CentOS Python日志处理技巧有哪些

CentOS环境下Python日志处理实用技巧

1. 使用Python内置logging模块基础配置

Python的logging模块是日志处理的核心工具，支持多级别（DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL）、多处理器（控制台、文件等）和格式化输出。基础配置可通过basicConfig快速实现，例如：

import logging
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,  # 设置日志级别（生产环境建议用WARNING/ERROR）
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',  # 包含时间、记录器名称、级别和消息
    handlers=[logging.FileHandler('app.log'), logging.StreamHandler()]  # 同时输出到文件和控制台
)
logger = logging.getLogger(__name__)  # 创建记录器
logger.info('Application started')  # 记录日志

这种方式适合简单项目，快速启动日志记录。

2. 高级日志轮转：控制日志文件大小和数量

当日志文件过大时，需通过轮转压缩旧日志，避免占用过多磁盘空间。常用两种方式：

• 按大小轮转：使用RotatingFileHandler，当日志文件达到指定大小（如10MB）时，自动创建新文件并保留指定数量（如5个）的备份：

  from logging.handlers import RotatingFileHandler
  rotating_handler = RotatingFileHandler(
      '/var/log/myapp/app.log', 
      maxBytes=10*1024*1024,  # 10MB
      backupCount=5  # 保留5个备份
  )
  rotating_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'))
  logger.addHandler(rotating_handler)
  

• 按时间轮转：使用TimedRotatingFileHandler，按时间间隔（如每天、每小时）轮转日志，适合长期运行的服务：

  from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
  timed_handler = TimedRotatingFileHandler(
      '/var/log/myapp/app.log', 
      when='midnight',  # 每天午夜轮转
      interval=1,  # 每天一次
      backupCount=7  # 保留7天的日志
  )
  timed_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'))
  logger.addHandler(timed_handler)
  

  两种方式均可结合compress参数（如RotatingFileHandler的compression='zip'）自动压缩旧日志。

3. 日志过滤：精准控制日志输出内容

通过自定义过滤器，可只记录符合特定条件的日志（如包含某关键词、来自某模块的日志），减少无关日志干扰。示例如下：

class KeywordFilter(logging.Filter):
    def filter(self, record):
        return 'important' in record.getMessage()  # 只记录包含"important"的消息

logger.addFilter(KeywordFilter())  # 添加过滤器
logger.info('This is an important message')  # 会被记录
logger.info('This is a normal message')  # 不会被记录

过滤器可添加到单个处理器（如file_handler.addFilter()）或整个记录器，实现更细粒度的日志控制。

4. 输出到系统日志（syslog）：集成系统日志管理

若需将Python日志与CentOS系统日志（如/var/log/messages）整合，可使用SysLogHandler，将日志发送到系统日志服务：

from logging.handlers import SysLogHandler
syslog_handler = SysLogHandler(address='/dev/log')  # CentOS系统日志默认地址
syslog_handler.setLevel(logging.WARNING)  # 只发送WARNING及以上级别日志
syslog_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
logger.addHandler(syslog_handler)
logger.warning('System-level warning occurred')  # 会出现在系统日志中

这种方式适合需要统一管理应用日志和系统日志的场景。

5. 结合logrotate工具：自动化日志管理

虽然logging模块支持轮转，但logrotate（CentOS自带）能更灵活地管理日志文件（如按时间、大小轮转，压缩，删除旧日志），并支持定时任务（通过cron）。示例如下：
创建/etc/logrotate.d/myapp配置文件：

/var/log/myapp/*.log {
    
    daily  # 每天轮转
    rotate 7  # 保留7个备份
    compress  # 压缩旧日志（如.gz）
    missingok  # 文件不存在时不报错
    notifempty  # 文件为空时不轮转
    sharedscripts  # 所有日志轮转完成后执行脚本
    postrotate
        /bin/kill -HUP `cat /var/run/syslogd.pid 2>
     /dev/null` 2>
 /dev/null || true  # 重启日志服务（如syslog）
    endscript
}

logrotate会自动处理日志轮转，无需修改Python代码。

6. 使用第三方库简化日志处理：Loguru

Loguru是第三方日志库，提供了更简洁的API和更强大的功能（如自动格式化、彩色日志、异常追踪），适合快速开发。示例如下：

from loguru import logger
logger.add("app.log", rotation="500 MB", retention="30 days", compression="zip")  # 自动轮转（500MB）、保留30天、压缩
logger.info("User logged in successfully")  # 自动添加时间、级别等信息
try:
    1 / 0
except Exception as e:
    logger.exception("An error occurred")  # 自动记录异常堆栈

Loguru无需复杂配置，适合中小项目快速实现日志功能。

7. 日志级别环境区分：适配开发与生产

根据环境（开发、测试、生产）设置不同日志级别，避免生产环境日志过多影响性能，同时保证开发环境有足够的调试信息。示例如下：

import os
import logging

# 根据环境变量设置日志级别
env = os.getenv('ENVIRONMENT', 'development').lower()
log_level = logging.DEBUG if env == 'development' else logging.WARNING

logging.basicConfig(
    level=log_level,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.debug('Debug message (only in development)')  # 开发环境可见，生产环境不可见
logger.warning('Warning message (visible in all environments)')

通过ENVIRONMENT变量控制日志级别，灵活适配不同环境。

8. 结构化日志：便于分析与可视化

使用结构化日志（如JSON格式），可将日志信息转换为键值对，方便日志分析工具（如ELK Stack、Grafana）解析和可视化。示例如下：

import logging
import json

class JsonFormatter(logging.Formatter):
    def format(self, record):
        log_entry = {

            'timestamp': self.formatTime(record),
            'level': record.levelname,
            'message': record.getMessage(),
            'module': record.module,
            'function': record.funcName,
            'line': record.lineno
        }

        return json.dumps(log_entry)

logger = logging.getLogger(__name__)
handler = logging.FileHandler('/var/log/myapp/app.json')
handler.setFormatter(JsonFormatter())
logger.addHandler(handler)
logger.info('User logged in', extra={
'user_id': 123}
    )  # 输出JSON格式日志

结构化日志适合大规模系统的日志分析和监控。

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