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,我希望能够编写一行代码,如:
my_logger.log_message(MyLogFilter, "this is a message")
并让它包含“log_message”调用发生的位置的跟踪,而不是实际的记录器调用本身
除了跟踪信息来自logging.debug()
调用而不是my_logger.log_message()
调用之外,我几乎可以使用以下代码
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")
为了进行一个简单的logging.debug
调用,这是一个非常麻烦的过程,但实际上,我将在不同的日志记录级别上列出许多不同版本的MyLogFilter
,其中包含不同的“error\u code”属性值,我正试图使log_message()
尽量短而甜,因为它会重复无数次
如果能告诉我如何做我想做的事情,或者如果我完全偏离了正确的方向,如果是这样的话,我应该怎么做,我将不胜感激
如果可能的话,我想坚持使用内部python模块“logging”和“trace”,而不是使用任何外部解决方案
我的强烈建议是,您应将日志记录视为一个已解决的问题,并避免重新发明轮子
如果您需要的不仅仅是标准库的
logging
模块提供的,那么它可能类似于structlog(pip install structlog
)Structlog将为您提供:
它将处理大多数本地和云使用情况
下面是一个常见的配置,它将彩色日志输出到.log文件、stdout,并且可以进一步扩展到日志,例如AWS CloudWatch
注意,其中包含一个处理器:
StackInfoRenderer
这将包括所有日志调用的堆栈信息,堆栈信息的值为“truthy”(这也在stdlib的日志btw中)。如果您只需要异常的堆栈信息,那么您需要为日志调用执行类似exc_info=True的操作main.py
日志记录\u config.py
Structlog可以做更多的事情。我建议你去看看
事实证明,拼图中缺少的部分是使用“回溯”模块,而不是“跟踪”模块。解析traceback的输出以提取“.log_message()”调用的源文件名和行号非常简单
如果我的日志记录需要变得更加复杂,那么我肯定会研究struct_log。谢谢你提供的信息,因为我以前从未听说过
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