学习 logging 模块 chatGPT 问答

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Sep 19, 2023 08:33 AM

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logging.config.fileConfig 配置文件格式

ChatGPT

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在Python的logging模块中，logging.config.fileConfig函数用于从配置文件中读取日志配置。该配置文件通常采用INI文件格式，分为几个主要的部分。

[loggers]: 列出需要配置的logger名称。

[handlers]: 列出需要配置的handler名称。

[formatters]: 列出需要配置的formatter名称。

[logger_名称]: 针对每个特定的logger进行的配置。

[handler_名称]: 针对每个特定的handler进行的配置。

[formatter_名称]: 针对每个特定的formatter进行的配置。

以下是一个简单的示例：

配置文件各部分解释

[loggers], [handlers], [formatters]: 列出所有需要配置的logger、handler和formatter的名称。

[logger_名称], [handler_名称], [formatter_名称]: 针对每一个特定的logger、handler或formatter进行的详细配置。

level: 日志级别。
handlers: 关联的handler。
qualname: logger的全名（用于区分不同的logger）。
propagate: 是否传播消息给父logger。

[handler_名称]

class: handler的类名。
level: 日志级别。
formatter: 使用的formatter。
args: 传递给handler类初始化方法的参数。

注意，这里的StreamHandler、DEBUG等都是Python logging模块内置的类和常量。你可以根据需要更改它们。

一旦你创建了这个配置文件，你就可以在Python代码中使用logging.config.fileConfig()方法来加载它：

这样，日志系统就会按照logging.ini文件中的配置来执行。这对于需要可配置和灵活的日志处理非常有用。

You

如上配置中, 如何配置多个 handle

ChatGPT

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在logging.config.fileConfig的INI格式配置文件中，配置多个handler主要涉及以下几个步骤：

在[handlers]段落中列出所有你想要配置的handler的键（key）。

为每一个handler创建一个单独的[handler_名称]段落，并进行具体配置。

在[logger_名称]段落中，通过设置handlers字段为一个由逗号分隔的handler键列表，指定该logger应该使用哪些handler。

以下是一个配置了多个handler（一个StreamHandler和一个FileHandler）的示例：

配置解释

在[handlers]段落中，我添加了两个handler键：consoleHandler和fileHandler。

创建了两个独立的handler配置段落：[handler_consoleHandler]和[handler_fileHandler]，并对它们进行了具体的配置。

在[logger_root]和[logger_sampleLogger]段落中，我设置了handlers字段为consoleHandler,fileHandler，这意味着这些logger将使用这两个handler来处理日志。

这样，日志既会输出到控制台（通过StreamHandler），也会写入到一个名为logfile.log的文件中（通过FileHandler）。这两个handler都会使用相同的formatter（sampleFormatter）来格式化日志记录。

你只需将这个配置保存为一个INI文件（例如logging.ini），然后在你的Python代码中使用logging.config.fileConfig来加载这个配置文件。这样，你就可以利用多个handler来更灵活地处理日志了。

You

可以增加 filter 吗

ChatGPT

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当然，你可以在logging.config.fileConfig的INI格式配置文件中添加日志过滤器（Filter）。但需要注意的是，Python标准库中的logging.config.fileConfig函数对于过滤器的支持相对有限。你可以通过代码来添加过滤器，但在INI配置文件中直接配置过滤器是比较受限的。

以下是一个示例，展示了如何在代码中为通过fileConfig配置的logger添加一个简单的过滤器：

配置文件（logging.ini）：

Python 代码：

在这个示例中，我定义了一个名为MyFilter的自定义过滤器类。这个过滤器仅通过包含“keyword”的日志记录。

然后，我使用logging.config.fileConfig加载了INI格式的配置文件，并获取了一个名为sampleLogger的logger对象。

接着，我创建了MyFilter的一个实例，并使用addFilter方法将其添加到sampleLogger中。

这样，即使我们使用的是通过fileConfig加载的配置，也能成功地为logger添加了一个自定义过滤器。这个过滤器将只允许包含“keyword”的日志消息通过。

You

root,sampleLogger 这两个 logging 有什么区别

ChatGPT

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在Python的logging库中，root logger和名为sampleLogger（或其他任何自定义名称）的logger有以下几个主要区别：

层次结构：root logger是所有logger对象的父级。其他所有的logger（例如sampleLogger）都是root logger的后代。这个层次结构允许日志消息在logger之间传播。

默认行为：如果一个自定义logger（例如sampleLogger）没有被配置或没有关联的handler，那么其日志消息会传播到root logger。root logger默认有一个StreamHandler用于输出日志到控制台。

配置：root logger和sampleLogger可以独立配置。你可以为它们指定不同的日志级别、handler、formatter等。

名称空间：自定义logger通常用于标识或隔离应用程序的不同部分。例如，你可能会使用一个名为database的logger来处理与数据库相关的日志，而使用一个名为network的logger来处理与网络相关的日志。

消息传播：你可以通过设置propagate属性来控制日志消息是否从子logger（如sampleLogger）传播到其上级（例如root logger）。默认情况下，propagate设置为True。

多样性与灵活性：自定义logger（如sampleLogger）提供了更多灵活性，因为你可以根据不同的应用程序组件或模块为它们定义不同的行为。

示例

在一个配置文件中：

root logger仅处理ERROR级别或以上的日志，并通过consoleHandler输出到控制台。

sampleLogger处理DEBUG级别或以上的日志，并通过fileHandler输出到一个文件。

这样，通过使用root和自定义的logger，你可以更细致地控制哪些日志消息被处理和如何被处理。

You

上述配置文件中, logger 中的 level 和 handler 的 level 是什么关系

ChatGPT

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在Python的logging配置中，logger和handler都有一个level设置，但它们起作用的阶段和逻辑有所不同：

Logger Level：当一个日志消息到达某个logger时，首先会检查这个消息的级别是否大于或等于logger自己的级别。如果是，消息会被处理并传递给该logger关联的所有handler；否则，该消息会被忽略。

Handler Level：即使消息通过了logger的级别检查，它还需要通过与之关联的每个handler的级别检查。handler级别用于进一步过滤消息。只有当消息级别大于或等于handler的级别时，该handler才会处理该消息。

逻辑关系：

第一关卡：Logger Level

如果消息级别 ≥ Logger级别，则进入下一关；否则，消息被丢弃。

第二关卡：Handler Level

对于通过第一关卡的消息，还需检查与各个handler相关的级别。如果消息级别 ≥ Handler级别，则由该handler进行处理。

示例：

假设配置文件中有以下设置：

当一个INFO级别的消息到达sampleLogger时，它会被丢弃，因为INFO < WARNING（Logger级别）。

当一个WARNING级别的消息到达sampleLogger时，它会通过Logger级别的检查，但只会被fileHandler处理，因为WARNING < ERROR（consoleHandler的级别）但WARNING ≥ DEBUG（fileHandler的级别）。

通过这种方式，logger和handler的level设置提供了两级过滤机制，使得日志系统更加灵活和高效。