每个 Python 程序员都要知道的日志实践

在现实生活中,记录日志非常重要。银行转账时会有转账记录;飞机飞行过程中,会有黑盒子(飞行数据记录器)记录飞行过程中的一切。如果有出现什么问题,人们可以通过日志数据来搞清楚到底发生了什么。

对于系统开发、调试以及运行,记录日志都是同样的重要。如果没有日志记录,程序崩溃时你几乎就没办法弄明白到底发生了什么事情。举个例子,当你在写一个服务器程序时,记录日志是非常有必要的。下面展示的就是 EZComet.com 服务器的日志文件截图。

服务崩溃后,如果没有日志,我几乎没办法知道到底发生了错误。日志不仅对于服务器很重要,对于桌面图形应用同样十分重要。比如,当你的客户的 PC 机程序崩溃时,你可以让他们把日志文件发给你,这样你就可以找到问题到底出在哪儿。相信我,在不同的 PC 环境下,你永远不会知道会有怎样奇怪的问题。我曾经就接收到过这样的错误日志。

我最终发现,这个客户的 PC 机被一种病毒感染,导致了调用 gethostname 函数失败。看吧,如果没有日志可以查你怎么可能知道这些。

打印输出不是个好办法

尽管记录日志非常重要,但是并不是所有的开发者都能正确地使用它。我曾看到一些开发者是这样记录日志的,在开发的过程中插入 print 语句,开发结束后再将这些语句移除。就像这样:

这种方式对于简单脚本型程序有用,但是如果是复杂的系统,你最好不要使用这样的方式。首先,你没办法做到在日志文件中只留下极其重要的消息。你会看到大量的消息日志。但是你却找不到任何有用的信息。你除了移除这输出语句这外,没别的办法控制代码,但是极有可能的是你忘记了移出那些没用的输出。再者,print 输出的所有信息都到了标准输出中,这将严重影响到你从标准输出中查看其它输出数据。当然,你也可以把消息输出到 stderr ,但是用 print 做日志记录的方式还是不好。

使用 python 的标准日志模块

那么,怎么样记录日志才是正确的呢?其实非常简单,使用 python 的标准日志模块。多亏 python 社区将日志做成了一个标准模块。它非常简单易用且十分灵活。你可以像这样使用日志系统:

运行的时候就可看到:

你可能会问这与使用 print 有什么不同呢。它有以下的优势:

  • 你可以控制消息的级别,过滤掉那些并不重要的消息。
  • 你可决定输出到什么地方,以及怎么输出。

有许多的重要性别级可供选择,debug、info、warning、error 以及 critical。通过赋予 logger 或者 handler 不同的级别,你就可以只输出错误消息到特定的记录文件中,或者在调试时只记录调试信息。让我们把 logger 的级别改成 DEBUG 再看一下输出结果:

输出变成了:

正如看到的那样,我们把 logger 的等级改为 DEBUG 后,调试记录就出现在了输出当中。你也可以选择怎么处理这些消息。例如,你可以使用 FileHandler 把记录写进文件中:

标准库模块中提供了许多的 handler ,你可以将记录发送到邮箱甚至发送到一个远程的服务器。你也可以实现自己的记录 handler 。这里将不具体讲述实现的细节,你可以参考官方文档:Basci TurialAdvanced TutorialLogging Cookbook

以合适的等级输出日志记录

有了灵活的日志记录模块后,你可以按适当的等级将日志记录输出到任何地方然后配置它们。那么你可能会问,什么是合适的等级呢?在这儿我将分享一些我的经验。

大多数的情况下,你都不想阅读日志中的太多细节。因此,只有你在调试过程中才会使用 DEBUG 等级。我只使用 DEBUG 获取详细的调试信息,特别是当数据量很大或者频率很高的时候,比如算法内部每个循环的中间状态。

在处理请求或者服务器状态变化等日常事务中,我会使用 INFO 等级。

当发生很重要的事件,但是并不是错误时,我会使用 WARNING 。比如,当用户登录密码错误时,或者连接变慢时。

有错误发生时肯定会使用 ERROR 等级了。比如抛出异常,IO 操作失败或者连接问题等。

我很少使用 CRITICAL 。当一些特别糟糕的事情发生时,你可以使用这个级别来记录。比方说,内存耗尽,磁盘满了或者核危机(希望永远别发生 :S)。

使用 __name__ 作为 logger 的名称

虽然不是非得将 logger 的名称设置为 __name__ ,但是这样做会给我们带来诸多益处。在 python 中,变量 __name__ 的名称就是当前模块的名称。比如,在模块 “foo.bar.my_module” 中调用 logger.getLogger(__name__) 等价于调用logger.getLogger(“foo.bar.my_module”) 。当你需要配置 logger 时,你可以配置到 “foo” 中,这样包 foo 中的所有模块都会使用相同的配置。当你在读日志文件的时候,你就能够明白消息到底来自于哪一个模块。

捕捉异常并使用 traceback 记录它

出问题的时候记录下来是个好习惯,但是如果没有 traceback ,那么它一点儿用也没有。你应该捕获异常并用 traceback 把它们记录下来。比如下面这个例子:

使用参数 exc_info=true 调用 logger 方法, traceback 会输出到 logger 中。你可以看到下面的结果:

你也可以调用 logger.exception(msg, _args),它等价于 logger.error(msg, exc_info=True, _args)。

千万不要在模块层次获取 Logger,除非 disable_existing_loggers 被设置为 False

你可以看到很多在模块层次获取 logger 的例子(在这篇文章我也使用了很多,但这仅仅为了让示例更短一些)。它们看上去没什么坏处,但事实上,这儿是有陷阱的 – 如果你像这样在模块中使用 Logger,Python 会保留从文件中读入配置前所有创建的所有 logger。

my_module.py

main.py

logging.ini

本应该在日志中看到记录,但是你却什么也没有看到。为什么呢?这就是因为你在模块层次创建了 logger,然后你又在加载日志配置文件之前就导入了模块。logging.fileConfig 与 logging.dictConfig 默认情况下会使得已经存在的 logger 失效。所以,这些配置信息不会应用到你的 Logger 上。你最好只在你需要 logger 的时候才获得它。反正创建或者取得 logger 的成本很低。你可以这样写你的代码:

这样,logger 就会在你加载配置后才会被创建。这样配置信息就可以正常应用。

python2.7 之后的版本中 fileConfg 与 dictConfig 都新添加了 “disable_existing_loggers” 参数,将其设置为 False,上面提到的问题就可以解决了。例如:

使用 JSON 或者 YAML 记录配置

虽然你可以在 python 代码中配置你的日志系统,但是这样并不够灵活。最好的方法是使用一个配置文件来配置。在 Python2.7 及之后的版本中,你可以从字典中加载 logging 配置。这也就意味着你可以从 JSON 或者 YAML 文件中加载日志的配置。尽管你还能用原来 .ini 文件来配置,但是它既很难读也很难写。下面我给你们看一个用 JSON 和 YAML 文件配置的例子:

logging.json

logging.yaml

接下来将展示怎样从 JSON 文件中读入日志的配置信息:

使用 JSON 的一个优点就是 json是一个标准库,你不需要额外安装它。但是从我个人来说,我比较喜欢 YAML 一些。它无论是读起来还是写起来都比较容易。你也可以使用下面的方法来加载一个 YAML 配置文件:

接下来,你就可以在运行程序的时候调用 setup_logging 来启动日志记录了。它默认会读取 logging.json 或 logging.yaml 文件 。你也可以设置环境变量 LOG_CCFG 从指定路径加载日志配置。例如:

如果你喜欢 YAML:

使用旋转文件句柄

如果你用 FileHandler 写日志,文件的大小会随着时间推移而不断增大。最终有一天它会占满你所有的磁盘空间。为了避免这种情况出现,你可以在你的生成环境中使用 RotatingFileHandler 替代 FileHandler。

如果你有多个服务器可以启用一个专用的日志服务器

当你有多个服务器和不同的日志文件时,你可以创建一个集中式的日志系统来收集重要的(大多数情况是警告或者错误消息)信息。然后通过监测这些日志信息,你就可以很容易地发现系统中的问题了。

总结

Python 的日志库设计得如此之好,真是让人欣慰,我觉得这是标准库中最好的一部分了,你不得不选择它。它很灵活,你可以用你自己的 handler 或者 filter。已经有很多的第三方的 handler 了,比如 pyzmq 提供的 ZeroMQ 日志句柄,它允许你通过 zmq 套接字发送日志消息。如果你还不知道怎么正确的使用日志系统,这篇文章将会非常有用。有了很好的日志记录实践,你就能非常容易地发现系统中的问题。这是很非常值得投资的。:)

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最新评论
  • 黑猫警长 python web开发 2015/07/05

    以合适的等级输出日志记录,这个部分,有拼写错误,CRITICAL拼写成了CRITIAL ,漏了个 A,除此之外,文章写的很好,正在学习日志模块,很有用,翻译的也很易懂

  • 忆江南 程序员 2015/08/26

    2.4的版本logging模块没有funcName字段,获取不到函数名称

  • 花脸 蜘蛛 2015/11/24

    在多个模块内打印log到一个文件的方法:传给getLogger(moudle_name)函数的moudle_name要显示继承关系才行,比如a.py 内import b ,那么b的模块级的getLogger应该写成getLogger('a.b'),a的模块级的getLogger应该写成getLogger('a')。
    如果b模块里面有类c,在类c里面的logger应写作getLogger('a.b.c')。
    这应该不是什么坑。

    参考:https://docs.python.org/2/howto/logging-cookbook.html#logging-cookbook - Using logging in multiple modules

  • superunusa   2016/11/25

    谢谢,学了。刚试了试,确实挺方便的

  • 写的很好,特意注册个帐号来顶一下

  • 执剑为何 端茶倒水,洗涤拖地,打杂工 07/14

    很好很强大啊!

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