Tutoriel sur la journalisation

Author

Vinay Sajip <vinay_sajip at red-dove dot com>

Les bases de l’utilisation du module logging

La journalisation (logging en anglais) est une façon de suivre les événements qui ont lieu durant le fonctionnement d’un logiciel. Le développeur du logiciel ajoute des appels à l’outil de journalisation dans son code pour indiquer que certains événements ont eu lieu. Un événement est décrit par un message descriptif, qui peut éventuellement contenir des données variables (c’est-à-dire qui peuvent être différentes pour chaque occurrence de l’événement). Un événement a aussi une importance que le développeur lui attribue ; cette importance peut aussi être appelée niveau ou sévérité.

Quand utiliser logging

Le module logging fournit un ensemble de fonctions de commodités pour une utilisation simple du module. Ce sont les fonctions debug(), info(), warning(), error() et critical(). Pour déterminer quand employer la journalisation, voyez la table ci-dessous, qui vous indique, pour chaque tâche parmi les plus communes, l’outil approprié.

Tâche que vous souhaitez mener

Le meilleur outil pour cette tâche

Affiche la sortie console d’un script en ligne de commande ou d’un programme lors de son utilisation ordinaire

print()

Rapporter des évènements qui ont lieu au cours du fonctionnement normal d’un programme (par exemple pour suivre un statut ou examiner des dysfonctionnements)

logging.info() (ou logging.debug() pour une sortie très détaillée à visée diagnostique)

Émettre un avertissement (warning en anglais) en relation avec un évènement particulier au cours du fonctionnement d’un programme

warnings.warn() dans le code de la bibliothèque si le problème est évitable et l’application cliente doit être modifiée pour éliminer cet avertissement

logging.warning() si l’application cliente ne peut rien faire pour corriger la situation mais l’évènement devrait quand même être noté

Rapporter une erreur lors d’un évènement particulier en cours d’exécution

Lever une exception

Rapporter la suppression d’une erreur sans lever d’exception (par exemple pour la gestion d’erreur d’un processus de long terme sur un serveur)

logging.error(), logging.exception() ou logging.critical(), au mieux, selon l’erreur spécifique et le domaine d’application

Les fonctions de journalisation sont nommées d’après le niveau ou la sévérité des évènements qu’elles suivent. Les niveaux standards et leurs applications sont décrits ci-dessous (par ordre croissant de sévérité) :

Niveau

Quand il est utilisé

DEBUG

Information détaillée, intéressante seulement lorsqu’on diagnostique un problème.

INFO

Confirmation que tout fonctionne comme prévu.

WARNING

L’indication que quelque chose d’inattendu a eu lieu, ou de la possibilité d’un problème dans un futur proche (par exemple « espace disque faible »). Le logiciel fonctionne encore normalement.

ERROR

Du fait d’un problème plus sérieux, le logiciel n’a pas été capable de réaliser une tâche.

CRITICAL

Une erreur sérieuse, indiquant que le programme lui-même pourrait être incapable de continuer à fonctionner.

Le niveau par défaut est WARNING, ce qui signifie que seuls les évènements de ce niveau et au-dessus sont suivis, sauf si le paquet logging est configuré pour faire autrement.

Les évènements suivis peuvent être gérés de différentes façons. La manière la plus simple est de les afficher dans la console. Une autre méthode commune est de les écrire dans un fichier.

Un exemple simple

Un exemple très simple est :

import logging
logging.warning('Watch out!')  # will print a message to the console
logging.info('I told you so')  # will not print anything

Si vous entrez ces lignes dans un script que vous exécutez, vous verrez :

WARNING:root:Watch out!

affiché dans la console. Le message INFO n’apparaît pas parce que le niveau par défaut est WARNING. Le message affiché inclut l’indication du niveau et la description de l’évènement fournie dans l’appel à logging, ici « Watch out! ». Ne vous préoccupez pas de la partie « root » pour le moment : nous détaillerons ce point plus bas. La sortie elle-même peut être formatée de multiples manières si besoin. Les options de formatage seront aussi expliquées plus bas.

Enregistrer les évènements dans un fichier

Il est très commun d’enregistrer les évènements dans un fichier, c’est donc ce que nous allons regarder maintenant. Il faut essayer ce qui suit avec un interpréteur Python nouvellement démarré, ne poursuivez pas la session commencée ci-dessus :

import logging
logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG)
logging.debug('This message should go to the log file')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')

And now if we open the file and look at what we have, we should find the log messages:

DEBUG:root:This message should go to the log file
INFO:root:So should this
WARNING:root:And this, too

Cet exemple montre aussi comment on peut régler le niveau de journalisation qui sert de seuil pour le suivi. Dans ce cas, comme nous avons réglé le seuil à DEBUG, tous les messages ont été écrits.

If you want to set the logging level from a command-line option such as:

--log=INFO

et que vous passez ensuite la valeur du paramètre donné à l’option –log dans une variable loglevel, vous pouvez utiliser :

getattr(logging, loglevel.upper())

de manière à obtenir la valeur à passer à basicConfig() à travers l’argument level. Vous pouvez vérifier que l’utilisateur n’a fait aucune erreur pour la valeur de ce paramètre, comme dans l’exemple ci-dessous :

# assuming loglevel is bound to the string value obtained from the
# command line argument. Convert to upper case to allow the user to
# specify --log=DEBUG or --log=debug
numeric_level = getattr(logging, loglevel.upper(), None)
if not isinstance(numeric_level, int):
    raise ValueError('Invalid log level: %s' % loglevel)
logging.basicConfig(level=numeric_level, ...)

L’appel à basicConfig() doit être fait avant un appel à debug(), info(), etc. Comme l’objectif est d’avoir un outil de configuration simple et d’usage unique, seul le premier appel aura un effet, les appels suivants ne font rien.

Si vous exécutez le script plusieurs fois, les messages des exécutions successives sont ajoutés au fichier example.log. Si vous voulez que chaque exécution reprenne un fichier vierge, sans conserver les messages des exécutions précédentes, vous pouvez spécifier l’argument filemode, en changeant l’appel à l’exemple précédent par :

logging.basicConfig(filename='example.log', filemode='w', level=logging.DEBUG)

La sortie est identique à la précédente, mais le texte n’est plus ajouté au fichier de log, donc les messages des exécutions précédentes sont perdus.

Employer logging à partir de différents modules

Si votre programme est composé de plusieurs modules, voici une façon d’organiser l’outil de journalisation :

# myapp.py
import logging
import mylib

def main():
    logging.basicConfig(filename='myapp.log', level=logging.INFO)
    logging.info('Started')
    mylib.do_something()
    logging.info('Finished')

if __name__ == '__main__':
    main()
# mylib.py
import logging

def do_something():
    logging.info('Doing something')

If you run myapp.py, you should see this in myapp.log:

INFO:root:Started
INFO:root:Doing something
INFO:root:Finished

ce qui est normalement ce à quoi vous vous attendiez. Vous pouvez généraliser cela à plusieurs modules, en employant le motif de mylib.py. Remarquez qu’avec cette méthode simple, vous ne pourrez pas savoir, en lisant le fichier de log, d’où viennent les messages dans votre application, sauf dans la description de l’évènement. Si vous voulez suivre la localisation des messages, référerez-vous à la documentation avancée Usage avancé de Logging.

Journalisation de données variables

Pour enregistrer des données variables, utilisez une chaîne formatée dans le message de description de l’évènement et ajoutez les données variables comme argument. Par exemple :

import logging
logging.warning('%s before you %s', 'Look', 'leap!')

affichera :

WARNING:root:Look before you leap!

As you can see, merging of variable data into the event description message uses the old, %-style of string formatting. This is for backwards compatibility: the logging package pre-dates newer formatting options such as str.format() and string.Template. These newer formatting options are supported, but exploring them is outside the scope of this tutorial.

Modifier le format du message affiché

Pour changer le format utilisé pour afficher le message, vous devez préciser le format que vous souhaitez employer :

import logging
logging.basicConfig(format='%(levelname)s:%(message)s', level=logging.DEBUG)
logging.debug('This message should appear on the console')
logging.info('So should this')
logging.warning('And this, too')

which would print:

DEBUG:This message should appear on the console
INFO:So should this
WARNING:And this, too

Notez que le root qui apparaissait dans les exemples précédents a disparu. Pour voir l’ensemble des éléments qui peuvent apparaître dans la chaîne de format, référez-vous à la documentation pour LogRecord attributes. Pour une utilisation simple, vous avez seulement besoin du levelname (la sévérité), du message (la description de l’évènement, avec les données variables) et peut-être du moment auquel l’évènement a eu lieu. Nous décrivons ces points dans la prochaine section.

Afficher l’horodatage dans les messages

Pour afficher la date ou le temps d’un évènement, ajoutez %(asctime) dans votre chaîne de formatage :

import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s')
logging.warning('is when this event was logged.')

which should print something like this:

2010-12-12 11:41:42,612 is when this event was logged.

The default format for date/time display (shown above) is ISO8601. If you need more control over the formatting of the date/time, provide a datefmt argument to basicConfig, as in this example:

import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s', datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
logging.warning('is when this event was logged.')

which would display something like this:

12/12/2010 11:46:36 AM is when this event was logged.

Le format de datefmt est le même que celui de time.strftime().

Étapes suivantes

Nous concluons ainsi le tutoriel basique. Il devrait suffire à vous mettre le pied à l’étrier pour utiliser logging. Le module logging a beaucoup d’autre cordes à son arc, mais pour en profiter au maximum, vous devez prendre le temps de lire les sections suivantes. Si vous êtes prêt, servez-vous votre boisson préférée et poursuivons.

If your logging needs are simple, then use the above examples to incorporate logging into your own scripts, and if you run into problems or don’t understand something, please post a question on the comp.lang.python Usenet group (available at https://groups.google.com/group/comp.lang.python) and you should receive help before too long.

Vous êtes encore là ? Vous pouvez lire les prochaines sections, qui donnent un peu plus de détails que l’introduction ci-dessus. Après ça, vous pouvez jeter un œil à Logging Cookbook.

Usage avancé de Logging

La bibliothèque de journalisation adopte une approche modulaire et offre différentes catégories de composants : loggers, handlers, filters et formatters.

  • Les enregistreurs (loggers en anglais) exposent l’interface que le code de l’application utilise directement.

  • Les gestionnaires (handlers) envoient les entrées de journal (crées par les loggers) vers les destinations voulues.

  • Les filtres (filters) fournissent un moyen de choisir finement quelles entrées de journal doivent être sorties.

  • Les formateurs (formatters) spécifient la structure de l’entrée de journal dans la sortie finale.

L’information relative à un événement est passée entre loggers, handlers et formatters dans une instance de la classe LogRecord.

La journalisation est réalisée en appelant les méthodes d’instance de la classe Logger (que l’on appelle ci-dessous loggers). Chaque instance a un nom et les instances sont organisées conceptuellement comme des hiérarchies dans l’espace de nommage, en utilisant un point comme séparateur. Par exemple, un logger appelé scan est le parent des loggers scan.text, scan.html et scan.pdf. Les noms des loggers peuvent être ce que vous voulez et indiquent le sous-domaine d’une application depuis lequel le message enregistré a été émis.

Une bonne convention lorsqu’on nomme les loggers est d’utiliser un logger au niveau du module, dans chaque module qui emploie logging, nommé de la façon suivante :

logger = logging.getLogger(__name__)

Cela signifie que le nom d’un logger se rapporte à la hiérarchie du paquet et des modules, et il est évident de voir où un événement a été enregistré simplement en regardant le nom du logger.

La racine de la hiérarchie des loggers est appelée le root logger. C’est le logger utilisé par les fonctions debug(), info(), warning(), error() et critical(), qui appelle en fait les méthodes du même nom de l’objet root logger. Les fonctions et les méthodes ont la même signature. Le nom du root logger est affiché comme « root » dans la sortie.

It is, of course, possible to log messages to different destinations. Support is included in the package for writing log messages to files, HTTP GET/POST locations, email via SMTP, generic sockets, or OS-specific logging mechanisms such as syslog or the Windows NT event log. Destinations are served by handler classes. You can create your own log destination class if you have special requirements not met by any of the built-in handler classes.

Par défaut, aucune destination n’est prédéfinie pour les messages de journalisation. Vous pouvez définir une destination (comme la console ou un fichier) en utilisant basicConfig() comme dans les exemples donnés dans le tutoriel. Si vous appelez les fonctions debug(), info(), warning(), error() et critical(), celles-ci vérifient si une destination a été définie ; si ce n’est pas le cas, la destination est assignée à la console (sys.stderr) avec un format par défaut pour le message affiché, avant d’être déléguée au logger racine, qui sort le message.

The default format set by basicConfig() for messages is:

severity:logger name:message

Vous pouvez modifier ce comportement en passant une chaîne de formatage à basicConfig() par l’argument nommé format. Consultez Formatter Objects pour toutes les options de construction de cette chaîne de formatage.

Flux du processus de journalisation

Le flux des informations associées à un évènement dans les loggers et les handlers est illustré dans le diagramme suivant.

../_images/logging_flow.png

Loggers

Les objets de classe Logger ont un rôle triple. Premièrement, ils exposent plusieurs méthodes au code de l’application, de manière à ce qu’elle puisse enregistrer des messages en cours d’exécution. Deuxièmement, les objets logger déterminent sur quel message agir selon leur sévérité (à partir des filtres par défaut) ou selon les objets filter associés. Troisièmement, les objets logger transmettent les messages pertinents à tous les handlers concernés.

Les méthodes des objets logger les plus utilisées appartiennent à deux catégories : la configuration et l’envoi de messages.

Voici les méthodes de configuration les plus communes :

  • Logger.setLevel() spécifie le plus bas niveau de sévérité qu’un logger traitera. Ainsi, debug est le niveau de sévérité défini par défaut le plus bas et critical est le plus haut. Par exemple, si le niveau de sévérité est INFO, le logger ne traite que les messages de niveau INFO, WARNING, ERROR et CRITICAL ; il ignore les messages de niveau DEBUG.

  • Logger.addHandler() et Logger.removeHandler() ajoutent ou enlèvent des objets handlers au logger. Les objets handlers sont expliqués plus en détail dans Handlers.

  • Logger.addFilter() et Logger.removeFilter() ajoutent ou enlèvent des objets filter au logger. Les objets filters sont expliqués plus en détail dans Filter Objects.

Comme nous l’expliquons aux deux derniers paragraphes de cette section, vous n’avez pas besoin de faire appel à ces méthodes à chaque fois que vous créez un logger.

Une fois que l’objet logger est correctement configuré, les méthodes suivantes permettent de créer un message :

  • Logger.debug(), Logger.info(), Logger.warning(), Logger.error(), and Logger.critical() all create log records with a message and a level that corresponds to their respective method names. The message is actually a format string, which may contain the standard string substitution syntax of %s, %d, %f, and so on. The rest of their arguments is a list of objects that correspond with the substitution fields in the message. With regard to **kwargs, the logging methods care only about a keyword of exc_info and use it to determine whether to log exception information.

  • Logger.exception() crée un message similaire à Logger.error(). La différence est que Logger.exception() ajoute la trace de la pile d’exécution au message. On ne peut appeler cette méthode qu’à l’intérieur d’un bloc de gestion d’exception.

  • Logger.log() prend le niveau de sévérité comme argument explicite. C’est un peu plus verbeux pour enregistrer des messages que d’utiliser les méthodes plus pratiques décrites si dessus, mais c’est ce qui permet d’enregistrer des messages pour des niveaux de sévérité définis par l’utilisateur.

getLogger() renvoie une référence à un objet logger du nom spécifié si celui-ci est donné en argument. Dans le cas contraire, se sera le logger root. Ces noms sont des structures hiérarchiques séparées par des points. Des appels répétés à getLogger() avec le même nom renvoient une référence au même objet logger. Les loggers qui sont plus bas dans cette liste hiérarchique sont des enfants des loggers plus haut dans la liste. Par exemple, si un logger a le nom foo, les loggers avec les noms foo.bar, foo.bar.baz, et foo.bam sont tous des descendants de foo.

On associe aux loggers un concept de niveau effectif. Si aucun niveau n’est explicitement défini pour un logger, c’est le niveau du parent qui est utilisé comme niveau effectif. Si le parent n’a pas de niveau défini, c’est celui de son parent qui est considéré, et ainsi de suite ; on examine tous les ancêtres jusqu’à ce qu’un niveau explicite soit trouvé. Le logger root a toujours un niveau explicite (WARNING par défaut). Quand le logger traite un événement, c’est ce niveau effectif qui est utilisé pour déterminer si cet événement est transmis à ses handlers.

Les loggers fils font remonter leurs messages aux handlers associés à leurs loggers parents. De ce fait, il n’est pas nécessaire de définir et configurer des handlers pour tous les loggers employés par une application. Il suffit de configurer les handlers pour un logger de haut niveau et de créer des loggers fils quand c’est nécessaire (on peut cependant empêcher la propagation aux ancêtres des messages en donnant la valeur False à l’attribut propagate d’un logger).

Handlers

Les objets de type Handler sont responsables de la distribution des messages (selon leur niveau de sévérité) vers les destinations spécifiées pour ce handler. Les objets Logger peuvent ajouter des objets handler à eux-mêmes en appelant addHandler(). Pour donner un exemple, une application peut envoyer tous les messages dans un fichier journal, tous les messages de niveau error ou supérieur vers la sortie standard, et tous les messages de niveau critical vers une adresse de courriel. Dans ce scenario, nous avons besoin de trois handlers, responsable chacun d’envoyer des messages d’une sévérité donnée vers une destination donnée.

La bibliothèque standard inclut déjà un bon nombre de types de gestionnaires (voir Gestionnaires utiles) ; le tutoriel utilise surtout StreamHandler et FileHandler dans ses exemples.

Peu de méthodes des objets handlers sont intéressantes pour les développeurs. Les seules méthodes intéressantes lorsqu’on utilise les objets handlers natifs (c’est à dire si l’on ne crée pas d”handler personnalisé) sont les méthodes de configuration suivantes :

  • La méthode setLevel(), comme celle des objets logger permet de spécifier le plus bas niveau de sévérité qui sera distribué à la destination appropriée. Pourquoi y a-t-il deux méthodes setLevel() ? Le niveau défini dans le logger détermine quelle sévérité doit avoir un message pour être transmis à ses handlers. Le niveau mis pour chaque handler détermine quels messages seront envoyés aux destinations.

  • setFormatter() sélectionne l’objet Formatter utilisé par cet handler.

  • addFilter() et removeFilter() configurent et respectivement dé-configurent des objets filter sur les handlers.

Le code d’une application ne devrait ni instancier, ni utiliser d’instances de la classe Handler. La classe Handler est plutôt d’une classe de base qui définit l’interface que tous les gestionnaires doivent avoir et établit les comportements par défaut que les classes filles peuvent employer (ou redéfinir).

Formatters

Formatter objects configure the final order, structure, and contents of the log message. Unlike the base logging.Handler class, application code may instantiate formatter classes, although you could likely subclass the formatter if your application needs special behavior. The constructor takes two optional arguments – a message format string and a date format string.

logging.Formatter.__init__(fmt=None, datefmt=None)

If there is no message format string, the default is to use the raw message. If there is no date format string, the default date format is:

%Y-%m-%d %H:%M:%S

with the milliseconds tacked on at the end.

The message format string uses %(<dictionary key>)s styled string substitution; the possible keys are documented in LogRecord attributes.

La chaîne de formatage de message suivante enregistrera le temps dans un format lisible par les humains, la sévérité du message et son contenu, dans cet ordre :

'%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'

Les formatters emploient une fonction configurable par l’utilisateur pour convertir le temps de création d’une entrée de journal en un tuple. Par défaut, time.localtime() est employé ; pour changer cela pour une instance particulière de formatter, assignez une fonction avec la même signature que time.localtime() ou time.gmtime() à l’attribut converter de cette instance. Pour changer cela pour tous les formatters, par exemple si vous voulez que tous votre horodatage soit affiché en GMT, changez l’attribut converter de la classe Formatter en time.gmtime.

Configuration de Logging

On peut configurer logging de trois façons :

  1. Créer des loggers, handlers et formatters explicitement en utilisant du code Python qui appelle les méthodes de configuration listées ci-dessus.

  2. Creating a logging config file and reading it using the fileConfig() function.

  3. Créer un dictionnaire d’informations de configuration et le passer à la fonction dictConfig().

Pour la documentation de référence de ces deux dernières options, voyez Configuration functions. L’exemple suivant configure un logger très simple, un handler employant la console, et un formatter simple en utilisant du code Python :

import logging

# create logger
logger = logging.getLogger('simple_example')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# create console handler and set level to debug
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)

# create formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# add formatter to ch
ch.setFormatter(formatter)

# add ch to logger
logger.addHandler(ch)

# 'application' code
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warn('warn message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

L’exécution de ce module via la ligne de commande produit la sortie suivante :

$ python simple_logging_module.py
2005-03-19 15:10:26,618 - simple_example - DEBUG - debug message
2005-03-19 15:10:26,620 - simple_example - INFO - info message
2005-03-19 15:10:26,695 - simple_example - WARNING - warn message
2005-03-19 15:10:26,697 - simple_example - ERROR - error message
2005-03-19 15:10:26,773 - simple_example - CRITICAL - critical message

Le module Python suivant crée un logger, un handler et un formatter identiques à ceux de l’exemple détaillé au-dessus, au nom des objets près :

import logging
import logging.config

logging.config.fileConfig('logging.conf')

# create logger
logger = logging.getLogger('simpleExample')

# 'application' code
logger.debug('debug message')
logger.info('info message')
logger.warn('warn message')
logger.error('error message')
logger.critical('critical message')

Here is the logging.conf file:

[loggers]
keys=root,simpleExample

[handlers]
keys=consoleHandler

[formatters]
keys=simpleFormatter

[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler

[logger_simpleExample]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler
qualname=simpleExample
propagate=0

[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=DEBUG
formatter=simpleFormatter
args=(sys.stdout,)

[formatter_simpleFormatter]
format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
datefmt=

La sortie est presque identique à celle de l’exemple qui n’est pas basé sur un fichier de configuration :

$ python simple_logging_config.py
2005-03-19 15:38:55,977 - simpleExample - DEBUG - debug message
2005-03-19 15:38:55,979 - simpleExample - INFO - info message
2005-03-19 15:38:56,054 - simpleExample - WARNING - warn message
2005-03-19 15:38:56,055 - simpleExample - ERROR - error message
2005-03-19 15:38:56,130 - simpleExample - CRITICAL - critical message

Vous pouvez constatez les avantages de l’approche par fichier de configuration par rapport à celle du code Python, principalement la séparation de la configuration et du code, et la possibilité pour une personne qui ne code pas de modifier facilement les propriétés de logging.

Avertissement

The fileConfig() function takes a default parameter, disable_existing_loggers, which defaults to True for reasons of backward compatibility. This may or may not be what you want, since it will cause any loggers existing before the fileConfig() call to be disabled unless they (or an ancestor) are explicitly named in the configuration. Please refer to the reference documentation for more information, and specify False for this parameter if you wish.

The dictionary passed to dictConfig() can also specify a Boolean value with key disable_existing_loggers, which if not specified explicitly in the dictionary also defaults to being interpreted as True. This leads to the logger-disabling behaviour described above, which may not be what you want - in which case, provide the key explicitly with a value of False.

Notez que les noms de classe référencés dans le fichier de configuration doivent être relatifs au module logging, ou des valeurs absolues qui peuvent être résolues à travers les mécanismes d’importation habituels. Ainsi, on peut soit utiliser WatchedFileHandler (relativement au module logging) ou mypackage.mymodule.MyHandler (pour une classe définie dans le paquet mypackage et le module mymodule, si mypackage est disponible dans les chemins d’importation de Python).

In Python 2.7, a new means of configuring logging has been introduced, using dictionaries to hold configuration information. This provides a superset of the functionality of the config-file-based approach outlined above, and is the recommended configuration method for new applications and deployments. Because a Python dictionary is used to hold configuration information, and since you can populate that dictionary using different means, you have more options for configuration. For example, you can use a configuration file in JSON format, or, if you have access to YAML processing functionality, a file in YAML format, to populate the configuration dictionary. Or, of course, you can construct the dictionary in Python code, receive it in pickled form over a socket, or use whatever approach makes sense for your application.

Here’s an example of the same configuration as above, in YAML format for the new dictionary-based approach:

version: 1
formatters:
  simple:
    format: '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
handlers:
  console:
    class: logging.StreamHandler
    level: DEBUG
    formatter: simple
    stream: ext://sys.stdout
loggers:
  simpleExample:
    level: DEBUG
    handlers: [console]
    propagate: no
root:
  level: DEBUG
  handlers: [console]

Pour plus d’informations sur la journalisation à l’aide d’un dictionnaire, consultez Configuration functions.

Comportement par défaut (si aucune configuration n’est fournie)

Si aucune configuration de journalisation n’est fournie, il est possible d’avoir une situation où un événement doit faire l’objet d’une journalisation, mais où aucun gestionnaire ne peut être trouvé pour tracer l’événement. Le comportement du paquet logging dans ces circonstances dépend de la version Python.

For Python 2.x, the behaviour is as follows:

  • Si logging.raiseExceptions vaut False (mode production), l’événement est silencieusement abandonné.

  • Si logging.raiseExceptions vaut True (mode de développement), un message No handlers could be found for logger X.Y.Z est écrit sur la sortie standard une fois.

Configuration de la journalisation pour une bibliothèque

When developing a library which uses logging, you should take care to document how the library uses logging - for example, the names of loggers used. Some consideration also needs to be given to its logging configuration. If the using application does not configure logging, and library code makes logging calls, then (as described in the previous section) an error message will be printed to sys.stderr.

If for some reason you don’t want this message printed in the absence of any logging configuration, you can attach a do-nothing handler to the top-level logger for your library. This avoids the message being printed, since a handler will be always be found for the library’s events: it just doesn’t produce any output. If the library user configures logging for application use, presumably that configuration will add some handlers, and if levels are suitably configured then logging calls made in library code will send output to those handlers, as normal.

A do-nothing handler is included in the logging package: NullHandler (since Python 2.7). An instance of this handler could be added to the top-level logger of the logging namespace used by the library (if you want to prevent an error message being output to sys.stderr in the absence of logging configuration). If all logging by a library foo is done using loggers with names matching “foo.x”, “foo.x.y”, etc. then the code:

import logging
logging.getLogger('foo').addHandler(logging.NullHandler())

doit avoir l’effet désiré. Si une organisation produit un certain nombre de bibliothèques, le nom de l’enregistreur spécifié peut être orgname.foo plutôt que simplement foo.

Note

Il est vivement conseillé de ne pas ajouter de gestionnaires autres que NullHandler aux enregistreurs de votre bibliothèque. Cela est dû au fait que la configuration des gestionnaires est la prérogative du développeur d’applications qui utilise votre bibliothèque. Le développeur d’applications connaît le public cible et les gestionnaires les plus appropriés pour ses applications : si vous ajoutez des gestionnaires « sous le manteau », vous pourriez bien interférer avec les tests unitaires et la journalisation qui convient à ses exigences.

Niveaux de journalisation

Les valeurs numériques des niveaux de journalisation sont données dans le tableau suivant. Celles-ci n’ont d’intérêt que si vous voulez définir vos propres niveaux, avec des valeurs spécifiques par rapport aux niveaux prédéfinis. Si vous définissez un niveau avec la même valeur numérique, il écrase la valeur prédéfinie ; le nom prédéfini est perdu.

Niveau

Valeur numérique

CRITICAL

50

ERROR

40

WARNING

30

INFO

20

DEBUG

10

NOTSET

0

Les niveaux peuvent également être associés à des enregistreurs, étant définis soit par le développeur, soit par le chargement d’une configuration de journalisation enregistrée. Lorsqu’une méthode de journalisation est appelée sur un enregistreur, l’enregistreur compare son propre niveau avec le niveau associé à l’appel de méthode. Si le niveau de l’enregistreur est supérieur à l’appel de méthode, aucun message de journalisation n’est réellement généré. C’est le mécanisme de base contrôlant la verbosité de la sortie de journalisation.

Les messages de journalisation sont codés en tant qu’instances de LogRecord. Lorsqu’un enregistreur décide de réellement enregistrer un événement, une instance de LogRecord est créée à partir du message de journalisation.

Les messages de journalisation sont soumis à un mécanisme d’expédition via l’utilisation de handlers, qui sont des instances de sous-classes de la classe Handler. Les gestionnaires sont chargés de s’assurer qu’un message journalisé (sous la forme d’un LogRecord) atterrit dans un emplacement particulier (ou un ensemble d’emplacements) qui est utile pour le public cible pour ce message (tels que les utilisateurs finaux, le personnel chargé de l’assistance aux utilisateurs, les administrateurs système ou les développeurs). Des instances de LogRecord adaptées à leur destination finale sont passées aux gestionnaires destinées à des destinations particulières. Chaque enregistreur peut avoir zéro, un ou plusieurs gestionnaires associés à celui-ci (via la méthode addHandler() de Logger). En plus de tous les gestionnaires directement associés à un enregistreur, tous les gestionnaires associés à tous les ancêtres de l’enregistreur sont appelés pour envoyer le message (à moins que l’indicateur propager pour un enregistreur soit défini sur la valeur False, auquel cas le passage à l’ancêtre gestionnaires s’arrête).

Tout comme pour les enregistreurs, les gestionnaires peuvent avoir des niveaux associés. Le niveau d’un gestionnaire agit comme un filtre de la même manière que le niveau d’un enregistreur. Si un gestionnaire décide de réellement distribuer un événement, la méthode emit() est utilisée pour envoyer le message à sa destination. La plupart des sous-classes définies par l’utilisateur de Handler devront remplacer ce emit().

Niveaux personnalisés

La définition de vos propres niveaux est possible, mais ne devrait pas être nécessaire, car les niveaux existants ont été choisis par expérience. Cependant, si vous êtes convaincu que vous avez besoin de niveaux personnalisés, prenez grand soin à leur réalisation et il est pratiquement certain que c’est une très mauvaise idée de définir des niveaux personnalisés si vous développez une bibliothèque. Car si plusieurs auteurs de bibliothèque définissent tous leurs propres niveaux personnalisés, il y a une chance que la sortie de journalisation de ces multiples bibliothèques utilisées ensemble sera difficile pour le développeur à utiliser pour contrôler et/ou interpréter, car une valeur numérique donnée peut signifier des choses différentes pour différentes bibliothèques.

Gestionnaires utiles

En plus de la classe de base Handler, de nombreuses sous-classes utiles sont fournies :

  1. Les instances StreamHandler envoient des messages aux flux (objets de type fichier).

  2. Les instances FileHandler envoient des messages à des fichiers sur le disque.

  3. BaseRotatingHandler est la classe de base pour les gestionnaires qui assurent la rotation des fichiers de journalisation à partir d’un certain point. Elle n’est pas destinée à être instanciée directement. Utilisez plutôt RotatingFileHandler ou TimedRotatingFileHandler.

  4. Les instances RotatingFileHandler envoient des messages à des fichiers sur le disque, avec la prise en charge des tailles maximales de fichiers de journalisation et de la rotation des fichiers de journalisation.

  5. TimedRotatingFileHandler instances send messages to disk files, rotating the log file at certain timed intervals.

  6. SocketHandler instances send messages to TCP/IP sockets.

  7. DatagramHandler instances send messages to UDP sockets.

  8. Les instances de SMTPHandler envoient des messages à une adresse e-mail désignée.

  9. Les instances de SysLogHandler envoient des messages à un daemon syslog UNIX, éventuellement sur un ordinateur distant.

  10. Les instances de NTEventLogHandler envoient des messages à un journal des événements Windows NT/2000/XP.

  11. Les instances de MemoryHandler envoient des messages à un tampon en mémoire, qui est vidé chaque fois que des critères spécifiques sont remplis.

  12. Les instances de HTTPHandler envoient des messages à un serveur HTTP à l’aide de la sémantique GET ou POST.

  13. Les instances de WatchedFileHandler surveillent le fichier sur lequel elles se connectent. Si le fichier change, il est fermé et rouvert à l’aide du nom de fichier. Ce gestionnaire n’est utile que sur les systèmes de type UNIX ; Windows ne prend pas en charge le mécanisme sous-jacent utilisé.

  14. Les instances NullHandler ne font rien avec les messages d’erreur. Ils sont utilisés par les développeurs de bibliothèques qui veulent utiliser la journalisation, mais qui veulent éviter les messages de type No handlers could be found for logger XXX, affiché si celui qui utilise la bibliothèque n’a pas configuré la journalisation. Voir Configuration de la journalisation pour une bibliothèque pour plus d’informations.

Nouveau dans la version 2.7: La classe NullHandler.

The NullHandler, StreamHandler and FileHandler classes are defined in the core logging package. The other handlers are defined in a sub- module, logging.handlers. (There is also another sub-module, logging.config, for configuration functionality.)

Les messages journalisés sont mis en forme pour la présentation via des instances de la classe Formatter. Ils sont initialisés avec une chaîne de format appropriée pour une utilisation avec l’opérateur % et un dictionnaire.

Pour formater plusieurs messages dans un lot, des instances de BufferingFormatter peuvent être utilisées. En plus de la chaîne de format (qui est appliquée à chaque message dans le lot), il existe des dispositions pour les chaînes de format d’en-tête et de fin.

Lorsque le filtrage basé sur le niveau de l’enregistreur et/ou le niveau du gestionnaire ne suffit pas, les instances de Filter peuvent être ajoutées aux deux instances de Logger et Handler (par le biais de leur méthode addFilter()). Avant de décider de traiter un message plus loin, les enregistreurs et les gestionnaires consultent tous leurs filtres pour obtenir l’autorisation. Si un filtre renvoie une valeur False, le traitement du message est arrêté.

La fonctionnalité de base Filter permet de filtrer par nom de logger spécifique. Si cette fonctionnalité est utilisée, les messages envoyés à l’enregistreur nommé et à ses enfants sont autorisés via le filtre et tous les autres sont abandonnés.

Exceptions levées par la journalisation

Le paquet de journalisation est conçu pour ne pas faire apparaître les exceptions qui se produisent lors de la journalisation en production. Il s’agit de sorte que les erreurs qui se produisent lors de la gestion des événements de journalisation (telles qu’une mauvaise configuration de la journalisation , une erreur réseau ou d’autres erreurs similaires) ne provoquent pas l’arrêt de l’application utilisant la journalisation.

Les exceptions SystemExit et KeyboardInterrupt ne sont jamais passées sous silence. Les autres exceptions qui se produisent pendant la méthode emit() d’une sous classe Handler sont passées à sa méthode handleError().

L’implémentation par défaut de handleError() dans la classe Handler vérifie si une variable au niveau du module, raiseExceptions, est définie. Si cette valeur est définie, la trace de la pile d’appels est affichée sur sys.stderr. Si elle n’est pas définie, l’exception est passée sous silence.

Note

La valeur par défaut de raiseExceptions est True. C’est parce que pendant le développement, vous voulez généralement être notifié de toutes les exceptions qui se produisent. Il est conseillé de définir raiseExceptions à False pour une utilisation en production.

Utilisation d’objets arbitraires comme messages

Dans les sections et exemples précédents, il a été supposé que le message passé lors de la journalisation de l’événement est une chaîne. Cependant, ce n’est pas la seule possibilité. Vous pouvez passer un objet arbitraire en tant que message et sa méthode __str__() est appelée lorsque le système de journalisation doit le convertir en une représentation sous forme de chaîne. En fait, si vous le souhaitez, vous pouvez complètement éviter de calculer une représentation sous forme de chaîne. Par exemple, les gestionnaires SocketHandler émettent un événement en lui appliquant pickle et en l’envoyant sur le réseau.

Optimisation

La mise en forme des arguments de message est différée jusqu’à ce qu’elle ne puisse pas être évitée. Toutefois, le calcul des arguments passés à la méthode de journalisation peut également être coûteux et vous voudrez peut-être éviter de le faire si l’enregistreur va simplement jeter votre événement. Pour décider de ce qu’il faut faire, vous pouvez appeler la méthode isEnabledFor() qui prend en argument le niveau et renvoie True si un événement est créé par l’enregistreur pour ce niveau d’appel. Vous pouvez écrire un code qui ressemble à ça :

if logger.isEnabledFor(logging.DEBUG):
    logger.debug('Message with %s, %s', expensive_func1(),
                                        expensive_func2())

de sorte que si le seuil du journaliseur est défini au-dessus de DEBUG, les appels à expensive_func1() et expensive_func2() ne sont jamais faits.

Note

Dans certains cas, isEnabledFor() peut être plus coûteux que vous le souhaitez (par exemple pour les enregistreurs profondément imbriqués où un niveau explicite n’est défini que dans la hiérarchie des enregistreurs). Dans de tels cas (ou si vous souhaitez éviter d’appeler une méthode dans des boucles optimisées), vous pouvez mettre en cache le résultat d’un appel à isEnabledFor() dans une variable locale ou d’instance, et l’utiliser au lieu d’appeler la méthode à chaque fois. Une telle valeur mise en cache ne doit être recalculée que lorsque la configuration de journalisation change dynamiquement pendant l’exécution de l’application (ce qui est rarement le cas).

Il existe d’autres optimisations qui peuvent être faites pour des applications spécifiques qui nécessitent un contrôle plus précis sur les informations de journalisation collectées. Voici une liste de choses que vous pouvez faire pour éviter le traitement pendant la journalisation dont vous n’avez pas besoin :

Ce que vous ne voulez pas collecter

Comment éviter de le collecter

Informations sur l’endroit où les appels ont été faits.

Set logging._srcfile to None. This avoids calling sys._getframe(), which may help to speed up your code in environments like PyPy (which can’t speed up code that uses sys._getframe()).

Informations de threading.

Mettez logging.logThreads à 0.

Informations sur le processus.

Mettez logging.logProcesses à 0.

Notez également que le module de journalisation principale inclut uniquement les gestionnaires de base. Si vous n’importez pas logging.handlers et logging.config, ils ne prendront pas de mémoire.

Voir aussi

Module logging

Référence d’API pour le module de journalisation.

Module logging.config

API de configuration pour le module de journalisation.

Module logging.handlers

Gestionnaires utiles inclus avec le module de journalisation.

A logging cookbook