件按照时间顺序由近及远进行滚动。

感谢各位的阅读，以上就是“Python标准库中的logging如何使用”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python标准库中的logging如何使用这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

当前标题：Python标准库中的logging如何使用
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