Python logging 文件大小|极客教程

Python logging 文件大小

在编写Python程序时，我们通常会使用logging模块来记录程序的运行日志，方便在出现问题时进行排错。logging模块提供了丰富的功能，包括设置日志级别、日志格式、输出到不同的目的地等。其中，我们可以通过设置文件的大小来控制日志文件的大小和数量，避免日志文件过大导致占用过多磁盘空间。

本文将详细介绍如何在Python中使用logging模块来设置日志文件的大小，并通过示例代码演示具体操作步骤和效果。

logging 模块简介

logging是Python标准库中提供的用于记录程序运行日志的模块，它提供了灵活的配置选项，可以满足不同场景下的日志记录需求。我们可以通过logging模块来输出不同级别的日志信息，如debug、info、warning、error、critical等。

在使用logging模块时，一般会遵循以下步骤：

创建Logger对象：用于设置日志级别、添加Handler、Formatter等。
创建Handler对象：用于指定日志输出的目的地，如控制台、文件等。
创建Formatter对象：用于设置日志输出的格式。
将Handler对象添加到Logger对象中。
使用Logger对象来记录日志信息。

按文件大小切分日志

在实际开发中，我们通常会将日志信息输出到文件中，以便在程序出现问题时进行排查。但是，如果日志文件过大，会占用过多的磁盘空间，不利于管理和维护。因此，我们可以通过设置日志文件的大小来控制日志文件的大小，并在达到指定大小时自动切分日志文件，避免日志文件过大。

下面是一个示例代码，演示如何在Python中使用logging模块按照文件大小切分日志：

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler

# 创建Logger对象
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建RotatingFileHandler并设置日志文件的大小为1MB，保留5个日志文件
handler = RotatingFileHandler('app.log', maxBytes=1 * 1024 * 1024, backupCount=5)
handler.setLevel(logging.DEBUG)

# 创建Formatter对象
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)

# 将Handler对象添加到Logger对象中
logger.addHandler(handler)

# 记录日志
for i in range(10000):
    logger.debug('This is a debug message %s', i)

在上面的示例中，我们首先创建了一个Logger对象，并设置日志级别为DEBUG。然后，我们创建了一个RotatingFileHandler对象，并通过设置maxBytes参数来指定日志文件的大小为1MB，backupCount参数来指定保留5个日志文件。接着，我们创建了一个Formatter对象来设置日志的格式。最后，将Handler对象添加到Logger对象中，并通过Logger对象记录了10000条debug级别的日志信息。

运行上面的示例代码后，我们可以看到在当前目录下生成了一个名为app.log的日志文件，且该文件的大小为1MB。当日志文件大小超过1MB时，会自动切分日志文件，并保留5个备份日志文件。