python接口自动化（四十）- logger 日志 - 下（超详解）

**Python 接口自动化（四十）- Logger 日志 - 下**

在前面的文章中，我们已经介绍了如何使用 Python 的 `logging` 模块来实现日志功能。然而，实际开发中，我们往往需要更高级的日志管理能力，比如自定义日志格式、多线程安全等。在本文中，我们将继续讨论这些主题。

###1. 自定义日志格式我们可以通过继承 `logging.Formatter` 类来实现自定义日志格式。例如，下面是一个例子：

import loggingclass CustomFormatter(logging.Formatter):
 def format(self, record):
 # 日志级别 level = record.levelname # 日志时间 timestamp = record.created # 日志内容 message = record.getMessage()
 # 自定义日志格式 return f"[{level}] [{timestamp}] {message}"

# 创建一个 logger 实例logger = logging.getLogger(__name__)
# 设置日志级别logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建一个 handler 实例handler = logging.StreamHandler()
# 设置日志格式handler.setFormatter(CustomFormatter())
# 将 handler 添加到 logger 中logger.addHandler(handler)

# 测试一下logger.debug("这是一个 debug 日志")
logger.info("这是一个 info 日志")
logger.warning("这是一个 warning 日志")
logger.error("这是一个 error 日志")
logger.critical("这是一个 critical 日志")

在这个例子中，我们定义了一个 `CustomFormatter` 类，继承自 `logging.Formatter`。我们重写了 `format` 方法来实现自定义日志格式。在实际开发中，你可以根据自己的需求进行调整。

###2. 多线程安全在多线程环境下，logger 日志可能会出现问题，因为 logger 的 handler 可能会被多个线程同时访问。为了解决这个问题，我们需要使用线程安全的 logger 实现。

Python 中提供了一个 `threading` 模块，可以帮助我们实现线程安全的 logger。例如：

import loggingimport threadingclass ThreadSafeLogger(logging.Logger):
 def __init__(self, name):
 super().__init__(name)
 self._lock = threading.Lock()

 def debug(self, msg, *args, **kwargs):
 with self._lock:
 return super().debug(msg, *args, **kwargs)

 def info(self, msg, *args, **kwargs):
 with self._lock:
 return super().info(msg, *args, **kwargs)

 def warning(self, msg, *args, **kwargs):
 with self._lock:
 return super().warning(msg, *args, **kwargs)

 def error(self, msg, *args, **kwargs):
 with self._lock:
 return super().error(msg, *args, **kwargs)

 def critical(self, msg, *args, **kwargs):
 with self._lock:
 return super().critical(msg, *args, **kwargs)

# 创建一个 logger 实例logger = ThreadSafeLogger(__name__)
# 设置日志级别logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建一个 handler 实例handler = logging.StreamHandler()
# 将 handler 添加到 logger 中logger.addHandler(handler)

# 测试一下def test_logger():
 logger.debug("这是一个 debug 日志")
 logger.info("这是一个 info 日志")
 logger.warning("这是一个 warning 日志")
 logger.error("这是一个 error 日志")
 logger.critical("这是一个 critical 日志")

# 创建多个线程threads = []
for _ in range(10):
 thread = threading.Thread(target=test_logger)
 threads.append(thread)
 thread.start()

# 等待所有线程完成for thread in threads:
 thread.join()

在这个例子中，我们定义了一个 `ThreadSafeLogger` 类，继承自 `logging.Logger`。我们重写了 logger 的方法来实现线程安全的 logger。在实际开发中，你可以根据自己的需求进行调整。

###3. 日志文件除了使用 `StreamHandler` 之外，我们还可以使用 `FileHandler` 来将日志输出到文件中。例如：

import logging# 创建一个 logger 实例logger = logging.getLogger(__name__)
# 设置日志级别logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建一个 file handler 实例file_handler = logging.FileHandler('log.log')
# 将 file handler 添加到 logger 中logger.addHandler(file_handler)

# 测试一下logger.debug("这是一个 debug 日志")
logger.info("这是一个 info 日志")
logger.warning("这是一个 warning 日志")
logger.error("这是一个 error 日志")
logger.critical("这是一个 critical 日志")

在这个例子中，我们使用 `FileHandler` 来将日志输出到 `log.log` 文件中。在实际开发中，你可以根据自己的需求进行调整。

###4. 日志轮转除了使用 `FileHandler` 之外，我们还可以使用 `RotatingFileHandler` 来实现日志轮转。例如：

import logging# 创建一个 logger 实例logger = logging.getLogger(__name__)
# 设置日志级别logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建一个 rotating file handler 实例rotating_file_handler = logging.RotatingFileHandler('log.log', maxBytes=1024*1024, backupCount=5)
# 将 rotating file handler 添加到 logger 中logger.addHandler(rotating_file_handler)

# 测试一下logger.debug("这是一个 debug 日志")
logger.info("这是一个 info 日志")
logger.warning("这是一个 warning 日志")
logger.error("这是一个 error 日志")
logger.critical("这是一个 critical 日志")

在这个例子中，我们使用 `RotatingFileHandler` 来实现日志轮转。在实际开发中，你可以根据自己的需求进行调整。

###5. 日志压缩除了使用 `RotatingFileHandler` 之外，我们还可以使用 `TimedRotatingFileHandler` 来实现日志压缩。例如：

import logging# 创建一个 logger 实例logger = logging.getLogger(__name__)
# 设置日志级别logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建一个 timed rotating file handler 实例timed_rotating_file_handler = logging.TimedRotatingFileHandler('log.log', when='midnight', interval=1, backupCount=5)
# 将 timed rotating file handler 添加到 logger 中logger.addHandler(timed_rotating_file_handler)

# 测试一下logger.debug("这是一个 debug 日志")
logger.info("这是一个 info 日志")
logger.warning("这是一个 warning 日志")
logger.error("这是一个 error 日志")
logger.critical("这是一个 critical 日志")

在这个例子中，我们使用 `TimedRotatingFileHandler` 来实现日志压缩。在实际开发中，你可以根据自己的需求进行调整。

###6. 日志过滤除了使用 `Filter` 之外，我们还可以使用 `LoggerAdapter` 来实现日志过滤。例如：

import logging# 创建一个 logger 实例logger = logging.getLogger(__name__)
# 设置日志级别logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建一个 filter 实例filter_ = logging.Filter()
# 将 filter 添加到 logger 中logger.addFilter(filter_)

# 测试一下def test_logger():
 logger.debug("这是一个 debug 日志")
 logger.info("这是一个 info 日志")
 logger.warning("这是一个 warning 日志")
 logger.error("这是一个 error 日志")
 logger.critical("这是一个 critical 日志")

# 创建一个 logger adapter 实例logger_adapter = logging.LoggerAdapter(logger, {'extra': '日志过滤器'})
# 将 logger adapter 添加到 logger 中logger.addHandler(logger_adapter)

# 测试一下test_logger()

在这个例子中，我们使用 `LoggerAdapter` 来实现日志过滤。在实际开发中，你可以根据自己的需求进行调整。

###7. 日志格式化除了使用 `Formatter` 之外，我们还可以使用 `LogRecord` 来实现日志格式化。例如：

import logging# 创建一个 logger 实例logger = logging.getLogger(__name__)
# 设置日志级别logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建一个 formatter 实例formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
# 将 formatter 添加到 logger 中logger.addHandler(formatter)

# 测试一下def test_logger():
 logger.debug("这是一个 debug 日志")
 logger.info("这是一个 info 日志")
 logger.warning("这是一个 warning 日志")
 logger.error("这是一个 error 日志")
 logger.critical("这是一个 critical 日志")

# 创建一个 log record 实例log_record = logging.LogRecord(name='logger', level=logging.DEBUG, pathname='/path/to/log', lineno=1, msg='日志内容', args=None, exc_info=None)
# 将 log record 添加到 logger 中logger.handle(log_record)

# 测试一下test_logger()

在这个例子中，我们使用 `LogRecord` 来实现日志格式化。在实际开发中，你可以根据自己的需求进行调整。

###8. 日志输出除了使用 `Handler` 之外，我们还可以使用 `StreamHandler` 来实现日志输出。例如