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  • Python logging 模块解密:揭示其不为人知的一面

    python logging 模块解密:揭示其不为人知的一面

    1. 日志级别:精准控制日志信息

    logging 模块定义了五种标准日志级别:DEBUG、INFO、WARNING、ERROR 和 CRITICAL。这些级别决定了要记录的消息的重要性和严重性。默认情况下,logging 仅记录 WARNING 及以上级别的消息。您可以通过设置日志器的级别来微调日志的行为。例如:

    import logging
    
    # 设置 root 日志器的级别为 INFO
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)

    2. 日志格式:定制日志输出

    logging 模块提供了强大的日志格式机制,允许您自定义日志消息的外观。格式字符串指定了日志消息中包含的信息,例如时间戳、日志级别、消息文本和堆栈跟踪。默认格式为:

    "[%(asctime)s] %(levelname)s %(module)s.%(funcName)s: %(message)s"

    您可以使用以下代码自定义格式:

    # 设置自定义日志格式
    logging.basicConfig(fORMat="%(asctime)s %(levelname)-8s %(message)s")

    3. 日志处理器:扩展日志输出目的地

    处理器负责将日志消息发送到特定目标,例如文件、控制台或远程服务器。logging 模块提供了几种内置处理器,如 StreamHandler 和 FileHandler。

    创建自定义处理器也非常简单。您需要创建一个类并覆盖 handle 方法,该方法将日志消息写入目标。例如,将日志写入自定义文件:

    class MyFileHandler(logging.FileHandler):
    def __init__(self, filename):
    super().__init__(filename)
    
    # 将自定义处理器添加到 root 日志器
    logging.getLogger().addHandler(MyFileHandler("my_log.txt"))

    4. 日志筛选器:过滤不必要的日志消息

    筛选器允许您根据特定的条件过滤日志消息。您可以基于日志级别、消息文本或其他标准来创建筛选器。筛选器可以附加到处理器,以仅允许满足条件的消息通过。

    例如,忽略 WARNING 级别的消息的筛选器:

    import logging
    
    # 创建筛选器忽略 WARNING 级别的消息
    filter = logging.Filter()
    filter.filter = lambda record: record.levelno < logging.WARNING
    
    # 将筛选器添加到 root 日志器的处理器
    logging.getLogger().handlers[0].addFilter(filter)

    5. 日志上下文管理:优雅的日志记录

    logging.LoggerContextManager 上下文管理器提供了一种简洁的方式来记录块中的消息。这对于临时更改日志级别或禁用日志记录非常有用。

    with logging.LoggerContextManager():
    # 临时将日志级别设置为 DEBUG
    logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)
    
    # 在块内记录 DEBUG 级的消息
    logging.debug("调试信息")

    6. 高级技巧:

    • 使用字典配置器:使用字典配置器提供更灵活的配置选项。
    • 创建自己的日志级别:通过编写自定义日志级别来扩展内置级别。
    • 使用日志记录框架:例如 structlog 或 loguru,提供高级功能和可扩展性。
    • 异步日志记录:通过使用异步处理器来提高大型应用程序的性能。
    • 日志记录异常:使用 logging.exception() 或 logging.log_exception() 记录异常堆栈跟踪。

    结论:

    python logging 模块是一个功能强大的工具,可用于有效地记录应用程序活动。通过理解日志级别、日志格式、日志处理器、日志筛选器和高级技巧,您可以充分利用 logging 的功能,为您的应用程序创建灵活且有意义的日志记录解决方案。

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