互联学术
在python中使用日志最常用的方式就是在控制台和文件中输出日志了,logging模块也很好的提供的相应的类,使用起来也非常方便,但是有时我们可能会有一些需求,如还需要将日志发送到远端,或者直接写入数据库,这种需求该如何实现呢?
一、StreamHandler和FileHandler
首先我们先来写一套简单输出到cmd和文件中的代码
# -*- coding: utf-8 -*-"""
-------------------------------------------------
File Name： loger
Description :
Author : yangyanxing
date： 2020/9/23
-------------------------------------------------
"""import loggingimport sysimport os# 初始化loggerlogger = logging.getLogger("yyx")
logger.setLevel(logging.DEBUG)# 设置日志格式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)# 将cmd和file handler添加到logger中logger.addHandler(cmd_handler)
logger.addHandler(file_handler)
logger.debug("今天天气不错")复制代码
首先初始化一个logger, 并且设置它的日志级别是DEBUG,然后添初始化了 cmd_handler和 file_handler, 最后将它们添加到logger中, 运行脚本,会在cmd中打印出 [2020-09-23 10:45:56] [DEBUG] 今天天气不错 且会写入到当前目录下的debug.log文件中.
二、添加HTTPHandler
如果想要在记录时将日志发送到远程服务器上,可以添加一个 HTTPHandler , 在python标准库logging.handler中,已经为我们定义好了很多handler,有些我们可以直接用,本地使用tornado写一个接收日志的接口,将接收到的参数全都打印出来
# 添加一个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("今天天气不错")复制代码
结果在服务端我们收到了很多信息
{
'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 '<module>'],
'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']
}复制代码
可以说是信息非常之多,但是却并不是我们想要的样子,我们只是想要类似于 [2020-09-23 10:45:56] [DEBUG] 今天天气不错 这样的日志.
logging.handlers.HTTPHandler 只是简单的将日志所有信息发送给服务端,至于服务端要怎么组织内容是由服务端来完成. 所以我们可以有两种方法,一种是改服务端代码,根据传过来的日志信息重新组织一下日志内容, 第二种是我们重新写一个类,让它在发送的时候将重新格式化日志内容发送到服务端.
我们采用第二种方法,因为这种方法比较灵活， 服务端只是用于记录，发送什么内容应该是由客户端来决定。
我们需要重新定义一个类,我们可以参考logging.handlers.HTTPHandler 这个类,重新写一个httpHandler类
每个日志类都需要重写emit方法,记录日志时真正要执行是也就是这个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)复制代码
上面代码中有一行定义发送的参数 msg = self.format(record)
这行代码表示,将会根据日志对象设置的格式返回对应的内容.
之后再将内容通过requests库进行发送,无论使用get 还是post方式,服务端都可以正常的接收到日志
[2020-09-23 11:43:50] [DEBUG] 今天天气不错
三、异步的发送远程日志
现在我们考虑一个问题,当日志发送到远程服务器过程中,如果远程服务器处理的很慢,会耗费一定的时间,那么这时记录日志就会都变慢
修改服务器日志处理类,让其停顿5秒钟,模拟长时间的处理流程
async def post(self):
print(self.getParam('log')) await asyncio.sleep(5)
self.write({"msg": 'ok'})复制代码
此时我们再打印上面的日志
logger.debug("今天天气不错")
logger.debug("是风和日丽的")复制代码
得到的输出为
[2020-09-23 11:47:33] [DEBUG] 今天天气不错 [2020-09-23 11:47:38] [DEBUG] 是风和日丽的复制代码
我们注意到,它们的时间间隔也是5秒。
那么现在问题来了，原本只是一个记录日志，现在却成了拖累整个脚本的累赘，所以我们需要异步的来处理远程写日志。
3.1 使用多线程处理
首先想的是应该是用多线程来执行发送日志方法
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()复制代码
这种方法是可以达到不阻塞主目的,但是每打印一条日志就需要开启一个线程,也是挺浪费资源的。我们也可以使用线程池来处理
3.2 使用线程池处理
python 的 concurrent.futures 中有ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor类,是线程池和进程池,就是在初始化的时候先定义几个线程,之后让这些线程来处理相应的函数,这样不用每次都需要新创建线程
线程池的基本使用
exector = ThreadPoolExecutor(max_workers=1) # 初始化一个线程池,只有一个线程exector.submit(fn, args, kwargs) # 将函数submit到线程池中复制代码
如果线程池中有n个线程,当提交的task数量大于n时,则多余的task将放到队列中.
再次修改上面的emit函数
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)复制代码
这里为什么要只初始化一个只有一个线程的线程池? 因为这样的话可以保证先进队列里的日志会先被发送,如果池子中有多个线程,则不一定保证顺序了。
3.3 使用异步aiohttp库来发送请求
上面的CustomHandler类中的emit方法使用的是requests.post来发送日志,这个requests本身是阻塞运行的,也正上由于它的存在,才使得脚本卡了很长时间,所们我们可以将阻塞运行的requests库替换为异步的aiohttp来执行get和post方法, 重写一个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())复制代码
这时代码执行崩溃了
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复制代码
服务端也没有收到发送日志的请求。
究其原因是由于emit方法中使用async with session.post 函数,它需要在一个使用async 修饰的函数里执行,所以修改emit函数,使用async来修饰,这里emit函数变成了异步的函数, 返回的是一个coroutine 对象,要想执行coroutine对象,需要使用await, 但是脚本里却没有在哪里调用 await emit() ,所以崩溃信息中显示coroutine 'CustomHandler.emit' was never awaited.
既然emit方法返回的是一个coroutine对象,那么我们将它放一个loop中执行
async def main():
await logger.debug("今天天气不错") await logger.debug("是风和日丽的")
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())复制代码
执行依然报错
raise TypeError('An asyncio.Future, a coroutine or an awaitable is '复制代码
意思是需要的是一个coroutine,但是传进来的对象不是。
这似乎就没有办法了，想要使用异步库来发送，但是却没有可以调用await的地方.
解决办法是有的,我们使用 asyncio.get_event_loop() 获取一个事件循环对象, 我们可以在这个对象上注册很多协程对象,这样当执行事件循环的时候,就是去执行注册在该事件循环上的协程, 我们通过一个小例子来看一下
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("执行结束, 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()复制代码
我们使用loop = asyncio.get_event_loop() 创建了一个事件循环对象loop, 并且在loop上创建了两个task, 并且给task1添加了一个回调函数,在task1它执行结束以后,将loop停掉.
注意看上面的代码,我们并没有在某处使用await来执行协程,而是通过将协程注册到某个事件循环对象上,然后调用该循环的run_forever() 函数,从而使该循环上的协程对象得以正常的执行.
上面得到的输出为
test 5 test2 3 test 4 test2 2 test 3 test2 1 test 2 test 1 执行结束, task n is 0复制代码
可以看到,使用事件循环对象创建的task,在该循环执行run_forever() 以后就可以执行了.
如果不执行loop.run_forever() 函数,则注册在它上面的协程也不会执行
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()复制代码
上面的代码将loop.run_forever() 注释掉,换成time.sleep(5) 停5秒, 这时脚本不会有任何输出,在停了5秒以后就中止了.
回到之前的日志发送远程服务器的代码,我们可以使用aiohttp封装一个发送数据的函数, 然后在emit中将这个函数注册到全局的事件循环对象loop中,最后再执行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封装发送数据函数
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))# 添加一个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("今天天气不错")
logger.debug("是风和日丽的")
loop.run_forever()复制代码
这时脚本就可以正常的异步执行了.
loop.create_task(self.submit(msg)) 也可以使用
asyncio.ensure_future(self.submit(msg), loop=loop)
来代替,目的都是将协程对象注册到事件循环中.
但这种方式有一点要注意,loop.run_forever() 将会一直阻塞,所以需要有个地方调用loop.stop()方法. 可以注册到某个task的回调中.
