python模块—logging_no handler could be found for root python

基础教程：https://docs.python.org/zh-cn/3/howto/logging.html#basic-logging-tutorial
进阶教程：https://docs.python.org/zh-cn/3/howto/logging.html#advanced-logging-tutorial
日志操作手册：https://docs.python.org/zh-cn/3/howto/logging-cookbook.html

这些内容在官方文档都有详细的介绍，这里就不介绍了，我们把重点放在实际开发中的使用、注意事项以及执行的流程

日志相关概念

日志是一种可以追踪某些软件运行时所发生事件的方法。软件开发人员可以向他们的代码中调用日志记录相关的方法来表明发生了某些事情。一个事件可以用一个可包含可选变量数据的消息来描述。此外，事件也有重要性的概念，这个重要性也可以被称为严重性级别（level）。

日志等级

DEBUG
INFO
NOTICE
WARNING
ERROR
CRITICAL
ALERT
EMERGENCY

日志字段信息与格式

事件发生时间
事件发生位置
事件的严重程度–日志级别
事件内容

输出一条日志时，日志内容和日志级别是需要开发人员明确指定的。对于而其它字段信息，只需要是否显示在日志中就可以了。

日志功能的实现

几乎所有开发语言都会内置日志相关功能，或者会有比较优秀的第三方库来提供日志操作功能，比如：log4j，log4php等。它们功能强大、使用简单。Python自身也提供了一个用于记录日志的标准库模块–logging。

logging模块总结

logging模块提供了两种记录日志的方式

第一种方式是使用logging提供的模块级别的函数

函数	说明
logging.debug(msg, args, *kwargs)	创建一条严重级别为DEBUG的日志记录
logging.info(msg, args, *kwargs)	创建一条严重级别为INFO的日志记录
logging.warning(msg, args, *kwargs)	创建一条严重级别为WARNING的日志记录
logging.error(msg, args, *kwargs)	创建一条严重级别为ERROR的日志记录
logging.critical(msg, args, *kwargs)	创建一条严重级别为CRITICAL的日志记录
logging.log(level, args, *kwargs)	创建一条严重级别为level的日志记录
logging.basicConfig(**kwargs)	对root logger进行一次性配置

第二种方式是使用Logging日志系统的四大组件

组件	说明
loggers	提供应用程序代码直接使用的接口
handlers	用于将日志记录发送到指定的目的位置
filters	提供更细粒度的日志过滤功能，用于决定哪些日志记录将会被输出（其它的日志记录将会被忽略）
formatters	用于控制日志信息的最终输出格式

使用logging提供的模块级别的函数记录日志

简单的案例

logging.log(logging.DEBUG, "This is a debug log.")
logging.log(logging.INFO, "This is a info log.")
logging.log(logging.WARNING, "This is a warning log.")
logging.log(logging.ERROR, "This is a error log.")
logging.log(logging.CRITICAL, "This is a critical log.")
# 输出结果
# WARNING:root:This is a warning log.
# ERROR:root:This is a error log.
# CRITICAL:root:This is a critical log.

我们发现前两条日志并没有输出，这是为什么呢?这是因为logging模块提供的日志记录函数所使用的日志器设置的默认日志级别是WARNING，因此只有WARNING级别的日志记录以及大于它的ERROR和CRITICAL级别的日志记录被输出了，而小于它的DEBUG和INFO级别的日志记录被丢弃了。

而且输出的格式也是固定的，之所以会这样输出，是因为logging模块提供的日志记录函数所使用的日志器设置的日志格式默认是BASIC_FORMAT，其值为："%(levelname)s:%(name)s:%(message)s"

其实这些初始化的配置，都是在执行的过程中调用了logging.basicConfig(**kwargs)，且不会向该方法传递任何参数，接下来我们详细看看baseConfig()

logging.basicConfig()函数说明

参数说明	描述
filename	指定日志输出目标文件的文件名，指定该设置项后日志信心就不会被输出到控制台了
filemode	指定日志文件的打开模式，默认为’a’。需要注意的是，该选项要在filename指定时才有效
format	指定日志格式字符串，即指定日志输出时所包含的字段信息以及它们的顺序。logging模块定义的格式字段下面会列出。
datefmt	指定日期/时间格式。需要注意的是，该选项要在format中包含时间字段%(asctime)s时才有效
level	指定日志器的日志级别
stream	指定日志输出目标stream，如sys.stdout、sys.stderr以及网络stream。需要说明的是，stream和filename不能同时提供，否则会引发 ValueError异常
style	Python 3.2中新添加的配置项。指定format格式字符串的风格，可取值为’%’、’{‘和’$’，默认为’%’
handlers	Python 3.3中新添加的配置项。该选项如果被指定，它应该是一个创建了多个Handler的可迭代对象，这些handler将会被添加到root logger。需要说明的是：filename、stream和handlers这三个配置项只能有一个存在，不能同时出现2个或3个，否则会引发ValueError异常。

logging模块定义的格式字符串字段

在这里插入图片描述

使用配置的日志输出案例

import logging
LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
DATE_FORMAT = "%m/%d/%Y %H:%M:%S %p"
logging.basicConfig(filename='log.log',level=logging.INFO,format=LOG_FORMAT,datefmt=DATE_FORMAT)
logging.debug("This is a debug log.")
logging.info("This is a info log.")
logging.warning("This is a warning log.")
logging.error("This is a error log.")
logging.critical("This is a critical log.")

logging模块日志流处理流程

我们先来看一下四大组件之间的关系描述

日志器：Logger需要通过处理器（handler）将日志信息输出到目标位置，如：文件、sys.stdout、网络等；
处理器：handler,不同的处理器可以将日志输出到不同的位置
日志器（logger）可以设置多个处理器（handler）将同一条日志记录输出到不同的位置；
每个处理器（handler）都可以设置自己的过滤器（filter）实现日志过滤，从而只保留感兴趣的日志；
每个处理器（handler）都可以设置自己的格式器（formatter）实现同一条日志以不同的格式输出到不同的地方。

简单点说就是：日志器（logger）是入口，真正干活儿的是处理器（handler），处理器（handler）还可以通过过滤器（filter）和格式器（formatter）对要输出的日志内容做过滤和格式化等处理操作。

四大组件的常用方法

Logger类

Logger对象有3个任务要做
1）向应用程序代码暴露几个方法，使应用程序可以在运行时记录日志消息；
2）基于日志严重等级（默认的过滤设施）或filter对象来决定要对哪些日志进行后续处理；
3）将日志消息传送给所有感兴趣的日志handlers。

常用的配置方法

方法	描述
Logger.setLevel()	设置日志器将会处理的日志消息的最低严重级别
Logger.addHandler() 和 Logger.removeHandler()	为该logger对象添加和移除一个handler对象
Logger.addFilter() 和 Logger.removeFilter()	为该logger对象添加和移除一个filter对象
Logger.debug(), Logger.info(), Logger.warning(), Logger.error(), Logger.critical()	创建一个与它们的方法名对应等级的日志记录
Logger.exception()	创建一个类似于Logger.error()的日志消息
Logger.log()	需要获取一个明确的日志level参数来创建一个日志记录

说明：

Logger.exception()与Logger.error()的区别在于：Logger.exception()将会输出堆栈追踪信息，另外通常只是在一个exception handler中调用该方法。
Logger.log()与Logger.debug()、Logger.info()等方法相比，虽然需要多传一个level参数，显得不是那么方便，但是当需要记录自定义level的日志时还是需要该方法来完成。

关于logger的层级结构与有效等级的说明：

logger的名称是一个以’.‘分割的层级结构，每个’.‘后面的logger都是’.'前面的logger的children，例如，有一个名称为 foo 的logger，其它名称分别为 foo.bar, foo.bar.baz 和 foo.bam都是 foo 的后代。
logger有一个"有效等级（effective level）"的概念。如果一个logger上没有被明确设置一个level，那么该logger就是使用它parent的level;如果它的parent也没有明确设置level则继续向上查找parent的parent的有效level，依次类推，直到找到个一个明确设置了level的祖先为止。需要说明的是，root logger总是会有一个明确的level设置（默认为 WARNING）。当决定是否去处理一个已发生的事件时，logger的有效等级将会被用来决定是否将该事件传递给该logger的handlers进行处理。
child loggers在完成对日志消息的处理后，默认会将日志消息传递给与它们的祖先loggers相关的handlers。因此，我们不必为一个应用程序中所使用的所有loggers定义和配置handlers，只需要为一个顶层的logger配置handlers，然后按照需要创建child loggers就可足够了。我们也可以通过将一个logger的propagate属性设置为False来关闭这种传递机制。

Handler类

Handler对象的作用是（基于日志消息的level）将消息分发到handler指定的位置（文件、网络、邮件等）。Logger对象可以通过addHandler()方法为自己添加0个或者更多个handler对象。比如，一个应用程序可能想要实现以下几个日志需求：
1）把所有日志都发送到一个日志文件中；
2）把所有严重级别大于等于error的日志发送到stdout（标准输出）；
3）把所有严重级别为critical的日志发送到一个email邮件地址。
这种场景就需要3个不同的handlers，每个handler复杂发送一个特定严重级别的日志到一个特定的位置。
常用的handler

Handler	描述
logging.StreamHandler	将日志消息发送到输出到Stream，如std.out, std.err或任何file-like对象。
logging.FileHandler	将日志消息发送到磁盘文件，默认情况下文件大小会无限增长
logging.handlers.RotatingFileHandler	将日志消息发送到磁盘文件，并支持日志文件按大小切割
logging.hanlders.TimedRotatingFileHandler	将日志消息发送到磁盘文件，并支持日志文件按时间切割
logging.handlers.HTTPHandler	将日志消息以GET或POST的方式发送给一个HTTP服务器
logging.handlers.SMTPHandler	将日志消息发送给一个指定的email地址
logging.NullHandler	Handler实例会忽略error messages，通常被想使用logging的library开发者使用来避免’No handlers could be found for logger XXX’信息的出现。

Formater类

Formater对象用于配置日志信息的最终顺序、结构和内容。与logging.Handler基类不同的是，应用代码可以直接实例化Formatter类。另外，如果你的应用程序需要一些特殊的处理行为，也可以实现一个Formatter的子类来完成。
Formatter类的构造方法定义如下：

logging.Formatter.__init__(fmt=None, datefmt=None, style='%')

可见，该构造方法接收3个可选参数：

fmt：指定消息格式化字符串，如果不指定该参数则默认使用message的原始值
datefmt：指定日期格式字符串，如果不指定该参数则默认使用"%Y-%m-%d %H:%M:%S"
style：Python 3.2新增的参数，可取值为 ‘%’, ‘{‘和 ‘$’，如果不指定该参数则默认使用’%’

Filter类

filter方法用于具体控制传递的record记录是否能通过过滤，如果该方法返回值为0表示不能通过过滤，返回值为非0表示可以通过过滤。

工作流程

在这里插入图片描述
我们来描述下上面这个图的日志流处理流程：
1）（在用户代码中进行）日志记录函数调用，如：logger.info(…)，logger.debug(…)等；
2）判断要记录的日志级别是否满足日志器设置的级别要求（要记录的日志级别要大于或等于日志器设置的级别才算满足要求），如果不满足则该日志记录会被丢弃并终止后续的操作，如果满足则继续下一步操作；
3）根据日志记录函数调用时掺入的参数，创建一个日志记录（LogRecord类）对象；
4）判断日志记录器上设置的过滤器是否拒绝这条日志记录，如果日志记录器上的某个过滤器拒绝，则该日志记录会被丢弃并终止后续的操作，如果日志记录器上设置的过滤器不拒绝这条日志记录或者日志记录器上没有设置过滤器则继续下一步操作–将日志记录分别交给该日志器上添加的各个处理器；
5）判断要记录的日志级别是否满足处理器设置的级别要求（要记录的日志级别要大于或等于该处理器设置的日志级别才算满足要求），如果不满足记录将会被该处理器丢弃并终止后续的操作，如果满足则继续下一步操作；
6）判断该处理器上设置的过滤器是否拒绝这条日志记录，如果该处理器上的某个过滤器拒绝，则该日志记录会被当前处理器丢弃并终止后续的操作，如果当前处理器上设置的过滤器不拒绝这条日志记录或当前处理器上没有设置过滤器测继续下一步操作；
7）如果能到这一步，说明这条日志记录经过了层层关卡允许被输出了，此时当前处理器会根据自身被设置的格式器（如果没有设置则使用默认格式）将这条日志记录进行格式化，最后将格式化后的结果输出到指定位置（文件、网络、类文件的Stream等）；
8）如果日志器被设置了多个处理器的话，上面的第5-8步会执行多次；
9）这里才是完整流程的最后一步：判断该日志器输出的日志消息是否需要传递给上一级logger（之前提到过，日志器是有层级关系的）的处理器，如果propagate属性值为1则表示日志消息将会被输出到处理器指定的位置，同时还会被传递给parent日志器的handlers进行处理直到当前日志器的propagate属性为0停止，如果propagate值为0则表示不向parent日志器的handlers传递该消息，到此结束。