Python 使用 logging 记录日志至文件与控制台的例子

简介：
本文章提供了一个使用 Python 的 logging 模块将日志同时输出到文件和控制台的具体实例。通过简单的配置，可以方便地管理和查看程序运行时的日志信息。 在Python开发过程中，日志记录是一项非常重要的功能，它可以帮助开发者跟踪程序运行过程中的关键信息，从而便于调试和监控程序状态。Python的标准库中提供了logging模块来实现这一功能。 首先需要导入Python的logging模块：`import logging`。然后通过`logging.getLogger(mylogger)`创建一个名为mylogger的日志记录器（Logger）。这个日志记录器是负责处理特定类别日志消息的主要对象，并且可以配置为不同的级别，如DEBUG、INFO等。 设置日志级别的代码如下：`logger.setLevel(logging.DEBUG)`。这行代码的作用是确定需要捕捉的最低级别信息，这意味着所有高于或等于该级别的信息（例如WARNING, ERROR和CRITICAL）都将被记录下来。 为了将日志写入文件中，我们需要创建一个FileHandler对象，并通过调用`logging.FileHandler(test.log)`来实现。这会在当前目录下生成名为test.log的文件并开始写入日志信息。接着需要设置这个处理器的日志级别：`fh.setLevel(logging.DEBUG)`。 同样的步骤用于将日志输出到控制台，我们创建一个StreamHandler对象并通过调用`logging.StreamHandler()`来实现此目的，默认情况下它会把消息打印在标准错误流中，但可以被配置为其他地方。然后设置这个处理器的日志级别：`ch.setLevel(logging.DEBUG)`。 为了定义日志的格式，我们需要使用Formatter类。例如： ```python formatter = logging.Formatter([%(asctime)s][%(thread)d][%(filename)s][line:%(lineno)d][%(levelname)s]##%(message)s) ``` 这里我们创建了一个新的Formatter实例，并指定了一个包含各种关键字的日志消息模板（如时间戳、线程ID、文件名等）。然后通过`fh.setFormatter(formatter)`和`ch.setFormatter(formatter)`将这个格式化器应用到FileHandler和StreamHandler上。 最后，我们需要添加这些处理器到Logger对象中：`logger.addHandler(fh)` 和 `logger.addHandler(ch)`。这样就完成了配置以同时向控制台输出日志并将其保存至文件的设置过程。 此外，Formatter类支持其他关键字来获取额外的日志上下文信息（如记录器名称、消息级别数值表示等）。这些可以进一步帮助定位和解决问题的具体位置。 通过这种配置，开发人员可以在调试程序时实时查看控制台上显示的日志输出，并且能够将日志保存到文件中以备后续分析。这为提高效率及解决生产环境中的问题提供了有力支持。根据需要调整日志级别和格式化选项可以灵活地满足不同的需求场景。 总之，在实际应用过程中，合理利用Python的logging模块不仅可以提升开发工作的效率，还能在程序部署后提供有效的日志分析工具以帮助诊断故障。希望本段落介绍的方法能够为读者理解和使用Python的日志记录功能提供有价值的参考信息。