Recettes pour la journalisation
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Auteur:
   Vinay Sajip <vinay_sajip at red-dove dot com>

Cette page contient des recettes relatives à la journalisation qui se
sont avérées utiles par le passé. Pour des liens vers le tutoriel et
des informations de référence, consultez ces autres ressources.


Journalisation dans plusieurs modules
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Deux appels à  "logging.getLogger('unLogger')" renvoient toujours une
référence vers le même objet de journalisation. C’est valable à
l’intérieur d’un module, mais aussi dans des modules différents pour
autant que ce soit le même processus de l’interpréteur Python. En
plus, le code d’une application peut définir et configurer une
journalisation parente dans un module et créer (mais pas configurer)
une journalisation fille dans un module séparé. Les appels à la
journalisation fille passeront alors à la journalisation parente.
Voici un module principal :

   import logging
   import auxiliary_module

   # create logger with 'spam_application'
   logger = logging.getLogger('spam_application')
   logger.setLevel(logging.DEBUG)
   # create file handler which logs even debug messages
   fh = logging.FileHandler('spam.log')
   fh.setLevel(logging.DEBUG)
   # create console handler with a higher log level
   ch = logging.StreamHandler()
   ch.setLevel(logging.ERROR)
   # create formatter and add it to the handlers
   formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
   fh.setFormatter(formatter)
   ch.setFormatter(formatter)
   # add the handlers to the logger
   logger.addHandler(fh)
   logger.addHandler(ch)

   logger.info('creating an instance of auxiliary_module.Auxiliary')
   a = auxiliary_module.Auxiliary()
   logger.info('created an instance of auxiliary_module.Auxiliary')
   logger.info('calling auxiliary_module.Auxiliary.do_something')
   a.do_something()
   logger.info('finished auxiliary_module.Auxiliary.do_something')
   logger.info('calling auxiliary_module.some_function()')
   auxiliary_module.some_function()
   logger.info('done with auxiliary_module.some_function()')

Voici un module auxiliaire :

   import logging

   # create logger
   module_logger = logging.getLogger('spam_application.auxiliary')

   class Auxiliary:
       def __init__(self):
           self.logger = logging.getLogger('spam_application.auxiliary.Auxiliary')
           self.logger.info('creating an instance of Auxiliary')

       def do_something(self):
           self.logger.info('doing something')
           a = 1 + 1
           self.logger.info('done doing something')

   def some_function():
       module_logger.info('received a call to "some_function"')

La sortie ressemble à ceci :

   2005-03-23 23:47:11,663 - spam_application - INFO -
      creating an instance of auxiliary_module.Auxiliary
   2005-03-23 23:47:11,665 - spam_application.auxiliary.Auxiliary - INFO -
      creating an instance of Auxiliary
   2005-03-23 23:47:11,665 - spam_application - INFO -
      created an instance of auxiliary_module.Auxiliary
   2005-03-23 23:47:11,668 - spam_application - INFO -
      calling auxiliary_module.Auxiliary.do_something
   2005-03-23 23:47:11,668 - spam_application.auxiliary.Auxiliary - INFO -
      doing something
   2005-03-23 23:47:11,669 - spam_application.auxiliary.Auxiliary - INFO -
      done doing something
   2005-03-23 23:47:11,670 - spam_application - INFO -
      finished auxiliary_module.Auxiliary.do_something
   2005-03-23 23:47:11,671 - spam_application - INFO -
      calling auxiliary_module.some_function()
   2005-03-23 23:47:11,672 - spam_application.auxiliary - INFO -
      received a call to 'some_function'
   2005-03-23 23:47:11,673 - spam_application - INFO -
      done with auxiliary_module.some_function()


Journalisation avec des fils d’exécution multiples
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La journalisation avec des fils d’exécution multiples ne requiert pas
d’effort particulier. L’exemple suivant montre comment journaliser
depuis le fil principal (c.-à-d. initial) et un autre fil :

   import logging
   import threading
   import time

   def worker(arg):
       while not arg['stop']:
           logging.debug('Hi from myfunc')
           time.sleep(0.5)

   def main():
       logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(relativeCreated)6d %(threadName)s %(message)s')
       info = {'stop': False}
       thread = threading.Thread(target=worker, args=(info,))
       thread.start()
       while True:
           try:
               logging.debug('Hello from main')
               time.sleep(0.75)
           except KeyboardInterrupt:
               info['stop'] = True
               break
       thread.join()

   if __name__ == '__main__':
       main()

À l’exécution, le script doit afficher quelque chose comme ça :

      0 Thread-1 Hi from myfunc
      3 MainThread Hello from main
    505 Thread-1 Hi from myfunc
    755 MainThread Hello from main
   1007 Thread-1 Hi from myfunc
   1507 MainThread Hello from main
   1508 Thread-1 Hi from myfunc
   2010 Thread-1 Hi from myfunc
   2258 MainThread Hello from main
   2512 Thread-1 Hi from myfunc
   3009 MainThread Hello from main
   3013 Thread-1 Hi from myfunc
   3515 Thread-1 Hi from myfunc
   3761 MainThread Hello from main
   4017 Thread-1 Hi from myfunc
   4513 MainThread Hello from main
   4518 Thread-1 Hi from myfunc

Les entrées de journalisation sont entrelacées, comme on pouvait s’y
attendre. Cette approche fonctionne aussi avec plus de fils que dans
l’exemple, bien sûr.


Plusieurs gestionnaires et formateurs
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Les gestionnaires de journalisation sont des objets Python ordinaires.
La méthode "addHandler()" n’est pas limitée, en nombre minimum ou
maximum, en gestionnaires que vous pouvez ajouter. Parfois, il peut
être utile pour une application de journaliser tous les messages quels
que soient leurs niveaux vers un fichier texte, tout en journalisant
les erreurs (et plus grave) dans la console. Pour ce faire, configurez
simplement les gestionnaires de manière adéquate. Les appels de
journalisation dans le code de l’application resteront les mêmes.
Voici une légère modification de l’exemple précédent dans une
configuration au niveau du module :

   import logging

   logger = logging.getLogger('simple_example')
   logger.setLevel(logging.DEBUG)
   # create file handler which logs even debug messages
   fh = logging.FileHandler('spam.log')
   fh.setLevel(logging.DEBUG)
   # create console handler with a higher log level
   ch = logging.StreamHandler()
   ch.setLevel(logging.ERROR)
   # create formatter and add it to the handlers
   formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
   ch.setFormatter(formatter)
   fh.setFormatter(formatter)
   # add the handlers to logger
   logger.addHandler(ch)
   logger.addHandler(fh)

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

Notez que le code de « l’application » ignore la multiplicité des
gestionnaires. Les modifications consistent simplement en l’ajout et
la configuration d’un nouveau gestionnaire appelé *fh*.

La possibilité de créer de nouveaux gestionnaires avec des filtres sur
un niveau de gravité supérieur ou inférieur peut être très utile lors
de l’écriture ou du test d’une application. Au lieu d’utiliser de
nombreuses instructions "print" pour le débogage, utilisez
"logger.debug" : contrairement aux instructions "print", que vous
devrez supprimer ou commenter plus tard, les instructions
"logger.debug" peuvent demeurer telles quelles dans le code source et
restent dormantes jusqu’à ce que vous en ayez à nouveau besoin. À ce
moment-là, il suffit de modifier le niveau de gravité de la
journalisation ou du gestionnaire pour déboguer.


Journalisation vers plusieurs destinations
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Supposons que vous souhaitiez journaliser dans la console et dans un
fichier avec différents formats de messages et avec différents
critères. Supposons que vous souhaitiez consigner les messages de
niveau DEBUG et supérieur dans le fichier, et les messages de niveau
INFO et supérieur dans la console. Supposons également que le fichier
doive contenir des horodatages, mais pas les messages de la console.
Voici comment y parvenir :

   import logging

   # set up logging to file - see previous section for more details
   logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                       format='%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s',
                       datefmt='%m-%d %H:%M',
                       filename='/tmp/myapp.log',
                       filemode='w')
   # define a Handler which writes INFO messages or higher to the sys.stderr
   console = logging.StreamHandler()
   console.setLevel(logging.INFO)
   # set a format which is simpler for console use
   formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s')
   # tell the handler to use this format
   console.setFormatter(formatter)
   # add the handler to the root logger
   logging.getLogger('').addHandler(console)

   # Now, we can log to the root logger, or any other logger. First the root...
   logging.info('Jackdaws love my big sphinx of quartz.')

   # Now, define a couple of other loggers which might represent areas in your
   # application:

   logger1 = logging.getLogger('myapp.area1')
   logger2 = logging.getLogger('myapp.area2')

   logger1.debug('Quick zephyrs blow, vexing daft Jim.')
   logger1.info('How quickly daft jumping zebras vex.')
   logger2.warning('Jail zesty vixen who grabbed pay from quack.')
   logger2.error('The five boxing wizards jump quickly.')

Quand vous le lancez, vous devez voir

   root        : INFO     Jackdaws love my big sphinx of quartz.
   myapp.area1 : INFO     How quickly daft jumping zebras vex.
   myapp.area2 : WARNING  Jail zesty vixen who grabbed pay from quack.
   myapp.area2 : ERROR    The five boxing wizards jump quickly.

et, dans le fichier, vous devez trouver

   10-22 22:19 root         INFO     Jackdaws love my big sphinx of quartz.
   10-22 22:19 myapp.area1  DEBUG    Quick zephyrs blow, vexing daft Jim.
   10-22 22:19 myapp.area1  INFO     How quickly daft jumping zebras vex.
   10-22 22:19 myapp.area2  WARNING  Jail zesty vixen who grabbed pay from quack.
   10-22 22:19 myapp.area2  ERROR    The five boxing wizards jump quickly.

Comme vous pouvez le constater, le message DEBUG n’apparaît que dans
le fichier. Les autres messages sont envoyés vers les deux
destinations.

Cet exemple utilise la console et des gestionnaires de fichier, mais
vous pouvez utiliser et combiner autant de gestionnaires que de
besoin.

Notez que le choix du nom de fichier journal "/tmp/myapp.log" ci-
dessus implique l'utilisation d'un emplacement standard pour les
fichiers temporaires sur les systèmes POSIX. Sous Windows, vous devrez
peut-être choisir un nom de répertoire différent pour le journal –
assurez-vous simplement que le répertoire existe et que vous disposez
des autorisations nécessaires pour créer et mettre à jour des fichiers
dans celui-ci.


Personnalisation du niveau de journalisation
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Il peut arriver que vous souhaitiez que vos gestionnaires journalisent
légèrement différemment de la gestion standard des niveaux, où tous
les niveaux au-dessus d'un seuil sont traités par un gestionnaire.
Pour ce faire, vous devez utiliser des filtres. Examinons un scénario
dans lequel vous souhaitez organiser les choses comme suit :

* envoyer les messages de niveau "INFO" et "WARNING" à "sys.stdout" ;

* envoyer les messages de niveau "ERROR" et au-dessus à "sys.stderr" ;

* envoyer les messages de niveau "DEBUG" et au-dessus vers le fichier
  "app.log".

Supposons que vous configurez la journalisation avec le contenu au
format JSON suivant :

   {
       "version": 1,
       "disable_existing_loggers": false,
       "formatters": {
           "simple": {
               "format": "%(levelname)-8s - %(message)s"
           }
       },
       "handlers": {
           "stdout": {
               "class": "logging.StreamHandler",
               "level": "INFO",
               "formatter": "simple",
               "stream": "ext://sys.stdout"
           },
           "stderr": {
               "class": "logging.StreamHandler",
               "level": "ERROR",
               "formatter": "simple",
               "stream": "ext://sys.stderr"
           },
           "file": {
               "class": "logging.FileHandler",
               "formatter": "simple",
               "filename": "app.log",
               "mode": "w"
           }
       },
       "root": {
           "level": "DEBUG",
           "handlers": [
               "stderr",
               "stdout",
               "file"
           ]
       }
   }

This configuration does *almost* what we want, except that
"sys.stdout" would show messages of severity "ERROR" and only events
of this severity and higher will be tracked as well as "INFO" and
"WARNING" messages. To prevent this, we can set up a filter which
excludes those messages and add it to the relevant handler. This can
be configured by adding a "filters" section parallel to "formatters"
and "handlers":

   {
       "filters": {
           "warnings_and_below": {
               "()" : "__main__.filter_maker",
               "level": "WARNING"
           }
       }
   }

et en changeant la section du gestionnaire "stdout" pour ajouter le
filtre :

   {
       "stdout": {
           "class": "logging.StreamHandler",
           "level": "INFO",
           "formatter": "simple",
           "stream": "ext://sys.stdout",
           "filters": ["warnings_and_below"]
       }
   }

Un filtre n'est qu'une fonction, nous pouvons donc définir un
"filter_maker" (une fonction fabrique) comme suit :

   def filter_maker(level):
       level = getattr(logging, level)

       def filter(record):
           return record.levelno <= level

       return filter

Elle convertit la chaîne transmise en argument vers un niveau
numérique puis renvoie une fonction qui ne renvoie "True" que si le
niveau de l'enregistrement transmis est inférieur ou égal au niveau
spécifié. Notez que dans cet exemple, nous avons défini "filter_maker"
dans un script de test "main.py" qui est exécuté depuis la ligne de
commande, donc son module est "__main__" – d'où le
"__main__.filter_maker" dans la configuration du filtre. Vous devez le
changer si vous la définissez dans un module différent.

Avec le filtre, nous pouvons exécuter "main.py" dont voici la version
complète :

   import json
   import logging
   import logging.config

   CONFIG = '''
   {
       "version": 1,
       "disable_existing_loggers": false,
       "formatters": {
           "simple": {
               "format": "%(levelname)-8s - %(message)s"
           }
       },
       "filters": {
           "warnings_and_below": {
               "()" : "__main__.filter_maker",
               "level": "WARNING"
           }
       },
       "handlers": {
           "stdout": {
               "class": "logging.StreamHandler",
               "level": "INFO",
               "formatter": "simple",
               "stream": "ext://sys.stdout",
               "filters": ["warnings_and_below"]
           },
           "stderr": {
               "class": "logging.StreamHandler",
               "level": "ERROR",
               "formatter": "simple",
               "stream": "ext://sys.stderr"
           },
           "file": {
               "class": "logging.FileHandler",
               "formatter": "simple",
               "filename": "app.log",
               "mode": "w"
           }
       },
       "root": {
           "level": "DEBUG",
           "handlers": [
               "stderr",
               "stdout",
               "file"
           ]
       }
   }
   '''

   def filter_maker(level):
       level = getattr(logging, level)

       def filter(record):
           return record.levelno <= level

       return filter

   logging.config.dictConfig(json.loads(CONFIG))
   logging.debug('A DEBUG message')
   logging.info('An INFO message')
   logging.warning('A WARNING message')
   logging.error('An ERROR message')
   logging.critical('A CRITICAL message')

Et après l'avoir exécuté comme ceci :

   python main.py 2>stderr.log >stdout.log

Nous obtenons le résultat attendu :

   $ more *.log
   ::::::::::::::
   app.log
   ::::::::::::::
   DEBUG    - A DEBUG message
   INFO     - An INFO message
   WARNING  - A WARNING message
   ERROR    - An ERROR message
   CRITICAL - A CRITICAL message
   ::::::::::::::
   stderr.log
   ::::::::::::::
   ERROR    - An ERROR message
   CRITICAL - A CRITICAL message
   ::::::::::::::
   stdout.log
   ::::::::::::::
   INFO     - An INFO message
   WARNING  - A WARNING message


Exemple d’un serveur de configuration
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Voici un exemple de module mettant en œuvre la configuration de la
journalisation *via* un serveur :

   import logging
   import logging.config
   import time
   import os

   # read initial config file
   logging.config.fileConfig('logging.conf')

   # create and start listener on port 9999
   t = logging.config.listen(9999)
   t.start()

   logger = logging.getLogger('simpleExample')

   try:
       # loop through logging calls to see the difference
       # new configurations make, until Ctrl+C is pressed
       while True:
           logger.debug('debug message')
           logger.info('info message')
           logger.warning('warn message')
           logger.error('error message')
           logger.critical('critical message')
           time.sleep(5)
   except KeyboardInterrupt:
       # cleanup
       logging.config.stopListening()
       t.join()

Et voici un script qui, à partir d’un nom de fichier, commence par
envoyer la taille du fichier encodée en binaire (comme il se doit),
puis envoie ce fichier au serveur pour définir la nouvelle
configuration de journalisation :

   #!/usr/bin/env python
   import socket, sys, struct

   with open(sys.argv[1], 'rb') as f:
       data_to_send = f.read()

   HOST = 'localhost'
   PORT = 9999
   s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
   print('connecting...')
   s.connect((HOST, PORT))
   print('sending config...')
   s.send(struct.pack('>L', len(data_to_send)))
   s.send(data_to_send)
   s.close()
   print('complete')


Utilisation de gestionnaires bloquants
======================================

Parfois, il est nécessaire que les gestionnaires de journalisation
fassent leur travail sans bloquer le fil d’exécution qui émet des
événements. C’est généralement le cas dans les applications Web, mais
aussi bien sûr dans d’autres scénarios.

Un gestionnaire classiquement lent est le "SMTPHandler" : l’envoi
d’e-mails peut prendre beaucoup de temps, pour un certain nombre de
raisons indépendantes du développeur (par exemple, une infrastructure
de messagerie ou de réseau peu performante). Mais n’importe quel autre
gestionnaire utilisant le réseau ou presque peut aussi s’avérer
bloquant : même une simple opération "SocketHandler" peut faire une
requête DNS implicite et être ainsi très lente (cette requête peut
être enfouie profondément dans le code de la bibliothèque d’accès
réseau, sous la couche Python, et hors de votre contrôle).

Une solution consiste à utiliser une approche en deux parties. Pour la
première partie, affectez un seul "QueueHandler" à la journalisation
des fils d’exécution critiques pour les performances. Ils écrivent
simplement dans leur file d’attente, qui peut être dimensionnée à une
capacité suffisamment grande ou initialisée sans limite supérieure en
taille. L’écriture dans la file d’attente est généralement acceptée
rapidement, mais nous vous conseillons quand même de prévoir
d’intercepter l’exception "queue.Full" par précaution dans votre code.
Si vous développez une bibliothèque avec des fils d’exécution
critiques pour les performances, documentez-le bien (avec une
suggestion de n’affecter que des "QueueHandlers" à votre
journalisation) pour faciliter le travail des développeurs qui
utilisent votre code.

La deuxième partie de la solution est la classe "QueueListener",
conçue comme l’homologue de "QueueHandler". Un "QueueListener" est
très simple : vous lui passez une file d’attente et des gestionnaires,
et il lance un fil d’exécution interne qui scrute la file d’attente
pour récupérer les événements envoyés par les "QueueHandlers" (ou
toute autre source de "LogRecords", d’ailleurs). Les "LogRecords" sont
supprimés de la file d’attente et transmis aux gestionnaires pour
traitement.

L’avantage d’avoir une classe "QueueListener" séparée est que vous
pouvez utiliser la même instance pour servir plusieurs
"QueueHandlers". Cela consomme moins de ressources que des instances
de gestionnaires réparties chacune dans un fil d’exécution séparé.

Voici un exemple d’utilisation de ces deux classes (les importations
sont omises) :

   que = queue.Queue(-1)  # no limit on size
   queue_handler = QueueHandler(que)
   handler = logging.StreamHandler()
   listener = QueueListener(que, handler)
   root = logging.getLogger()
   root.addHandler(queue_handler)
   formatter = logging.Formatter('%(threadName)s: %(message)s')
   handler.setFormatter(formatter)
   listener.start()
   # The log output will display the thread which generated
   # the event (the main thread) rather than the internal
   # thread which monitors the internal queue. This is what
   # you want to happen.
   root.warning('Look out!')
   listener.stop()

ce qui produit ceci à l’exécution :

   MainThread: Look out!

Note:

  bien que la discussion précédente n'aborde pas spécifiquement
  l'utilisation de code asynchrone, mais concerne les gestionnaires de
  journalisation lents, notez que lors de la journalisation à partir
  de code asynchrone, les gestionnaires qui écrivent vers le réseau ou
  même dans des fichiers peuvent entraîner des problèmes (blocage de
  la boucle d'événements) car une certaine journalisation est faite à
  partir du code natif de "asyncio". Il peut être préférable, si un
  code asynchrone est utilisé dans une application, d'utiliser
  l'approche ci-dessus pour la journalisation, de sorte que tout ce
  qui utilise du code bloquant ne s'exécute que dans le thread
  "QueueListener".

Modifié dans la version 3.5: avant Python 3.5, la classe
"QueueListener" passait chaque message reçu de la file d’attente à
chaque gestionnaire avec lequel l’instance avait été initialisée (on
supposait que le filtrage de niveau était entièrement effectué de
l’autre côté, au niveau de l’alimentation de la file d’attente).
Depuis Python 3.5, le comportement peut être modifié en passant
l’argument par mot-clé "respect_handler_level=True" au constructeur.
Dans ce cas, la "QueueListener" compare le niveau de chaque message
avec le niveau défini dans chaque gestionnaire et ne transmet le
message que si c’est opportun.


Envoi et réception d’événements de journalisation à travers le réseau
=====================================================================

Supposons que vous souhaitiez envoyer des événements de journalisation
sur un réseau et les traiter à la réception. Une façon simple de faire
est d’attacher une instance "SocketHandler" à la journalisation racine
de l’émetteur :

   import logging, logging.handlers

   rootLogger = logging.getLogger('')
   rootLogger.setLevel(logging.DEBUG)
   socketHandler = logging.handlers.SocketHandler('localhost',
                       logging.handlers.DEFAULT_TCP_LOGGING_PORT)
   # don't bother with a formatter, since a socket handler sends the event as
   # an unformatted pickle
   rootLogger.addHandler(socketHandler)

   # Now, we can log to the root logger, or any other logger. First the root...
   logging.info('Jackdaws love my big sphinx of quartz.')

   # Now, define a couple of other loggers which might represent areas in your
   # application:

   logger1 = logging.getLogger('myapp.area1')
   logger2 = logging.getLogger('myapp.area2')

   logger1.debug('Quick zephyrs blow, vexing daft Jim.')
   logger1.info('How quickly daft jumping zebras vex.')
   logger2.warning('Jail zesty vixen who grabbed pay from quack.')
   logger2.error('The five boxing wizards jump quickly.')

Vous pouvez configurer le récepteur en utilisant le module
"socketserver". Voici un exemple élémentaire :

   import pickle
   import logging
   import logging.handlers
   import socketserver
   import struct


   class LogRecordStreamHandler(socketserver.StreamRequestHandler):
       """Handler for a streaming logging request.

       This basically logs the record using whatever logging policy is
       configured locally.
       """

       def handle(self):
           """
           Handle multiple requests - each expected to be a 4-byte length,
           followed by the LogRecord in pickle format. Logs the record
           according to whatever policy is configured locally.
           """
           while True:
               chunk = self.connection.recv(4)
               if len(chunk) < 4:
                   break
               slen = struct.unpack('>L', chunk)[0]
               chunk = self.connection.recv(slen)
               while len(chunk) < slen:
                   chunk = chunk + self.connection.recv(slen - len(chunk))
               obj = self.unPickle(chunk)
               record = logging.makeLogRecord(obj)
               self.handleLogRecord(record)

       def unPickle(self, data):
           return pickle.loads(data)

       def handleLogRecord(self, record):
           # if a name is specified, we use the named logger rather than the one
           # implied by the record.
           if self.server.logname is not None:
               name = self.server.logname
           else:
               name = record.name
           logger = logging.getLogger(name)
           # N.B. EVERY record gets logged. This is because Logger.handle
           # is normally called AFTER logger-level filtering. If you want
           # to do filtering, do it at the client end to save wasting
           # cycles and network bandwidth!
           logger.handle(record)

   class LogRecordSocketReceiver(socketserver.ThreadingTCPServer):
       """
       Simple TCP socket-based logging receiver suitable for testing.
       """

       allow_reuse_address = True

       def __init__(self, host='localhost',
                    port=logging.handlers.DEFAULT_TCP_LOGGING_PORT,
                    handler=LogRecordStreamHandler):
           socketserver.ThreadingTCPServer.__init__(self, (host, port), handler)
           self.abort = 0
           self.timeout = 1
           self.logname = None

       def serve_until_stopped(self):
           import select
           abort = 0
           while not abort:
               rd, wr, ex = select.select([self.socket.fileno()],
                                          [], [],
                                          self.timeout)
               if rd:
                   self.handle_request()
               abort = self.abort

   def main():
       logging.basicConfig(
           format='%(relativeCreated)5d %(name)-15s %(levelname)-8s %(message)s')
       tcpserver = LogRecordSocketReceiver()
       print('About to start TCP server...')
       tcpserver.serve_until_stopped()

   if __name__ == '__main__':
       main()

Lancez d’abord le serveur, puis le client. Côté client, rien ne
s’affiche sur la console ; côté serveur, vous devez voir quelque chose
comme ça :

   About to start TCP server...
      59 root            INFO     Jackdaws love my big sphinx of quartz.
      59 myapp.area1     DEBUG    Quick zephyrs blow, vexing daft Jim.
      69 myapp.area1     INFO     How quickly daft jumping zebras vex.
      69 myapp.area2     WARNING  Jail zesty vixen who grabbed pay from quack.
      69 myapp.area2     ERROR    The five boxing wizards jump quickly.

Note that there are some security issues with pickle in some
scenarios. If these affect you, you can use an alternative
serialization scheme by overriding the "makePickle()" method and
implementing your alternative there, as well as adapting the above
script to use your alternative serialization.


Journalisation en production à l’aide d’un connecteur en écoute sur le réseau
-----------------------------------------------------------------------------

Pour de la journalisation en production *via* un connecteur réseau en
écoute, il est probable que vous ayez besoin d’utiliser un outil de
surveillance tel que Supervisor. Vous trouverez dans ce Gist des
gabarits pour assurer cette fonction avec *Supervisor*. Il est composé
des fichiers suivants :

+---------------------------+------------------------------------------------------+
| Fichier                   | Objectif                                             |
|===========================|======================================================|
| "prepare.sh"              | Script Bash pour préparer l'environnement de test    |
+---------------------------+------------------------------------------------------+
| "supervisor.conf"         | Fichier de configuration de *Supervisor*, avec les   |
|                           | entrées pour le connecteur en écoute et              |
|                           | l'application web multi-processus                    |
+---------------------------+------------------------------------------------------+
| "ensure_app.sh"           | Script Bash pour s'assurer que *Supervisor*          |
|                           | fonctionne bien avec la configuration ci-dessus      |
+---------------------------+------------------------------------------------------+
| "log_listener.py"         | Programme en écoute sur le réseau qui reçoit les     |
|                           | événements de journalisation et les enregistre dans  |
|                           | un fichier                                           |
+---------------------------+------------------------------------------------------+
| "main.py"                 | Application web simple qui journalise *via* un       |
|                           | connecteur réseau                                    |
+---------------------------+------------------------------------------------------+
| "webapp.json"             | Fichier JSON de configuration de l'application web   |
+---------------------------+------------------------------------------------------+
| "client.py"               | Script Python qui interagit avec l'application web   |
|                           | pour effectuer des appels à la journalisation        |
+---------------------------+------------------------------------------------------+

L'application Web utilise Gunicorn, qui est un serveur d'applications
Web populaire qui démarre plusieurs processus de travail pour gérer
les demandes. Cet exemple de configuration montre comment les
processus peuvent écrire dans le même fichier journal sans entrer en
conflit les uns avec les autres — ils passent tous par le connecteur
en écoute.

Pour tester ces fichiers, suivez cette procédure dans un environnement
POSIX :

1. Téléchargez l'archive ZIP du Gist  à l'aide du bouton Download ZIP.

2. Décompressez les fichiers de l'archive dans un répertoire de
   travail.

3. Dans le répertoire de travail, exécutez le script de préparation
   par "bash prepare.sh". Cela crée un sous-répertoire "run" pour
   contenir les fichiers journaux et ceux relatifs à *Supervisor*,
   ainsi qu'un sous-répertoire "venv" pour contenir un environnement
   virtuel dans lequel "bottle", "gunicorn" et "supervisor" sont
   installés.

4. Exécutez "bash ensure_app.sh" pour vous assurer que *Supervisor*
   s'exécute avec la configuration ci-dessus.

5. Exécutez "venv/bin/python client.py" pour tester l'application Web,
   ce qui entraîne l'écriture d'enregistrements dans le journal.

6. Inspectez les fichiers journaux dans le sous-répertoire "run". Vous
   devriez voir les lignes de journal les plus récentes dans les
   fichiers de type "app.log*". Ils ne seront pas dans un ordre
   particulier, car ils ont été traités par les différents processus
   de travail de manière non déterministe.

7. Vous pouvez arrêter le connecteur en écoute et l'application Web en
   exécutant "venv/bin/supervisorctl -c supervisor.conf shutdown".

Vous devrez peut-être modifier les fichiers de configuration dans le
cas peu probable où les ports configurés entrent en conflit avec autre
chose dans votre environnement de test.

The default configuration uses a TCP socket on port 9020. You can use
a Unix Domain socket instead of a TCP socket by doing the following:

1. In "listener.json", add a "socket" key with the path to the domain
   socket you want to use. If this key is present, the listener
   listens on the corresponding domain socket and not on a TCP socket
   (the "port" key is ignored).

2. In "webapp.json", change the socket handler configuration
   dictionary so that the "host" value is the path to the domain
   socket, and set the "port" value to "null".


Ajout d’informations contextuelles dans la journalisation
=========================================================

Dans certains cas, vous pouvez souhaiter que la journalisation
contienne des informations contextuelles en plus des paramètres
transmis à l’appel de journalisation. Par exemple, dans une
application réseau, il peut être souhaitable de consigner des
informations spécifiques au client dans le journal (par exemple, le
nom d’utilisateur ou l’adresse IP du client distant). Bien que vous
puissiez utiliser le paramètre *extra* pour y parvenir, il n’est pas
toujours pratique de transmettre les informations de cette manière. Il
peut être aussi tentant de créer des instances "Logger" connexion par
connexion, mais ce n’est pas une bonne idée car ces instances "Logger"
ne sont pas éliminées par le ramasse-miettes. Même si ce point n’est
pas problématique en soi si la journalisation est configurée avec
plusieurs niveaux de granularité, cela peut devenir difficile de gérer
un nombre potentiellement illimité d’instances de "Logger".


Utilisation d’adaptateurs de journalisation pour transmettre des informations contextuelles
-------------------------------------------------------------------------------------------

Un moyen simple de transmettre des informations contextuelles
accompagnant les informations de journalisation consiste à utiliser la
classe "LoggerAdapter". Cette classe est conçue pour ressembler à un
"Logger", de sorte que vous pouvez appeler "debug()", "info()",
"warning()", "error()", "exception()", "critical()" et "log()". Ces
méthodes ont les mêmes signatures que leurs homologues dans "Logger",
vous pouvez donc utiliser les deux types d’instances de manière
interchangeable.

Lorsque vous créez une instance de "LoggerAdapter", vous lui
transmettez une instance de "Logger" et un objet dictionnaire qui
contient vos informations contextuelles. Lorsque vous appelez l’une
des méthodes de journalisation sur une instance de "LoggerAdapter",
elle délègue l’appel à l’instance sous-jacente de "Logger" transmise à
son constructeur et s’arrange pour intégrer les informations
contextuelles dans l’appel délégué. Voici un extrait du code de
"LoggerAdapter" :

   def debug(self, msg, /, *args, **kwargs):
       """
       Delegate a debug call to the underlying logger, after adding
       contextual information from this adapter instance.
       """
       msg, kwargs = self.process(msg, kwargs)
       self.logger.debug(msg, *args, **kwargs)

Les informations contextuelles sont ajoutées dans la méthode
"process()" de "LoggerAdapter". On lui passe le message et les
arguments par mot-clé de l’appel de journalisation, et elle en renvoie
des versions (potentiellement) modifiées à utiliser pour la
journalisation sous-jacente. L’implémentation par défaut de cette
méthode laisse le message seul, mais insère une clé "extra" dans
l’argument par mot-clé dont la valeur est l’objet dictionnaire passé
au constructeur. Bien sûr, si vous avez passé un argument par mot-clé
"extra" dans l’appel à l’adaptateur, il est écrasé silencieusement.

L’avantage d’utiliser "extra" est que les valeurs de l’objet
dictionnaire sont fusionnées dans le "__dict__" de l’instance
"LogRecord", ce qui vous permet d’utiliser des chaînes personnalisées
avec vos instances "Formatter" qui connaissent les clés de l’objet
dictionnaire. Si vous avez besoin d’une méthode différente, par
exemple si vous souhaitez ajouter des informations contextuelles avant
ou après la chaîne de message, il vous suffit de surcharger
"LoggerAdapter" et de remplacer "process()" pour faire ce dont vous
avez besoin. Voici un exemple simple :

   class CustomAdapter(logging.LoggerAdapter):
       """
       This example adapter expects the passed in dict-like object to have a
       'connid' key, whose value in brackets is prepended to the log message.
       """
       def process(self, msg, kwargs):
           return '[%s] %s' % (self.extra['connid'], msg), kwargs

que vous pouvez utiliser comme ceci :

   logger = logging.getLogger(__name__)
   adapter = CustomAdapter(logger, {'connid': some_conn_id})

Ainsi, tout événement journalisé aura la valeur de "some_conn_id"
insérée en début de message de journalisation.


Utilisation d’objets autres que les dictionnaires pour passer des informations contextuelles
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Il n’est pas obligatoire de passer un dictionnaire réel à un
"LoggerAdapter", vous pouvez passer une instance d’une classe qui
implémente "__getitem__" et "__iter__" pour qu’il ressemble à un
dictionnaire du point de vue de la journalisation. C’est utile si vous
souhaitez générer des valeurs de manière dynamique (alors que les
valeurs d’un dictionnaire seraient constantes).


Utilisation de filtres pour transmettre des informations contextuelles
----------------------------------------------------------------------

Un "Filter" défini par l’utilisateur peut aussi ajouter des
informations contextuelles à la journalisation. Les instances de
"Filter" sont autorisées à modifier les "LogRecords" qui leur sont
transmis, y compris par l’ajout d’attributs supplémentaires qui
peuvent ensuite être intégrés à la journalisation en utilisant une
chaîne de formatage appropriée ou, si nécessaire, un "Formatter"
personnalisé.

Par exemple, dans une application Web, la requête en cours de
traitement (ou du moins ce qu’elle contient d’intéressant) peut être
stockée dans une variable locale au fil d’exécution
("threading.local"), puis utilisée dans un "Filter" pour ajouter, par
exemple, des informations relatives à la requête (par exemple,
l’adresse IP distante et le nom de l’utilisateur) au "LogRecord", en
utilisant les noms d’attribut "ip" et "user" comme dans l’exemple
"LoggerAdapter" ci-dessus. Dans ce cas, la même chaîne de formatage
peut être utilisée pour obtenir une sortie similaire à celle indiquée
ci-dessus. Voici un exemple de script :

   import logging
   from random import choice

   class ContextFilter(logging.Filter):
       """
       This is a filter which injects contextual information into the log.

       Rather than use actual contextual information, we just use random
       data in this demo.
       """

       USERS = ['jim', 'fred', 'sheila']
       IPS = ['123.231.231.123', '127.0.0.1', '192.168.0.1']

       def filter(self, record):

           record.ip = choice(ContextFilter.IPS)
           record.user = choice(ContextFilter.USERS)
           return True

   if __name__ == '__main__':
       levels = (logging.DEBUG, logging.INFO, logging.WARNING, logging.ERROR, logging.CRITICAL)
       logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                           format='%(asctime)-15s %(name)-5s %(levelname)-8s IP: %(ip)-15s User: %(user)-8s %(message)s')
       a1 = logging.getLogger('a.b.c')
       a2 = logging.getLogger('d.e.f')

       f = ContextFilter()
       a1.addFilter(f)
       a2.addFilter(f)
       a1.debug('A debug message')
       a1.info('An info message with %s', 'some parameters')
       for x in range(10):
           lvl = choice(levels)
           lvlname = logging.getLevelName(lvl)
           a2.log(lvl, 'A message at %s level with %d %s', lvlname, 2, 'parameters')

qui, à l’exécution, produit quelque chose comme ça :

   2010-09-06 22:38:15,292 a.b.c DEBUG    IP: 123.231.231.123 User: fred     A debug message
   2010-09-06 22:38:15,300 a.b.c INFO     IP: 192.168.0.1     User: sheila   An info message with some parameters
   2010-09-06 22:38:15,300 d.e.f CRITICAL IP: 127.0.0.1       User: sheila   A message at CRITICAL level with 2 parameters
   2010-09-06 22:38:15,300 d.e.f ERROR    IP: 127.0.0.1       User: jim      A message at ERROR level with 2 parameters
   2010-09-06 22:38:15,300 d.e.f DEBUG    IP: 127.0.0.1       User: sheila   A message at DEBUG level with 2 parameters
   2010-09-06 22:38:15,300 d.e.f ERROR    IP: 123.231.231.123 User: fred     A message at ERROR level with 2 parameters
   2010-09-06 22:38:15,300 d.e.f CRITICAL IP: 192.168.0.1     User: jim      A message at CRITICAL level with 2 parameters
   2010-09-06 22:38:15,300 d.e.f CRITICAL IP: 127.0.0.1       User: sheila   A message at CRITICAL level with 2 parameters
   2010-09-06 22:38:15,300 d.e.f DEBUG    IP: 192.168.0.1     User: jim      A message at DEBUG level with 2 parameters
   2010-09-06 22:38:15,301 d.e.f ERROR    IP: 127.0.0.1       User: sheila   A message at ERROR level with 2 parameters
   2010-09-06 22:38:15,301 d.e.f DEBUG    IP: 123.231.231.123 User: fred     A message at DEBUG level with 2 parameters
   2010-09-06 22:38:15,301 d.e.f INFO     IP: 123.231.231.123 User: fred     A message at INFO level with 2 parameters


Use of "contextvars"
====================

Since Python 3.7, the "contextvars" module has provided context-local
storage which works for both "threading" and "asyncio" processing
needs. This type of storage may thus be generally preferable to
thread-locals. The following example shows how, in a multi-threaded
environment, logs can populated with contextual information such as,
for example, request attributes handled by web applications.

For the purposes of illustration, say that you have different web
applications, each independent of the other but running in the same
Python process and using a library common to them. How can each of
these applications have their own log, where all logging messages from
the library (and other request processing code) are directed to the
appropriate application's log file, while including in the log
additional contextual information such as client IP, HTTP request
method and client username?

Let's assume that the library can be simulated by the following code:

   # webapplib.py
   import logging
   import time

   logger = logging.getLogger(__name__)

   def useful():
       # Just a representative event logged from the library
       logger.debug('Hello from webapplib!')
       # Just sleep for a bit so other threads get to run
       time.sleep(0.01)

We can simulate the multiple web applications by means of two simple
classes, "Request" and "WebApp". These simulate how real threaded web
applications work - each request is handled by a thread:

   # main.py
   import argparse
   from contextvars import ContextVar
   import logging
   import os
   from random import choice
   import threading
   import webapplib

   logger = logging.getLogger(__name__)
   root = logging.getLogger()
   root.setLevel(logging.DEBUG)

   class Request:
       """
       A simple dummy request class which just holds dummy HTTP request method,
       client IP address and client username
       """
       def __init__(self, method, ip, user):
           self.method = method
           self.ip = ip
           self.user = user

   # A dummy set of requests which will be used in the simulation - we'll just pick
   # from this list randomly. Note that all GET requests are from 192.168.2.XXX
   # addresses, whereas POST requests are from 192.16.3.XXX addresses. Three users
   # are represented in the sample requests.

   REQUESTS = [
       Request('GET', '192.168.2.20', 'jim'),
       Request('POST', '192.168.3.20', 'fred'),
       Request('GET', '192.168.2.21', 'sheila'),
       Request('POST', '192.168.3.21', 'jim'),
       Request('GET', '192.168.2.22', 'fred'),
       Request('POST', '192.168.3.22', 'sheila'),
   ]

   # Note that the format string includes references to request context information
   # such as HTTP method, client IP and username

   formatter = logging.Formatter('%(threadName)-11s %(appName)s %(name)-9s %(user)-6s %(ip)s %(method)-4s %(message)s')

   # Create our context variables. These will be filled at the start of request
   # processing, and used in the logging that happens during that processing

   ctx_request = ContextVar('request')
   ctx_appname = ContextVar('appname')

   class InjectingFilter(logging.Filter):
       """
       A filter which injects context-specific information into logs and ensures
       that only information for a specific webapp is included in its log
       """
       def __init__(self, app):
           self.app = app

       def filter(self, record):
           request = ctx_request.get()
           record.method = request.method
           record.ip = request.ip
           record.user = request.user
           record.appName = appName = ctx_appname.get()
           return appName == self.app.name

   class WebApp:
       """
       A dummy web application class which has its own handler and filter for a
       webapp-specific log.
       """
       def __init__(self, name):
           self.name = name
           handler = logging.FileHandler(name + '.log', 'w')
           f = InjectingFilter(self)
           handler.setFormatter(formatter)
           handler.addFilter(f)
           root.addHandler(handler)
           self.num_requests = 0

       def process_request(self, request):
           """
           This is the dummy method for processing a request. It's called on a
           different thread for every request. We store the context information into
           the context vars before doing anything else.
           """
           ctx_request.set(request)
           ctx_appname.set(self.name)
           self.num_requests += 1
           logger.debug('Request processing started')
           webapplib.useful()
           logger.debug('Request processing finished')

   def main():
       fn = os.path.splitext(os.path.basename(__file__))[0]
       adhf = argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter
       ap = argparse.ArgumentParser(formatter_class=adhf, prog=fn,
                                    description='Simulate a couple of web '
                                                'applications handling some '
                                                'requests, showing how request '
                                                'context can be used to '
                                                'populate logs')
       aa = ap.add_argument
       aa('--count', '-c', type=int, default=100, help='How many requests to simulate')
       options = ap.parse_args()

       # Create the dummy webapps and put them in a list which we can use to select
       # from randomly
       app1 = WebApp('app1')
       app2 = WebApp('app2')
       apps = [app1, app2]
       threads = []
       # Add a common handler which will capture all events
       handler = logging.FileHandler('app.log', 'w')
       handler.setFormatter(formatter)
       root.addHandler(handler)

       # Generate calls to process requests
       for i in range(options.count):
           try:
               # Pick an app at random and a request for it to process
               app = choice(apps)
               request = choice(REQUESTS)
               # Process the request in its own thread
               t = threading.Thread(target=app.process_request, args=(request,))
               threads.append(t)
               t.start()
           except KeyboardInterrupt:
               break

       # Wait for the threads to terminate
       for t in threads:
           t.join()

       for app in apps:
           print('%s processed %s requests' % (app.name, app.num_requests))

   if __name__ == '__main__':
       main()

If you run the above, you should find that roughly half the requests
go into "app1.log" and the rest into "app2.log", and the all the
requests are logged to "app.log". Each webapp-specific log will
contain only log entries for only that webapp, and the request
information will be displayed consistently in the log (i.e. the
information in each dummy request will always appear together in a log
line). This is illustrated by the following shell output:

   ~/logging-contextual-webapp$ python main.py
   app1 processed 51 requests
   app2 processed 49 requests
   ~/logging-contextual-webapp$ wc -l *.log
     153 app1.log
     147 app2.log
     300 app.log
     600 total
   ~/logging-contextual-webapp$ head -3 app1.log
   Thread-3 (process_request) app1 __main__  jim    192.168.3.21 POST Request processing started
   Thread-3 (process_request) app1 webapplib jim    192.168.3.21 POST Hello from webapplib!
   Thread-5 (process_request) app1 __main__  jim    192.168.3.21 POST Request processing started
   ~/logging-contextual-webapp$ head -3 app2.log
   Thread-1 (process_request) app2 __main__  sheila 192.168.2.21 GET  Request processing started
   Thread-1 (process_request) app2 webapplib sheila 192.168.2.21 GET  Hello from webapplib!
   Thread-2 (process_request) app2 __main__  jim    192.168.2.20 GET  Request processing started
   ~/logging-contextual-webapp$ head app.log
   Thread-1 (process_request) app2 __main__  sheila 192.168.2.21 GET  Request processing started
   Thread-1 (process_request) app2 webapplib sheila 192.168.2.21 GET  Hello from webapplib!
   Thread-2 (process_request) app2 __main__  jim    192.168.2.20 GET  Request processing started
   Thread-3 (process_request) app1 __main__  jim    192.168.3.21 POST Request processing started
   Thread-2 (process_request) app2 webapplib jim    192.168.2.20 GET  Hello from webapplib!
   Thread-3 (process_request) app1 webapplib jim    192.168.3.21 POST Hello from webapplib!
   Thread-4 (process_request) app2 __main__  fred   192.168.2.22 GET  Request processing started
   Thread-5 (process_request) app1 __main__  jim    192.168.3.21 POST Request processing started
   Thread-4 (process_request) app2 webapplib fred   192.168.2.22 GET  Hello from webapplib!
   Thread-6 (process_request) app1 __main__  jim    192.168.3.21 POST Request processing started
   ~/logging-contextual-webapp$ grep app1 app1.log | wc -l
   153
   ~/logging-contextual-webapp$ grep app2 app2.log | wc -l
   147
   ~/logging-contextual-webapp$ grep app1 app.log | wc -l
   153
   ~/logging-contextual-webapp$ grep app2 app.log | wc -l
   147


Ajout d'informations contextuelles dans la journalisation
=========================================================

Chaque "Handler" possède sa propre chaîne de filtres. Si vous
souhaitez ajouter des informations contextuelles à un "LogRecord" sans
impacter d'autres gestionnaires, vous pouvez utiliser un filtre qui
renvoie un nouveau "LogRecord" au lieu de le modifier sur place, comme
dans le script suivant :

   import copy
   import logging

   def filter(record: logging.LogRecord):
       record = copy.copy(record)
       record.user = 'jim'
       return record

   if __name__ == '__main__':
       logger = logging.getLogger()
       logger.setLevel(logging.INFO)
       handler = logging.StreamHandler()
       formatter = logging.Formatter('%(message)s from %(user)-8s')
       handler.setFormatter(formatter)
       handler.addFilter(filter)
       logger.addHandler(handler)

       logger.info('A log message')


Journalisation vers un fichier unique à partir de plusieurs processus
=====================================================================

La journalisation est fiable avec les programmes à fils d’exécution
multiples (*thread-safe*) : rien n’empêche plusieurs fils d’exécution
de journaliser dans le même fichier, du moment que ces fils
d’exécution font partie du même processus. En revanche, il n’existe
aucun moyen standard de sérialiser l’accès à un seul fichier sur
plusieurs processus en Python. Si vous avez besoin de vous connecter à
un seul fichier à partir de plusieurs processus, une façon de le faire
est de faire en sorte que tous les processus se connectent à un
"SocketHandler", et d’avoir un processus séparé qui implémente un
serveur qui lit à partir de ce connecteur et écrit les journaux dans
le fichier (si vous préférez, vous pouvez dédier un fil d’exécution
dans l’un des processus existants pour exécuter cette tâche). Cette
section documente cette approche plus en détail et inclut un
connecteur en écoute réseau fonctionnel qui peut être utilisé comme
point de départ pour l’adapter à vos propres applications.

You could also write your own handler which uses the "Lock" class from
the "multiprocessing" module to serialize access to the file from your
processes. The stdlib "FileHandler" and subclasses do not make use of
"multiprocessing".

Autrement, vous pouvez utiliser une "Queue" et un "QueueHandler" pour
envoyer tous les événements de journalisation à l’un des processus de
votre application multi-processus. L’exemple de script suivant montre
comment procéder ; dans l’exemple, un processus d’écoute distinct
écoute les événements envoyés par les autres processus et les
journalise en fonction de sa propre configuration de journalisation.
Bien que l’exemple ne montre qu’une seule façon de faire (par exemple,
vous pouvez utiliser un fil d’exécution d’écoute plutôt qu’un
processus d’écoute séparé – l’implémentation serait analogue), il
permet des configurations de journalisation complètement différentes
pour celui qui écoute ainsi que pour les autres processus de votre
application, et peut être utilisé comme base pour répondre à vos
propres exigences :

   # You'll need these imports in your own code
   import logging
   import logging.handlers
   import multiprocessing

   # Next two import lines for this demo only
   from random import choice, random
   import time

   #
   # Because you'll want to define the logging configurations for listener and workers, the
   # listener and worker process functions take a configurer parameter which is a callable
   # for configuring logging for that process. These functions are also passed the queue,
   # which they use for communication.
   #
   # In practice, you can configure the listener however you want, but note that in this
   # simple example, the listener does not apply level or filter logic to received records.
   # In practice, you would probably want to do this logic in the worker processes, to avoid
   # sending events which would be filtered out between processes.
   #
   # The size of the rotated files is made small so you can see the results easily.
   def listener_configurer():
       root = logging.getLogger()
       h = logging.handlers.RotatingFileHandler('mptest.log', 'a', 300, 10)
       f = logging.Formatter('%(asctime)s %(processName)-10s %(name)s %(levelname)-8s %(message)s')
       h.setFormatter(f)
       root.addHandler(h)

   # This is the listener process top-level loop: wait for logging events
   # (LogRecords)on the queue and handle them, quit when you get a None for a
   # LogRecord.
   def listener_process(queue, configurer):
       configurer()
       while True:
           try:
               record = queue.get()
               if record is None:  # We send this as a sentinel to tell the listener to quit.
                   break
               logger = logging.getLogger(record.name)
               logger.handle(record)  # No level or filter logic applied - just do it!
           except Exception:
               import sys, traceback
               print('Whoops! Problem:', file=sys.stderr)
               traceback.print_exc(file=sys.stderr)

   # Arrays used for random selections in this demo

   LEVELS = [logging.DEBUG, logging.INFO, logging.WARNING,
             logging.ERROR, logging.CRITICAL]

   LOGGERS = ['a.b.c', 'd.e.f']

   MESSAGES = [
       'Random message #1',
       'Random message #2',
       'Random message #3',
   ]

   # The worker configuration is done at the start of the worker process run.
   # Note that on Windows you can't rely on fork semantics, so each process
   # will run the logging configuration code when it starts.
   def worker_configurer(queue):
       h = logging.handlers.QueueHandler(queue)  # Just the one handler needed
       root = logging.getLogger()
       root.addHandler(h)
       # send all messages, for demo; no other level or filter logic applied.
       root.setLevel(logging.DEBUG)

   # This is the worker process top-level loop, which just logs ten events with
   # random intervening delays before terminating.
   # The print messages are just so you know it's doing something!
   def worker_process(queue, configurer):
       configurer(queue)
       name = multiprocessing.current_process().name
       print('Worker started: %s' % name)
       for i in range(10):
           time.sleep(random())
           logger = logging.getLogger(choice(LOGGERS))
           level = choice(LEVELS)
           message = choice(MESSAGES)
           logger.log(level, message)
       print('Worker finished: %s' % name)

   # Here's where the demo gets orchestrated. Create the queue, create and start
   # the listener, create ten workers and start them, wait for them to finish,
   # then send a None to the queue to tell the listener to finish.
   def main():
       queue = multiprocessing.Queue(-1)
       listener = multiprocessing.Process(target=listener_process,
                                          args=(queue, listener_configurer))
       listener.start()
       workers = []
       for i in range(10):
           worker = multiprocessing.Process(target=worker_process,
                                            args=(queue, worker_configurer))
           workers.append(worker)
           worker.start()
       for w in workers:
           w.join()
       queue.put_nowait(None)
       listener.join()

   if __name__ == '__main__':
       main()

Une variante du script ci-dessus conserve la journalisation dans le
processus principal, dans un fil séparé :

   import logging
   import logging.config
   import logging.handlers
   from multiprocessing import Process, Queue
   import random
   import threading
   import time

   def logger_thread(q):
       while True:
           record = q.get()
           if record is None:
               break
           logger = logging.getLogger(record.name)
           logger.handle(record)


   def worker_process(q):
       qh = logging.handlers.QueueHandler(q)
       root = logging.getLogger()
       root.setLevel(logging.DEBUG)
       root.addHandler(qh)
       levels = [logging.DEBUG, logging.INFO, logging.WARNING, logging.ERROR,
                 logging.CRITICAL]
       loggers = ['foo', 'foo.bar', 'foo.bar.baz',
                  'spam', 'spam.ham', 'spam.ham.eggs']
       for i in range(100):
           lvl = random.choice(levels)
           logger = logging.getLogger(random.choice(loggers))
           logger.log(lvl, 'Message no. %d', i)

   if __name__ == '__main__':
       q = Queue()
       d = {
           'version': 1,
           'formatters': {
               'detailed': {
                   'class': 'logging.Formatter',
                   'format': '%(asctime)s %(name)-15s %(levelname)-8s %(processName)-10s %(message)s'
               }
           },
           'handlers': {
               'console': {
                   'class': 'logging.StreamHandler',
                   'level': 'INFO',
               },
               'file': {
                   'class': 'logging.FileHandler',
                   'filename': 'mplog.log',
                   'mode': 'w',
                   'formatter': 'detailed',
               },
               'foofile': {
                   'class': 'logging.FileHandler',
                   'filename': 'mplog-foo.log',
                   'mode': 'w',
                   'formatter': 'detailed',
               },
               'errors': {
                   'class': 'logging.FileHandler',
                   'filename': 'mplog-errors.log',
                   'mode': 'w',
                   'level': 'ERROR',
                   'formatter': 'detailed',
               },
           },
           'loggers': {
               'foo': {
                   'handlers': ['foofile']
               }
           },
           'root': {
               'level': 'DEBUG',
               'handlers': ['console', 'file', 'errors']
           },
       }
       workers = []
       for i in range(5):
           wp = Process(target=worker_process, name='worker %d' % (i + 1), args=(q,))
           workers.append(wp)
           wp.start()
       logging.config.dictConfig(d)
       lp = threading.Thread(target=logger_thread, args=(q,))
       lp.start()
       # At this point, the main process could do some useful work of its own
       # Once it's done that, it can wait for the workers to terminate...
       for wp in workers:
           wp.join()
       # And now tell the logging thread to finish up, too
       q.put(None)
       lp.join()

Cette variante montre comment appliquer la configuration pour des
enregistreurs particuliers – par exemple l’enregistreur "foo" a un
gestionnaire spécial qui stocke tous les événements du sous-système
"foo" dans un fichier "mplog-foo.log". C’est utilisé par le mécanisme
de journalisation dans le processus principal (même si les événements
de journalisation sont générés dans les processus de travail) pour
diriger les messages vers les destinations appropriées.


Utilisation de concurrent.futures.ProcessPoolExecutor
-----------------------------------------------------

Si vous souhaitez utiliser "concurrent.futures.ProcessPoolExecutor"
pour démarrer vos processus de travail, vous devez créer la file
d’attente légèrement différemment. À la place de

   queue = multiprocessing.Queue(-1)

vous devez écrire

   queue = multiprocessing.Manager().Queue(-1)  # also works with the examples above

et vous pouvez alors remplacer la création du processus de travail
telle que :

   workers = []
   for i in range(10):
       worker = multiprocessing.Process(target=worker_process,
                                        args=(queue, worker_configurer))
       workers.append(worker)
       worker.start()
   for w in workers:
       w.join()

par celle-ci (souvenez-vous d’importer au préalable
"concurrent.futures") :

   with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
       for i in range(10):
           executor.submit(worker_process, queue, worker_configurer)


Déploiement d’applications Web avec *Gunicorn* et *uWSGI*
---------------------------------------------------------

Lors du déploiement d’applications Web qui utilisent Gunicorn ou uWSGI
(ou équivalent), plusieurs processus de travail sont créés pour
traiter les requêtes des clients. Dans de tels environnements, évitez
de créer des gestionnaires à fichiers directement dans votre
application Web. Au lieu de cela, utilisez un "SocketHandler" pour
journaliser depuis l’application Web vers gestionnaire réseau à
l’écoute dans un processus séparé. Cela peut être configuré à l’aide
d’un outil de gestion de processus tel que *Supervisor* (voir
Journalisation en production à l’aide d’un connecteur en écoute sur le
réseau pour plus de détails).


Utilisation du roulement de fichiers
====================================

Sometimes you want to let a log file grow to a certain size, then open
a new file and log to that. You may want to keep a certain number of
these files, and when that many files have been created, rotate the
files so that the number of files and the size of the files both
remain bounded. For this usage pattern, the logging package provides a
"RotatingFileHandler":

   import glob
   import logging
   import logging.handlers

   LOG_FILENAME = 'logging_rotatingfile_example.out'

   # Set up a specific logger with our desired output level
   my_logger = logging.getLogger('MyLogger')
   my_logger.setLevel(logging.DEBUG)

   # Add the log message handler to the logger
   handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(
                 LOG_FILENAME, maxBytes=20, backupCount=5)

   my_logger.addHandler(handler)

   # Log some messages
   for i in range(20):
       my_logger.debug('i = %d' % i)

   # See what files are created
   logfiles = glob.glob('%s*' % LOG_FILENAME)

   for filename in logfiles:
       print(filename)

Vous devez obtenir 6 fichiers séparés, chacun contenant une partie de
l’historique de journalisation de l’application :

   logging_rotatingfile_example.out
   logging_rotatingfile_example.out.1
   logging_rotatingfile_example.out.2
   logging_rotatingfile_example.out.3
   logging_rotatingfile_example.out.4
   logging_rotatingfile_example.out.5

Le fichier de journalisation actuel est toujours
"logging_rotatingfile_example.out", et chaque fois qu’il atteint la
taille limite, il est renommé avec le suffixe ".1". Chacun des
fichiers de sauvegarde existants est renommé pour incrémenter le
suffixe (".1" devient ".2", etc.) et le fichier ".6" est effacé.

De toute évidence, la longueur du journal définie dans cet exemple est
beaucoup trop petite. À vous de définir *maxBytes* à une valeur
appropriée.


Utilisation d’autres styles de formatage
========================================

Lorsque la journalisation a été ajoutée à la bibliothèque standard
Python, la seule façon de formater les messages avec un contenu
variable était d’utiliser la méthode de formatage avec « % ». Depuis,
Python s’est enrichi de deux nouvelles méthode de formatage :
"string.Template" (ajouté dans Python 2.4) et "str.format()" (ajouté
dans Python 2.6).

La journalisation (à partir de la version 3.2) offre une meilleure
prise en charge de ces deux styles de formatage supplémentaires. La
classe "Formatter" a été améliorée pour accepter un paramètre par mot-
clé facultatif supplémentaire nommé "style". La valeur par défaut est
"'%'", les autres valeurs possibles étant "'{'" et "'$'", qui
correspondent aux deux autres styles de formatage. La
rétrocompatibilité est maintenue par défaut (comme vous vous en
doutez) mais, en spécifiant explicitement un paramètre de style, vous
avez la possibilité de spécifier des chaînes de format qui
fonctionnent avec "str.format()" ou "string.Template". Voici un
exemple de session interactive en console pour montrer les
possibilités :

   >>> import logging
   >>> root = logging.getLogger()
   >>> root.setLevel(logging.DEBUG)
   >>> handler = logging.StreamHandler()
   >>> bf = logging.Formatter('{asctime} {name} {levelname:8s} {message}',
   ...                        style='{')
   >>> handler.setFormatter(bf)
   >>> root.addHandler(handler)
   >>> logger = logging.getLogger('foo.bar')
   >>> logger.debug('This is a DEBUG message')
   2010-10-28 15:11:55,341 foo.bar DEBUG    This is a DEBUG message
   >>> logger.critical('This is a CRITICAL message')
   2010-10-28 15:12:11,526 foo.bar CRITICAL This is a CRITICAL message
   >>> df = logging.Formatter('$asctime $name ${levelname} $message',
   ...                        style='$')
   >>> handler.setFormatter(df)
   >>> logger.debug('This is a DEBUG message')
   2010-10-28 15:13:06,924 foo.bar DEBUG This is a DEBUG message
   >>> logger.critical('This is a CRITICAL message')
   2010-10-28 15:13:11,494 foo.bar CRITICAL This is a CRITICAL message
   >>>

Notez que le formatage des messages de journalisation est, au final,
complètement indépendant de la façon dont un message de journalisation
individuel est construit. Vous pouvez toujours utiliser formatage
*via* « % », comme ici :

   >>> logger.error('This is an%s %s %s', 'other,', 'ERROR,', 'message')
   2010-10-28 15:19:29,833 foo.bar ERROR This is another, ERROR, message
   >>>

Les appels de journalisation ("logger.debug()", "logger.info()" etc.)
ne prennent que des paramètres positionnels pour le message de
journalisation lui-même, les paramètres par mots-clés étant utilisés
uniquement pour déterminer comment gérer le message réel (par exemple,
le paramètre par mot-clé "exc_info" indique que les informations de
trace doivent être enregistrées, ou le paramètre par mot-clé "extra"
indique des informations contextuelles supplémentaires à ajouter au
journal). Vous ne pouvez donc pas inclure dans les appels de
journalisation à l’aide de la syntaxe "str.format()" ou
"string.Template", car le paquet de journalisation utilise le
formatage via « % » en interne pour fusionner la chaîne de format et
les arguments de variables. Il n’est pas possible de changer ça tout
en préservant la rétrocompatibilité puisque tous les appels de
journalisation dans le code pré-existant utilisent des chaînes au
format « % ».

Il existe cependant un moyen d’utiliser le formatage *via* « {} » et «
$ » pour vos messages de journalisation. Rappelez-vous que, pour un
message, vous pouvez utiliser un objet arbitraire comme chaîne de
format de message, et que le package de journalisation appelle "str()"
sur cet objet pour fabriquer la chaîne finale. Considérez les deux
classes suivantes :

   class BraceMessage:
       def __init__(self, fmt, /, *args, **kwargs):
           self.fmt = fmt
           self.args = args
           self.kwargs = kwargs

       def __str__(self):
           return self.fmt.format(*self.args, **self.kwargs)

   class DollarMessage:
       def __init__(self, fmt, /, **kwargs):
           self.fmt = fmt
           self.kwargs = kwargs

       def __str__(self):
           from string import Template
           return Template(self.fmt).substitute(**self.kwargs)

L’une ou l’autre peut être utilisée à la place d’une chaîne de format
"%(message)s" ou "{message}" ou "$message", afin de mettre en forme
*via* « { } » ou « $ » la partie « message réel » qui apparaît dans la
sortie de journal formatée. Il est un peu lourd d’utiliser les noms de
classe chaque fois que vous voulez journaliser quelque chose, mais ça
devient acceptable si vous utilisez un alias tel que __ (double trait
de soulignement — à ne pas confondre avec _, le trait de soulignement
unique utilisé comme alias pour "gettext.gettext()" ou ses
homologues).

Les classes ci-dessus ne sont pas incluses dans Python, bien qu’elles
soient assez faciles à copier et coller dans votre propre code. Elles
peuvent être utilisées comme suit (en supposant qu’elles soient
déclarées dans un module appelé "wherever") :

   >>> from wherever import BraceMessage as __
   >>> print(__('Message with {0} {name}', 2, name='placeholders'))
   Message with 2 placeholders
   >>> class Point: pass
   ...
   >>> p = Point()
   >>> p.x = 0.5
   >>> p.y = 0.5
   >>> print(__('Message with coordinates: ({point.x:.2f}, {point.y:.2f})',
   ...       point=p))
   Message with coordinates: (0.50, 0.50)
   >>> from wherever import DollarMessage as __
   >>> print(__('Message with $num $what', num=2, what='placeholders'))
   Message with 2 placeholders
   >>>

Alors que les exemples ci-dessus utilisent "print()" pour montrer
comment fonctionne le formatage, utilisez bien sûr "logger.debug()" ou
similaire pour journaliser avec cette approche.

One thing to note is that you pay no significant performance penalty
with this approach: the actual formatting happens not when you make
the logging call, but when (and if) the logged message is actually
about to be output to a log by a handler. So the only slightly unusual
thing which might trip you up is that the parentheses go around the
format string and the arguments, not just the format string. That's
because the __ notation is just syntax sugar for a constructor call to
one of the "*XXX*Message" classes.

Si vous préférez, vous pouvez utiliser un "LoggerAdapter" pour obtenir
un effet similaire à ce qui précède, comme dans l’exemple suivant :

   import logging

   class Message:
       def __init__(self, fmt, args):
           self.fmt = fmt
           self.args = args

       def __str__(self):
           return self.fmt.format(*self.args)

   class StyleAdapter(logging.LoggerAdapter):
       def log(self, level, msg, /, *args, stacklevel=1, **kwargs):
           if self.isEnabledFor(level):
               msg, kwargs = self.process(msg, kwargs)
               self.logger.log(level, Message(msg, args), **kwargs,
                               stacklevel=stacklevel+1)

   logger = StyleAdapter(logging.getLogger(__name__))

   def main():
       logger.debug('Hello, {}', 'world!')

   if __name__ == '__main__':
       logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
       main()

The above script should log the message "Hello, world!" when run with
Python 3.8 or later.


Personnalisation de "LogRecord"
===============================

Chaque événement de journalisation est représenté par une instance
"LogRecord". Lorsqu’un événement est enregistré et non filtré en
raison du niveau d’un enregistreur, un "LogRecord" est créé, rempli
avec les informations de l’événement, puis transmis aux gestionnaires
de cet enregistreur (et ses ancêtres, jusqu’à et y compris
l’enregistreur où la propagation vers le haut de la hiérarchie est
désactivée). Avant Python 3.2, il n’y avait que deux endroits où cette
création était effectuée :

* "Logger.makeRecord()", qui est appelée dans le processus normal de
  journalisation d’un événement. Elle appelait "LogRecord" directement
  pour créer une instance.

* "makeLogRecord()", qui est appelée avec un dictionnaire contenant
  des attributs à ajouter au *LogRecord*. Elle est généralement
  invoquée lorsqu’un dictionnaire approprié a été reçu par le réseau
  (par exemple, sous forme de *pickle* *via* un "SocketHandler", ou
  sous format JSON *via* un "HTTPHandler").

Cela signifiait généralement que, si vous deviez faire quelque chose
de spécial avec un "LogRecord", vous deviez faire l’une des choses
suivantes.

* Créer votre propre sous-classe "Logger", surchargeant
  "Logger.makeRecord()", et la personnaliser à l’aide de
  "setLoggerClass()" avant que les enregistreurs qui vous
  intéressaient ne soient instanciés.

* Ajouter un "Filter" à un enregistreur ou un gestionnaire, qui
  effectuait la manipulation spéciale nécessaire dont vous aviez
  besoin lorsque sa méthode "filter()" était appelée.

La première approche est un peu lourde dans le scénario où (disons)
plusieurs bibliothèques différentes veulent faire des choses
différentes. Chacun essaie de définir sa propre sous-classe "Logger",
et celui qui l’a fait en dernier gagne.

La seconde approche fonctionne raisonnablement bien dans de nombreux
cas, mais ne vous permet pas, par exemple, d’utiliser une sous-classe
spécialisée de "LogRecord". Les développeurs de bibliothèques peuvent
définir un filtre approprié sur leurs enregistreurs, mais ils doivent
se rappeler de le faire chaque fois qu’ils introduisent un nouvel
enregistreur (ce qu’ils font simplement en ajoutant de nouveaux
paquets ou modules et en écrivant

   logger = logging.getLogger(__name__)

au niveau des modules). C’est probablement trop de choses auxquelles
penser. Les développeurs pourraient également ajouter le filtre à un
"NullHandler" attaché à leur enregistreur de niveau supérieur, mais
cela ne serait pas invoqué si un développeur d’application attachait
un gestionnaire à un enregistreur de bibliothèque de niveau inférieur
— donc la sortie de ce gestionnaire ne refléterait pas les intentions
du développeur de la bibliothèque.

Dans Python 3.2 et ultérieurs, la création de "LogRecord" est
effectuée via une fabrique, que vous pouvez spécifier. La fabrique est
juste un appelable que vous pouvez définir avec
"setLogRecordFactory()", et interroger avec "getLogRecordFactory()".
La fabrique est invoquée avec la même signature que le constructeur
"LogRecord", car "LogRecord" est le paramètre par défaut de la
fabrique.

Cette approche permet à une fabrique personnalisée de contrôler tous
les aspects de la création d’un *LogRecord*. Par exemple, vous pouvez
renvoyer une sous-classe ou simplement ajouter des attributs
supplémentaires à l’enregistrement une fois créé, en utilisant un
modèle similaire à celui-ci :

   old_factory = logging.getLogRecordFactory()

   def record_factory(*args, **kwargs):
       record = old_factory(*args, **kwargs)
       record.custom_attribute = 0xdecafbad
       return record

   logging.setLogRecordFactory(record_factory)

Ce modèle permet à différentes bibliothèques d’enchaîner des
fabriques, et tant qu’elles n’écrasent pas les attributs des autres ou
n’écrasent pas involontairement les attributs fournis en standard, il
ne devrait pas y avoir de surprise. Cependant, il faut garder à
l’esprit que chaque maillon de la chaîne ajoute une surcharge
d’exécution à toutes les opérations de journalisation, et la technique
ne doit être utilisée que lorsque l’utilisation d’un "Filter" ne
permet pas d’obtenir le résultat souhaité.


Subclassing QueueHandler and QueueListener- a ZeroMQ example
============================================================


Subclass "QueueHandler"
-----------------------

Vous pouvez utiliser une sous-classe "QueueHandler" pour envoyer des
messages à d’autres types de files d’attente, par exemple un
connecteur *ZeroMQ publish*. Dans l’exemple ci-dessous, le connecteur
est créé séparément et transmis au gestionnaire (en tant que file
d’attente) :

   import zmq   # using pyzmq, the Python binding for ZeroMQ
   import json  # for serializing records portably

   ctx = zmq.Context()
   sock = zmq.Socket(ctx, zmq.PUB)  # or zmq.PUSH, or other suitable value
   sock.bind('tcp://*:5556')        # or wherever

   class ZeroMQSocketHandler(QueueHandler):
       def enqueue(self, record):
           self.queue.send_json(record.__dict__)


   handler = ZeroMQSocketHandler(sock)

Bien sûr, il existe d’autres manières de faire, par exemple en
transmettant les données nécessaires au gestionnaire pour créer le
connecteur :

   class ZeroMQSocketHandler(QueueHandler):
       def __init__(self, uri, socktype=zmq.PUB, ctx=None):
           self.ctx = ctx or zmq.Context()
           socket = zmq.Socket(self.ctx, socktype)
           socket.bind(uri)
           super().__init__(socket)

       def enqueue(self, record):
           self.queue.send_json(record.__dict__)

       def close(self):
           self.queue.close()


Subclass "QueueListener"
------------------------

Vous pouvez également dériver "QueueListener" pour obtenir des
messages d’autres types de files d’attente, par exemple un connecteur
*ZeroMQ subscribe*. Voici un exemple :

   class ZeroMQSocketListener(QueueListener):
       def __init__(self, uri, /, *handlers, **kwargs):
           self.ctx = kwargs.get('ctx') or zmq.Context()
           socket = zmq.Socket(self.ctx, zmq.SUB)
           socket.setsockopt_string(zmq.SUBSCRIBE, '')  # subscribe to everything
           socket.connect(uri)
           super().__init__(socket, *handlers, **kwargs)

       def dequeue(self):
           msg = self.queue.recv_json()
           return logging.makeLogRecord(msg)


Subclassing QueueHandler and QueueListener- a "pynng" example
=============================================================

In a similar way to the above section, we can implement a listener and
handler using pynng, which is a Python binding to NNG, billed as a
spiritual successor to ZeroMQ. The following snippets illustrate --
you can test them in an environment which has "pynng" installed. Just
for variety, we present the listener first.


Subclass "QueueListener"
------------------------

   # listener.py
   import json
   import logging
   import logging.handlers

   import pynng

   DEFAULT_ADDR = "tcp://localhost:13232"

   interrupted = False

   class NNGSocketListener(logging.handlers.QueueListener):

       def __init__(self, uri, /, *handlers, **kwargs):
           # Have a timeout for interruptability, and open a
           # subscriber socket
           socket = pynng.Sub0(listen=uri, recv_timeout=500)
           # The b'' subscription matches all topics
           topics = kwargs.pop('topics', None) or b''
           socket.subscribe(topics)
           # We treat the socket as a queue
           super().__init__(socket, *handlers, **kwargs)

       def dequeue(self, block):
           data = None
           # Keep looping while not interrupted and no data received over the
           # socket
           while not interrupted:
               try:
                   data = self.queue.recv(block=block)
                   break
               except pynng.Timeout:
                   pass
               except pynng.Closed:  # sometimes happens when you hit Ctrl-C
                   break
           if data is None:
               return None
           # Get the logging event sent from a publisher
           event = json.loads(data.decode('utf-8'))
           return logging.makeLogRecord(event)

       def enqueue_sentinel(self):
           # Not used in this implementation, as the socket isn't really a
           # queue
           pass

   logging.getLogger('pynng').propagate = False
   listener = NNGSocketListener(DEFAULT_ADDR, logging.StreamHandler(), topics=b'')
   listener.start()
   print('Press Ctrl-C to stop.')
   try:
       while True:
           pass
   except KeyboardInterrupt:
       interrupted = True
   finally:
       listener.stop()


Subclass "QueueHandler"
-----------------------

   # sender.py
   import json
   import logging
   import logging.handlers
   import time
   import random

   import pynng

   DEFAULT_ADDR = "tcp://localhost:13232"

   class NNGSocketHandler(logging.handlers.QueueHandler):

       def __init__(self, uri):
           socket = pynng.Pub0(dial=uri, send_timeout=500)
           super().__init__(socket)

       def enqueue(self, record):
           # Send the record as UTF-8 encoded JSON
           d = dict(record.__dict__)
           data = json.dumps(d)
           self.queue.send(data.encode('utf-8'))

       def close(self):
           self.queue.close()

   logging.getLogger('pynng').propagate = False
   handler = NNGSocketHandler(DEFAULT_ADDR)
   # Make sure the process ID is in the output
   logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                       handlers=[logging.StreamHandler(), handler],
                       format='%(levelname)-8s %(name)10s %(process)6s %(message)s')
   levels = (logging.DEBUG, logging.INFO, logging.WARNING, logging.ERROR,
             logging.CRITICAL)
   logger_names = ('myapp', 'myapp.lib1', 'myapp.lib2')
   msgno = 1
   while True:
       # Just randomly select some loggers and levels and log away
       level = random.choice(levels)
       logger = logging.getLogger(random.choice(logger_names))
       logger.log(level, 'Message no. %5d' % msgno)
       msgno += 1
       delay = random.random() * 2 + 0.5
       time.sleep(delay)

You can run the above two snippets in separate command shells. If we
run the listener in one shell and run the sender in two separate
shells, we should see something like the following. In the first
sender shell:

   $ python sender.py
   DEBUG         myapp    613 Message no.     1
   WARNING  myapp.lib2    613 Message no.     2
   CRITICAL myapp.lib2    613 Message no.     3
   WARNING  myapp.lib2    613 Message no.     4
   CRITICAL myapp.lib1    613 Message no.     5
   DEBUG         myapp    613 Message no.     6
   CRITICAL myapp.lib1    613 Message no.     7
   INFO     myapp.lib1    613 Message no.     8
   (and so on)

In the second sender shell:

   $ python sender.py
   INFO     myapp.lib2    657 Message no.     1
   CRITICAL myapp.lib2    657 Message no.     2
   CRITICAL      myapp    657 Message no.     3
   CRITICAL myapp.lib1    657 Message no.     4
   INFO     myapp.lib1    657 Message no.     5
   WARNING  myapp.lib2    657 Message no.     6
   CRITICAL      myapp    657 Message no.     7
   DEBUG    myapp.lib1    657 Message no.     8
   (and so on)

In the listener shell:

   $ python listener.py
   Press Ctrl-C to stop.
   DEBUG         myapp    613 Message no.     1
   WARNING  myapp.lib2    613 Message no.     2
   INFO     myapp.lib2    657 Message no.     1
   CRITICAL myapp.lib2    613 Message no.     3
   CRITICAL myapp.lib2    657 Message no.     2
   CRITICAL      myapp    657 Message no.     3
   WARNING  myapp.lib2    613 Message no.     4
   CRITICAL myapp.lib1    613 Message no.     5
   CRITICAL myapp.lib1    657 Message no.     4
   INFO     myapp.lib1    657 Message no.     5
   DEBUG         myapp    613 Message no.     6
   WARNING  myapp.lib2    657 Message no.     6
   CRITICAL      myapp    657 Message no.     7
   CRITICAL myapp.lib1    613 Message no.     7
   INFO     myapp.lib1    613 Message no.     8
   DEBUG    myapp.lib1    657 Message no.     8
   (and so on)

As you can see, the logging from the two sender processes is
interleaved in the listener's output.


Exemple de configuration basée sur un dictionnaire
==================================================

Vous trouverez ci-dessous un exemple de dictionnaire de configuration
de journalisation ­– il est tiré de la documentation du projet Django.
Ce dictionnaire est passé à "dictConfig()" pour activer la
configuration :

   LOGGING = {
       'version': 1,
       'disable_existing_loggers': False,
       'formatters': {
           'verbose': {
               'format': '{levelname} {asctime} {module} {process:d} {thread:d} {message}',
               'style': '{',
           },
           'simple': {
               'format': '{levelname} {message}',
               'style': '{',
           },
       },
       'filters': {
           'special': {
               '()': 'project.logging.SpecialFilter',
               'foo': 'bar',
           },
       },
       'handlers': {
           'console': {
               'level': 'INFO',
               'class': 'logging.StreamHandler',
               'formatter': 'simple',
           },
           'mail_admins': {
               'level': 'ERROR',
               'class': 'django.utils.log.AdminEmailHandler',
               'filters': ['special']
           }
       },
       'loggers': {
           'django': {
               'handlers': ['console'],
               'propagate': True,
           },
           'django.request': {
               'handlers': ['mail_admins'],
               'level': 'ERROR',
               'propagate': False,
           },
           'myproject.custom': {
               'handlers': ['console', 'mail_admins'],
               'level': 'INFO',
               'filters': ['special']
           }
       }
   }

Pour plus d’informations sur cette configuration, vous pouvez
consulter la section correspondante de la documentation de *Django*.


Utilisation d’un rotateur et d’un nom pour personnaliser la rotation des journaux
=================================================================================

L’extrait de code suivant fournit un exemple de la façon dont vous
pouvez définir un nom et un rotateur, avec la compression par *zlib*
du journal :

   import gzip
   import logging
   import logging.handlers
   import os
   import shutil

   def namer(name):
       return name + ".gz"

   def rotator(source, dest):
       with open(source, 'rb') as f_in:
           with gzip.open(dest, 'wb') as f_out:
               shutil.copyfileobj(f_in, f_out)
       os.remove(source)


   rh = logging.handlers.RotatingFileHandler('rotated.log', maxBytes=128, backupCount=5)
   rh.rotator = rotator
   rh.namer = namer

   root = logging.getLogger()
   root.setLevel(logging.INFO)
   root.addHandler(rh)
   f = logging.Formatter('%(asctime)s %(message)s')
   rh.setFormatter(f)
   for i in range(1000):
       root.info(f'Message no. {i + 1}')

Après l'avoir exécuté, vous verrez six nouveaux fichiers, dont cinq
sont compressés :

   $ ls rotated.log*
   rotated.log       rotated.log.2.gz  rotated.log.4.gz
   rotated.log.1.gz  rotated.log.3.gz  rotated.log.5.gz
   $ zcat rotated.log.1.gz
   2023-01-20 02:28:17,767 Message no. 996
   2023-01-20 02:28:17,767 Message no. 997
   2023-01-20 02:28:17,767 Message no. 998


Exemple plus élaboré avec traitement en parallèle
=================================================

L’exemple suivant que nous allons étudier montre comment la
journalisation peut être utilisée, à l’aide de fichiers de
configuration, pour un programme effectuant des traitements
parallèles. Les configurations sont assez simples, mais servent à
illustrer comment des configurations plus complexes pourraient être
implémentées dans un scénario multi-processus réel.

Dans l’exemple, le processus principal génère un processus d’écoute et
des processus de travail. Chacun des processus, le principal,
l’auditeur (*listener_process* dans l’exemple) et les processus de
travail (*worker_process* dans l’exemple) ont trois configurations
distinctes (les processus de travail partagent tous la même
configuration). Nous pouvons voir la journalisation dans le processus
principal, comment les processus de travail se connectent à un
*QueueHandler* et comment l’auditeur implémente un *QueueListener*
avec une configuration de journalisation plus complexe, et s’arrange
pour envoyer les événements reçus *via* la file d’attente aux
gestionnaires spécifiés dans la configuration. Notez que ces
configurations sont purement illustratives, mais vous devriez pouvoir
adapter cet exemple à votre propre scénario.

Voici le script – les chaines de documentation et les commentaires
expliquent (en anglais), le principe de fonctionnement :

   import logging
   import logging.config
   import logging.handlers
   from multiprocessing import Process, Queue, Event, current_process
   import os
   import random
   import time

   class MyHandler:
       """
       A simple handler for logging events. It runs in the listener process and
       dispatches events to loggers based on the name in the received record,
       which then get dispatched, by the logging system, to the handlers
       configured for those loggers.
       """

       def handle(self, record):
           if record.name == "root":
               logger = logging.getLogger()
           else:
               logger = logging.getLogger(record.name)

           if logger.isEnabledFor(record.levelno):
               # The process name is transformed just to show that it's the listener
               # doing the logging to files and console
               record.processName = '%s (for %s)' % (current_process().name, record.processName)
               logger.handle(record)

   def listener_process(q, stop_event, config):
       """
       This could be done in the main process, but is just done in a separate
       process for illustrative purposes.

       This initialises logging according to the specified configuration,
       starts the listener and waits for the main process to signal completion
       via the event. The listener is then stopped, and the process exits.
       """
       logging.config.dictConfig(config)
       listener = logging.handlers.QueueListener(q, MyHandler())
       listener.start()
       if os.name == 'posix':
           # On POSIX, the setup logger will have been configured in the
           # parent process, but should have been disabled following the
           # dictConfig call.
           # On Windows, since fork isn't used, the setup logger won't
           # exist in the child, so it would be created and the message
           # would appear - hence the "if posix" clause.
           logger = logging.getLogger('setup')
           logger.critical('Should not appear, because of disabled logger ...')
       stop_event.wait()
       listener.stop()

   def worker_process(config):
       """
       A number of these are spawned for the purpose of illustration. In
       practice, they could be a heterogeneous bunch of processes rather than
       ones which are identical to each other.

       This initialises logging according to the specified configuration,
       and logs a hundred messages with random levels to randomly selected
       loggers.

       A small sleep is added to allow other processes a chance to run. This
       is not strictly needed, but it mixes the output from the different
       processes a bit more than if it's left out.
       """
       logging.config.dictConfig(config)
       levels = [logging.DEBUG, logging.INFO, logging.WARNING, logging.ERROR,
                 logging.CRITICAL]
       loggers = ['foo', 'foo.bar', 'foo.bar.baz',
                  'spam', 'spam.ham', 'spam.ham.eggs']
       if os.name == 'posix':
           # On POSIX, the setup logger will have been configured in the
           # parent process, but should have been disabled following the
           # dictConfig call.
           # On Windows, since fork isn't used, the setup logger won't
           # exist in the child, so it would be created and the message
           # would appear - hence the "if posix" clause.
           logger = logging.getLogger('setup')
           logger.critical('Should not appear, because of disabled logger ...')
       for i in range(100):
           lvl = random.choice(levels)
           logger = logging.getLogger(random.choice(loggers))
           logger.log(lvl, 'Message no. %d', i)
           time.sleep(0.01)

   def main():
       q = Queue()
       # The main process gets a simple configuration which prints to the console.
       config_initial = {
           'version': 1,
           'handlers': {
               'console': {
                   'class': 'logging.StreamHandler',
                   'level': 'INFO'
               }
           },
           'root': {
               'handlers': ['console'],
               'level': 'DEBUG'
           }
       }
       # The worker process configuration is just a QueueHandler attached to the
       # root logger, which allows all messages to be sent to the queue.
       # We disable existing loggers to disable the "setup" logger used in the
       # parent process. This is needed on POSIX because the logger will
       # be there in the child following a fork().
       config_worker = {
           'version': 1,
           'disable_existing_loggers': True,
           'handlers': {
               'queue': {
                   'class': 'logging.handlers.QueueHandler',
                   'queue': q
               }
           },
           'root': {
               'handlers': ['queue'],
               'level': 'DEBUG'
           }
       }
       # The listener process configuration shows that the full flexibility of
       # logging configuration is available to dispatch events to handlers however
       # you want.
       # We disable existing loggers to disable the "setup" logger used in the
       # parent process. This is needed on POSIX because the logger will
       # be there in the child following a fork().
       config_listener = {
           'version': 1,
           'disable_existing_loggers': True,
           'formatters': {
               'detailed': {
                   'class': 'logging.Formatter',
                   'format': '%(asctime)s %(name)-15s %(levelname)-8s %(processName)-10s %(message)s'
               },
               'simple': {
                   'class': 'logging.Formatter',
                   'format': '%(name)-15s %(levelname)-8s %(processName)-10s %(message)s'
               }
           },
           'handlers': {
               'console': {
                   'class': 'logging.StreamHandler',
                   'formatter': 'simple',
                   'level': 'INFO'
               },
               'file': {
                   'class': 'logging.FileHandler',
                   'filename': 'mplog.log',
                   'mode': 'w',
                   'formatter': 'detailed'
               },
               'foofile': {
                   'class': 'logging.FileHandler',
                   'filename': 'mplog-foo.log',
                   'mode': 'w',
                   'formatter': 'detailed'
               },
               'errors': {
                   'class': 'logging.FileHandler',
                   'filename': 'mplog-errors.log',
                   'mode': 'w',
                   'formatter': 'detailed',
                   'level': 'ERROR'
               }
           },
           'loggers': {
               'foo': {
                   'handlers': ['foofile']
               }
           },
           'root': {
               'handlers': ['console', 'file', 'errors'],
               'level': 'DEBUG'
           }
       }
       # Log some initial events, just to show that logging in the parent works
       # normally.
       logging.config.dictConfig(config_initial)
       logger = logging.getLogger('setup')
       logger.info('About to create workers ...')
       workers = []
       for i in range(5):
           wp = Process(target=worker_process, name='worker %d' % (i + 1),
                        args=(config_worker,))
           workers.append(wp)
           wp.start()
           logger.info('Started worker: %s', wp.name)
       logger.info('About to create listener ...')
       stop_event = Event()
       lp = Process(target=listener_process, name='listener',
                    args=(q, stop_event, config_listener))
       lp.start()
       logger.info('Started listener')
       # We now hang around for the workers to finish their work.
       for wp in workers:
           wp.join()
       # Workers all done, listening can now stop.
       # Logging in the parent still works normally.
       logger.info('Telling listener to stop ...')
       stop_event.set()
       lp.join()
       logger.info('All done.')

   if __name__ == '__main__':
       main()


Insertion d’une *BOM* dans les messages envoyés à un *SysLogHandler*
====================================================================

La **RFC 5424** requiert qu’un message Unicode soit envoyé à un démon
*syslog* sous la forme d’un ensemble d’octets ayant la structure
suivante : un composant ASCII pur facultatif, suivi d’une marque
d’ordre d’octet (*BOM* pour *Byte Order Mark* en anglais) UTF-8,
suivie de contenu Unicode UTF-8 (voir la **la spécification
correspondante**).

Dans Python 3.1, du code a été ajouté à "SysLogHandler" pour insérer
une *BOM* dans le message mais, malheureusement, il a été implémenté
de manière incorrecte, la *BOM* apparaissant au début du message et
n’autorisant donc aucun composant ASCII pur à être placé devant.

Comme ce comportement est inadéquat, le code incorrect d’insertion de
la *BOM* a été supprimé de Python 3.2.4 et ultérieurs. Cependant, il
n’est pas remplacé et, si vous voulez produire des messages conformes
**RFC 5424** qui incluent une *BOM*, une séquence facultative en ASCII
pur avant et un Unicode arbitraire après, encodé en UTF-8, alors vous
devez appliquer ce qui suit :

1. Adjoignez une instance "Formatter" à votre instance
   "SysLogHandler", avec une chaîne de format telle que :

      'ASCII section\ufeffUnicode section'

   Le point de code Unicode U+FEFF, lorsqu’il est encodé en UTF-8, est
   encodé comme une *BOM* UTF-8 – la chaîne d’octets
   "b'\xef\xbb\xbf'".

2. Remplacez la section ASCII par les caractères de votre choix, mais
   assurez-vous que les données qui y apparaissent après la
   substitution sont toujours ASCII (ainsi elles resteront inchangées
   après l’encodage UTF-8).

3. Remplacez la section Unicode par le contenu de votre choix ; si les
   données qui y apparaissent après la substitution contiennent des
   caractères en dehors de la plage ASCII, c’est pris en charge –
   elles seront encodées en UTF-8.

Le message formaté *sera* encodé en UTF-8 par "SysLogHandler". Si vous
suivez les règles ci-dessus, vous devriez pouvoir produire des
messages conformes à la **RFC 5424**. Si vous ne le faites pas, la
journalisation ne se plaindra peut-être pas, mais vos messages ne
seront pas conformes à la RFC 5424 et votre démon *syslog* est
susceptible de se plaindre.


Journalisation structurée
=========================

Bien que la plupart des messages de journalisation soient destinés à
être lus par des humains, et donc difficilement analysables par la
machine, il peut arriver que vous souhaitiez produire des messages
dans un format structuré dans le but d’être analysé par un programme
(sans avoir besoin d’expressions régulières complexes pour analyser le
message du journal). C’est simple à réaliser en utilisant le paquet de
journalisation. Il existe plusieurs façons d’y parvenir et voici une
approche simple qui utilise JSON pour sérialiser l’événement de
manière à être analysable par une machine :

   import json
   import logging

   class StructuredMessage:
       def __init__(self, message, /, **kwargs):
           self.message = message
           self.kwargs = kwargs

       def __str__(self):
           return '%s >>> %s' % (self.message, json.dumps(self.kwargs))

   _ = StructuredMessage   # optional, to improve readability

   logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(message)s')
   logging.info(_('message 1', foo='bar', bar='baz', num=123, fnum=123.456))

Si vous lancez le script ci-dessus, il imprime :

   message 1 >>> {"fnum": 123.456, "num": 123, "bar": "baz", "foo": "bar"}

Notez que l’ordre des éléments peut être différent en fonction de la
version de Python utilisée.

Si vous avez besoin d’un traitement plus spécifique, vous pouvez
utiliser un encodeur JSON personnalisé, comme dans l’exemple complet
suivant :

   import json
   import logging


   class Encoder(json.JSONEncoder):
       def default(self, o):
           if isinstance(o, set):
               return tuple(o)
           elif isinstance(o, str):
               return o.encode('unicode_escape').decode('ascii')
           return super().default(o)

   class StructuredMessage:
       def __init__(self, message, /, **kwargs):
           self.message = message
           self.kwargs = kwargs

       def __str__(self):
           s = Encoder().encode(self.kwargs)
           return '%s >>> %s' % (self.message, s)

   _ = StructuredMessage   # optional, to improve readability

   def main():
       logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(message)s')
       logging.info(_('message 1', set_value={1, 2, 3}, snowman='\u2603'))

   if __name__ == '__main__':
       main()

Quand vous exécutez le script ci-dessus, il imprime :

   message 1 >>> {"snowman": "\u2603", "set_value": [1, 2, 3]}

Notez que l’ordre des éléments peut être différent en fonction de la
version de Python utilisée.


Personnalisation des gestionnaires avec "dictConfig()"
======================================================

Il arrive de souhaiter personnaliser les gestionnaires de
journalisation d’une manière particulière et, en utilisant
"dictConfig()", vous pourrez peut-être le faire sans avoir à dériver
les classes mères. Par exemple, supposons que vous souhaitiez définir
le propriétaire d’un fichier journal. Dans un environnement POSIX,
cela se fait facilement en utilisant "shutil.chown()", mais les
gestionnaires de fichiers de la bibliothèque standard n’offrent pas
cette gestion nativement. Vous pouvez personnaliser la création du
gestionnaire à l’aide d’une fonction simple telle que :

   def owned_file_handler(filename, mode='a', encoding=None, owner=None):
       if owner:
           if not os.path.exists(filename):
               open(filename, 'a').close()
           shutil.chown(filename, *owner)
       return logging.FileHandler(filename, mode, encoding)

Vous pouvez ensuite spécifier, dans une configuration de
journalisation transmise à "dictConfig()", qu’un gestionnaire de
journalisation soit créé en appelant cette fonction :

   LOGGING = {
       'version': 1,
       'disable_existing_loggers': False,
       'formatters': {
           'default': {
               'format': '%(asctime)s %(levelname)s %(name)s %(message)s'
           },
       },
       'handlers': {
           'file':{
               # The values below are popped from this dictionary and
               # used to create the handler, set the handler's level and
               # its formatter.
               '()': owned_file_handler,
               'level':'DEBUG',
               'formatter': 'default',
               # The values below are passed to the handler creator callable
               # as keyword arguments.
               'owner': ['pulse', 'pulse'],
               'filename': 'chowntest.log',
               'mode': 'w',
               'encoding': 'utf-8',
           },
       },
       'root': {
           'handlers': ['file'],
           'level': 'DEBUG',
       },
   }

Dans cet exemple, nous définissons le propriétaire à l’utilisateur et
au groupe "pulse", uniquement à des fins d’illustration. Rassemblons
le tout dans un script "chowntest.py" :

   import logging, logging.config, os, shutil

   def owned_file_handler(filename, mode='a', encoding=None, owner=None):
       if owner:
           if not os.path.exists(filename):
               open(filename, 'a').close()
           shutil.chown(filename, *owner)
       return logging.FileHandler(filename, mode, encoding)

   LOGGING = {
       'version': 1,
       'disable_existing_loggers': False,
       'formatters': {
           'default': {
               'format': '%(asctime)s %(levelname)s %(name)s %(message)s'
           },
       },
       'handlers': {
           'file':{
               # The values below are popped from this dictionary and
               # used to create the handler, set the handler's level and
               # its formatter.
               '()': owned_file_handler,
               'level':'DEBUG',
               'formatter': 'default',
               # The values below are passed to the handler creator callable
               # as keyword arguments.
               'owner': ['pulse', 'pulse'],
               'filename': 'chowntest.log',
               'mode': 'w',
               'encoding': 'utf-8',
           },
       },
       'root': {
           'handlers': ['file'],
           'level': 'DEBUG',
       },
   }

   logging.config.dictConfig(LOGGING)
   logger = logging.getLogger('mylogger')
   logger.debug('A debug message')

Pour l’exécuter, vous devrez probablement le faire en tant que "root"
:

   $ sudo python3.3 chowntest.py
   $ cat chowntest.log
   2013-11-05 09:34:51,128 DEBUG mylogger A debug message
   $ ls -l chowntest.log
   -rw-r--r-- 1 pulse pulse 55 2013-11-05 09:34 chowntest.log

Notez que cet exemple utilise Python 3.3 car c’est là que
"shutil.chown()" fait son apparition. Cette approche devrait
fonctionner avec n’importe quelle version de Python prenant en charge
"dictConfig()" – à savoir, Python 2.7, 3.2 ou version ultérieure. Avec
les versions antérieures à la 3.3, vous devrez implémenter le
changement de propriétaire réel en utilisant par exemple "os.chown()".

En pratique, la fonction de création de gestionnaire peut être située
dans un module utilitaire ailleurs dans votre projet. Au lieu de cette
ligne dans la configuration :

   '()': owned_file_handler,

vous pouvez écrire par exemple :

   '()': 'ext://project.util.owned_file_handler',

où "project.util" peut être remplacé par le nom réel du paquet où
réside la fonction. Dans le script étudié ci-dessus, l’utilisation de
"'ext://__main__.owned_file_handler'" devrait fonctionner. Dans le cas
présent, l’appelable réel est résolu par "dictConfig()" à partir de la
spécification "ext://".

Nous espérons qu'à partir de cet exemple vous saurez implémenter
d’autres types de modification de fichier – par ex. définir des bits
d’autorisation POSIX spécifiques – de la même manière, en utilisant
"os.chmod()".

Bien sûr, l’approche pourrait également être étendue à des types de
gestionnaires autres qu’un "FileHandler" – par exemple, l’un des
gestionnaires à roulement de fichiers ou un autre type de gestionnaire
complètement différent.


Using particular formatting styles throughout your application
==============================================================

In Python 3.2, the "Formatter" gained a "style" keyword parameter
which, while defaulting to "%" for backward compatibility, allowed the
specification of "{" or "$" to support the formatting approaches
supported by "str.format()" and "string.Template". Note that this
governs the formatting of logging messages for final output to logs,
and is completely orthogonal to how an individual logging message is
constructed.

Logging calls ("debug()", "info()" etc.) only take positional
parameters for the actual logging message itself, with keyword
parameters used only for determining options for how to handle the
logging call (e.g. the "exc_info" keyword parameter to indicate that
traceback information should be logged, or the "extra" keyword
parameter to indicate additional contextual information to be added to
the log). So you cannot directly make logging calls using
"str.format()" or "string.Template" syntax, because internally the
logging package uses %-formatting to merge the format string and the
variable arguments. There would be no changing this while preserving
backward compatibility, since all logging calls which are out there in
existing code will be using %-format strings.

There have been suggestions to associate format styles with specific
loggers, but that approach also runs into backward compatibility
problems because any existing code could be using a given logger name
and using %-formatting.

For logging to work interoperably between any third-party libraries
and your code, decisions about formatting need to be made at the level
of the individual logging call. This opens up a couple of ways in
which alternative formatting styles can be accommodated.


Using LogRecord factories
-------------------------

In Python 3.2, along with the "Formatter" changes mentioned above, the
logging package gained the ability to allow users to set their own
"LogRecord" subclasses, using the "setLogRecordFactory()" function.
You can use this to set your own subclass of "LogRecord", which does
the Right Thing by overriding the "getMessage()" method. The base
class implementation of this method is where the "msg % args"
formatting happens, and where you can substitute your alternate
formatting; however, you should be careful to support all formatting
styles and allow %-formatting as the default, to ensure
interoperability with other code. Care should also be taken to call
"str(self.msg)", just as the base implementation does.

Refer to the reference documentation on "setLogRecordFactory()" and
"LogRecord" for more information.


Using custom message objects
----------------------------

There is another, perhaps simpler way that you can use {}- and $-
formatting to construct your individual log messages. You may recall
(from Utilisation d'objets arbitraires comme messages) that when
logging you can use an arbitrary object as a message format string,
and that the logging package will call "str()" on that object to get
the actual format string. Consider the following two classes:

   class BraceMessage:
       def __init__(self, fmt, /, *args, **kwargs):
           self.fmt = fmt
           self.args = args
           self.kwargs = kwargs

       def __str__(self):
           return self.fmt.format(*self.args, **self.kwargs)

   class DollarMessage:
       def __init__(self, fmt, /, **kwargs):
           self.fmt = fmt
           self.kwargs = kwargs

       def __str__(self):
           from string import Template
           return Template(self.fmt).substitute(**self.kwargs)

Either of these can be used in place of a format string, to allow {}-
or $-formatting to be used to build the actual "message" part which
appears in the formatted log output in place of “%(message)s” or
“{message}” or “$message”. If you find it a little unwieldy to use the
class names whenever you want to log something, you can make it more
palatable if you use an alias such as "M" or "_" for the message (or
perhaps "__", if you are using "_" for localization).

Examples of this approach are given below. Firstly, formatting with
"str.format()":

   >>> __ = BraceMessage
   >>> print(__('Message with {0} {1}', 2, 'placeholders'))
   Message with 2 placeholders
   >>> class Point: pass
   ...
   >>> p = Point()
   >>> p.x = 0.5
   >>> p.y = 0.5
   >>> print(__('Message with coordinates: ({point.x:.2f}, {point.y:.2f})', point=p))
   Message with coordinates: (0.50, 0.50)

Secondly, formatting with "string.Template":

   >>> __ = DollarMessage
   >>> print(__('Message with $num $what', num=2, what='placeholders'))
   Message with 2 placeholders
   >>>

One thing to note is that you pay no significant performance penalty
with this approach: the actual formatting happens not when you make
the logging call, but when (and if) the logged message is actually
about to be output to a log by a handler. So the only slightly unusual
thing which might trip you up is that the parentheses go around the
format string and the arguments, not just the format string. That’s
because the __ notation is just syntax sugar for a constructor call to
one of the "*XXX*Message" classes shown above.


Configuring filters with "dictConfig()"
=======================================

You *can* configure filters using "dictConfig()", though it might not
be obvious at first glance how to do it (hence this recipe). Since
"Filter" is the only filter class included in the standard library,
and it is unlikely to cater to many requirements (it's only there as a
base class), you will typically need to define your own "Filter"
subclass with an overridden "filter()" method. To do this, specify the
"()" key in the configuration dictionary for the filter, specifying a
callable which will be used to create the filter (a class is the most
obvious, but you can provide any callable which returns a "Filter"
instance). Here is a complete example:

   import logging
   import logging.config
   import sys

   class MyFilter(logging.Filter):
       def __init__(self, param=None):
           self.param = param

       def filter(self, record):
           if self.param is None:
               allow = True
           else:
               allow = self.param not in record.msg
           if allow:
               record.msg = 'changed: ' + record.msg
           return allow

   LOGGING = {
       'version': 1,
       'filters': {
           'myfilter': {
               '()': MyFilter,
               'param': 'noshow',
           }
       },
       'handlers': {
           'console': {
               'class': 'logging.StreamHandler',
               'filters': ['myfilter']
           }
       },
       'root': {
           'level': 'DEBUG',
           'handlers': ['console']
       },
   }

   if __name__ == '__main__':
       logging.config.dictConfig(LOGGING)
       logging.debug('hello')
       logging.debug('hello - noshow')

This example shows how you can pass configuration data to the callable
which constructs the instance, in the form of keyword parameters. When
run, the above script will print:

   changed: hello

which shows that the filter is working as configured.

A couple of extra points to note:

* If you can't refer to the callable directly in the configuration
  (e.g. if it lives in a different module, and you can't import it
  directly where the configuration dictionary is), you can use the
  form "ext://..." as described in Access to external objects. For
  example, you could have used the text "'ext://__main__.MyFilter'"
  instead of "MyFilter" in the above example.

* As well as for filters, this technique can also be used to configure
  custom handlers and formatters. See User-defined objects for more
  information on how logging supports using user-defined objects in
  its configuration, and see the other cookbook recipe
  Personnalisation des gestionnaires avec dictConfig() above.


Customized exception formatting
===============================

There might be times when you want to do customized exception
formatting - for argument's sake, let's say you want exactly one line
per logged event, even when exception information is present. You can
do this with a custom formatter class, as shown in the following
example:

   import logging

   class OneLineExceptionFormatter(logging.Formatter):
       def formatException(self, exc_info):
           """
           Format an exception so that it prints on a single line.
           """
           result = super().formatException(exc_info)
           return repr(result)  # or format into one line however you want to

       def format(self, record):
           s = super().format(record)
           if record.exc_text:
               s = s.replace('\n', '') + '|'
           return s

   def configure_logging():
       fh = logging.FileHandler('output.txt', 'w')
       f = OneLineExceptionFormatter('%(asctime)s|%(levelname)s|%(message)s|',
                                     '%d/%m/%Y %H:%M:%S')
       fh.setFormatter(f)
       root = logging.getLogger()
       root.setLevel(logging.DEBUG)
       root.addHandler(fh)

   def main():
       configure_logging()
       logging.info('Sample message')
       try:
           x = 1 / 0
       except ZeroDivisionError as e:
           logging.exception('ZeroDivisionError: %s', e)

   if __name__ == '__main__':
       main()

When run, this produces a file with exactly two lines:

   28/01/2015 07:21:23|INFO|Sample message|
   28/01/2015 07:21:23|ERROR|ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero|'Traceback (most recent call last):\n  File "logtest7.py", line 30, in main\n    x = 1 / 0\nZeroDivisionError: integer division or modulo by zero'|

While the above treatment is simplistic, it points the way to how
exception information can be formatted to your liking. The "traceback"
module may be helpful for more specialized needs.


Speaking logging messages
=========================

There might be situations when it is desirable to have logging
messages rendered in an audible rather than a visible format. This is
easy to do if you have text-to-speech (TTS) functionality available in
your system, even if it doesn't have a Python binding. Most TTS
systems have a command line program you can run, and this can be
invoked from a handler using "subprocess". It's assumed here that TTS
command line programs won't expect to interact with users or take a
long time to complete, and that the frequency of logged messages will
be not so high as to swamp the user with messages, and that it's
acceptable to have the messages spoken one at a time rather than
concurrently, The example implementation below waits for one message
to be spoken before the next is processed, and this might cause other
handlers to be kept waiting. Here is a short example showing the
approach, which assumes that the "espeak" TTS package is available:

   import logging
   import subprocess
   import sys

   class TTSHandler(logging.Handler):
       def emit(self, record):
           msg = self.format(record)
           # Speak slowly in a female English voice
           cmd = ['espeak', '-s150', '-ven+f3', msg]
           p = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE,
                                stderr=subprocess.STDOUT)
           # wait for the program to finish
           p.communicate()

   def configure_logging():
       h = TTSHandler()
       root = logging.getLogger()
       root.addHandler(h)
       # the default formatter just returns the message
       root.setLevel(logging.DEBUG)

   def main():
       logging.info('Hello')
       logging.debug('Goodbye')

   if __name__ == '__main__':
       configure_logging()
       sys.exit(main())

When run, this script should say "Hello" and then "Goodbye" in a
female voice.

The above approach can, of course, be adapted to other TTS systems and
even other systems altogether which can process messages via external
programs run from a command line.


Buffering logging messages and outputting them conditionally
============================================================

There might be situations where you want to log messages in a
temporary area and only output them if a certain condition occurs. For
example, you may want to start logging debug events in a function, and
if the function completes without errors, you don't want to clutter
the log with the collected debug information, but if there is an
error, you want all the debug information to be output as well as the
error.

Here is an example which shows how you could do this using a decorator
for your functions where you want logging to behave this way. It makes
use of the "logging.handlers.MemoryHandler", which allows buffering of
logged events until some condition occurs, at which point the buffered
events are "flushed" - passed to another handler (the "target"
handler) for processing. By default, the "MemoryHandler" flushed when
its buffer gets filled up or an event whose level is greater than or
equal to a specified threshold is seen. You can use this recipe with a
more specialised subclass of "MemoryHandler" if you want custom
flushing behavior.

The example script has a simple function, "foo", which just cycles
through all the logging levels, writing to "sys.stderr" to say what
level it's about to log at, and then actually logging a message at
that level. You can pass a parameter to "foo" which, if true, will log
at ERROR and CRITICAL levels - otherwise, it only logs at DEBUG, INFO
and WARNING levels.

The script just arranges to decorate "foo" with a decorator which will
do the conditional logging that's required. The decorator takes a
logger as a parameter and attaches a memory handler for the duration
of the call to the decorated function. The decorator can be
additionally parameterised using a target handler, a level at which
flushing should occur, and a capacity for the buffer (number of
records buffered). These default to a "StreamHandler" which writes to
"sys.stderr", "logging.ERROR" and "100" respectively.

Here's the script:

   import logging
   from logging.handlers import MemoryHandler
   import sys

   logger = logging.getLogger(__name__)
   logger.addHandler(logging.NullHandler())

   def log_if_errors(logger, target_handler=None, flush_level=None, capacity=None):
       if target_handler is None:
           target_handler = logging.StreamHandler()
       if flush_level is None:
           flush_level = logging.ERROR
       if capacity is None:
           capacity = 100
       handler = MemoryHandler(capacity, flushLevel=flush_level, target=target_handler)

       def decorator(fn):
           def wrapper(*args, **kwargs):
               logger.addHandler(handler)
               try:
                   return fn(*args, **kwargs)
               except Exception:
                   logger.exception('call failed')
                   raise
               finally:
                   super(MemoryHandler, handler).flush()
                   logger.removeHandler(handler)
           return wrapper

       return decorator

   def write_line(s):
       sys.stderr.write('%s\n' % s)

   def foo(fail=False):
       write_line('about to log at DEBUG ...')
       logger.debug('Actually logged at DEBUG')
       write_line('about to log at INFO ...')
       logger.info('Actually logged at INFO')
       write_line('about to log at WARNING ...')
       logger.warning('Actually logged at WARNING')
       if fail:
           write_line('about to log at ERROR ...')
           logger.error('Actually logged at ERROR')
           write_line('about to log at CRITICAL ...')
           logger.critical('Actually logged at CRITICAL')
       return fail

   decorated_foo = log_if_errors(logger)(foo)

   if __name__ == '__main__':
       logger.setLevel(logging.DEBUG)
       write_line('Calling undecorated foo with False')
       assert not foo(False)
       write_line('Calling undecorated foo with True')
       assert foo(True)
       write_line('Calling decorated foo with False')
       assert not decorated_foo(False)
       write_line('Calling decorated foo with True')
       assert decorated_foo(True)

When this script is run, the following output should be observed:

   Calling undecorated foo with False
   about to log at DEBUG ...
   about to log at INFO ...
   about to log at WARNING ...
   Calling undecorated foo with True
   about to log at DEBUG ...
   about to log at INFO ...
   about to log at WARNING ...
   about to log at ERROR ...
   about to log at CRITICAL ...
   Calling decorated foo with False
   about to log at DEBUG ...
   about to log at INFO ...
   about to log at WARNING ...
   Calling decorated foo with True
   about to log at DEBUG ...
   about to log at INFO ...
   about to log at WARNING ...
   about to log at ERROR ...
   Actually logged at DEBUG
   Actually logged at INFO
   Actually logged at WARNING
   Actually logged at ERROR
   about to log at CRITICAL ...
   Actually logged at CRITICAL

As you can see, actual logging output only occurs when an event is
logged whose severity is ERROR or greater, but in that case, any
previous events at lower severities are also logged.

You can of course use the conventional means of decoration:

   @log_if_errors(logger)
   def foo(fail=False):
       ...


Sending logging messages to email, with buffering
=================================================

To illustrate how you can send log messages via email, so that a set
number of messages are sent per email, you can subclass
"BufferingHandler". In the following  example, which you can adapt to
suit your specific needs, a simple test harness is provided which
allows you to run the script with command line arguments specifying
what you typically need to send things via SMTP. (Run the downloaded
script with the "-h" argument to see the required and optional
arguments.)

   import logging
   import logging.handlers
   import smtplib

   class BufferingSMTPHandler(logging.handlers.BufferingHandler):
       def __init__(self, mailhost, port, username, password, fromaddr, toaddrs,
                    subject, capacity):
           logging.handlers.BufferingHandler.__init__(self, capacity)
           self.mailhost = mailhost
           self.mailport = port
           self.username = username
           self.password = password
           self.fromaddr = fromaddr
           if isinstance(toaddrs, str):
               toaddrs = [toaddrs]
           self.toaddrs = toaddrs
           self.subject = subject
           self.setFormatter(logging.Formatter("%(asctime)s %(levelname)-5s %(message)s"))

       def flush(self):
           if len(self.buffer) > 0:
               try:
                   smtp = smtplib.SMTP(self.mailhost, self.mailport)
                   smtp.starttls()
                   smtp.login(self.username, self.password)
                   msg = "From: %s\r\nTo: %s\r\nSubject: %s\r\n\r\n" % (self.fromaddr, ','.join(self.toaddrs), self.subject)
                   for record in self.buffer:
                       s = self.format(record)
                       msg = msg + s + "\r\n"
                   smtp.sendmail(self.fromaddr, self.toaddrs, msg)
                   smtp.quit()
               except Exception:
                   if logging.raiseExceptions:
                       raise
               self.buffer = []

   if __name__ == '__main__':
       import argparse

       ap = argparse.ArgumentParser()
       aa = ap.add_argument
       aa('host', metavar='HOST', help='SMTP server')
       aa('--port', '-p', type=int, default=587, help='SMTP port')
       aa('user', metavar='USER', help='SMTP username')
       aa('password', metavar='PASSWORD', help='SMTP password')
       aa('to', metavar='TO', help='Addressee for emails')
       aa('sender', metavar='SENDER', help='Sender email address')
       aa('--subject', '-s',
          default='Test Logging email from Python logging module (buffering)',
          help='Subject of email')
       options = ap.parse_args()
       logger = logging.getLogger()
       logger.setLevel(logging.DEBUG)
       h = BufferingSMTPHandler(options.host, options.port, options.user,
                                options.password, options.sender,
                                options.to, options.subject, 10)
       logger.addHandler(h)
       for i in range(102):
           logger.info("Info index = %d", i)
       h.flush()
       h.close()

If you run this script and your SMTP server is correctly set up, you
should find that it sends eleven emails to the addressee you specify.
The first ten emails will each have ten log messages, and the eleventh
will have two messages. That makes up 102 messages as specified in the
script.


Formatting times using UTC (GMT) via configuration
==================================================

Sometimes you want to format times using UTC, which can be done using
a class such as "UTCFormatter", shown below:

   import logging
   import time

   class UTCFormatter(logging.Formatter):
       converter = time.gmtime

and you can then use the "UTCFormatter" in your code instead of
"Formatter". If you want to do that via configuration, you can use the
"dictConfig()" API with an approach illustrated by the following
complete example:

   import logging
   import logging.config
   import time

   class UTCFormatter(logging.Formatter):
       converter = time.gmtime

   LOGGING = {
       'version': 1,
       'disable_existing_loggers': False,
       'formatters': {
           'utc': {
               '()': UTCFormatter,
               'format': '%(asctime)s %(message)s',
           },
           'local': {
               'format': '%(asctime)s %(message)s',
           }
       },
       'handlers': {
           'console1': {
               'class': 'logging.StreamHandler',
               'formatter': 'utc',
           },
           'console2': {
               'class': 'logging.StreamHandler',
               'formatter': 'local',
           },
       },
       'root': {
           'handlers': ['console1', 'console2'],
      }
   }

   if __name__ == '__main__':
       logging.config.dictConfig(LOGGING)
       logging.warning('The local time is %s', time.asctime())

When this script is run, it should print something like:

   2015-10-17 12:53:29,501 The local time is Sat Oct 17 13:53:29 2015
   2015-10-17 13:53:29,501 The local time is Sat Oct 17 13:53:29 2015

showing how the time is formatted both as local time and UTC, one for
each handler.


Using a context manager for selective logging
=============================================

There are times when it would be useful to temporarily change the
logging configuration and revert it back after doing something. For
this, a context manager is the most obvious way of saving and
restoring the logging context. Here is a simple example of such a
context manager, which allows you to optionally change the logging
level and add a logging handler purely in the scope of the context
manager:

   import logging
   import sys

   class LoggingContext:
       def __init__(self, logger, level=None, handler=None, close=True):
           self.logger = logger
           self.level = level
           self.handler = handler
           self.close = close

       def __enter__(self):
           if self.level is not None:
               self.old_level = self.logger.level
               self.logger.setLevel(self.level)
           if self.handler:
               self.logger.addHandler(self.handler)

       def __exit__(self, et, ev, tb):
           if self.level is not None:
               self.logger.setLevel(self.old_level)
           if self.handler:
               self.logger.removeHandler(self.handler)
           if self.handler and self.close:
               self.handler.close()
           # implicit return of None => don't swallow exceptions

If you specify a level value, the logger's level is set to that value
in the scope of the with block covered by the context manager. If you
specify a handler, it is added to the logger on entry to the block and
removed on exit from the block. You can also ask the manager to close
the handler for you on block exit - you could do this if you don't
need the handler any more.

To illustrate how it works, we can add the following block of code to
the above:

   if __name__ == '__main__':
       logger = logging.getLogger('foo')
       logger.addHandler(logging.StreamHandler())
       logger.setLevel(logging.INFO)
       logger.info('1. This should appear just once on stderr.')
       logger.debug('2. This should not appear.')
       with LoggingContext(logger, level=logging.DEBUG):
           logger.debug('3. This should appear once on stderr.')
       logger.debug('4. This should not appear.')
       h = logging.StreamHandler(sys.stdout)
       with LoggingContext(logger, level=logging.DEBUG, handler=h, close=True):
           logger.debug('5. This should appear twice - once on stderr and once on stdout.')
       logger.info('6. This should appear just once on stderr.')
       logger.debug('7. This should not appear.')

We initially set the logger's level to "INFO", so message #1 appears
and message #2 doesn't. We then change the level to "DEBUG"
temporarily in the following "with" block, and so message #3 appears.
After the block exits, the logger's level is restored to "INFO" and so
message #4 doesn't appear. In the next "with" block, we set the level
to "DEBUG" again but also add a handler writing to "sys.stdout". Thus,
message #5 appears twice on the console (once via "stderr" and once
via "stdout"). After the "with" statement's completion, the status is
as it was before so message #6 appears (like message #1) whereas
message #7 doesn't (just like message #2).

If we run the resulting script, the result is as follows:

   $ python logctx.py
   1. This should appear just once on stderr.
   3. This should appear once on stderr.
   5. This should appear twice - once on stderr and once on stdout.
   5. This should appear twice - once on stderr and once on stdout.
   6. This should appear just once on stderr.

If we run it again, but pipe "stderr" to "/dev/null", we see the
following, which is the only message written to "stdout":

   $ python logctx.py 2>/dev/null
   5. This should appear twice - once on stderr and once on stdout.

Once again, but piping "stdout" to "/dev/null", we get:

   $ python logctx.py >/dev/null
   1. This should appear just once on stderr.
   3. This should appear once on stderr.
   5. This should appear twice - once on stderr and once on stdout.
   6. This should appear just once on stderr.

In this case, the message #5 printed to "stdout" doesn't appear, as
expected.

Of course, the approach described here can be generalised, for example
to attach logging filters temporarily. Note that the above code works
in Python 2 as well as Python 3.


A CLI application starter template
==================================

Here's an example which shows how you can:

* Use a logging level based on command-line arguments

* Dispatch to multiple subcommands in separate files, all logging at
  the same level in a consistent way

* Make use of simple, minimal configuration

Suppose we have a command-line application whose job is to stop, start
or restart some services. This could be organised for the purposes of
illustration as a file "app.py" that is the main script for the
application, with individual commands implemented in "start.py",
"stop.py" and "restart.py". Suppose further that we want to control
the verbosity of the application via a command-line argument,
defaulting to "logging.INFO". Here's one way that "app.py" could be
written:

   import argparse
   import importlib
   import logging
   import os
   import sys

   def main(args=None):
       scriptname = os.path.basename(__file__)
       parser = argparse.ArgumentParser(scriptname)
       levels = ('DEBUG', 'INFO', 'WARNING', 'ERROR', 'CRITICAL')
       parser.add_argument('--log-level', default='INFO', choices=levels)
       subparsers = parser.add_subparsers(dest='command',
                                          help='Available commands:')
       start_cmd = subparsers.add_parser('start', help='Start a service')
       start_cmd.add_argument('name', metavar='NAME',
                              help='Name of service to start')
       stop_cmd = subparsers.add_parser('stop',
                                        help='Stop one or more services')
       stop_cmd.add_argument('names', metavar='NAME', nargs='+',
                             help='Name of service to stop')
       restart_cmd = subparsers.add_parser('restart',
                                           help='Restart one or more services')
       restart_cmd.add_argument('names', metavar='NAME', nargs='+',
                                help='Name of service to restart')
       options = parser.parse_args()
       # the code to dispatch commands could all be in this file. For the purposes
       # of illustration only, we implement each command in a separate module.
       try:
           mod = importlib.import_module(options.command)
           cmd = getattr(mod, 'command')
       except (ImportError, AttributeError):
           print('Unable to find the code for command \'%s\'' % options.command)
           return 1
       # Could get fancy here and load configuration from file or dictionary
       logging.basicConfig(level=options.log_level,
                           format='%(levelname)s %(name)s %(message)s')
       cmd(options)

   if __name__ == '__main__':
       sys.exit(main())

And the "start", "stop" and "restart" commands can be implemented in
separate modules, like so for starting:

   # start.py
   import logging

   logger = logging.getLogger(__name__)

   def command(options):
       logger.debug('About to start %s', options.name)
       # actually do the command processing here ...
       logger.info('Started the \'%s\' service.', options.name)

and thus for stopping:

   # stop.py
   import logging

   logger = logging.getLogger(__name__)

   def command(options):
       n = len(options.names)
       if n == 1:
           plural = ''
           services = '\'%s\'' % options.names[0]
       else:
           plural = 's'
           services = ', '.join('\'%s\'' % name for name in options.names)
           i = services.rfind(', ')
           services = services[:i] + ' and ' + services[i + 2:]
       logger.debug('About to stop %s', services)
       # actually do the command processing here ...
       logger.info('Stopped the %s service%s.', services, plural)

and similarly for restarting:

   # restart.py
   import logging

   logger = logging.getLogger(__name__)

   def command(options):
       n = len(options.names)
       if n == 1:
           plural = ''
           services = '\'%s\'' % options.names[0]
       else:
           plural = 's'
           services = ', '.join('\'%s\'' % name for name in options.names)
           i = services.rfind(', ')
           services = services[:i] + ' and ' + services[i + 2:]
       logger.debug('About to restart %s', services)
       # actually do the command processing here ...
       logger.info('Restarted the %s service%s.', services, plural)

If we run this application with the default log level, we get output
like this:

   $ python app.py start foo
   INFO start Started the 'foo' service.

   $ python app.py stop foo bar
   INFO stop Stopped the 'foo' and 'bar' services.

   $ python app.py restart foo bar baz
   INFO restart Restarted the 'foo', 'bar' and 'baz' services.

The first word is the logging level, and the second word is the module
or package name of the place where the event was logged.

If we change the logging level, then we can change the information
sent to the log. For example, if we want more information:

   $ python app.py --log-level DEBUG start foo
   DEBUG start About to start foo
   INFO start Started the 'foo' service.

   $ python app.py --log-level DEBUG stop foo bar
   DEBUG stop About to stop 'foo' and 'bar'
   INFO stop Stopped the 'foo' and 'bar' services.

   $ python app.py --log-level DEBUG restart foo bar baz
   DEBUG restart About to restart 'foo', 'bar' and 'baz'
   INFO restart Restarted the 'foo', 'bar' and 'baz' services.

And if we want less:

   $ python app.py --log-level WARNING start foo
   $ python app.py --log-level WARNING stop foo bar
   $ python app.py --log-level WARNING restart foo bar baz

In this case, the commands don't print anything to the console, since
nothing at "WARNING" level or above is logged by them.


A Qt GUI for logging
====================

A question that comes up from time to time is about how to log to a
GUI application. The Qt framework is a popular cross-platform UI
framework with Python bindings using PySide2 or PyQt5 libraries.

The following example shows how to log to a Qt GUI. This introduces a
simple "QtHandler" class which takes a callable, which should be a
slot in the main thread that does GUI updates. A worker thread is also
created to show how you can log to the GUI from both the UI itself
(via a button for manual logging) as well as a worker thread doing
work in the background (here, just logging messages at random levels
with random short delays in between).

The worker thread is implemented using Qt's "QThread" class rather
than the "threading" module, as there are circumstances where one has
to use "QThread", which offers better integration with other "Qt"
components.

The code should work with recent releases of any of "PySide6",
"PyQt6", "PySide2" or "PyQt5". You should be able to adapt the
approach to earlier versions of Qt. Please refer to the comments in
the code snippet for more detailed information.

   import datetime
   import logging
   import random
   import sys
   import time

   # Deal with minor differences between different Qt packages
   try:
       from PySide6 import QtCore, QtGui, QtWidgets
       Signal = QtCore.Signal
       Slot = QtCore.Slot
   except ImportError:
       try:
           from PyQt6 import QtCore, QtGui, QtWidgets
           Signal = QtCore.pyqtSignal
           Slot = QtCore.pyqtSlot
       except ImportError:
           try:
               from PySide2 import QtCore, QtGui, QtWidgets
               Signal = QtCore.Signal
               Slot = QtCore.Slot
           except ImportError:
               from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
               Signal = QtCore.pyqtSignal
               Slot = QtCore.pyqtSlot

   logger = logging.getLogger(__name__)


   #
   # Signals need to be contained in a QObject or subclass in order to be correctly
   # initialized.
   #
   class Signaller(QtCore.QObject):
       signal = Signal(str, logging.LogRecord)

   #
   # Output to a Qt GUI is only supposed to happen on the main thread. So, this
   # handler is designed to take a slot function which is set up to run in the main
   # thread. In this example, the function takes a string argument which is a
   # formatted log message, and the log record which generated it. The formatted
   # string is just a convenience - you could format a string for output any way
   # you like in the slot function itself.
   #
   # You specify the slot function to do whatever GUI updates you want. The handler
   # doesn't know or care about specific UI elements.
   #
   class QtHandler(logging.Handler):
       def __init__(self, slotfunc, *args, **kwargs):
           super().__init__(*args, **kwargs)
           self.signaller = Signaller()
           self.signaller.signal.connect(slotfunc)

       def emit(self, record):
           s = self.format(record)
           self.signaller.signal.emit(s, record)

   #
   # This example uses QThreads, which means that the threads at the Python level
   # are named something like "Dummy-1". The function below gets the Qt name of the
   # current thread.
   #
   def ctname():
       return QtCore.QThread.currentThread().objectName()


   #
   # Used to generate random levels for logging.
   #
   LEVELS = (logging.DEBUG, logging.INFO, logging.WARNING, logging.ERROR,
             logging.CRITICAL)

   #
   # This worker class represents work that is done in a thread separate to the
   # main thread. The way the thread is kicked off to do work is via a button press
   # that connects to a slot in the worker.
   #
   # Because the default threadName value in the LogRecord isn't much use, we add
   # a qThreadName which contains the QThread name as computed above, and pass that
   # value in an "extra" dictionary which is used to update the LogRecord with the
   # QThread name.
   #
   # This example worker just outputs messages sequentially, interspersed with
   # random delays of the order of a few seconds.
   #
   class Worker(QtCore.QObject):
       @Slot()
       def start(self):
           extra = {'qThreadName': ctname() }
           logger.debug('Started work', extra=extra)
           i = 1
           # Let the thread run until interrupted. This allows reasonably clean
           # thread termination.
           while not QtCore.QThread.currentThread().isInterruptionRequested():
               delay = 0.5 + random.random() * 2
               time.sleep(delay)
               try:
                   if random.random() < 0.1:
                       raise ValueError('Exception raised: %d' % i)
                   else:
                       level = random.choice(LEVELS)
                       logger.log(level, 'Message after delay of %3.1f: %d', delay, i, extra=extra)
               except ValueError as e:
                   logger.exception('Failed: %s', e, extra=extra)
               i += 1

   #
   # Implement a simple UI for this cookbook example. This contains:
   #
   # * A read-only text edit window which holds formatted log messages
   # * A button to start work and log stuff in a separate thread
   # * A button to log something from the main thread
   # * A button to clear the log window
   #
   class Window(QtWidgets.QWidget):

       COLORS = {
           logging.DEBUG: 'black',
           logging.INFO: 'blue',
           logging.WARNING: 'orange',
           logging.ERROR: 'red',
           logging.CRITICAL: 'purple',
       }

       def __init__(self, app):
           super().__init__()
           self.app = app
           self.textedit = te = QtWidgets.QPlainTextEdit(self)
           # Set whatever the default monospace font is for the platform
           f = QtGui.QFont('nosuchfont')
           if hasattr(f, 'Monospace'):
               f.setStyleHint(f.Monospace)
           else:
               f.setStyleHint(f.StyleHint.Monospace)  # for Qt6
           te.setFont(f)
           te.setReadOnly(True)
           PB = QtWidgets.QPushButton
           self.work_button = PB('Start background work', self)
           self.log_button = PB('Log a message at a random level', self)
           self.clear_button = PB('Clear log window', self)
           self.handler = h = QtHandler(self.update_status)
           # Remember to use qThreadName rather than threadName in the format string.
           fs = '%(asctime)s %(qThreadName)-12s %(levelname)-8s %(message)s'
           formatter = logging.Formatter(fs)
           h.setFormatter(formatter)
           logger.addHandler(h)
           # Set up to terminate the QThread when we exit
           app.aboutToQuit.connect(self.force_quit)

           # Lay out all the widgets
           layout = QtWidgets.QVBoxLayout(self)
           layout.addWidget(te)
           layout.addWidget(self.work_button)
           layout.addWidget(self.log_button)
           layout.addWidget(self.clear_button)
           self.setFixedSize(900, 400)

           # Connect the non-worker slots and signals
           self.log_button.clicked.connect(self.manual_update)
           self.clear_button.clicked.connect(self.clear_display)

           # Start a new worker thread and connect the slots for the worker
           self.start_thread()
           self.work_button.clicked.connect(self.worker.start)
           # Once started, the button should be disabled
           self.work_button.clicked.connect(lambda : self.work_button.setEnabled(False))

       def start_thread(self):
           self.worker = Worker()
           self.worker_thread = QtCore.QThread()
           self.worker.setObjectName('Worker')
           self.worker_thread.setObjectName('WorkerThread')  # for qThreadName
           self.worker.moveToThread(self.worker_thread)
           # This will start an event loop in the worker thread
           self.worker_thread.start()

       def kill_thread(self):
           # Just tell the worker to stop, then tell it to quit and wait for that
           # to happen
           self.worker_thread.requestInterruption()
           if self.worker_thread.isRunning():
               self.worker_thread.quit()
               self.worker_thread.wait()
           else:
               print('worker has already exited.')

       def force_quit(self):
           # For use when the window is closed
           if self.worker_thread.isRunning():
               self.kill_thread()

       # The functions below update the UI and run in the main thread because
       # that's where the slots are set up

       @Slot(str, logging.LogRecord)
       def update_status(self, status, record):
           color = self.COLORS.get(record.levelno, 'black')
           s = '<pre><font color="%s">%s</font></pre>' % (color, status)
           self.textedit.appendHtml(s)

       @Slot()
       def manual_update(self):
           # This function uses the formatted message passed in, but also uses
           # information from the record to format the message in an appropriate
           # color according to its severity (level).
           level = random.choice(LEVELS)
           extra = {'qThreadName': ctname() }
           logger.log(level, 'Manually logged!', extra=extra)

       @Slot()
       def clear_display(self):
           self.textedit.clear()


   def main():
       QtCore.QThread.currentThread().setObjectName('MainThread')
       logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)
       app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
       example = Window(app)
       example.show()
       if hasattr(app, 'exec'):
           rc = app.exec()
       else:
           rc = app.exec_()
       sys.exit(rc)

   if __name__=='__main__':
       main()


Logging to syslog with RFC5424 support
======================================

Although **RFC 5424** dates from 2009, most syslog servers are
configured by default to use the older **RFC 3164**, which hails from
2001. When "logging" was added to Python in 2003, it supported the
earlier (and only existing) protocol at the time. Since RFC5424 came
out, as there has not been widespread deployment of it in syslog
servers, the "SysLogHandler" functionality has not been updated.

RFC 5424 contains some useful features such as support for structured
data, and if you need to be able to log to a syslog server with
support for it, you can do so with a subclassed handler which looks
something like this:

   import datetime
   import logging.handlers
   import re
   import socket
   import time

   class SysLogHandler5424(logging.handlers.SysLogHandler):

       tz_offset = re.compile(r'([+-]\d{2})(\d{2})$')
       escaped = re.compile(r'([\]"\\])')

       def __init__(self, *args, **kwargs):
           self.msgid = kwargs.pop('msgid', None)
           self.appname = kwargs.pop('appname', None)
           super().__init__(*args, **kwargs)

       def format(self, record):
           version = 1
           asctime = datetime.datetime.fromtimestamp(record.created).isoformat()
           m = self.tz_offset.match(time.strftime('%z'))
           has_offset = False
           if m and time.timezone:
               hrs, mins = m.groups()
               if int(hrs) or int(mins):
                   has_offset = True
           if not has_offset:
               asctime += 'Z'
           else:
               asctime += f'{hrs}:{mins}'
           try:
               hostname = socket.gethostname()
           except Exception:
               hostname = '-'
           appname = self.appname or '-'
           procid = record.process
           msgid = '-'
           msg = super().format(record)
           sdata = '-'
           if hasattr(record, 'structured_data'):
               sd = record.structured_data
               # This should be a dict where the keys are SD-ID and the value is a
               # dict mapping PARAM-NAME to PARAM-VALUE (refer to the RFC for what these
               # mean)
               # There's no error checking here - it's purely for illustration, and you
               # can adapt this code for use in production environments
               parts = []

               def replacer(m):
                   g = m.groups()
                   return '\\' + g[0]

               for sdid, dv in sd.items():
                   part = f'[{sdid}'
                   for k, v in dv.items():
                       s = str(v)
                       s = self.escaped.sub(replacer, s)
                       part += f' {k}="{s}"'
                   part += ']'
                   parts.append(part)
               sdata = ''.join(parts)
           return f'{version} {asctime} {hostname} {appname} {procid} {msgid} {sdata} {msg}'

You'll need to be familiar with RFC 5424 to fully understand the above
code, and it may be that you have slightly different needs (e.g. for
how you pass structural data to the log). Nevertheless, the above
should be adaptable to your speciric needs. With the above handler,
you'd pass structured data using something like this:

   sd = {
       'foo@12345': {'bar': 'baz', 'baz': 'bozz', 'fizz': r'buzz'},
       'foo@54321': {'rab': 'baz', 'zab': 'bozz', 'zzif': r'buzz'}
   }
   extra = {'structured_data': sd}
   i = 1
   logger.debug('Message %d', i, extra=extra)


How to treat a logger like an output stream
===========================================

Sometimes, you need to interface to a third-party API which expects a
file-like object to write to, but you want to direct the API's output
to a logger. You can do this using a class which wraps a logger with a
file-like API. Here's a short script illustrating such a class:

   import logging

   class LoggerWriter:
       def __init__(self, logger, level):
           self.logger = logger
           self.level = level

       def write(self, message):
           if message != '\n':  # avoid printing bare newlines, if you like
               self.logger.log(self.level, message)

       def flush(self):
           # doesn't actually do anything, but might be expected of a file-like
           # object - so optional depending on your situation
           pass

       def close(self):
           # doesn't actually do anything, but might be expected of a file-like
           # object - so optional depending on your situation. You might want
           # to set a flag so that later calls to write raise an exception
           pass

   def main():
       logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
       logger = logging.getLogger('demo')
       info_fp = LoggerWriter(logger, logging.INFO)
       debug_fp = LoggerWriter(logger, logging.DEBUG)
       print('An INFO message', file=info_fp)
       print('A DEBUG message', file=debug_fp)

   if __name__ == "__main__":
       main()

When this script is run, it prints

   INFO:demo:An INFO message
   DEBUG:demo:A DEBUG message

You could also use "LoggerWriter" to redirect "sys.stdout" and
"sys.stderr" by doing something like this:

   import sys

   sys.stdout = LoggerWriter(logger, logging.INFO)
   sys.stderr = LoggerWriter(logger, logging.WARNING)

You should do this *after* configuring logging for your needs. In the
above example, the "basicConfig()" call does this (using the
"sys.stderr" value *before* it is overwritten by a "LoggerWriter"
instance). Then, you'd get this kind of result:

   >>> print('Foo')
   INFO:demo:Foo
   >>> print('Bar', file=sys.stderr)
   WARNING:demo:Bar
   >>>

Of course, the examples above show output according to the format used
by "basicConfig()", but you can use a different formatter when you
configure logging.

Note that with the above scheme, you are somewhat at the mercy of
buffering and the sequence of write calls which you are intercepting.
For example, with the definition of "LoggerWriter" above, if you have
the snippet

   sys.stderr = LoggerWriter(logger, logging.WARNING)
   1 / 0

then running the script results in

   WARNING:demo:Traceback (most recent call last):

   WARNING:demo:  File "/home/runner/cookbook-loggerwriter/test.py", line 53, in <module>

   WARNING:demo:
   WARNING:demo:main()
   WARNING:demo:  File "/home/runner/cookbook-loggerwriter/test.py", line 49, in main

   WARNING:demo:
   WARNING:demo:1 / 0
   WARNING:demo:ZeroDivisionError
   WARNING:demo::
   WARNING:demo:division by zero

As you can see, this output isn't ideal. That's because the underlying
code which writes to "sys.stderr" makes multiple writes, each of which
results in a separate logged line (for example, the last three lines
above). To get around this problem, you need to buffer things and only
output log lines when newlines are seen. Let's use a slightly better
implementation of "LoggerWriter":

   class BufferingLoggerWriter(LoggerWriter):
       def __init__(self, logger, level):
           super().__init__(logger, level)
           self.buffer = ''

       def write(self, message):
           if '\n' not in message:
               self.buffer += message
           else:
               parts = message.split('\n')
               if self.buffer:
                   s = self.buffer + parts.pop(0)
                   self.logger.log(self.level, s)
               self.buffer = parts.pop()
               for part in parts:
                   self.logger.log(self.level, part)

This just buffers up stuff until a newline is seen, and then logs
complete lines. With this approach, you get better output:

   WARNING:demo:Traceback (most recent call last):
   WARNING:demo:  File "/home/runner/cookbook-loggerwriter/main.py", line 55, in <module>
   WARNING:demo:    main()
   WARNING:demo:  File "/home/runner/cookbook-loggerwriter/main.py", line 52, in main
   WARNING:demo:    1/0
   WARNING:demo:ZeroDivisionError: division by zero


How to uniformly handle newlines in logging output
==================================================

Usually, messages that are logged (say to console or file) consist of
a single line of text. However, sometimes there is a need to handle
messages with multiple lines - whether because a logging format string
contains newlines, or logged data contains newlines. If you want to
handle such messages uniformly, so that each line in the logged
message appears uniformly formatted as if it was logged separately,
you can do this using a handler mixin, as in the following snippet:

   # Assume this is in a module mymixins.py
   import copy

   class MultilineMixin:
       def emit(self, record):
           s = record.getMessage()
           if '\n' not in s:
               super().emit(record)
           else:
               lines = s.splitlines()
               rec = copy.copy(record)
               rec.args = None
               for line in lines:
                   rec.msg = line
                   super().emit(rec)

You can use the mixin as in the following script:

   import logging

   from mymixins import MultilineMixin

   logger = logging.getLogger(__name__)

   class StreamHandler(MultilineMixin, logging.StreamHandler):
       pass

   if __name__ == '__main__':
       logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(levelname)-9s %(message)s',
                           handlers = [StreamHandler()])
       logger.debug('Single line')
       logger.debug('Multiple lines:\nfool me once ...')
       logger.debug('Another single line')
       logger.debug('Multiple lines:\n%s', 'fool me ...\ncan\'t get fooled again')

The script, when run, prints something like:

   2025-07-02 13:54:47,234 DEBUG     Single line
   2025-07-02 13:54:47,234 DEBUG     Multiple lines:
   2025-07-02 13:54:47,234 DEBUG     fool me once ...
   2025-07-02 13:54:47,234 DEBUG     Another single line
   2025-07-02 13:54:47,234 DEBUG     Multiple lines:
   2025-07-02 13:54:47,234 DEBUG     fool me ...
   2025-07-02 13:54:47,234 DEBUG     can't get fooled again

If, on the other hand, you are concerned about log injection, you can
use a formatter which escapes newlines, as per the following example:

   import logging

   logger = logging.getLogger(__name__)

   class EscapingFormatter(logging.Formatter):
       def format(self, record):
           s = super().format(record)
           return s.replace('\n', r'\n')

   if __name__ == '__main__':
       h = logging.StreamHandler()
       h.setFormatter(EscapingFormatter('%(asctime)s %(levelname)-9s %(message)s'))
       logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, handlers = [h])
       logger.debug('Single line')
       logger.debug('Multiple lines:\nfool me once ...')
       logger.debug('Another single line')
       logger.debug('Multiple lines:\n%s', 'fool me ...\ncan\'t get fooled again')

You can, of course, use whatever escaping scheme makes the most sense
for you. The script, when run, should produce output like this:

   2025-07-09 06:47:33,783 DEBUG     Single line
   2025-07-09 06:47:33,783 DEBUG     Multiple lines:\nfool me once ...
   2025-07-09 06:47:33,783 DEBUG     Another single line
   2025-07-09 06:47:33,783 DEBUG     Multiple lines:\nfool me ...\ncan't get fooled again

Escaping behaviour can't be the stdlib default , as it would break
backwards compatibility.


Patterns to avoid
=================

Although the preceding sections have described ways of doing things
you might need to do or deal with, it is worth mentioning some usage
patterns which are *unhelpful*, and which should therefore be avoided
in most cases. The following sections are in no particular order.


Opening the same log file multiple times
----------------------------------------

On Windows, you will generally not be able to open the same file
multiple times as this will lead to a "file is in use by another
process" error. However, on POSIX platforms you'll not get any errors
if you open the same file multiple times. This could be done
accidentally, for example by:

* Adding a file handler more than once which references the same file
  (e.g. by a copy/paste/forget-to-change error).

* Opening two files that look different, as they have different names,
  but are the same because one is a symbolic link to the other.

* Forking a process, following which both parent and child have a
  reference to the same file. This might be through use of the
  "multiprocessing" module, for example.

Opening a file multiple times might *appear* to work most of the time,
but can lead to a number of problems in practice:

* Logging output can be garbled because multiple threads or processes
  try to write to the same file. Although logging guards against
  concurrent use of the same handler instance by multiple threads,
  there is no such protection if concurrent writes are attempted by
  two different threads using two different handler instances which
  happen to point to the same file.

* An attempt to delete a file (e.g. during file rotation) silently
  fails, because there is another reference pointing to it. This can
  lead to confusion and wasted debugging time - log entries end up in
  unexpected places, or are lost altogether. Or a file that was
  supposed to be moved remains in place, and grows in size
  unexpectedly despite size-based rotation being supposedly in place.

Use the techniques outlined in Journalisation vers un fichier unique à
partir de plusieurs processus to circumvent such issues.


Using loggers as attributes in a class or passing them as parameters
--------------------------------------------------------------------

While there might be unusual cases where you'll need to do this, in
general there is no point because loggers are singletons. Code can
always access a given logger instance by name using
"logging.getLogger(name)", so passing instances around and holding
them as instance attributes is pointless. Note that in other languages
such as Java and C#, loggers are often static class attributes.
However, this pattern doesn't make sense in Python, where the module
(and not the class) is the unit of software decomposition.


Adding handlers other than "NullHandler" to a logger in a library
-----------------------------------------------------------------

Configuring logging by adding handlers, formatters and filters is the
responsibility of the application developer, not the library
developer. If you are maintaining a library, ensure that you don't add
handlers to any of your loggers other than a "NullHandler" instance.


Creating a lot of loggers
-------------------------

Loggers are singletons that are never freed during a script execution,
and so creating lots of loggers will use up memory which can't then be
freed. Rather than create a logger per e.g. file processed or network
connection made, use the existing mechanisms for passing contextual
information into your logs and restrict the loggers created to those
describing areas within your application (generally modules, but
occasionally slightly more fine-grained than that).


Autres ressources
=================

Voir aussi:

  Module "logging"
     Référence de l’API du module de journalisation.

  Module "logging.config"
     API pour la configuration du module de journalisation.

  Module "logging.handlers"
     Gestionnaires utiles inclus avec le module de journalisation.

  Tutoriel de découverte

  Tutoriel avancé
