脚本专栏 
首页 > 脚本专栏 > 浏览文章

解决Python logging模块无法正常输出日志的问题

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/19 浏览:3 次 )

废话少说,先上代码

File:logger.conf
 
[formatters]
keys=default
 
[formatter_default]
format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
class=logging.Formatter
 
[handlers]
keys=console, error_file
 
[handler_console]
class=logging.StreamHandler
formatter=default
args=tuple()
 
[handler_error_file]
class=logging.FileHandler
level=INFO
formatter=default
args=("logger.log", "a")
 
[loggers]
keys=root
 
[logger_root]
level=DEBUG
formatter=default
handlers=console,error_file
File:logger.py
 
#!/bin/env python
 
import logging
from logging.config import logging
 
class Test(object):
 """docstring for Test"""
 def __init__(self):
 logging.config.fileConfig("logger.conf")
 self.logger = logging.getLogger(__name__)
 
 def test_func(self):
 self.logger.error('test_func function')
 
class Worker(object):
 """docstring for Worker"""
 def __init__(self):
 logging.config.fileConfig("logger.conf")
 self.logger = logging.getLogger(__name__)
 
 data_logger = logging.getLogger('data')
 handler = logging.FileHandler('./data.log')
 fmt = logging.Formatter('%(asctime)s|%(message)s')
 handler.setFormatter(fmt)
 data_logger.addHandler(handler)
 data_logger.setLevel(logging.DEBUG)
 self.data_logger = data_logger
 
 def test_logger(self):
 self.data_logger.error("test_logger function")
 instance = Test()
 self.data_logger.error("test_logger output")
 instance.test_func()
 
 
def main():
 worker = Worker()
 worker.test_logger()
 
if __name__ == '__main__':
 main()

问题一:测试过程中,只能打印出test_logger function一条语句

问题二:明明只在data_logger中打印出语句,但是logger的日志中也出现了相关的日志。

问题一解决方案:

利用python -m pdb logger.py 语句对脚本进行调试发现,在执行instance = Test()语句后,通过print '\n'.join(['%s:%s' % item for item in self.data_logger.__dict__.items()])调试语句看到data_logger的disable属性值由0变成了True,此时logger的对应属性也发生了相同的变化。这种变化导致了logger对象停止记录日志。

参考python logging模块的相关手册发现

“The fileConfig() function takes a default parameter, disable_existing_loggers, which defaults to True for reasons of backward compatibility. This may or may not be what you want, since it will cause any loggers existing before the fileConfig() call to be disabled unless they (or an ancestor) are explicitly named in the configuration.”

的说明,即调用fileconfig()函数会将之前存在的所有logger禁用。

在python 2.7版本该fileConfig()函数添加了一个参数,logging.config.fileConfig(fname, defaults=None, disable_existing_loggers=True),可以显式的将disable_existing_loggers设置为FALSE来避免将原有的logger禁用。

将上述代码中的Test类中的logging.config.fileConfig函数改成logging.config.fileConfig("./logger.conf", disable_existing_loggers=0)就可以解决问题。

不过该代码中由于位于同一程序内,可以直接用logging.getLogger(LOGGOR_NAME)函数引用同一个logger,不用再调用logging.config.fileConfig函数重新加载一遍了。

问题二解决方案:

logger对象有个属性propagate,如果这个属性为True,就会将要输出的信息推送给该logger的所有上级logger,这些上级logger所对应的handlers就会把接收到的信息打印到关联的日志中。logger.conf配置文件中配置了相关的root logger的属性,这个root logger就是默认的logger日志。

修改后的如下:

File:logger.conf
 
[formatters]
keys=default, data
 
[formatter_default]
format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
class=logging.Formatter
 
[formatter_data]
format=%(asctime)s|%(message)s
class=logging.Formatter
 
[handlers]
keys=console, error_file, data_file
 
[handler_console]
class=logging.StreamHandler
formatter=default
args=tuple()
 
[handler_error_file]
class=logging.FileHandler
level=INFO
formatter=default
args=("logger.log", "a")
 
[handler_data_file]
class=logging.FileHandler
level=INFO
formatter=data
args=("data_new.log", "a")
 
[loggers]
keys=root, data
 
[logger_root]
level=DEBUG
handlers=console,error_file
 
[logger_data]
level=DEBUG
handlers=data_file
qualname=data
propagate=0
File:logger.py
 
#!/bin/env python
 
import logging
from logging.config import logging
 
class Test(object):
 """docstring for Test"""
 def __init__(self):
 self.logger = logging.getLogger(__name__)
 
 def test_func(self):
 self.logger.error('test_func function')
 
class Worker(object):
 """docstring for Worker"""
 def __init__(self):
 logging.config.fileConfig("logger.conf")
 self.logger = logging.getLogger(__name__)
 self.data_logger = logging.getLogger('data')
 
 def test_logger(self):
 self.data_logger.error("test_logger function")
 instance = Test()
 self.data_logger.error("test_logger output")
 instance.test_func()
 
 
def main():
 worker = Worker()
 worker.test_logger()
 
if __name__ == '__main__':
 main()

以上这篇解决Python logging模块无法正常输出日志的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

上一篇:解决springboot yml配置 logging.level 报错问题
下一篇:python实现word文档批量转成自定义格式的excel文档的思路及实例代码
一句话新闻
一文看懂荣耀MagicBook Pro 16
荣耀猎人回归!七大亮点看懂不只是轻薄本,更是游戏本的MagicBook Pro 16.
人们对于笔记本电脑有一个固有印象:要么轻薄但性能一般,要么性能强劲但笨重臃肿。然而,今年荣耀新推出的MagicBook Pro 16刷新了人们的认知——发布会上,荣耀宣布猎人游戏本正式回归,称其继承了荣耀 HUNTER 基因,并自信地为其打出“轻薄本,更是游戏本”的口号。
众所周知,寻求轻薄本的用户普遍更看重便携性、外观造型、静谧性和打字办公等用机体验,而寻求游戏本的用户则普遍更看重硬件配置、性能释放等硬核指标。把两个看似难以相干的产品融合到一起,我们不禁对它产生了强烈的好奇:作为代表荣耀猎人游戏本的跨界新物种,它究竟做了哪些平衡以兼顾不同人群的各类需求呢?
友情链接:杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网 SiteMap