我有一个小的python项目,它有以下结构-

Project 
 -- pkg01
   -- test01.py
 -- pkg02
   -- test02.py
 -- logging.conf

我计划使用默认日志记录模块将消息打印到标准输出和日志文件。 要使用日志记录模块,需要进行一些初始化

import logging.config

logging.config.fileConfig('logging.conf')
logger = logging.getLogger('pyApp')

logger.info('testing')

目前,在开始记录消息之前,我在每个模块中执行此初始化。是否可以只在一个地方执行一次初始化,以便通过记录整个项目来重用相同的设置?


当前回答

@Yarkee的解决方案似乎更好。我想再加一些

class Singleton(type):
    _instances = {}

    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls not in cls._instances.keys():
            cls._instances[cls] = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs)
        return cls._instances[cls]


class LoggerManager(object):
    __metaclass__ = Singleton

    _loggers = {}

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        pass

    @staticmethod
    def getLogger(name=None):
        if not name:
            logging.basicConfig()
            return logging.getLogger()
        elif name not in LoggerManager._loggers.keys():
            logging.basicConfig()
            LoggerManager._loggers[name] = logging.getLogger(str(name))
        return LoggerManager._loggers[name]    


log=LoggerManager().getLogger("Hello")
log.setLevel(level=logging.DEBUG)

所以LoggerManager可以插入到整个应用程序中。 希望它有意义和价值。

其他回答

你也可以想出这样的东西!

def get_logger(name=None):
    default = "__app__"
    formatter = logging.Formatter('%(levelname)s: %(asctime)s %(funcName)s(%(lineno)d) -- %(message)s',
                              datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    log_map = {"__app__": "app.log", "__basic_log__": "file1.log", "__advance_log__": "file2.log"}
    if name:
        logger = logging.getLogger(name)
    else:
        logger = logging.getLogger(default)
    fh = logging.FileHandler(log_map[name])
    fh.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(fh)
    logger.setLevel(logging.DEBUG)
    return logger

现在你可以在同一个模块和整个项目中使用多个记录器,如果上面的定义在一个单独的模块中,并在其他模块中导入日志记录是必需的。

a=get_logger("__app___")
b=get_logger("__basic_log__")
a.info("Starting logging!")
b.debug("Debug Mode")

这些答案中有几个建议在模块的顶部

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

据我所知,这是非常糟糕的做法。原因是文件配置默认情况下将禁用所有现有的记录器。如。

#my_module
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

def foo():
    logger.info('Hi, foo')

class Bar(object):
    def bar(self):
        logger.info('Hi, bar')

在主模块中:

#main
import logging

# load my module - this now configures the logger
import my_module

# This will now disable the logger in my module by default, [see the docs][1] 
logging.config.fileConfig('logging.ini')

my_module.foo()
bar = my_module.Bar()
bar.bar()

现在logging.ini中指定的日志将为空,因为现有的记录器已被fileconfig调用禁用。

虽然这当然是可能的(disable_existing_Loggers=False),但实际上你库的许多客户端不会知道这个行为,也不会接收到你的日志。通过始终调用logging使您的客户更容易。在本地getlog。温馨提示:我是从Victor Lin的网站上了解到这种行为的。

因此,好的做法是总是调用日志记录。在本地getlog。如。

#my_module
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

def foo():
    logging.getLogger(__name__).info('Hi, foo')

class Bar(object):
    def bar(self):
        logging.getLogger(__name__).info('Hi, bar')    

同样,如果你在main中使用fileconfig,设置disable_existing_loggers=False,以防你的库设计人员使用模块级记录器实例。

最佳实践是,在每个模块中定义一个记录器,如下所示:

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

在模块的顶部附近,然后在模块中的其他代码中执行例如。

logger.debug('My message with %s', 'variable data')

如果你需要在一个模块中细分日志活动,使用例如。

loggerA = logging.getLogger(__name__ + '.A')
loggerB = logging.getLogger(__name__ + '.B')

和log到loggerA和loggerB。

在你的主程序中,执行以下操作:

def main():
    "your program code"

if __name__ == '__main__':
    import logging.config
    logging.config.fileConfig('/path/to/logging.conf')
    main()

or

def main():
    import logging.config
    logging.config.fileConfig('/path/to/logging.conf')
    # your program code

if __name__ == '__main__':
    main()

在这里可以查看来自多个模块的日志记录,在这里可以查看将被其他代码用作库模块的代码的日志记录配置。

Update: When calling fileConfig(), you may want to specify disable_existing_loggers=False if you're using Python 2.6 or later (see the docs for more information). The default value is True for backward compatibility, which causes all existing loggers to be disabled by fileConfig() unless they or their ancestor are explicitly named in the configuration. With the value set to False, existing loggers are left alone. If using Python 2.7/Python 3.2 or later, you may wish to consider the dictConfig() API which is better than fileConfig() as it gives more control over the configuration.

再加入另一种溶液。

在我的模块的init.py中,我有这样的东西:

# mymodule/__init__.py
import logging

def get_module_logger(mod_name):
  logger = logging.getLogger(mod_name)
  handler = logging.StreamHandler()
  formatter = logging.Formatter(
        '%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s')
  handler.setFormatter(formatter)
  logger.addHandler(handler)
  logger.setLevel(logging.DEBUG)
  return logger

然后在每个模块我需要一个记录器,我做:

# mymodule/foo.py
from [modname] import get_module_logger
logger = get_module_logger(__name__)

当日志丢失时,您可以根据它们来自的模块来区分它们的来源。

实际上,每个日志记录器都是父日志记录器的子日志记录器(例如,package.subpackage.module继承了package.subpackage的配置),所以你所需要做的只是配置根日志记录器。这可以通过logging.config. fileconfig(您自己的记录器配置)或logging来实现。basicConfig(设置根日志记录器)。在你的入口模块(__main__.py或任何你想运行的模块,例如main_script.py)中设置日志。__init__.py也可以)

使用basicConfig:

# package/__main__.py
import logging
import sys

logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO)

使用fileConfig:

# package/__main__.py
import logging
import logging.config

logging.config.fileConfig('logging.conf')

然后创建每个记录器使用:

# package/submodule.py
# or
# package/subpackage/submodule.py
import logging
log = logging.getLogger(__name__)

log.info("Hello logging!")

有关更多信息,请参阅高级日志记录教程。