# Recettes pour la journalisation

Auteur:

  Vinay Sajip <vinay_sajip at red-dove dot com>

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

## Journalisation dans plusieurs modules

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

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

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

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

    import logging

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

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

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

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

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

Quand vous le lancez, vous devez voir

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

et, dans le fichier, vous devez trouver

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

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

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

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

## Personnalisation du niveau de journalisation

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

- envoyer les messages de niveau `INFO` et `WARNING` à `sys.stdout` ;

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

        return filter

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

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

    import json
    import logging
    import logging.config

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

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

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

        return filter

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

Et après l'avoir exécuté comme ceci :

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

Nous obtenons le résultat attendu :

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

## Exemple d’un serveur de configuration

Voici un exemple de module mettant en œuvre la configuration de la journalisation via un serveur :

    import logging
    import logging.config
    import time
    import os

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

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

    logger = logging.getLogger('simpleExample')

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

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

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

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

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

## Utilisation de gestionnaires bloquants

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

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

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

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

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

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

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

ce qui produit ceci à l’exécution :

    MainThread: Look out!

Note

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

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

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

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

    import logging, logging.handlers

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

        allow_reuse_address = True

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

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

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

    if __name__ == '__main__':
        main()

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

## Ajout d’informations contextuelles dans la journalisation

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

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

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

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

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

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

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

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

que vous pouvez utiliser comme ceci :

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

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

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

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

### Utilisation de filtres pour transmettre des informations contextuelles

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

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

    import logging
    from random import choice

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

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

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

        def filter(self, record):

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

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

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

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

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

## Use of `contextvars`

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

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

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

    # webapplib.py
    import logging
    import time

    logger = logging.getLogger(__name__)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    if __name__ == '__main__':
        main()

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

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

## Ajout d'informations contextuelles dans la journalisation

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

    import copy
    import logging

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

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

        logger.info('A log message')

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

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

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

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

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

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

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

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

    # Arrays used for random selections in this demo

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

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

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

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

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

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

    if __name__ == '__main__':
        main()

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

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

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

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

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

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

### Utilisation de concurrent.futures.ProcessPoolExecutor

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

    queue = multiprocessing.Queue(-1)

vous devez écrire

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

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

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

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

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

### Déploiement d’applications Web avec Gunicorn et uWSGI

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

## Utilisation du roulement de fichiers

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

    import glob
    import logging
    import logging.handlers

    LOG_FILENAME = 'logging_rotatingfile_example.out'

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

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

    my_logger.addHandler(handler)

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

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

    for filename in logfiles:
        print(filename)

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

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

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

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

## Utilisation d’autres styles de formatage

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    import logging

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

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

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

    logger = StyleAdapter(logging.getLogger(__name__))

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

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

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

## Personnalisation de `LogRecord`

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

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

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

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

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

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

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

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

    logger = logging.getLogger(__name__)

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

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

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

    old_factory = logging.getLogRecordFactory()

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

    logging.setLogRecordFactory(record_factory)

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

## Subclassing QueueHandler and QueueListener- a ZeroMQ example

### Subclass `QueueHandler`

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

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

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

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

    handler = ZeroMQSocketHandler(sock)

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

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

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

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

### Subclass `QueueListener`

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

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

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

## Subclassing QueueHandler and QueueListener- a `pynng` example

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

### Subclass `QueueListener`

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

    import pynng

    DEFAULT_ADDR = "tcp://localhost:13232"

    interrupted = False

    class NNGSocketListener(logging.handlers.QueueListener):

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

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

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

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

### Subclass `QueueHandler`

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

    import pynng

    DEFAULT_ADDR = "tcp://localhost:13232"

    class NNGSocketHandler(logging.handlers.QueueHandler):

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

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

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

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

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

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

In the second sender shell:

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

In the listener shell:

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

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

## Exemple de configuration basée sur un dictionnaire

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

## Exemple plus élaboré avec traitement en parallèle

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    if __name__ == '__main__':
        main()

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

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

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

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

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

       'ASCII section\ufeffUnicode section'

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

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

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

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

## Journalisation structurée

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

    import json
    import logging

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

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

    _ = StructuredMessage   # optional, to improve readability

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

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

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

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

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

    import json
    import logging

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

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

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

    _ = StructuredMessage   # optional, to improve readability

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

    if __name__ == '__main__':
        main()

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

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

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

## Personnalisation des gestionnaires avec `dictConfig()`

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

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

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

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

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

    import logging, logging.config, os, shutil

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

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

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

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

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

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

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

    '()': owned_file_handler,

vous pouvez écrire par exemple :

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

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

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

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

## Using particular formatting styles throughout your application

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

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

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

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

### Using LogRecord factories

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

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

### Using custom message objects

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

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

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

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

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

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

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

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

Secondly, formatting with `string.Template`:

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

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

## Sending logging messages to email, with buffering

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

    import logging
    import logging.handlers
    import smtplib

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

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

    if __name__ == '__main__':
        import argparse

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

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

## Formatting times using UTC (GMT) via configuration

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

    import logging
    import time

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

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

    import logging
    import logging.config
    import time

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

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

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

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

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

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

## Using a context manager for selective logging

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

    import logging
    import sys

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

## A CLI application starter template

Here's an example which shows how you can:

- Use a logging level based on command-line arguments

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

- Make use of simple, minimal configuration

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

    import argparse
    import importlib
    import logging
    import os
    import sys

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

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

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

    # start.py
    import logging

    logger = logging.getLogger(__name__)

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

and thus for stopping:

    # stop.py
    import logging

    logger = logging.getLogger(__name__)

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

and similarly for restarting:

    # restart.py
    import logging

    logger = logging.getLogger(__name__)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

And if we want less:

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

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

## A Qt GUI for logging

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

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

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

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

    import datetime
    import logging
    import random
    import sys
    import time

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

    logger = logging.getLogger(__name__)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    if __name__=='__main__':
        main()

## Logging to syslog with RFC5424 support

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

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

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

    class SysLogHandler5424(logging.handlers.SysLogHandler):

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

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

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

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

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

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

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

## How to treat a logger like an output stream

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

    import logging

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

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

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

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

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

    if __name__ == "__main__":
        main()

When this script is run, it prints

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

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

    import sys

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

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

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

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

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

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

then running the script results in

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

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

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

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

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

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

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

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

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

## How to uniformly handle newlines in logging output

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

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

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

You can use the mixin as in the following script:

    import logging

    from mymixins import MultilineMixin

    logger = logging.getLogger(__name__)

    class StreamHandler(MultilineMixin, logging.StreamHandler):
        pass

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

The script, when run, prints something like:

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

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

    import logging

    logger = logging.getLogger(__name__)

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

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

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

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

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

## Patterns to avoid

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

### Opening the same log file multiple times

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

### Adding handlers other than `NullHandler` to a logger in a library

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

### Creating a lot of loggers

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

## Autres ressources

Voir aussi

Module `logging`

  Référence de l’API du module de journalisation.

Module `logging.config`

  API pour la configuration du module de journalisation.

Module `logging.handlers`

  Gestionnaires utiles inclus avec le module de journalisation.

Tutoriel de découverte

Tutoriel avancé