详解Python中logging日志模块在多进程环境下的使用_网络技术

前言

相信每位程序员应该都知道，在使用 Python 来写后台任务时，时常需要使用输出日志来记录程序运行的状态，并在发生错误时将错误的详细信息保存下来，以别调试和分析。Python 的 logging 模块就是这种情况下的好帮手。

logging 模块可以指定日志的级别，DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL，例如可以在开发和调试时，把 DEBUG 以上级别的日志都输出，而在生产环境下，只输出 INFO 级别。（如果不特别指定，默认级别是 warning）

logging 还可以指定输出到命令行或者文件，还可以按时间或大小分割日志文件。

关于 logging 的详细使用，这里就不再细说，可以参考官方文档，或者这里的介绍。

logging 的配置

通常情况下，我们需要将日志保存到文件中，并期望能自动分割文件，避免日志文件太大。下面给出了一个 logging 的配置例子。

import logging.config
 
logging.config.dictConfig({
 'version': 1,
 'disable_existing_loggers': True,
 'formatters': {
  'verbose': {
   'format': "[%(asctime)s] %(levelname)s [%(name)s:%(lineno)s] %(message)s",
   'datefmt': "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
  },
  'simple': {
   'format': '%(levelname)s %(message)s'
  },
 },
 'handlers': {
  'null': {
   'level': 'DEBUG',
   'class': 'logging.NullHandler',
  },
  'console': {
   'level': 'DEBUG',
   'class': 'logging.StreamHandler',
   'formatter': 'verbose'
  },
  'file': {
   'level': 'DEBUG',
   'class': 'logging.RotatingFileHandler',
   # 当达到10MB时分割日志
   'maxBytes': 1024 * 1024 * 10,
   # 最多保留50份文件
   'backupCount': 50,
   # If delay is true,
   # then file opening is deferred until the first call to emit().
   'delay': True,
   'filename': 'logs/mysite.log',
   'formatter': 'verbose'
  }
 },
 'loggers': {
  '': {
   'handlers': ['file'],
   'level': 'info',
  },
 }
})

我们在一个模块内，就可以这么使用来记录日志

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
 
if __name__ == '__main__':
 logger.info('log info')

多进程环境下的使用

按照官方文档的介绍，logging 是线程安全的，也就是说，在一个进程内的多个线程同时往同一个文件写日志是安全的。但是（对，这里有个但是）多个进程往同一个文件写日志不是安全的。官方的说法是这样的：

Because there is no standard way to serialize access to a single file across multiple processes in Python. If you need to log to a single file from multiple processes, one way of doing this is to have all the processes log to a SocketHandler, and have a separate process which implements a socket server which reads from the socket and logs to file. (If you prefer, you can dedicate one thread in one of the existing processes to perform this function.)

有的人会说，那我不用多进程不就可以了。但是 Python 有一个 GIL 的大锁（关于 GIL 的纠葛可以看这里），使用多线程是没法利用到多核 CPU 的，大部分情况下会改用多进程来利用多核 CPU，因此我们还是绕不开不开多进程下日志的问题。

为了解决这个问题，可以使用 ConcurrentLogHandler，ConcurrentLogHandler 可以在多进程环境下安全的将日志写入到同一个文件，并且可以在日志文件达到特定大小时，分割日志文件。在默认的 logging 模块中，有个 TimedRotatingFileHandler 类，可以按时间分割日志文件，可惜 ConcurrentLogHandler 不支持这种按时间分割日志文件的方式。

重新修改下 handlers 中的 class。

logging.config.dictConfig({
 ...
 'handlers': {
  'file': {
   'level': 'DEBUG',
   # 如果没有使用并发的日志处理类，在多实例的情况下日志会出现缺失
   'class': 'cloghandler.ConcurrentRotatingFileHandler',
   # 当达到10MB时分割日志
   'maxBytes': 1024 * 1024 * 10,
   # 最多保留50份文件
   'backupCount': 50,
   # If delay is true,
   # then file opening is deferred until the first call to emit().
   'delay': True,
   'filename': 'logs/mysite.log',
   'formatter': 'verbose'
  }
 },
 ...
})

运行后可以发现，会自动创建一个.lock文件，通过锁的方式来安全的写日志文件。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家学习或者使用python能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。

# python # logging多进程 # logging模块 # 多进程 # 日志 # Python使用logging实现多进程安全的日志模块 # python logging多进程多线程输出到同一个日志文件的实战案例 # python 实现多进程日志轮转ConcurrentLogHandler # python多进程下实现日志记录按时间分割 # python logging日志模块以及多进程日志详解 # python中日志logging模块的性能及多进程详解 # python多进程日志以及分布式日志的实现方式 # 多核 # 情况下 # 有个 # 还可以 # 多个 # 最多 # 不开 # 法利 # 文档 # 出了 # 是这样 # 而在 # 并在 # 太大 # 那我 # 不就 # 如果没有 # 会说 # 不支持 # 可以使用

相关栏目：【网站优化151355 】【网络推广146373 】【网络技术251813 】【 AI营销90571 】