python监控日志函数 python监控日志关键字

在 python 项目中如何记录日志

写本文的目的是我在写 python 项目的时候需要记录日志，我忘记怎么处理了，每次都需要去网上查一遍， 好记性不如烂笔头 ， 这里把查阅的内容记录下来，方便以后查找。

python 项目中记录日志，可以使用 logging 模块，logging 模块定义的函数和类为应用程序和库的开发实现了一个灵活的事件日志系统。logging 模块是Python的一个标准库模块，由标准库模块提供日志记录API的关键好处是所有Python模块都可以使用这个日志记录功能。所以，你的应用日志可以将你自己的日志信息与来自第三方模块的信息整合起来。

在 __init__.py 文件中做如下配置：

控制台输出日志如下：

参考文档

相关问答

Q1: 如何用python写监控日志函数

def write_log(username,operation):

    '''

    写日志函数

    :param username:用户名

    :param operation:用户的操作信息

    :return:

    '''

    w_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H%M%S')

    with open('log.txt','a+') as fw:

        log_content = '%s %s %s \n'%(w_time,username,operation)

        fw.write(log_content)

希望对你有帮助！

Q2: python 执行函数长时间不打日志,检测是否还在运行？

pyhon的一个函数在执行I/O参数比如文件读写，socket正在等待数据时是不能干其他事情的，包括打日志。如果想让一个文件准备好读写了或者一个socket有数据可以直接接收时让操作系统通知程序的话，可以试试select库

Q3: Python日志—Python日志模块logging介绍

从事与软件相关工作的人，应该都听过“日志”一词。

日志就是跟踪软件运行时事件的方法，为了能够在程序运行过程中记录错误。

通过日志记录程序的运行，方便我们查询信息，以便追踪问题、进行维护和调试、还是数据分析。

并且各编程语言都形成了各自的日志体系和相应的框架。

日志的作用总结：

首先我们要树立一个观点，那就是“不是为了记录日志而记录日志，日志也不是随意记的”。要实现能够只通过日志文件还原整个程序执行的过程，达到能透明地看到程序里执行情况，每个线程每个过程到底执行结果的目的。日志就像飞机的黑匣子一样，应当能够复原异常的整个现场乃至细节。

在项目中，日志这个功能非常重要，我们要重视起来。

在Python中，使用logging模块来进行日志的处理。

logging是Python的内置模块，主要用于将日志信息进行格式化内容输出，可将格式化内容输出到文件，也可输出到屏幕。

我们在开发过程中，常用print()函数来进行调试，但是在实际应用的部署时，我们要将日志信息输出到文件中，方便后续查找以及备份。

在我们使用日志管理时，我们也可以将日志格式化成Json对象转存到ELK中方便图形化查看及管理。

logging模块将日志系统从高向低依次定义了四个类，分别是logger（日志器）、handler（处理器）、filter(过滤器)和formatter(格式器)。其中由日志器生成的实例将接管原本日志记录函数logging.log的功能。

说明：

我们先来思考下下面的两个问题：

在软件开发阶段或部署开发环境时，为了尽可能详细的查看应用程序的运行状态来保证上线后的稳定性，我们可能需要把该应用程序所有的运行日志全部记录下来进行分析，这是非常耗费机器性能的。

当应用程序正式发布或在生产环境部署应用程序时，我们通常只需要记录应用程序的异常信息、错误信息等，这样既可以减小服务器的I/O压力，也可以避免我们在排查故障时被淹没在日志的海洋里。

那么怎样才能在不改动应用程序代码的情况下，根据事件的重要性或者称之为等级，实现在不同的环境中，记录不同详细程度的日志呢？

这就是日志等级的作用了，我们通过配置文件指定我们需要的日志等级就可以了。

说明：

总结：

开发应用程序时或部署开发环境时，可以使用DEBUG或INFO级别的日志获取尽可能详细的日志信息，可以方便进行开发或部署调试。 应用上线或部署生产环境时，应用使用WARNING或ERROR或CRITICAL级别的日志，来降低机器的I/O压力和提高获取错误日志信息的效率。 日志级别的指定通常都是在应用程序的配置文件中进行指定的。 不同的应用程序所定义的日志等级会有所差别，根据实际需求来决定。

Q4: python中更优雅的记录日志

在以往我们使用日志，更多的是使用 python 自带的 logging 模块，它可以设置错误等级、输出方式等。

但使用方式相对比较复杂，想要更好的使用需要如 log4net 一样单独配置，这在 python 中感觉不是很优雅。

下面介绍一个 python 库： loguru 。 guru 是印度语中大师的意思， loguru 直译就是“日志大师”。

如图 logging 一样， loguru 也有定义日志等级。不同的日志等级，输出效果也不一样（默认的等级由低到高是 DEBUG 、 INFO 、 WARNING 、 ERROR 、 CRITICAL ，也可以自己使用 level 函数定义）。

类似 logging 中的 logger.addHandler ，loguru统一使用 add 函数来管理格式、文件输出、过滤等操作，它提供了许多参数来实现 logger.addHandler 中的配置更加简单方便。

其中 sink 是最重要的参数，可以传入不同的数据类型。传入文件路径、文件句柄、 sys.stderr 、甚至 logging 模块的 Handler 如 FileHandler 、 StreamHandler 等，这样就可以快速实现自定义的 Handler 配置。

通过给 remove 方法传递 add 方法返回的对象， 可以删除 add 方法添加的 sink ，这里的 remove 并不是删除 test2.log 文件，而是停止向该文件输出日志，需要需要继续记录日志则需要重新 add 日志文件。

用 rotation 、 retention 、 compression 进行日志窗口、更新、压缩管理。

支持控制台输出添加颜色， 除了基础色， loguru 甚至允许16进制、RGB格式的颜色值和加粗、下划线等样式。

使用装饰器 @logger.catch 可以和 logging 一样使用 logger.exception 函数来记录异常信息。

使用 exception 方法输出的异常信息包含堆栈信息和当前变量的值，方便问题定位。

使用 serialize 可以将日志转换为 JSON 格式， enqueue 可以保证多线程、多进程安全。

修改时间格式。

关于python监控日志函数和python监控日志关键字的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。