在python中使用日志最常用的方式就是在控制臺和文件中輸出日志了,logging模塊也很好的提供的相應的類,使用起來也非常方便,但是有時我們可能會有一些需求,如還需要將日志發送到遠端,或者直接寫入數據庫,這種需求該如何實現呢?

一、StreamHandler和FileHandler

首先我們先來寫一套簡單輸出到cmd和文件中的代碼# -*- coding: utf-8 -*-"""

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File Name： loger

Description :

Author : yangyanxing

date： 2020/9/23

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"""import loggingimport sysimport os# 初始化loggerlogger = logging.getLogger("yyx")

logger.setLevel(logging.DEBUG)# 設置日志格式fmt = logging.Formatter('[%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')# 添加cmd handlercmd_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)

cmd_handler.setLevel(logging.DEBUG)

cmd_handler.setFormatter(fmt)# 添加文件的handlerlogpath = os.path.join(os.getcwd(), 'debug.log')

file_handler = logging.FileHandler(logpath)

file_handler.setLevel(logging.DEBUG)

file_handler.setFormatter(fmt)# 將cmd和file handler添加到logger中logger.addHandler(cmd_handler)

logger.addHandler(file_handler)

logger.debug("今天天氣不錯")復制代碼

首先初始化一個logger, 并且設置它的日志級別是DEBUG,然后添初始化了 cmd_handler和 file_handler, 最后將它們添加到logger中, 運行腳本,會在cmd中打印出 [2020-09-23 10:45:56] [DEBUG] 今天天氣不錯 且會寫入到當前目錄下的debug.log文件中.

二、添加HTTPHandler

如果想要在記錄時將日志發送到遠程服務器上,可以添加一個 HTTPHandler , 在python標準庫logging.handler中,已經為我們定義好了很多handler,有些我們可以直接用,本地使用tornado寫一個接收日志的接口,將接收到的參數全都打印出來# 添加一個httphandlerimport logging.handlers

http_handler = logging.handlers.HTTPHandler(r"127.0.0.1:1987", '/api/log/get')

http_handler.setLevel(logging.DEBUG)

http_handler.setFormatter(fmt)

logger.addHandler(http_handler)

logger.debug("今天天氣不錯")復制代碼

結果在服務端我們收到了很多信息{

'name': [b 'yyx'],

'msg': [b '\xe4\xbb\x8a\xe5\xa4\xa9\xe5\xa4\xa9\xe6\xb0\x94\xe4\xb8\x8d\xe9\x94\x99'],

'args': [b '()'],

'levelname': [b 'DEBUG'],

'levelno': [b '10'],

'pathname': [b 'I:/workplace/yangyanxing/test/loger.py'],

'filename': [b 'loger.py'],

'module': [b 'loger'],

'exc_info': [b 'None'],

'exc_text': [b 'None'],

'stack_info': [b 'None'],

'lineno': [b '41'],

'funcName': [b ''],

'created': [b '1600831054.8881223'],

'msecs': [b '888.1223201751709'],

'relativeCreated': [b '22.99976348876953'],

'thread': [b '14876'],

'threadName': [b 'MainThread'],

'processName': [b 'MainProcess'],

'process': [b '8648'],

'message': [b '\xe4\xbb\x8a\xe5\xa4\xa9\xe5\xa4\xa9\xe6\xb0\x94\xe4\xb8\x8d\xe9\x94\x99'],

'asctime': [b '2020-09-23 11:17:34']

}復制代碼

可以說是信息非常之多,但是卻并不是我們想要的樣子,我們只是想要類似于 [2020-09-23 10:45:56] [DEBUG] 今天天氣不錯 這樣的日志.

logging.handlers.HTTPHandler 只是簡單的將日志所有信息發送給服務端,至于服務端要怎么組織內容是由服務端來完成. 所以我們可以有兩種方法,一種是改服務端代碼,根據傳過來的日志信息重新組織一下日志內容, 第二種是我們重新寫一個類,讓它在發送的時候將重新格式化日志內容發送到服務端.

我們采用第二種方法,因為這種方法比較靈活， 服務端只是用于記錄，發送什么內容應該是由客戶端來決定。

我們需要重新定義一個類,我們可以參考logging.handlers.HTTPHandler 這個類,重新寫一個httpHandler類

每個日志類都需要重寫emit方法,記錄日志時真正要執行是也就是這個emit方法class CustomHandler(logging.Handler):

def __init__(self, host, uri, method="POST"):

logging.Handler.__init__(self)

self.url = "%s/%s" % (host, uri)

method = method.upper() if method not in ["GET", "POST"]: raise ValueError("method must be GET or POST")

self.method = method def emit(self, record):

'''

:param record:

:return:

'''

msg = self.format(record) if self.method == "GET": if (self.url.find("?") >= 0):

sep = '&'

else:

sep = '?'

url = self.url + "%c%s" % (sep, urllib.parse.urlencode({"log": msg}))

requests.get(url, timeout=1) else:

headers = { "Content-type": "application/x-www-form-urlencoded", "Content-length": str(len(msg))

}

requests.post(self.url, data={'log': msg}, headers=headers, timeout=1)復制代碼

上面代碼中有一行定義發送的參數 msg = self.format(record)

這行代碼表示,將會根據日志對象設置的格式返回對應的內容.

之后再將內容通過requests庫進行發送,無論使用get 還是post方式,服務端都可以正常的接收到日志

[2020-09-23 11:43:50] [DEBUG] 今天天氣不錯

三、異步的發送遠程日志

現在我們考慮一個問題,當日志發送到遠程服務器過程中,如果遠程服務器處理的很慢,會耗費一定的時間,那么這時記錄日志就會都變慢

修改服務器日志處理類,讓其停頓5秒鐘,模擬長時間的處理流程async def post(self):

print(self.getParam('log')) await asyncio.sleep(5)

self.write({"msg": 'ok'})復制代碼

此時我們再打印上面的日志logger.debug("今天天氣不錯")

logger.debug("是風和日麗的")復制代碼

得到的輸出為[2020-09-23 11:47:33] [DEBUG] 今天天氣不錯

[2020-09-23 11:47:38] [DEBUG] 是風和日麗的復制代碼

我們注意到,它們的時間間隔也是5秒。

那么現在問題來了，原本只是一個記錄日志，現在卻成了拖累整個腳本的累贅，所以我們需要異步的來處理遠程寫日志。

3.1 使用多線程處理

首先想的是應該是用多線程來執行發送日志方法def emit(self, record):

msg = self.format(record) if self.method == "GET": if (self.url.find("?") >= 0):

sep = '&'

else:

sep = '?'

url = self.url + "%c%s" % (sep, urllib.parse.urlencode({"log": msg}))

t = threading.Thread(target=requests.get, args=(url,))

t.start() else:

headers = { "Content-type": "application/x-www-form-urlencoded", "Content-length": str(len(msg))

}

t = threading.Thread(target=requests.post, args=(self.url,), kwargs={"data":{'log': msg}, "headers":headers})

t.start()復制代碼

這種方法是可以達到不阻塞主目的,但是每打印一條日志就需要開啟一個線程,也是挺浪費資源的。我們也可以使用線程池來處理

3.2 使用線程池處理

python 的 concurrent.futures 中有ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor類,是線程池和進程池,就是在初始化的時候先定義幾個線程,之后讓這些線程來處理相應的函數,這樣不用每次都需要新創建線程

線程池的基本使用exector = ThreadPoolExecutor(max_workers=1) # 初始化一個線程池,只有一個線程exector.submit(fn, args, kwargs) # 將函數submit到線程池中復制代碼

如果線程池中有n個線程,當提交的task數量大于n時,則多余的task將放到隊列中.

再次修改上面的emit函數exector = ThreadPoolExecutor(max_workers=1)def emit(self, record):

msg = self.format(record)

timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=6) if self.method == "GET": if (self.url.find("?") >= 0):

sep = '&'

else:

sep = '?'

url = self.url + "%c%s" % (sep, urllib.parse.urlencode({"log": msg}))

exector.submit(requests.get, url, timeout=6) else:

headers = { "Content-type": "application/x-www-form-urlencoded", "Content-length": str(len(msg))

}

exector.submit(requests.post, self.url, data={'log': msg}, headers=headers, timeout=6)復制代碼

這里為什么要只初始化一個只有一個線程的線程池? 因為這樣的話可以保證先進隊列里的日志會先被發送,如果池子中有多個線程,則不一定保證順序了。

3.3 使用異步aiohttp庫來發送請求

上面的CustomHandler類中的emit方法使用的是requests.post來發送日志,這個requests本身是阻塞運行的,也正上由于它的存在,才使得腳本卡了很長時間,所們我們可以將阻塞運行的requests庫替換為異步的aiohttp來執行get和post方法, 重寫一個CustomHandler中的emit方法class CustomHandler(logging.Handler):

def __init__(self, host, uri, method="POST"):

logging.Handler.__init__(self)

self.url = "%s/%s" % (host, uri)

method = method.upper() if method not in ["GET", "POST"]: raise ValueError("method must be GET or POST")

self.method = method async def emit(self, record):

msg = self.format(record)

timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=6) if self.method == "GET": if (self.url.find("?") >= 0):

sep = '&'

else:

sep = '?'

url = self.url + "%c%s" % (sep, urllib.parse.urlencode({"log": msg})) async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session: async with session.get(self.url) as resp:

print(await resp.text()) else:

headers = { "Content-type": "application/x-www-form-urlencoded", "Content-length": str(len(msg))

} async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout, headers=headers) as session: async with session.post(self.url, data={'log': msg}) as resp:

print(await resp.text())復制代碼

這時代碼執行崩潰了C:\Python37\lib\logging\__init__.py:894: RuntimeWarning: coroutine 'CustomHandler.emit' was never awaited

self.emit(record)

RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback復制代碼

服務端也沒有收到發送日志的請求。

究其原因是由于emit方法中使用async with session.post 函數,它需要在一個使用async 修飾的函數里執行,所以修改emit函數,使用async來修飾,這里emit函數變成了異步的函數, 返回的是一個coroutine 對象,要想執行coroutine對象,需要使用await, 但是腳本里卻沒有在哪里調用 await emit() ,所以崩潰信息中顯示coroutine 'CustomHandler.emit' was never awaited.

既然emit方法返回的是一個coroutine對象,那么我們將它放一個loop中執行async def main():

await logger.debug("今天天氣不錯") await logger.debug("是風和日麗的")

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(main())復制代碼

執行依然報錯raise TypeError('An asyncio.Future, a coroutine or an awaitable is '復制代碼

意思是需要的是一個coroutine,但是傳進來的對象不是。

這似乎就沒有辦法了，想要使用異步庫來發送，但是卻沒有可以調用await的地方.

解決辦法是有的,我們使用 asyncio.get_event_loop() 獲取一個事件循環對象, 我們可以在這個對象上注冊很多協程對象,這樣當執行事件循環的時候,就是去執行注冊在該事件循環上的協程, 我們通過一個小例子來看一下import asyncio

async def test(n):

while n > 0: await asyncio.sleep(1)

print("test {}".format(n))

n -= 1

return n

async def test2(n):

while n >0: await asyncio.sleep(1)

print("test2 {}".format(n))

n -= 1def stoploop(task):

print("執行結束, task n is {}".format(task.result()))

loop.stop()

loop = asyncio.get_event_loop()

task = loop.create_task(test(5))

task2 = loop.create_task(test2(3))

task.add_done_callback(stoploop)

task2 = loop.create_task(test2(3))

loop.run_forever()復制代碼

我們使用loop = asyncio.get_event_loop() 創建了一個事件循環對象loop, 并且在loop上創建了兩個task, 并且給task1添加了一個回調函數,在task1它執行結束以后,將loop停掉.

注意看上面的代碼,我們并沒有在某處使用await來執行協程,而是通過將協程注冊到某個事件循環對象上,然后調用該循環的run_forever() 函數,從而使該循環上的協程對象得以正常的執行.

上面得到的輸出為test 5

test2 3

test 4

test2 2

test 3

test2 1

test 2

test 1

執行結束, task n is 0復制代碼

可以看到,使用事件循環對象創建的task,在該循環執行run_forever() 以后就可以執行了.

如果不執行loop.run_forever() 函數,則注冊在它上面的協程也不會執行loop = asyncio.get_event_loop()

task = loop.create_task(test(5))

task.add_done_callback(stoploop)

task2 = loop.create_task(test2(3))

time.sleep(5)# loop.run_forever()復制代碼

上面的代碼將loop.run_forever() 注釋掉,換成time.sleep(5) 停5秒, 這時腳本不會有任何輸出,在停了5秒以后就中止了.

回到之前的日志發送遠程服務器的代碼,我們可以使用aiohttp封裝一個發送數據的函數, 然后在emit中將這個函數注冊到全局的事件循環對象loop中,最后再執行loop.run_forever() .loop = asyncio.get_event_loop()class CustomHandler(logging.Handler):

def __init__(self, host, uri, method="POST"):

logging.Handler.__init__(self)

self.url = "%s/%s" % (host, uri)

method = method.upper() if method not in ["GET", "POST"]: raise ValueError("method must be GET or POST")

self.method = method # 使用aiohttp封裝發送數據函數

async def submit(self, data):

timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=6) if self.method == "GET": if self.url.find("?") >= 0:

sep = '&'

else:

sep = '?'

url = self.url + "%c%s" % (sep, urllib.parse.urlencode({"log": data})) async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session: async with session.get(url) as resp:

print(await resp.text()) else:

headers = { "Content-type": "application/x-www-form-urlencoded",

} async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout, headers=headers) as session: async with session.post(self.url, data={'log': data}) as resp:

print(await resp.text()) return True

def emit(self, record):

msg = self.format(record)

loop.create_task(self.submit(msg))# 添加一個httphandlerhttp_handler = CustomHandler(r"http://127.0.0.1:1987", 'api/log/get')

http_handler.setLevel(logging.DEBUG)

http_handler.setFormatter(fmt)

logger.addHandler(http_handler)

logger.debug("今天天氣不錯")

logger.debug("是風和日麗的")

loop.run_forever()復制代碼

這時腳本就可以正常的異步執行了.

loop.create_task(self.submit(msg)) 也可以使用

asyncio.ensure_future(self.submit(msg), loop=loop)

來代替,目的都是將協程對象注冊到事件循環中.

但這種方式有一點要注意,loop.run_forever() 將會一直阻塞,所以需要有個地方調用loop.stop()方法. 可以注冊到某個task的回調中.

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總結

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