过度格式化字符串
应该尽量避免使用 loggger.info(“string template {}”.format(argument)) ，可能的话尽量使用 logger.info(“string template %s”, argument)。 这是个更好的实践，因为只有当日志被发送时，字符串才会发生真正改变。当我们记录的层级在 INFO 之上时，不这么做会导致浪费周期，因为这个改变仍然会发生。
捕捉和格式化异常
通常，我们想记录在抓取模块异常的日志信息，如果这样写会很直观：
try: ... except Exception as error: logger.info("Something bad happened: %s", error) |
但是这样的代码会给我们显示类似于 Something bad happened: “secret_key.” 的日志行，这并不是很有用。如果我们使用 exc_info 作为事先说明，那么它将会如下显示：
try: ... except Exception: logger.info("Something bad happened", exc_info=True) Something bad happened Traceback (most recent call last): File "sample_project.py", line 10, in code inner_code() File "sample_project.py", line 6, in inner_code x = data["secret_key"] KeyError: 'secret_key' |
这不仅仅会包含异常的准确资源，同时也会包含它的类型。
设置记录器
装备我们的软件很简单，我们需要设置日志栈，并且制定这些记录是如何被发出的。
以下是设置日志栈的多种方法
基础设置
这是至今最简单的设置日志记录的方法。使用 logging.basicConfig(level=”INFO”) 搭建一个基础的 StreamHandler ，这样就会记录在 INFO 上的任何东西，并且到控制台以上的级别。以下是编写基础设置的一些参数：
在设置简单的脚本上，这是简单又使用的方法。
请注意， basicConfig 仅仅在运行的一开始可以这么调用。如果你已经设置了你的根记录器，调用 basicConfig 将不会奏效。
字典设置
所有元素的设置以及如何连接它们可以作为字典来说明。这个字典应当由不同的部分组成，包括记录器、处理器、格式化以及一些基本的通用参数。
例子如下：
config = { 'disable_existing_loggers': False, 'version': 1, 'formatters': { 'short': { 'format': '%(asctime)s %(levelname)s %(name)s: %(message)s' }, }, 'handlers': { 'console': { 'level': 'INFO', 'formatter': 'short', 'class': 'logging.StreamHandler', }, }, 'loggers': { '': { 'handlers': ['console'], 'level': 'ERROR', }, 'plugins': { 'handlers': ['console'], 'level': 'INFO', 'propagate': False } }, } import logging.config logging.config.dictConfig(config) |
当被引用时， dictConfig 将会禁用所有运行的记录器，除非 disable_existing_loggers 被设置为 false。这通常是需要的，因为很多模块声明了一个全球记录器，它在 dictConfig 被调用之前被导入的时候将会实例化。
你可以查看 schema that can be used for the dictConfig method（链接）。通常，这些设置将会存储在一个 YAML 文件中，并且从那里设置。很多开发者会倾向于使用这种方式而不是使用 fileConfig（链接）,因为它为定制化提供了更好的支持。
拓展 logging
幸亏设计了这种方式，拓展 logging 模块很容易。让我们来看些例子：
logging JSON | 记录 JSON
只要我们想要记录，我们可以通过创建一种自定义格式化来记录 JSON ，它会将日志记录转化为 JSON 编码的字符串。
import logging import logging.config import json ATTR_TO_JSON = ['created', 'filename', 'funcName', 'levelname', 'lineno', 'module', 'msecs', 'msg', 'name', 'pathname', 'process', 'processName', 'relativeCreated', 'thread', 'threadName'] class JsonFormatter: def format(self, record): obj = {attr: getattr(record, attr) for attr in ATTR_TO_JSON} return json.dumps(obj, indent=4) handler = logging.StreamHandler() handler.formatter = JsonFormatter() logger = logging.getLogger(__name__) logger.addHandler(handler) logger.error("Hello") |
添加更多上下文
在格式化中，我们可以指定任何日志记录的属性。
我们可以通过多种方式增加属性，在这个例子中，我们用过滤器来丰富日志记录。
import logging import logging.config GLOBAL_STUFF = 1 class ContextFilter(logging.Filter): def filter(self, record): global GLOBAL_STUFF GLOBAL_STUFF += 1 record.global_data = GLOBAL_STUFF return True handler = logging.StreamHandler() handler.formatter = logging.Formatter("%(global_data)s %(message)s") handler.addFilter(ContextFilter()) logger = logging.getLogger(__name__) logger.addHandler(handler) logger.error("Hi1") logger.error("Hi2") |
这样有效地在所有日志记录中增加了一个属性，它可以通过记录器。格式化会在日志行中包含这个属性。
请注意这会在你的应用中影响所有的日志记录，包含你可能用到以及你发送日志的库和其他的框架。它可以用来记录类似于在所有日志行里的一个独立请求 ID ，去追踪请求或者去添加额外的上下文信息。
从 Python 3.2 开始，你可以使用 setLogRecordFactory 去获得所有日志的创建记录和增加额外的信息。这个 extra attribute 和 LoggerAdapter class 或许同样是有趣的。
缓冲日志
有时候当错误发生时，我们想要排除日志故障。创建一个缓冲的处理器，来记录当错误发生时的最新故障信息是一种可行的办法。下面的代码是个非人为策划的例子：
import logging import logging.handlers class SmartBufferHandler(logging.handlers.MemoryHandler): def __init__(self, num_buffered, *args, **kwargs): kwargs["capacity"] = num_buffered + 2 # +2 one for current, one for prepop super().__init__(*args, **kwargs) def emit(self, record): if len(self.buffer) == self.capacity - 1: self.buffer.pop(0) super().emit(record) handler = SmartBufferHandler(num_buffered=2, target=logging.StreamHandler(), flushLevel=logging.ERROR) logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel("DEBUG") logger.addHandler(handler) logger.error("Hello1") logger.debug("Hello2") # This line won't be logged logger.debug("Hello3") logger.debug("Hello4") logger.error("Hello5") # As error will flush the buffered logs, the two last debugs will be logged |
更多信息
这篇关于日志记录库的灵活性和可配置性的介绍，目的在于证明它如何设计了分别的关注点的美学。它同样为任何对 logging documentation 和 how-to guide 感兴趣的人提供了一个坚实的基础。虽然这篇文章对于 Python 日志模块并不是一个综合性的知道，但是这里有一些针对于常见的问题的回答。
问：我的库发送了一个“ no logger configured” 的警告
答：从 The Hitchhiker’s Guide to Python 查阅 how to configure logging in a library
问：如果一个记录器没有层级设置会怎么样？
答：记录器的有效层级，会由它的父级递归定义。
问：我所有的日志都在本地时间，我如何记录在 UTC ？
答：格式化就是答案！你需要在你的格式化中设置 converter 属性为通用的 UTC 时间。使用 converter = time.gmtime 。
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