Python中使用logging模块代替print(logging简明指南) 替换print?print怎么了? print 可能是所有学习Python语言的人第一个接触的东西。它最主要的功能就是往控制台 打印一段信息,像这样: 复制代码 代码如下: print 'Hello, logging!' print也是绝大多数人用来调试自己的程序用的最多的东西,就像写js使用 console.log 一样那么自然。很多刚刚开始学习Python的新手甚至有一定经验的老手,都在使用print 来调试他们的代码。 比如这是一个我写的输出 斐波那契数列 的小程序,让我们来看看它的代码: 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ A simple fibonacci program """ import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='I print fibonacci sequence') parser.add_argument('-s', '--start', type=int, dest='start', help='Start of the sequence', required=True) parser.add_argument('-e', '--end', type=int, dest='end', help='End of the sequence', required=True) def infinite_fib(): a, b = 0, 1 yield a yield b while True: #print 'Before caculation: a, b = %s, %s' % (a, b) a, b = b, a + b #print 'After caculation: a, b = %s, %s' % (a, b) yield b def fib(start, end): for cur in infinite_fib(): #print 'cur: %s, start: %s, end: %s' % (cur, start, end) if cur > end: return if cur >= start: #print 'Returning result %s' % cur yield cur def main(): args = parser.parse_args() for n in fib(args.start, args.end): print n, if __name__ == '__main__': main() 让我们来看看它工作的怎么样: 复制代码 代码如下: $ python fib.py -s 1 -e 100 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 $ python fib.py -s 100 -e 1000 144 233 377 610 987 没有任何问题,程序正确的完成了它的功能。但等等, 程序里面的那一堆被注释掉的print语句是怎么回事? 原来,这是我编写这个小程序的过程中,用来 调试(DEBUG) 的输出信息,在我完成了这 个程序以后,我自然就把这些print给注释掉了。让我们来看看如果把这个print语句打开后结果会怎么样? 复制代码 代码如下: $ python fib.py -s 1 -e 100 cur: 0, start: 1, end: 100 cur: 1, start: 1, end: 100 Returning result 1 1 Before caculation: a, b = 0, 1 After caculation: a, b = 1, 1 cur: 1, start: 1, end: 100 ... ... ... ... (不计其数的输出信息) 如你所见,所有的计算过程都被打印出来了。 写的时候加上print,提交代码的时候还得记得把print语句删掉/注释掉,为什么我们要忍受这样的麻烦事呢? 让我们来介绍我们的主角 logging ,它几乎就是为这种使用情景而生的。 更好的做法,使用logging模块 logging模块是Python内置的日志模块,使用它可以非常轻松的处理和管理日志输出。 logging模块最简单的用法,是直接使用basicConfig方法来对logging进行配置: 复制代码 代码如下: import logging # 设置默认的level为DEBUG # 设置log的格式 logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, format="[%(asctime)s] %(name)s:%(levelname)s: %(message)s" ) # 记录log logging.debug(...) logging.info(...) logging.warn(...) logging.error(...) logging.critical(...) 这样配置完logging以后,然后使用``logging.debug``来替换所有的print语句就可以了。 我们会看到这样的输出: 复制代码 代码如下: [2014-03-18 15:17:45,216] root:cur: 0, start: 1, end: 100 [2014-03-18 15:17:45,216] root:DEBUG: cur: 1, start: 1, end: 100 [2014-03-18 15:17:45,216] root:DEBUG: Returning result 1 [2014-03-18 15:17:45,216] root:DEBUG: Before caculation: a, b = 0, 1 ... ... 使用真正的logger 上面说的basicConfig方法可以满足你在绝大多数场景下的使用需求,但是basicConfig有一个 很大的缺点。 调用basicConfig其实是给root logger添加了一个handler,这样当你的程序和别的使用了 logging的第三方模块一起工作时,会影响第三方模块的logger行为。这是由logger的继承特性决定的。 所以我们需要使用真正的logger: 复制代码 代码如下: import logging # 使用一个名字为fib的logger logger = logging.getLogger('fib') # 设置logger的level为DEBUG logger.setLevel(logging.DEBUG) # 创建一个输出日志到控制台的StreamHandler hdr = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('[%(asctime)s] %(name)s:%(levelname)s: %(message)s') hdr.setFormatter(formatter) # 给logger添加上handler logger.addHandler(hdr) 这样再使用logger来进行日志输出就行了。不过这样的坏处就是代码量比basicConfig要大不少。 所以我建议如果是非常简单的小脚本的话,直接使用basicConfig就可以,如果是稍微大一些 项目,建议认真配置好logger。 动态控制脚本的所有输出 使用了logging模块以后,通过修改logger的log level,我们就可以方便的控制程序的输出了。 比如我们可以为我们的斐波那契数列添加一个 -v 参数,来控制打印所有的调试信息。 复制代码 代码如下: # 添加接收一个verbose参数 parser.add_argument('-v', '--verbose', action='store_true', dest='verbose', help='Enable debug info') # 判断verbose if args.verbose: logger.setLevel(logging.DEBUG) else: logger.setLevel(logging.ERROR) 这样,默认情况下,我们的小程序是不会打印调试信息的,只有当传入`-v/--verbose`的时候, 我们才会打印出额外的debug信息,就像这样: 复制代码 代码如下: $ python fib.py -s 1 -e 100 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 $ python fib.py -s 1 -e 100 -v [2014-03-18 15:17:45,216] fib:DEBUG: cur: 0, start: 1, end: 100 [2014-03-18 15:17:45,216] fib:DEBUG: cur: 1, start: 1, end: 100 [2014-03-18 15:17:45,216] fib:DEBUG: Returning result 1 [2014-03-18 15:17:45,216] fib:DEBUG: Before caculation: a, b = 0, 1 ... ... 如你所见,使用了logging以后,什么时候需要打印DEBUG信息,什么时候需要关闭, 一切变的无比简单。 所以,赶紧用logging替换掉你的脚本里的print吧! 延伸阅读 以上这些只是介绍了logging模块最简单的一些功能,作为print的替代品来使用,logging 模块还有很多非常强大好用的功能,比如从文件读取配置、各种各样的Handlers等等。 建议阅读一下logging的官方文档: 1.logging Logging facility for Python 2.Logging HOWTO 最后附上使用logging模块的斐波那契数列程序完整代码: 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ A simple fibonacci program """ import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='I print fibonacci sequence') parser.add_argument('-s', '--start', type=int, dest='start', help='Start of the sequence', required=True) parser.add_argument('-e', '--end', type=int, dest='end', help='End of the sequence', required=True) parser.add_argument('-v', '--verbose', action='store_true', dest='verbose', help='Enable debug info') import logging logger = logging.getLogger('fib') logger.setLevel(logging.DEBUG) hdr = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('[%(asctime)s] %(name)s:%(levelname)s: %(message)s') hdr.setFormatter(formatter) logger.addHandler(hdr) def infinite_fib(): a, b = 0, 1 yield a yield b while True: logger.debug('Before caculation: a, b = %s, %s' % (a, b)) a, b = b, a + b logger.debug('After caculation: a, b = %s, %s' % (a, b)) yield b def fib(start, end): for cur in infinite_fib(): logger.debug('cur: %s, start: %s, end: %s' % (cur, start, end)) if cur > end: return if cur >= start: logger.debug('Returning result %s' % cur) yield cur def main(): args = parser.parse_args() if args.verbose: logger.setLevel(logging.DEBUG) else: logger.setLevel(logging.ERROR) for n in fib(args.start, args.end): print n, if __name__ == '__main__': main()