python自定义封装带颜色的logging模块
python 自定义封装带颜色的logging模块
自己在搭建python接口自动化框架 分享一些内容过程中想自己封装一个logger方法 根据logging进行二次封装 代码如下
import logging import os import time import colorlog from logging.handlers import RotatingFileHandler # 创建文件目录 cur_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) # log_path是存放日志的路径 log_path = os.path.join(os.path.dirname(cur_path), 'logs') if not os.path.exists(log_path): os.mkdir(log_path) # 如果不存在这个logs文件夹,就自动创建一个 # 修改log保存位置 timestamp = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime()) logfile_name = '%s.log' % timestamp logfile_path = os.path.join(log_path, logfile_name) # 定义不同日志等级颜色 log_colors_config = { 'DEBUG': 'bold_cyan', 'INFO': 'bold_green', 'WARNING': 'bold_yellow', 'ERROR': 'bold_red', 'CRITICAL': 'red', } class Logger(logging.Logger): def __init__(self, name, level='DEBUG', file=None, encoding='utf-8'): super().__init__(name) self.encoding = encoding self.file = file self.level = level # 针对所需要的日志信息 手动调整颜色 formatter = colorlog.ColoredFormatter( '%(log_color)s%(levelname)1.1s %(asctime)s %(reset)s| %(message_log_color)s%(levelname)-8s %(reset)s| %(' 'log_color)s[%(filename)s%(reset)s:%(log_color)s%(module)s%(reset)s:%(log_color)s%(funcName)s%(' 'reset)s:%(log_color)s%(''lineno)d] %(reset)s- %(white)s%(message)s', reset=True, log_colors=log_colors_config, secondary_log_colors={ 'message': { 'DEBUG': 'blue', 'INFO': 'blue', 'WARNING': 'blue', 'ERROR': 'red', 'CRITICAL': 'bold_red' } }, style='%' ) # 日志输出格式 # 创建一个FileHandler,用于写到本地 rotatingFileHandler = logging.handlers.RotatingFileHandler(filename=logfile_path, maxBytes=1024 * 1024 * 50, backupCount=5) rotatingFileHandler.setFormatter(formatter) rotatingFileHandler.setLevel(logging.DEBUG) self.addHandler(rotatingFileHandler) # 创建一个StreamHandler,用于输出到控制台 console = colorlog.StreamHandler() console.setLevel(logging.DEBUG) console.setFormatter(formatter) self.addHandler(console) self.setLevel(logging.DEBUG) logger = Logger(name=logfile_path, file=logfile_path)
使用时我们只需要引入封装好的类就行 直观美丽大方~
# 引入封装好的logger模块 from common.logger_handler import logger def physical_strength(self, abnormal): """兑换体力异常通用方法""" if self.attrs.__contains__('costType'): attrs_Type = { "costType": abnormal, "count": self.attrs["count"] } response_Type = r().response(self.send_uid, self.code, self.event, attrs_Type) # 使用时直接调用logger.info()就行 logger.info(f"physical_strength_{abnormal},response_Type:{response_Type}") assert response_Type["code"] != 0 time.sleep(2) attrs_count = { "costType": self.attrs["costType"], "count": abnormal } response_count = r().response(self.send_uid, self.code, self.event, attrs_count) logger.info(f"physical_strength_{abnormal},response_count:{response_count}") assert response_count["code"] != 0 time.sleep(2) attrs_all = { "costType": abnormal, "count": abnormal } response_all = r().response(self.send_uid, self.code, self.event, attrs_all) logger.info(f"physical_strength_{abnormal},response_all:{response_all}") assert response_all["code"] != 0 time.sleep(2) else: attrs_count = { "count": abnormal } response_count = r().response(self.send_uid, self.code, self.event, attrs_count) logger.info(f"physical_strength_{abnormal},response_count:{response_count}") assert response_count["code"] != 0 time.sleep(2)
效果:按照 日期/时间/日志等级/文件名称/类/方法名称/代码行数展示(这里可以自己手动调整formatter参数 如果感觉展示太长的话)
%(levelno)s: 打印日志级别的数值
%(levelname)s: 打印日志级别名称
%(pathname)s: 打印当前执行程序的路径,其实就是sys.argv[0]
%(filename)s: 打印当前执行程序名
%(funcName)s: 打印日志的当前函数
%(lineno)d: 打印日志的当前行号
%(asctime)s: 打印日志的时间
%(thread)d: 打印线程ID
%(threadName)s: 打印线程名称
%(process)d: 打印进程ID
%(message)s: 打印日志信息
避坑:不要用这种方式去调用日志等级方法 会出现日志打印定位路径错误 只能定位在log封装类当前方法下
def debug(self, message): self.__console('debug', message) def info(self, message): self.__console('info', message) def warning(self, message): self.__console('warning', message) def error(self, message): self.__console('error', message)
到此这篇关于python自定义封装带颜色的logging模块的文章就介绍到这了,更多相关python logging模块内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
相关文章
从零开始的TensorFlow+VScode开发环境搭建的步骤(图文)
这篇文章主要介绍了从零开始的TensorFlow+VScode开发环境搭建的步骤(图文),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2020-08-08python Elasticsearch索引建立和数据的上传详解
在本篇文章里小编给大家整理的是关于基于python的Elasticsearch索引的建立和数据的上传的知识点内容,需要的朋友们参考下。2019-08-08
最新评论