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我正在尝试编写一个高度模块化的 Python 日志系统(使用日志模块)并在日志消息中包含来自跟踪模块的信息。
例如,我希望能够编写如下代码行:
my_logger.log_message(MyLogFilter, "this is a message")
并让它包含“log_message”调用的位置,而不是实际的记录器调用本身。
logging.debug()
之外,我几乎可以使用以下代码。打电话而不是
my_logger.log_message()
一。
class MyLogFilter(logging.Filter):
def __init__(self):
self.extra = {"error_code": 999}
self.level = "debug"
def filter(self, record):
for key in self.extra.keys():
setattr(record, key, self.extra[key])
class myLogger(object):
def __init__(self):
fid = logging.FileHandler("test.log")
formatter = logging.Formatter('%(pathname)s:%(lineno)i, %(error_code)%I, %(message)s'
fid.setFormatter(formatter)
self.my_logger = logging.getLogger(name="test")
self.my_logger.setLevel(logging.DEBUG)
self.my_logger.addHandler(fid)
def log_message(self, lfilter, message):
xfilter = lfilter()
self.my_logger.addFilter(xfilter)
log_funct = getattr(self.logger, xfilter.level)
log_funct(message)
if __name__ == "__main__":
logger = myLogger()
logger.log_message(MyLogFilter, "debugging")
为了制作一个简单的
logging.debug
,要经历很多麻烦。打电话,但实际上,我会列出许多不同版本的
MyLogFilter
在包含不同“error_code”属性值的不同日志记录级别,我正在尝试制作
log_message()
调用尽可能短而甜美,因为它会重复无数次。
最佳答案
or if I'm completely off on the wrong track and if that's the case, what I should be doing instead.
logging
模块提供,它可能类似于
structlog (
pip install structlog
)
StackInfoRenderer
-- 这将包括所有日志调用的堆栈信息,其中 stack_info 具有“真实”值(这也在 stdlib 的日志记录中)。如果您只想要异常的堆栈信息,那么您需要为您的日志调用执行类似 exc_info=True 的操作。
from structlog import get_logger
from logging_config import configure_local_logging
configure_local_logging()
logger = get_logger()
logger.info("Some random info")
logger.debug("Debugging info with stack", stack_info=True)
try:
assert 'foo'=='bar'
catch Exception as e:
logger.error("Error info with an exc", exc_info=e)
logging_config.py
import logging
import structlog
def configure_local_logging(filename=__name__):
"""Provides a structlog colorized console and file renderer for logging in eg ING tickets"""
timestamper = structlog.processors.TimeStamper(fmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
pre_chain = [
structlog.stdlib.add_log_level,
timestamper,
]
logging.config.dictConfig({
"version": 1,
"disable_existing_loggers": False,
"formatters": {
"plain": {
"()": structlog.stdlib.ProcessorFormatter,
"processor": structlog.dev.ConsoleRenderer(colors=False),
"foreign_pre_chain": pre_chain,
},
"colored": {
"()": structlog.stdlib.ProcessorFormatter,
"processor": structlog.dev.ConsoleRenderer(colors=True),
"foreign_pre_chain": pre_chain,
},
},
"handlers": {
"default": {
"level": "DEBUG",
"class": "logging.StreamHandler",
"formatter": "colored",
},
"file": {
"level": "DEBUG",
"class": "logging.handlers.WatchedFileHandler",
"filename": filename + ".log",
"formatter": "plain",
},
},
"loggers": {
"": {
"handlers": ["default", "file"],
"level": "DEBUG",
"propagate": True,
},
}
})
structlog.configure_once(
processors=[
structlog.stdlib.add_log_level,
structlog.stdlib.PositionalArgumentsFormatter(),
timestamper,
structlog.processors.StackInfoRenderer(),
structlog.processors.format_exc_info,
structlog.stdlib.ProcessorFormatter.wrap_for_formatter,
],
context_class=dict,
logger_factory=structlog.stdlib.LoggerFactory(),
wrapper_class=structlog.stdlib.BoundLogger,
cache_logger_on_first_use=True,
)
Structlog 可以做的远不止这些。我建议你检查一下。
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