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

This page contains a number of recipes related to logging, which have
been found useful in the past.


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='/temp/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.


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
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Sometimes you have to get your logging handlers to do their work
without blocking the thread you're logging from. This is common in Web
applications, though of course it also occurs in other scenarios.

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!

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
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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.

Notez que "pickle" introduit des problèmes de sécurité dans certains
scénarios. Si vous êtes concerné, vous pouvez utiliser une
sérialisation alternative en surchargeant la méthode "makePickle()"
par votre propre implémentation, ainsi qu’en adaptant le script ci-
dessus pour utiliser votre sérialisation.


Journalisation en production à l’aide d’un connecteur en écoute sur le réseau
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To run a logging listener in production, you may need to use a
process-management tool such as Supervisor. Here is a Gist which
provides the bare-bones files to run the above functionality using
Supervisor: you will need to change the */path/to/* parts in the Gist
to reflect the actual paths you want to use.


Ajout d’informations contextuelles dans la journalisation
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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
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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


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.

Vous pouvez également écrire votre propre gestionnaire en utilisant la
classe "Lock" du module "multiprocessing" pour sérialiser l’accès au
fichier depuis vos processus. Les actuels "FileHandler" et sous-
classes n’utilisent pas "multiprocessing" pour le moment, même s’ils
pourraient le faire à l’avenir. Notez qu’à l’heure actuelle, le module
"multiprocessing" ne fournit pas un verrouillage fonctionnel pour
toutes les plates-formes (voir https://bugs.python.org/issue3770).

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
====================================

Parfois, vous souhaitez laisser un fichier de journalisation grossir
jusqu’à une certaine taille, puis ouvrir un nouveau fichier et vous y
enregistrer les nouveaux événements. Vous souhaitez peut-être
conserver un certain nombre de ces fichiers et, lorsque ce nombre de
fichiers aura été créé, faire rouler les fichiers afin que le nombre
de fichiers et la taille des fichiers restent tous deux limités. Pour
ce cas d’usage, "RotatingFileHandler" est inclus dans le paquet de
journalisation :

   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.

Une chose à noter est qu’il n’y a pas de perte de performance
significative avec cette approche : le formatage réel ne se produit
pas lorsque vous effectuez l’appel de journalisation, mais lorsque (et
si) le message journalisé est réellement sur le point d’être écrit
dans un journal par un gestionnaire. Ainsi, la seule chose légèrement
inhabituelle qui pourrait vous perturber est que les parenthèses
entourent la chaîne de format et les arguments, pas seulement la
chaîne de format. C’est parce que la notation __ n’est que du sucre
syntaxique pour un appel de constructeur à l’une des classes
"XXXMessage".

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 __init__(self, logger, extra=None):
           super().__init__(logger, extra or {})

       def log(self, level, msg, /, *args, **kwargs):
           if self.isEnabledFor(level):
               msg, kwargs = self.process(msg, kwargs)
               self.logger._log(level, Message(msg, args), (), **kwargs)

   logger = StyleAdapter(logging.getLogger(__name__))

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

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

Le script ci-dessus journalise le message "Hello, world!" quand il est
lancé avec Python 3.2 ou ultérieur.


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.


Dérivation de *QueueHandler* – un exemple de *ZeroMQ*
=====================================================

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()


Dérivation de *QueueListener* – un exemple de *ZeroMQ*
======================================================

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)

Voir aussi:

  Module "logging"
     Référence d'API pour le module de journalisation.

  Module "logging.config"
     API de configuration pour le module de journalisation.

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

  Les bases de l’utilisation du module de journalisation

  Utilisation avancée du module de journalisation


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': True,
       'formatters': {
           'verbose': {
               'format': '%(levelname)s %(asctime)s %(module)s %(process)d %(thread)d %(message)s'
           },
           'simple': {
               'format': '%(levelname)s %(message)s'
           },
       },
       'filters': {
           'special': {
               '()': 'project.logging.SpecialFilter',
               'foo': 'bar',
           }
       },
       'handlers': {
           'null': {
               'level':'DEBUG',
               'class':'django.utils.log.NullHandler',
           },
           'console':{
               'level':'DEBUG',
               'class':'logging.StreamHandler',
               'formatter': 'simple'
           },
           'mail_admins': {
               'level': 'ERROR',
               'class': 'django.utils.log.AdminEmailHandler',
               'filters': ['special']
           }
       },
       'loggers': {
           'django': {
               'handlers':['null'],
               'propagate': True,
               'level':'INFO',
           },
           '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
=================================================================================

An example of how you can define a namer and rotator is given in the
following snippet, which shows zlib-based compression of the log file:

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

   def rotator(source, dest):
       with open(source, "rb") as sf:
           data = sf.read()
           compressed = zlib.compress(data, 9)
           with open(dest, "wb") as df:
               df.write(compressed)
       os.remove(source)

   rh = logging.handlers.RotatingFileHandler(...)
   rh.rotator = rotator
   rh.namer = namer

These are not "true" .gz files, as they are bare compressed data, with
no "container" such as you’d find in an actual gzip file. This snippet
is just for illustration purposes.


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 :

   from __future__ import unicode_literals

   import json
   import logging

   # This next bit is to ensure the script runs unchanged on 2.x and 3.x
   try:
       unicode
   except NameError:
       unicode = str

   class Encoder(json.JSONEncoder):
       def default(self, o):
           if isinstance(o, set):
               return tuple(o)
           elif isinstance(o, unicode):
               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 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 "XXXMessage" 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):
       ...


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 either "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 PySide2 and PyQt5
   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)
               level = random.choice(LEVELS)
               logger.log(level, 'Message after delay of %3.1f: %d', delay, i, 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')
           f.setStyleHint(f.Monospace)
           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()
       sys.exit(app.exec_())

   if __name__=='__main__':
       main()


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.

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).
