本篇内容介绍了“Django logging日志模块怎么配置”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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)
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:
DEBUG
:排查故障时使用的低级别系统信息
INFO
:一般的系统信息
WARNING
:描述系统发生了一些小问题的信息
ERROR
:描述系统发生了大问题的信息
CRITICAL
:描述系统发生严重问题的信息
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。
类 | 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。 |
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。
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。
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 |
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:
“Django logging日志模块怎么配置”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
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