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Django logging日志模块

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一.Django日志

Django使用python内建的logging模块打印日志,Python的logging配置由四个部分组成:

1>.记录器(Logger)

2>.处理程序(Handler)

3>.过滤器(Filter)

4>.格式化(Formatter)

二、Logger 记录器

Logger 是日志系统的入口。每个 logger 都是命名了的 bucket, 消息写入 bucket 以便进一步处理。

Logger 可以配置 日志级别。日志级别描述了由该 logger 处理的消息的严重性。Python 定义了下面几种日志级别:

每一条写入 logger 的消息都是一条 日志记录。每一条日志记录也包含 日志级别,代表对应消息的严重程度。日志记录还包含有用的元数据,来描述被记录的事件细节,例如堆栈跟踪或者错误码。

当 logger 处理一条消息时,会将自己的日志级别和这条消息的日志级别做对比。如果消息的日志级别匹配或者高于 logger 的日志级别,它就会被进一步处理。否则这条消息就会被忽略掉。

当 logger 确定了一条消息需要处理之后,会把它传给 Handler。

Django 内置记录器

类功能描述
django.request 请求处理相关的日志消息。5xx响应被提升为错误消息;4xx响应被提升为警告消息。
django.server由RunServer命令调用的服务器所接收的请求的处理相关的日志消息。HTTP 5XX响应被记录为错误消息,4XX响应被记录为警告消息,其他一切都被记录为INFO。
django.template与模板呈现相关的日志消息
django.db.backends有关代码与数据库交互的消息。例如,请求执行的每个应用程序级SQL语句都在调试级别记录到此记录器。

三、Handler 处理程序

Handler 是决定如何处理 logger 中每一条消息的引擎。它描述特定的日志行为,比如把消息输出到屏幕、文件或网络 socket。

和 logger 一样,handler 也有日志级别的概念。如果一条日志记录的级别不匹配或者低于 handler 的日志级别,对应的消息会被 handler 忽略。

一个 logger 可以有多个 handler,每一个 handler 可以有不同的日志级别。这样就可以根据消息的重要性不同,来提供不同格式的输出。例如,你可以添加一个 handler 把 ERROR 和 CRITICAL 消息发到寻呼机,再添加另一个 handler 把所有的消息(包括 ERROR 和 CRITICAL 消息)保存到文件里以便日后分析。

Logging 自身携带Handler

logging模块提供了一些处理器,可以通过各种方式处理日志消息。

类名功能描述
logging.StreamHandler类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息
logging.FileHandler将日志消息写入文件filename。
logging.handlers.DatagramHandler(host,port) 发送日志消息给位于制定host和port上的UDP服务器。使用UDP协议,将日志信息发送到网络
logging.handlers.HTTPHandler(host, url) 使用HTTP的GET或POST方法将日志消息上传到一台HTTP 服务器。
logging.handlers.RotatingFileHandler(filename)将日志消息写入文件filename。如果文件的大小超出maxBytes制定的值,那么它将被备份为filenamel。
logging.handlers.SocketHandler使用TCP协议,将日志信息发送到网络。
logging.handlers.SysLogHandler日志输出到syslog
logging.handlers.NTEventLogHandler远程输出日志到Windows NT/2000/XP的事件日志
logging.handlers.SMTPHandler远程输出日志到邮件地址
logging.handlers.MemoryHandler日志输出到内存中的制定buffer

注意:由于内置处理器还有很多,如果想更深入了解。可以查看官方手册。 

四、Filter过滤器

在日志从 logger 传到 handler 的过程中,使用 Filter 来做额外的控制。

默认情况下,只要级别匹配,任何日志消息都会被处理。不过,也可以通过添加 filter 来给日志处理的过程增加额外条件。例如,可以添加一个 filter 只允许某个特定来源的 ERROR 消息输出。

Filter 还被用来在日志输出之前对日志记录做修改。例如,可以写一个 filter,当满足一定条件时,把日志记录从 ERROR 降到 WARNING 级别。

Filter 在 logger 和 handler 中都可以添加;多个 filter 可以链接起来使用,来做多重过滤操作。

五、Formatters格式化器

日志记录最终是需要以文本来呈现的。Formatter 描述了文本的格式。一个 formatter 通常由包含 LogRecord attributes 的 Python 格式化字符串组成,不过你也可以为特定的格式来配置自定义的 formatter。

格式描述
%(name)s记录器 logger 的名字
%(levelno)s数据形式的日志记录级别
%(levelname)s文本形式的日志记录级别
%(filename)s执行日志记录调用的源文件的文件名
%(pathname)s执行日志记录调用的源文件的 全路径+文件名
%(funcName)s执行日志记录调用的函数名称
%(module)s调用的模块名称,django是 app 的名称
%(lineno)d记录调用的行号
%(created)s执行日志记录的时间
%(asctime)s日期时间
%(msecs)s毫秒部分
%(thread)s线程ID
%(threadName)s线程名称
%(process)d进程ID
%(message)s记录的消息,自定义内容

时间格式参数:

格式描述
'S'Seconds
'M'Minutes
'H'Hours
'D'Days
'W0' - 'W6'Weekday (0=Monday)
'midnight'Roll over at midnight

六:Django 集成日志logginger 模块

1、在项目setting.py 文件中,配置logginger 日志, 核心代码如下:

# 日志配置
LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'verbose': {
            'format': '{levelname} {asctime} {module} {process:d} {thread:d} {message}',
            'style': '{',
        },
        'simple': {
            'format': '{levelname} {message}',
            'style': '{',
        },
        "default": {
            "format": '%(asctime)s %(name)s  %(pathname)s:%(lineno)d %(module)s:%(funcName)s '
                      '%(levelname)s- %(message)s',
            "datefmt": "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
        },
    },
    'handlers': {
        'console': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.StreamHandler',
            'formatter': 'default'
        },
        'file': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.handlers.TimedRotatingFileHandler',
            'filename': os.path.join(BASE_DIR, 'logs/debug.log'),
            'when': "D",
            'interval': 1,
            'formatter': 'default'
        },
        "request": {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.FileHandler',
            'filename': os.path.join(BASE_DIR, 'logs/request.log'),
            'formatter': 'default'
        },
        "server": {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.FileHandler',
            'filename': os.path.join(BASE_DIR, 'logs/server.log'),
            'formatter': 'default'
        },
        "root": {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.FileHandler',
            'filename': os.path.join(BASE_DIR, 'logs/root.log'),
            'formatter': 'default'
        },
 
        "db_backends": {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.FileHandler',
            'filename': os.path.join(BASE_DIR, 'logs/db_backends.log'),
            'formatter': 'default'
        },
        "autoreload": {
            'level': 'INFO',
            'class': 'logging.FileHandler',
            'filename': os.path.join(BASE_DIR, 'logs/autoreload.log'),
            'formatter': 'default'
        }
    },
    'loggers': {
        # 应用中自定义日志记录器
        'mylogger': {
            'level': 'DEBUG',
            'handlers': ['console', 'file'],
            'propagate': True,
        },
        "django": {
            "level": "DEBUG",
            "handlers": ["console", "file"],
            'propagate': False,
        },
        "django.request": {
            "level": "DEBUG",
            "handlers": ["request"],
            'propagate': False,
        },
        "django.server": {
            "level": "DEBUG",
            "handlers": ["server"],
            'propagate': False,
        },
        "django.db.backends": {
            "level": "DEBUG",
            "handlers": ["db_backends"],
            'propagate': False,
        },
        "django.utils.autoreload": {
            "level": "INFO",
            "handlers": ["autoreload"],
            'propagate': False,
        }
    },
    'root': {
        "level": "DEBUG",
        "handlers": ["root"],
    }
}

2、应用中添加logginger 日志记录

1、在应用的views.py 文件中添加logging 模块依赖,并在相关方法中输出相关日志记录

import logging
 
# 日志输出常量定义
logger = logging.getLogger('mylogger')

# json 数据提交,并转换为实体,执行入库操作
def insertJSON(request):
    logger.info("post request body 请求数据提交")
    json_str = request.body
    json_str = json_str.decode()  # python3.6及以上不用这一句代码
    dict_data = json.loads(json_str)  # loads把str转换为dict,dumps把dict转换为str
 
    item = Book()
    objDictTool.to_obj(item, **dict_data)
    print("名称: {}, 价格: {},  作者: {}".format(item.name, item.price, item.author))
    # 执行数据库插入
    item.save()
    return response_success(message="数据入库成功")

注意:在logginer 配置文件中,定义自定义记录器mylogger 对应实例化对象就是views.py 文件中实例的logging对象。

3、日志记录结果展示:

总结

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