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我們在開發(fā)基于Flask 的 Web 應用時，往往容易忽略了對日志的使用，而在 Flask 的官方文檔中，對日志這塊的介紹也僅僅停留在如何與系統(tǒng)集成上。記錄日志這個看似很簡單的事情，在實際中很多人卻不一定能做好，要么不知道何時進行日志記錄，要么就是記錄的日志然并卵。所以，今天就來說說記錄日志這件小事，希望對大家學習flask有所幫助。

　　說它是件小事，因為它的確不會影響你系統(tǒng)的正常流程，有沒有它系統(tǒng)都能跑起來，也正因為這樣，很多人便忽略了日志的處理，或者干脆都沒有配置日志輸出，整個系統(tǒng)沒有任何日志輸出（Nginx 日志不算）。當然，如果是我們自己開發(fā)的一些小網站，大家用來練練手或著用戶量不大，有沒有日志都一樣，但是對于一些大型的系統(tǒng)，它的用戶是很多的，在任何一個環(huán)節(jié)都可能出問題，為了能夠及時的定位問題和監(jiān)控系統(tǒng)運行狀態(tài)，正確合理的記錄日志就非常非常重要了。一般情況下，我們需要關注的是三個方面的內容：

　　· 日志信息的集中采集、存儲和檢索：這個主要是在多節(jié)點的情況下如何方便的查看日志信息。

　　· 日志信息的輸出策略：要保證日志輸出的全面而又不顯凌亂，方便開發(fā)人員跟蹤和分析問題。

　　· 關鍵業(yè)務的日志輸出：我們常說的打點就屬于這個范疇，比如我們的一些瀏覽記錄等，這個就需要根據業(yè)務要求來做針對性設計了。

　　我們在這里主要是圍繞第二個問題來展開，也是我們開發(fā)人員最直接接觸的情況。

　　日志輸出級別

　　從Flask 0.3 版本開始，系統(tǒng)就已經幫我們預配置了一個 logger ，而這個 logger 的使用也是非常簡單：

　　app.logger.debug('A value for debugging')app.logger.warning('A warning occurred (%d apples)', 42)app.logger.error('An error occurred')

　　其中的app 就是 Flask 的實例，而這個 app.logger 也就是一個標準的 logging Logger ，因此，我們在使用 app.logger 時可選擇的輸出級別與 python logging 中的定義是一致的。

　　· ERROR ：這個級別的日志意味著系統(tǒng)中發(fā)生了非常嚴重的問題，必須有人馬上處理，比如數據庫不可用了，系統(tǒng)的關鍵業(yè)務流程走不下去了等等。很多人在實際開發(fā)的時候，不會去區(qū)分問題的重要程度，只要有問題就error 記錄下來，其實這樣是非常不負責任的，因為對于成熟的系統(tǒng)，都會有一套完整的報錯機制，那這個錯誤信息什么時候需要發(fā)出來，很多都是依據單位時間內 error 日志的數量來確定的。因此如果我們不分輕重緩急，一律 error 對待，就會徒增報錯的頻率，久而久之，我們的救火隊員對錯誤警報就不會那么在意，這個警報也就失去了原始的意義。

　　· WARN ：發(fā)生這個級別的問題時，處理過程可以繼續(xù)，但必須要對這個問題給予額外的關注。假設我們現(xiàn)在有一個系統(tǒng)，希望用戶每一個月更換一次密碼，而到期后，如果用戶沒有更新密碼我們還要讓用戶可以繼續(xù)登錄，這種情況下，我們在記錄日志時就需要使用WARN 級別了，也就是允許這種情況存在，但必須及時做跟蹤檢查。

　　· INFO ：這個級別的日志我們用的也是比較多，它一般的使用場景是重要的業(yè)務處理已經結束，我們通過這些INFO 級別的日志信息，可以很快的了解應用正在做什么。我們以在 12306 上買火車票為例，對每一張票對應一個 INFO 信息描述 “[who] booked ticket from [where] to [where]” 。

　　· DEBUG 和 TRACE ：我們把這兩個級別放在一起說，是應為這兩個級別的日志是只限于開發(fā)人員使用的，用來在開發(fā)過程中進行調試，但是其實我們有時候很難將DEBUG 和 TRACE 區(qū)分開來，一般情況下，我們使用 DEBUG 足以。

　　以上就是我們實際開發(fā)中最多接觸的幾種日志級別，基本能覆蓋99% 的情況。最后我們要注意的就是，最好能盡可能輸出更多的日志信息，并且不做任何過濾，同時輸出的每一條日志的詳細信息要切當，讓我們可以快速過濾并找到所需的信息。

　　日志輸出信息

　　當我們確定了使用哪個級別來寫入日志后，下一步要做的就是確定要記錄什么樣的信息。針對這一塊的內容，其實又可以細分。

　　日志應該記錄什么

　　一般來說，日志的記錄要滿足幾個要求：可讀、干凈、詳細和自描述。我們先來看幾個反模式的例子：

　　app.logger.debug('message processed')

　　app.logger.debug(message.get_message_id())

　　app.logger.debug('message with id %s', message.get_message_id())

　　if isinstance(message, TextMessage):

　　...else:

　　app.logger.warn('unknow message type')

　　上面列出的這幾個例子，問題在什么地方呢？當看到這些日志信息后，我們首先意識到的肯定是哪里出了問題，但是，這個問題產生的原因是什么我們并不清楚，也就是說，只根據這樣的日志我們是沒辦法對問題進行修復的。所以我們在記錄日志的時候，應該要盡量的詳細，日志的上下文要交代清楚。

　　另外一種反模式的日志信息，我們通常叫做魔法日志。就比如說，有的開發(fā)人員為了自己查找信息方便，會輸出一些類似&&&###>>>>>> 的日志，這些特殊的符號只有開發(fā)者本人清楚到底是做什么的，而對其他人來說，看到這些日志絕對是一臉懵逼。即使是開發(fā)者本人，哪怕當時能夠清楚這些魔法日志的特殊含義，但時間一長，估計他們也很難回想起當時為啥要輸出這些鬼東西了吧。

　　其次，還有一種是要關注外部系統(tǒng)，也就是在和任何外部系統(tǒng)通信的時候，建議記錄所有進出系統(tǒng)的數據。但是，記錄這些信息時，性能是一個比較頭痛的問題，有時，需要和外部系統(tǒng)交換的信息量太大，導致無法記錄所有信息。但是，在調試或測試期間我們還是愿意記錄所有信息，并準備為此付出一些性能的代價，這個可以通過仔細控制log 級別來實現(xiàn)，比如：

　　if app.config['debug']:

　　app.logger.debug('...')else:

　　app.logger.info('...')

　　最后要提的一點就是，我們輸出的這些日志信息中，絕對不可以透露系統(tǒng)密碼和一些個人信息。

　　如何打印日志內容

　　當我們明確了該用哪個級別去記錄哪些信息后，就要把這些信息輸出到日志文件中，但是想正確高效的打印日志內容也并非一件簡單的事。Flask 已經幫我們預配置了一個 logger ，我們可以使用這個 logger 來完成我們所有的打印操作。

　　我們在記錄日志的時候絕對不可以使用 print ，即使我們在開發(fā)調試的時候能夠在控制臺看到打印的信息，但是這樣的信息并不會記錄到日志文件中，當我們的程序上線后，跟沒有記錄日志的效果是一樣的。因此，哪怕是在開發(fā)調試時，也要盡量使用logger 。

　　最簡單的日志打印就是輸出一個字符串，比如像下面這樣

　　app.logger.info('this is a string')

　　但大部分時候，我們要記錄的信息都會包含一些參數，有一種實現(xiàn)方式是提前構造出這個字符串

　　message_info = 'the message is %s' % info

　　app.logger.info(message_info)

　　這種寫法也沒啥問題，但其實，logger 內部也可以幫助我們完成上面的操作，也就是我們還可以寫成下面這樣

　　app.logger.info('the message if %s', info)

　　這樣看起來是不是簡潔了好多呢？

　　記錄異常信息

　　記錄異常信息嚴格來說也應該算到日志輸出的范疇，之所以把它拿出來單獨說，是因為除了說明應該怎樣去記錄異常外，這里還要說下如何去自定義異常。

　　正確的記錄異常信息

　　對于異常，我們更想看到的其實是它的堆棧信息，而不是簡單的一句話，堆棧信息可以幫助我們快速的定位問題出處。如果想打印堆棧，我們前面的記錄方法就不再實用了，哪怕我們把 Exception 的實例丟到logger 里打印出來的也僅僅是錯誤信息而不是堆棧信息。比如下面的例子

　　a = [1, 2, 3]try:

　　print a[3]except Exception, e:

　　logging.error(e)

　　如果我們查看日志，發(fā)現(xiàn)打印出的僅僅是一行錯誤信息：

　　Tue, 24 Jan 2017 16:07:20 demo.py[line:22] ERROR list index out of range

　　那如何打印出堆棧信息呢？python 給我們提供了一個 exception 方法，它的使用跟 debug 、info 、 warn 、 error 幾個方法是一樣的，我們可以把上面的代碼修改一下

　　a = [1, 2, 3]try:

　　print a[3]

　　except Exception, e:

　　logging.exception(e)

　　之后我們再看日志輸出

　　Tue, 24 Jan 2017 17:19:37 demo.py[line:22] ERROR list index out of range

　　Traceback (most recent call last):

　　File "/Users/xiaoz/developments/python/ttest/demo.py", line 20, in test

　　print a[3]

　　IndexError: list index out of range

　　除了我們上面使用 error 方法打印的錯誤信息外，還打印出了出錯的堆棧信息，由此看見， exception 方法打印的日志會包含兩項，第一項就是調用exception 方法時傳入的message ，還有一項是緊跟在 message 后面的堆棧信息。

　　當我們使用 exception 方法時，它記錄的日志級別為 ERROR ，如果我們希望打印出堆棧信息，同時又不希望使用 ERROR 這個級別怎么辦呢？如果你查看exception 方法的實現(xiàn)，會發(fā)現(xiàn)，它只是多加了一行代碼 kwargs['exc_info'] = 1 ，然后調用了 error 方法，以此類推，如果我們希望打印堆棧信息就可以像下面這樣寫： app.logger.info('message info is %s', message, exc_info=1) 。

　　Flask 允許我們自定義對異常的處理，一般情況下，我們會做一些統(tǒng)一處理，比如下面這樣

　　@app.errorhandler(500)def internal_server_error(e):

　　app.logger.exception('error 500: %s', e)

　　response = json_error('internal server error')

　　response.status_code = 500

　　return response

　　我們在返回結果的同時，對錯誤信息進行了記錄，這樣做也是為了避免模板代碼，減少開發(fā)人員的工作量。但是，在減少我們開發(fā)量的同時，這也意味著可能會帶來另外一個問題，很多程序員喜歡捕獲異常后將錯誤寫入日志，然后再將異常包裝后重新拋出，這樣會重復打印日志信息：

　　... some thing ...

　　try:

　　... do some thing ...except Exception, e:

　　app.logger.error(e)

　　raise SomeException(e)

　　還有一種情況，如果我們在捕獲異常的時候，不分情況統(tǒng)一捕獲 Exception 也是不對的。直接捕獲 Exception 固然方便，但是我們捕獲的范圍太大的話，有的時候會吃掉關鍵的信息，而這些被吃掉的異常又沒有打印錯誤信息和堆棧，一旦有問題，是很難排查的，比如我們定義了下面的方法

　　def some_method():

　　.. do some thing ..

　　try:

　　.. do dome thing 2 ..

　　return True

　　except Exception, e:

　　return False

　　當 do some thing 2 中發(fā)生異常時，我們是沒法察覺到的，這樣不但會使方法返回不正確，也會給排查帶來困難。

　　自定義異常

　　首先，我們看看為什么要自定義異常，在需要拋出異常的地方，我們直接 raise Exception() 不好嗎？答案很顯然，肯定是不好，具體的原因，我們下面就逐條分析下。

　　1. 大多時候我們都是使用 json 來為不同端提供接口支持，不管成功與否，都必須使用統(tǒng)一的數據格式。如果系統(tǒng)充斥著各種異常就很難做到統(tǒng)一。

　　2. 要能反映出該異常的重要程度，比如：如果是參數校驗異常則被認為不是很重要，可能直接記下 warn 日志就行了，而 orm 異常必須要記錄 error 日志。

　　3. 最后，對于異常的信息要有區(qū)分，比如，對于 orm 異常，我們希望給用戶看到的是一條簡單的系統(tǒng)出錯的提示信息，而我們在查看日志時必須要有詳細的異常信息。

　　為了解決上面的問題，需要我們來自定義異常，并且使用的時候也盡量要使用已定義的異常類。這里我們來看一種實現(xiàn)方式，大家可以參考

　　class BaseError(Exception):

　　default_status_code = 200

　　LEVEL_DEBUG = 0

　　LEVEL_INFO = 1

　　LEVEL_WARN = 2

　　LEVEL_ERROR = 3

　　def __init__(self, message, status_code=None, extras=None, parent_error=None):

　　self._message = message

　　self._code = status_code

　　self.extras = extras

　　self.parent_error = parent_error

　　self.level = BaseError.LEVEL_DEBUG

　　@property

　　def status_code(self):

　　if not self._code:

　　return BaseError.default_status_code

　　return self._code

　　def to_dict(self):

　　rv = {

　　'error_message': self._message,

　　'status_code': self.status_code,

　　'success': False

　　}

　　return rv

　　class ValidationError(BaseError):

　　def __init__(self, message, extras=None):

　　super(ValidationError, self).__init__(message=message, extras=extras)

　　self.level = BaseError.LEVEL_INFO

　　class NotFoundError(BaseError):

　　def __init__(self, message, extras=None):

　　super(NotFoundError, self).__init__(message=message, extras=extras)

　　self.level = BaseError.LEVEL_WARN

　　class FormError(BaseError):

　　def __init__(self, form):

　　message = form.get_validate_error()

　　super(FormError, self).__init__(message, extras=form.data)

　　self.level = BaseError.LEVEL_INFO

　　class OrmError(BaseError):

　　def __init__(self, message, status_code=None, extras=None, parent_error=None):

　　super(OrmError, self).__init__(message, status_code, extras, parent_error)

　　self.level = BaseError.LEVEL_ERROR

　　定義了上面的異常信息后，我們在統(tǒng)一處理錯誤信息的時候就可以像下面這樣實現(xiàn)：

　　@app.errorhandler(BaseError)def custom_error_handler(e):

　　if e.level in [BaseError.LEVEL_WARN, BaseError.LEVEL_ERROR]:

　　if isinstance(e, OrmError):

　　app.logger.exception('%s %s' % (e.parent_error, e))

　　else:

　　app.logger.exception(' 錯誤信息 : %s %s' % (e.extras, e))

　　response = jsonify(e.to_dict())

　　response.status_code = e.status_code

　　return response

　　如此，就兼顧了日志的錯誤級別和接口返回的數據格式。

　　我們還應該注意什么

　　其實，對于日志的記錄，我們前面七七八八也講了個差不多，在開發(fā)的時候如果我們能夠注意到上面提到的一些問題，已經能夠算是比較合格的打日志了。當然，還有一些小的問題，在最后還是要說明一下。

　　第一個，就是需要我們關鍵一下性能問題，也就是避免因為日志拖慢應用系統(tǒng)。如果輸出的日志信息太多，必然會增加磁盤的寫入負擔，通常情況下，每小時輸出到磁盤的數據量達到幾百M 就已經是上限了。

　　第二個，就是不要由于log 語句導致業(yè)務過程中斷。我們的本意是通過日志來記錄系統(tǒng)的一些運行信息，但是， log 語句本身也是有可能發(fā)生異常的，如果因為我們的代碼，導致日志記錄的時候拋出了異常，就真的是得不償失了。

　　OK ，關于在 Flask 系統(tǒng)中如何進行日志記錄，就介紹到這了，其實，上面提到的內容不僅在 Flask 系統(tǒng)中可行，基本上所有的 Web 系統(tǒng)都有參考價值。

來源：簡書

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