Flask知识点总结

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Flask知识点总结
优秀的人，不是不合群，而是他们合群的人里面没有你

Python 中更优雅的日志记录方案

在 Python 中，一般情况下我们可能直接用自带的 logging 模块来记录日志，包括我之前的时候也是一样。在使用时我们需要配置一些 Handler、Formatter 来进行一些处理，比如把日志输出到不同的位置，或者设置一个不同的输出格式，或者设置日志分块和备份。但其实个人感觉 logging 用起来其实并不是那么好用，其实主要还是配置较为繁琐.

常见使用

首先看看 logging 常见的解决方案吧，我一般会配置输出到文件、控制台和 Elasticsearch。输出到控制台就仅仅是方便直接查看的；输出到文件是方便直接存储，保留所有历史记录的备份；输出到 Elasticsearch，直接将 Elasticsearch 作为存储和分析的中心，使用 Kibana 可以非常方便地分析和查看运行情况。
所以在这里我基本会对 logging 做如下的封装写法:

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mport logging
import sys
from os import makedirs
from os.path import dirname, exists

from cmreslogging.handlers import CMRESHandler

loggers = {}

LOG_ENABLED = True  # 是否开启日志
LOG_TO_CONSOLE = True  # 是否输出到控制台
LOG_TO_FILE = True  # 是否输出到文件
LOG_TO_ES = True  # 是否输出到 Elasticsearch

LOG_PATH = './runtime.log'  # 日志文件路径
LOG_LEVEL = 'DEBUG'  # 日志级别
LOG_FORMAT = '%(levelname)s - %(asctime)s - process: %(process)d - %(filename)s - %(name)s - %(lineno)d - %(module)s - %(message)s'  # 每条日志输出格式
ELASTIC_SEARCH_HOST = 'eshost'  # Elasticsearch Host
ELASTIC_SEARCH_PORT = 9200  # Elasticsearch Port
ELASTIC_SEARCH_INDEX = 'runtime'  # Elasticsearch Index Name
APP_ENVIRONMENT = 'dev'  # 运行环境，如测试环境还是生产环境

def get_logger(name=None):
    """
    get logger by name
    :param name: name of logger
    :return: logger
    """
    global loggers

    if not name: name = __name__

    if loggers.get(name):
        return loggers.get(name)

    logger = logging.getLogger(name)
    logger.setLevel(LOG_LEVEL)

    # 输出到控制台
    if LOG_ENABLED and LOG_TO_CONSOLE:
        stream_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
        stream_handler.setLevel(level=LOG_LEVEL)
        formatter = logging.Formatter(LOG_FORMAT)
        stream_handler.setFormatter(formatter)
        logger.addHandler(stream_handler)

    # 输出到文件
    if LOG_ENABLED and LOG_TO_FILE:
        # 如果路径不存在，创建日志文件文件夹
        log_dir = dirname(log_path)
        if not exists(log_dir): makedirs(log_dir)
        # 添加 FileHandler
        file_handler = logging.FileHandler(log_path, encoding='utf-8')
        file_handler.setLevel(level=LOG_LEVEL)
        formatter = logging.Formatter(LOG_FORMAT)
        file_handler.setFormatter(formatter)
        logger.addHandler(file_handler)

    # 输出到 Elasticsearch
    if LOG_ENABLED and LOG_TO_ES:
        # 添加 CMRESHandler
        es_handler = CMRESHandler(hosts=[{'host': ELASTIC_SEARCH_HOST, 'port': ELASTIC_SEARCH_PORT}],
                                  # 可以配置对应的认证权限
                                  auth_type=CMRESHandler.AuthType.NO_AUTH,  
                                  es_index_name=ELASTIC_SEARCH_INDEX,
                                  # 一个月分一个 Index
                                  index_name_frequency=CMRESHandler.IndexNameFrequency.MONTHLY,
                                  # 额外增加环境标识
                                  es_additional_fields={'environment': APP_ENVIRONMENT}  
                                  )
        es_handler.setLevel(level=LOG_LEVEL)
        formatter = logging.Formatter(LOG_FORMAT)
        es_handler.setFormatter(formatter)
        logger.addHandler(es_handler)

    # 保存到全局 loggers
    loggers[name] = logger
    return logger

定义完了怎么使用呢？只需要使用定义的方法获取一个 logger，然后 log 对应的内容即可:

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logger = get_logger()
logger.debug('this is a message')

运行结果如下:

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DEBUG - 2019-10-11 22:27:35,923 - process: 99490 - logger.py - __main__ - 81 - logger - this is a message

我们看看这个定义的基本实现吧。首先这里一些常量是用来定义 logging 模块的一些基本属性的，比如 LOG_ENABLED 代表是否开启日志功能，LOG_TO_ES 代表是否将日志输出到 Elasticsearch，另外还有很多其他的日志基本配置，如 LOG_FORMAT 配置了日志每个条目输出的基本格式，另外还有一些连接的必要信息。这些变量可以和运行时的命令行或环境变量对接起来，可以方便地实现一些开关和配置的更换。

然后定义了这么一个 get_logger 方法，接收一个参数 name。首先该方法拿到 name 之后，会到全局的 loggers 变量里面查找，loggers 变量是一个全局字典，如果有已经声明过的 logger，直接将其获取返回即可，不用再将其二次初始化。如果 loggers 里面没有找到 name 对应的 logger，那就进行创建即可。创建 logger 之后，可以为其添加各种对应的 Handler，如输出到控制台就用 StreamHandler，输出到文件就用 FileHandler 或 RotatingFileHandler，输出到 Elasticsearch 就用 CMRESHandler，分别配置好对应的信息即可。

最后呢，将新建的 logger 保存到全局的 loggers 里面并返回即可，这样如果有同名的 logger 便可以直接查找 loggers 直接返回了。
在这里依赖了额外的输出到 Elasticsearch 的包，叫做 CMRESHandler，它可以支持将日志输出到 Elasticsearch 里面，如果要使用的话可以安装一下:

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pip install CMRESHandler

其 GitHub 地址是：https://github.com/cmanaha/python-elasticsearch-logger，具体的使用方式可以看看它的官方说明，如配置认证信息，配置 Index 分隔信息等等。
好，上面就是我之前常用的 logging 配置，通过如上的配置，我就可以实现将 logging 输出到三个位置，并可以实现对应的效果。比如输出到 Elasticsearch 之后，我就可以非常方便地使用 Kibana 来查看当前运行情况，ERROR Log 的比例等等.
也可以在它的基础上做更进一步的统计分析.

loguru

上面的实现方式已经是一个较为可行的配置方案了。然而，我还是会感觉到有些 Handler 配起来麻烦，尤其是新建一个项目的很多时候懒得去写一些配置。即使是不用上文的配置，用最基本的几行 logging 配置，像如下的通用配置:

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import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

我也懒得去写，感觉并不是一个优雅的实现方式。
有需求就有动力啊，这不，就有人实现了这么一个库，叫做 loguru，可以将 log 的配置和使用更加简单和方便。
下面我们来看看它到底是怎么用的吧.

安装

首先，这个库的安装方式很简单，就用基本的 pip 安装即可，Python 3 版本的安装如下:

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pip install loguru

安装完毕之后，我们就可以在项目里使用这个 loguru 库了.

基本使用

那么这个库怎么来用呢？我们先用一个实例感受下:

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from loguru import logger

logger.debug('this is a debug message')

看到了吧，不需要配置什么东西，直接引入一个 logger，然后调用其 debug 方法即可。

在 loguru 里面有且仅有一个主要对象，那就是 logger，loguru 里面有且仅有一个 logger，而且它已经被提前配置了一些基础信息，比如比较友好的格式化、文本颜色信息等等。

上面的代码运行结果如下：

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2019-10-13 22:46:12.367 | DEBUG    | __main__:<module>:4 - this is a debug message

可以看到其默认的输出格式是上面的内容，有时间、级别、模块名、行号以及日志信息，不需要手动创建 logger，直接使用即可，另外其输出还是彩色的，看起来会更加友好。

以上的日志信息是直接输出到控制台的，并没有输出到其他的地方，如果想要输出到其他的位置，比如存为文件，我们只需要使用一行代码声明即可。

例如将结果同时输出到一个 runtime.log 文件里面，可以这么写:

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from loguru import logger

logger.add('runtime.log')
logger.debug('this is a debug')

很简单吧，我们也不需要再声明一个 FileHandler 了，就一行 add 语句搞定，运行之后会发现目录下 runtime.log 里面同样出现了刚刚控制台输出的 DEBUG 信息。

上面就是一些基本的使用，但这还远远不够，下面我们来详细了解下它的一些功能模块.

详细使用

既然是日志，那么最常见的就是输出到文件了。loguru 对输出到文件的配置有非常强大的支持，比如支持输出到多个文件，分级别分别输出，过大创建新文件，过久自动删除等等。

下面我们分别看看这些怎样来实现，这里基本上就是 add 方法的使用介绍。因为这个 add 方法就相当于给 logger 添加了一个 Handler，它给我们暴露了许多参数来实现 Handler 的配置，下面我们来详细介绍下。
首先看看它的方法定义吧:

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def add(
        self,
        sink,
        *,
        level=_defaults.LOGURU_LEVEL,
        format=_defaults.LOGURU_FORMAT,
        filter=_defaults.LOGURU_FILTER,
        colorize=_defaults.LOGURU_COLORIZE,
        serialize=_defaults.LOGURU_SERIALIZE,
        backtrace=_defaults.LOGURU_BACKTRACE,
        diagnose=_defaults.LOGURU_DIAGNOSE,
        enqueue=_defaults.LOGURU_ENQUEUE,
        catch=_defaults.LOGURU_CATCH,
        **kwargs
    ):
    pass

看看它的源代码，它支持这么多的参数，如 level、format、filter、color 等等。

sink
另外我们还注意到它有个非常重要的参数 sink，我们看看官方文档：https://loguru.readthedocs.io/en/stable/api/logger.html#sink，可以了解到通过 sink 我们可以传入多种不同的数据结构，汇总如下:

  • sink 可以传入一个 file 对象，例如 sys.stderr 或者 open(‘file.log’, ‘w’) 都可以。
  • sink 可以直接传入一个 str 字符串或者 pathlib.Path 对象，其实就是代表文件路径的，如果识别到是这种类型，它会自动创建对应路径的日志文件并将日志输出进去。
  • sink 可以是一个方法，可以自行定义输出实现。
  • sink 可以是一个 logging 模块的 Handler，比如 FileHandler、StreamHandler 等等，或者上文中我们提到的 CMRESHandler 照样也是可以的，这样就可以实现自定义 Handler 的配置。
  • sink 还可以是一个自定义的类，具体的实现规范可以参见官方文档.
    所以说，刚才我们所演示的输出到文件，仅仅给它传了一个 str 字符串路径，他就给我们创建了一个日志文件，就是这个原理。

format, filter, level
下面我们再了解下它的其他参数，例如 format、filter、level 等等。
其实它们的概念和格式和 logging 模块都是基本一样的了，例如这里使用 format、filter、level 来规定输出的格式:

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logger.add('runtime.log', format="{time} {level} {message}", filter="my_module", level="INFO")

删除sink
另外添加 sink 之后我们也可以对其进行删除，相当于重新刷新并写入新的内容。
删除的时候根据刚刚 add 方法返回的 id 进行删除即可，看下面的例子:

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from loguru import logger

trace = logger.add('runtime.log')
logger.debug('this is a debug message')
logger.remove(trace)
logger.debug('this is another debug message')

看这里，我们首先 add 了一个 sink，然后获取它的返回值，赋值为 trace。随后输出了一条日志，然后将 trace 变量传给 remove 方法，再次输出一条日志，看看结果是怎样的。
控制台输出如下:

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019-10-13 23:18:26.469 | DEBUG    | __main__:<module>:4 - this is a debug message
2019-10-13 23:18:26.469 | DEBUG    | __main__:<module>:6 - this is another debug message

日志文件 runtime.log 内容如下:

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2019-10-13 23:18:26.469 | DEBUG    | __main__:<module>:4 - this is a debug message

可以发现，在调用 remove 方法之后，确实将历史 log 删除了。
这样我们就可以实现日志的刷新重新写入操作。

rotation 配置
用了 loguru 我们还可以非常方便地使用 rotation 配置，比如我们想一天输出一个日志文件，或者文件太大了自动分隔日志文件，我们可以直接使用 add 方法的 rotation 参数进行配置。
我们看看下面的例子：

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logger.add('runtime_{time}.log', rotation="500 MB")

通过这样的配置我们就可以实现每 500MB 存储一个文件，每个 log 文件过大就会新创建一个 log 文件。我们在配置 log 名字时加上了一个 time 占位符，这样在生成时可以自动将时间替换进去，生成一个文件名包含时间的 log 文件。
另外我们也可以使用 rotation 参数实现定时创建 log 文件，例如:

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logger.add('runtime_{time}.log', rotation='00:00')

这样就可以实现每天 0 点新创建一个 log 文件输出了。
另外我们也可以配置 log 文件的循环时间，比如每隔一周创建一个 log 文件，写法如下:

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logger.add('runtime_{time}.log', rotation='1 week')

这样我们就可以实现一周创建一个 log 文件了。

retention 配置
很多情况下，一些非常久远的 log 对我们来说并没有什么用处了，它白白占据了一些存储空间，不清除掉就会非常浪费。retention 这个参数可以配置日志的最长保留时间。
比如我们想要设置日志文件最长保留 10 天，可以这么来配置:

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logger.add('runtime.log', retention='10 days')

这样 log 文件里面就会保留最新 10 天的 log，妈妈再也不用担心 log 沉积的问题啦。

compression 配置
loguru 还可以配置文件的压缩格式，比如使用 zip 文件格式保存，示例如下:

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logger.add('runtime.log', compression='zip')

这样可以更加节省存储空间。

字符串格式化
loguru 在输出 log 的时候还提供了非常友好的字符串格式化功能，像这样:

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logger.info('If you are using Python {}, prefer {feature} of course!', 3.6, feature='f-strings')

这样在添加参数就非常方便了。

Traceback 记录
在很多情况下，如果遇到运行错误，而我们在打印输出 log 的时候万一不小心没有配置好 Traceback 的输出，很有可能我们就没法追踪错误所在了。
但用了 loguru 之后，我们用它提供的装饰器就可以直接进行 Traceback 的记录，类似这样的配置即可:

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@logger.catch
def my_function(x, y, z):
    # An error? It's caught anyway!
    return 1 / (x + y + z)

我们做个测试，我们在调用时三个参数都传入 0，直接引发除以 0 的错误，看看会出现什么情况:

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my_function(0, 0, 0)

运行完毕之后，可以发现 log 里面就出现了 Traceback 信息，而且给我们输出了当时的变量值，真的是不能再赞了！结果如下:

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> File "run.py", line 15, in <module>
    my_function(0, 0, 0)
    └ <function my_function at 0x1171dd510>

  File "/private/var/py/logurutest/demo5.py", line 13, in my_function
    return 1 / (x + y + z)
                │   │   └ 0
                │   └ 0
                └ 0

ZeroDivisionError: division by zero

因此，用 loguru 可以非常方便地实现日志追踪，debug 效率可能要高上十倍了？
另外 loguru 还有很多很多强大的功能，这里就不再一一展开讲解了，更多的内容大家可以看看 loguru 的官方文档详细了解一下：https://loguru.readthedocs.io/en/stable/index.html
看完之后，是时候把自己的 logging 模块替换成 loguru 啦！

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