# 로깅 요리책

저자:

  Vinay Sajip <vinay_sajip at red-dove dot com>

This page contains a number of recipes related to logging, which have been found useful in the past. For links to tutorial and reference information, please see Other resources.

## 여러 모듈에서 로깅 사용하기

`logging.getLogger('someLogger')` 를 여러 번 호출하면 같은 로거 객체에 대한 참조가 반환됩니다. 같은 모듈 내에서뿐만 아니라, 같은 파이썬 인터프리터 프로세스에 있는 한, 여러 모듈에서도 마찬가지입니다. 참조가 같은 객체를 가리킨다는 것에 더해, 응용 프로그램 코드는 하나의 모듈에서 부모 로거를 정의 및 구성하고 별도의 모듈에서 자식 로거를 생성 (구성하지 않음) 할 수 있으며, 자식에 대한 모든 로거 호출은 부모로 전달됩니다. 다음은 메인 모듈입니다:

    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()')

다음은 보조 모듈입니다:

    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"')

출력은 이렇게 됩니다:

    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()

## 여러 스레드에서 로깅 하기

여러 스레드에서 로깅 하는데 특별한 노력이 필요하지는 않습니다. 다음 예제에서는 메인 (최초) 스레드와 다른 스레드에서의 로깅을 보여줍니다:

    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()

실행하면 스크립트는 다음과 같이 인쇄합니다:

       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

예상대로 로그 출력이 산재해 있음을 볼 수 있습니다. 물론, 이 방법은 여기에 표시된 것보다 많은 스레드에서도 작동합니다.

## 다중 처리기 및 포매터

로거는 일반 파이썬 객체입니다. `addHandler()` 메서드에는 추가할 수 있는 처리기의 수에 대한 최소 또는 최대 할당량이 없습니다. 때로는 응용 프로그램이 모든 심각도의 모든 메시지를 텍스트 파일에 기록하는 동시에, 에러 또는 그 이상을 콘솔에 기록하는 것이 유용 할 수 있습니다. 이렇게 설정하려면, 적절한 처리기를 구성하기만 하면 됩니다. 응용 프로그램 코드의 로깅 호출은 변경되지 않습니다. 다음은 앞의 간단한 모듈 기반 구성 예제를 약간 수정 한 것입니다:

    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')

‘응용 프로그램’ 코드는 여러 처리기에 신경 쓰지 않습니다. 변경된 것은 fh 라는 새로운 처리기의 추가 및 구성뿐입니다.

중요도가 높거나 낮은 필터를 사용하여 새 처리기를 만드는 기능은 응용 프로그램을 작성하고 테스트할 때 매우 유용합니다. 디버깅을 위해 많은 `print` 문을 사용하는 대신에 `logger.debug` 를 사용하십시오: 나중에 삭제하거나 주석 처리해야 할 print 문과 달리, logger.debug 문은 소스 코드에서 그대로 유지될 수 있고, 그들을 다시 필요로 할 때까지 휴면 상태로 남아 있습니다. 그때, 필요한 유일한 변경은 로거 또는 처리기의 심각도 수준을 DEBUG로 수정하는 것입니다.

## 여러 대상으로 로깅 하기

다른 메시지 포맷으로 다른 상황에서 콘솔과 파일에 기록하려고 한다고 가정 해 봅시다. DEBUG 이상 수준의 메시지를 파일에 기록하고, 수준 INFO 이상인 메시지를 콘솔에 기록하려고 한다고 가정 해보십시오. 또한, 타임스탬프가 파일에는 포함되어야 하지만, 콘솔 메시지에는 없어야 한다고 가정합시다. 이렇게 하면 됩니다:

    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.')

실행하면 콘솔에는 다음과 같이 출력됩니다.

    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.

파일에는 이렇게 기록됩니다.

    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.

보시다시피 DEBUG 메시지는 파일에만 표시됩니다. 다른 메시지는 두 목적지로 전송됩니다.

이 예제는 콘솔과 파일 처리기를 사용하지만, 여러분이 선택하는 처리기의 수나 조합에 제약이 없습니다.

Note that the above choice of log filename `/tmp/myapp.log` implies use of a standard location for temporary files on POSIX systems. On Windows, you may need to choose a different directory name for the log - just ensure that the directory exists and that you have the permissions to create and update files in it.

## Custom handling of levels

Sometimes, you might want to do something slightly different from the standard handling of levels in handlers, where all levels above a threshold get processed by a handler. To do this, you need to use filters. Let’s look at a scenario where you want to arrange things as follows:

- Send messages of severity `INFO` and `WARNING` to `sys.stdout`

- Send messages of severity `ERROR` and above to `sys.stderr`

- Send messages of severity `DEBUG` and above to file `app.log`

Suppose you configure logging with the following JSON:

    {
        "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"
            }
        }
    }

and changing the section on the `stdout` handler to add it:

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

A filter is just a function, so we can define the `filter_maker` (a factory function) as follows:

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

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

        return filter

This converts the string argument passed in to a numeric level, and returns a function which only returns `True` if the level of the passed in record is at or below the specified level. Note that in this example I have defined the `filter_maker` in a test script `main.py` that I run from the command line, so its module will be `__main__` - hence the `__main__.filter_maker` in the filter configuration. You will need to change that if you define it in a different module.

With the filter added, we can run `main.py`, which in full is:

    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')

And after running it like this:

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

We can see the results are as expected:

    $ 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

## 구성 서버 예제

다음은 로깅 구성 서버를 사용하는 모듈의 예입니다:

    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()

다음은 파일 이름을 받아서, 그 파일을 새 로깅 구성으로 (이진 인코딩된 길이를 적절하게 앞에 붙여서) 서버로 보내는 스크립트입니다:

    #!/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')

## 블록 하는 처리기 다루기

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

흔히 느린 행동을 보이는 범인은 `SMTPHandler` 입니다: 개발자의 통제 밖에 있는 여러 가지 이유로, 전자 우편을 보내는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다 (예를 들어, 잘 동작하지 않는 메일 또는 네트워크 인프라). 그러나 거의 모든 네트워크 기반 처리기는 블록 할 수 있습니다. `SocketHandler` 작업도 너무 느린 DNS 질의를 이면에서 수행 할 수 있습니다 (그리고 이 질의는 여러분의 통제 밖에 있는, 파이썬 계층 아래의 소켓 라이브러리 코드 깊숙이 있을 수 있습니다).

한 가지 해결책은 두 부분으로 된 접근법을 사용하는 것입니다. 첫 번째 부분에서는, 성능이 중요한 스레드에서 액세스하는 로거에 `QueueHandler` 만 붙입니다. 그들은 단순히 큐에 씁니다. 충분한 용량으로 큐의 크기를 조정하거나, 크기의 상한이 없도록 초기화 할 수 있습니다. 큐에 대한 쓰기는 일반적으로 신속하게 받아들여지지만, 코드에서 예방책으로 `queue.Full` 예외를 잡아야 할 것입니다. 코드에 성능이 중요한 스레드가 있는 라이브러리 개발자인 경우, 코드를 사용할 다른 개발자의 이익을 위해 이것을 (여러분의 로거에 `QueueHandlers` 만 붙이라는 제안과 함께) 문서로 만들어야 합니다.

해결책의 두 번째 부분은 `QueueListener`며, 이는 `QueueHandler` 에 상응하여 설계되었습니다. `QueueListener` 는 매우 간단합니다: 큐와 처리기를 넘겨주면 `QueueHandlers` (또는 `LogRecords` 의 다른 소스)에서 보낸 LogRecord를 큐에서 수신하는 내부 스레드를 시작합니다. `LogRecords` 는 큐에서 제거되고 처리를 위해 처리기로 전달됩니다.

별도의 `QueueListener` 클래스를 사용하면 같은 인스턴스를 사용하여 여러 개의 `QueueHandlers` 를 처리할 수 있다는 장점이 있습니다. 이것은 특별한 이점 없이 처리기당 하나의 스레드를 먹게 되는 기존의 처리기 클래스의 스레드 버전을 만드는 것보다 자원 친화적입니다.

이 두 클래스를 사용하는 예제는 다음과 같습니다 (임포트 생략):

    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()

실행하면, 다음과 같은 결과를 만듭니다:

    MainThread: Look out!

참고

Although the earlier discussion wasn’t specifically talking about async code, but rather about slow logging handlers, it should be noted that when logging from async code, network and even file handlers could lead to problems (blocking the event loop) because some logging is done from `asyncio` internals. It might be best, if any async code is used in an application, to use the above approach for logging, so that any blocking code runs only in the `QueueListener` thread.

버전 3.5에서 변경: 파이썬 3.5 이전 버전에서는, `QueueListener` 는 항상 큐에서 받은 모든 메시지를 초기화될 때 제공된 모든 처리기로 전달했습니다. (이것은 큐가 채워질 때 수준 필터링이 모두 반대편에서 행해졌다고 가정했기 때문입니다.) 3.5 이후부터, 이 동작은 키워드 인자 `respect_handler_level=True` 를 리스너의 생성자에 전달함으로써 변경될 수 있습니다. 이렇게 할 때, 리스너는 각 메시지의 수준을 처리기의 수준과 비교하여, 적절한 메시지만 처리기에 전달되도록 합니다.

## 네트워크에서 로깅 이벤트 보내고 받기

네트워크를 통해 로깅 이벤트를 보내고, 받는 쪽에서 처리하려고 한다고 합시다. 이렇게 하는 간단한 방법은 `SocketHandler` 인스턴스를 보내는 쪽의 루트 로거에 연결하는 것입니다:

    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.')

수신 측에서는 `socketserver` 모듈을 사용하여 수신기를 구성할 수 있습니다. 기본적인 작업 예제는 다음과 같습니다:

    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()

먼저 서버를 실행한 다음 클라이언트를 실행합니다. 클라이언트 쪽에서는 콘솔에 아무것도 인쇄되지 않습니다. 서버 측에서 다음과 같은 내용이 보여야 합니다.:

    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.

### Running a logging socket listener in production

To run a logging listener in production, you may need to use a process-management tool such as Supervisor. Here is a Gist which provides the bare-bones files to run the above functionality using Supervisor. It consists of the following files:

File | Purpose
--- | ---
`prepare.sh` | A Bash script to prepare the environment for testing
`supervisor.conf` | The Supervisor configuration file, which has entries for the listener and a multi-process web application
`ensure_app.sh` | A Bash script to ensure that Supervisor is running with the above configuration
`log_listener.py` | The socket listener program which receives log events and records them to a file
`main.py` | A simple web application which performs logging via a socket connected to the listener
`webapp.json` | A JSON configuration file for the web application
`client.py` | A Python script to exercise the web application

The web application uses Gunicorn, which is a popular web application server that starts multiple worker processes to handle requests. This example setup shows how the workers can write to the same log file without conflicting with one another — they all go through the socket listener.

To test these files, do the following in a POSIX environment:

1. Download the Gist as a ZIP archive using the Download ZIP button.

2. Unzip the above files from the archive into a scratch directory.

3. In the scratch directory, run `bash prepare.sh` to get things ready. This creates a `run` subdirectory to contain Supervisor-related and log files, and a `venv` subdirectory to contain a virtual environment into which `bottle`, `gunicorn` and `supervisor` are installed.

4. Run `bash ensure_app.sh` to ensure that Supervisor is running with the above configuration.

5. Run `venv/bin/python client.py` to exercise the web application, which will lead to records being written to the log.

6. Inspect the log files in the `run` subdirectory. You should see the most recent log lines in files matching the pattern `app.log*`. They won’t be in any particular order, since they have been handled concurrently by different worker processes in a non-deterministic way.

7. You can shut down the listener and the web application by running `venv/bin/supervisorctl -c supervisor.conf shutdown`.

You may need to tweak the configuration files in the unlikely event that the configured ports clash with something else in your test environment.

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`.

## 로그 출력에 문맥 정보 추가

로깅 호출에 전달된 매개 변수 외에도 로깅 출력에 문맥 정보가 포함되기 원하는 경우가 있습니다. 예를 들어, 네트워크 응용 프로그램에서, (원격 클라이언트의 사용자 이름 또는 IP 주소와 같은) 클라이언트별 정보를 로그에 기록하는 것이 바람직 할 수 있습니다. 이를 달성하기 위해 extra 매개 변수를 사용할 수는 있지만, 이러한 방식으로 정보를 전달하는 것이 항상 편리하지는 않습니다. 연결마다 `Logger` 인스턴스를 만들고 싶을지 모르지만, 이러한 인스턴스는 가비지 수집되지 않기 때문에 좋지 않습니다. `Logger` 인스턴스의 수가 응용 프로그램 로깅에 사용하고자 하는 세분성 수준에 의존적일 때 이것이 실제로 문제가 되지는 않지만, `Logger` 인스턴스의 수가 실질적으로 무제한이 되면 관리하기 어려울 수 있습니다.

### 문맥 정보 전달에 LoggerAdapters 사용하기

로깅 이벤트 정보와 함께 출력되는 문맥 정보를 전달하는 쉬운 방법은 `LoggerAdapter` 클래스를 사용하는 것입니다. 이 클래스는 `Logger`처럼 보이도록 설계되어 있어서, `debug()`, `info()`, `warning()`, `error()`, `exception()`, `critical()` 및 `log()`를 호출할 수 있습니다. 이 메서드들은 `Logger` 에 있는 것과 똑같은 서명을 가지므로, 두 형의 인스턴스를 같은 의미로 사용할 수 있습니다.

`LoggerAdapter` 의 인스턴스를 생성할 때, `Logger` 인스턴스와 문맥 정보가 포함된 딕셔너리류 객체를 전달합니다. `LoggerAdapter` 의 인스턴스에서 로깅 메서드 중 하나를 호출하면, 생성자에 전달된 하위 `Logger` 인스턴스에 호출을 위임하고, 이 호출에 문맥 정보를 전달하도록 배치합니다. 다음은 `LoggerAdapter` 코드에서 발췌한 내용입니다:

    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)

`LoggerAdapter` 의 `process()` 메서드는 문맥 정보가 로그 출력에 추가되는 곳입니다. 로깅 호출의 메시지 및 키워드 인자를 받아서, 하부 로거에 대한 호출에서 사용될 (대체로) 수정된 버전을 돌려줍니다. 이 메서드의 기본 구현은 메시지는 그대로 두고, 키워드 인자에 생성자로 전달된 딕셔너리류 객체를 값으로 갖는 ‘extra’ 키를 삽입합니다. 물론, 어댑터에 대한 호출에서 ‘extra’ 키워드 인자를 전달한 경우 자동으로 덮어씁니다.

‘extra’를 사용하는 장점은, 딕셔너리류 객체에 들어있는 값이 `LogRecord` 인스턴스의 __dict__에 병합되어, 키에 대해 알고 있는 `Formatter` 인스턴스로 사용자 정의된 문자열을 사용할 수 있게 된다는 것입니다. 다른 방법이 필요한 경우, 가령 메시지 문자열의 앞이나 뒤에 문맥 정보를 덧붙이려는 경우, `LoggerAdapter` 의 서브 클래스를 만들고, 필요한 작업을 수행하기 위해 `process()` 를 재정의해야 합니다. 다음은 간단한 예제입니다:

    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

이런 식으로 사용할 수 있습니다:

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

그러면 어댑터에 로그 하는 모든 이벤트는 로그 메시지 앞에 `some_conn_id` 값이 붙습니다.

#### 딕셔너리 이외의 객체를 사용하여 문맥 정보 전달하기

실제 딕셔너리를 `LoggerAdapter` 에 전달할 필요는 없습니다 - 로깅에 딕셔너리처럼 보일 수 있도록, `__getitem__` 과 `__iter__` 를 구현하는 클래스의 인스턴스를 전달할 수 있습니다. 값을 동적으로 생성하려는 경우 (반면에 딕셔너리에 들어있는 값은 바뀌지 않습니다) 유용합니다.

### 문맥 정보 전달에 필터 사용하기

사용자 정의 `Filter`를 사용하여 로그 출력에 문맥 정보를 추가할 수도 있습니다. `Filter` 인스턴스는 전달된 `LogRecords` 를 수정할 수 있는데, 어트리뷰트를 추가해서 적절한 포맷 문자열이나 필요하다면 사용자 정의 `Formatter`를 사용해서 출력되도록 할 수 있습니다.

예를 들어 웹 응용 프로그램에서, 처리 중인 요청(또는 적어도 그것의 흥미로운 부분)을 스레드 로컬 (`threading.local`) 변수에 저장한 다음, `Filter` 에서 액세스해서, 요청에서 온 정보를 - 원격 IP 주소와 원격 사용자의 사용자 이름이라고 합시다 - 위의 `LoggerAdapter` 예제에서와같이 어트리뷰트 이름 ‘ip’와 ‘user’를 사용하여 `LogRecord` 에 추가할 수 있습니다. 이 경우 같은 포맷 문자열을 사용하여 위에 표시된 것과 비슷한 출력을 얻을 수 있습니다. 다음은 스크립트 예입니다:

    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')

실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다:

    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

## Imparting contextual information in handlers

Each `Handler` has its own chain of filters. If you want to add contextual information to a `LogRecord` without leaking it to other handlers, you can use a filter that returns a new `LogRecord` instead of modifying it in-place, as shown in the following script:

    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')

## 여러 프로세스에서 단일 파일에 로깅 하기

logging 이 스레드-안전하고, 단일 프로세스의 여러 스레드에서 단일 파일로 로깅 하는 것이 지원되지만, 파이썬에서 여러 프로세스가 단일 파일에 액세스하는 것을 직렬화하는 표준적인 방법이 없으므로, 여러 프로세스에서 단일 파일로 로깅 하는 것은 지원되지 않습니다. 여러 프로세스에서 하나의 파일에 로그 해야 하는 경우, 이 작업을 수행하는 한 가지 방법은 모든 프로세스가 로그를 `SocketHandler` 에 기록하고, 소켓에서 읽어서 파일로 로그 하는 소켓 서버를 구현하는 별도의 프로세스를 사용하는 것입니다. (원한다면, 기존 프로세스 중 하나에서 한 스레드가 이 기능을 전담하도록 할 수 있습니다.) 이 섹션에서 이 접근법을 더 자세하게 설명하고, 여러분의 응용 프로그램에 적용하기 위한 출발점으로 사용할 수 있는 작동하는 소켓 수신기를 제공합니다.

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`.

또는, `Queue` 와 `QueueHandler` 를 사용하여, 모든 로깅 이벤트를 다중 프로세스 응용 프로그램의 프로세스 중 하나에 보낼 수 있습니다. 다음 예제 스크립트는 이렇게 하는 방법을 보여줍니다; 예제에서 별도의 리스너 프로세스가 다른 프로세스가 보낸 이벤트를 수신하고 자체 로깅 구성에 따라 이벤트를 기록합니다. 이 예제가 한 가지 방법만을 보여 주지만 (예를 들어, 별도의 리스너 프로세스 대신 리스너 스레드를 사용할 수도 있습니다 – 구현은 비슷할 것입니다), 리스너와 응용 프로그램의 다른 프로세스가 완전히 다른 로깅 구성을 사용하도록 허용하고, 여러분 자신의 특별한 요구 사항을 충족하는 코드의 기초로 사용할 수 있습니다:

    # 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()

위의 스크립트 변형은 로깅을 메인 프로세스의 별도의 스레드에서 유지합니다:

    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()

이 변형은 특정 로거에 대한 구성을 적용하는 방법을 보여줍니다 - 예를 들어, `foo` 로거는 `foo` 서브 시스템의 모든 이벤트를 `mplog-foo.log` 파일에 저장하는 특별한 처리기를 갖고 있습니다. 이것은 메인 프로세스의 로깅 시스템이 ( 로깅 이벤트가 작업자 프로세스에서 만들어졌다 하더라도) 메시지를 적절한 대상으로 전달하는 데 사용됩니다.

### concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 사용하기

`concurrent.futures.ProcessPoolExecutor`를 사용하여 작업자 프로세스를 시작하려면, 약간 다른 방법으로 큐를 만들어야 합니다.

    queue = multiprocessing.Queue(-1)

대신에, 다음을 사용해야 합니다

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

그런 다음 작업자 생성을:

    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()

에서 다음과 같이 대체할 수 있습니다 (먼저 `concurrent.futures`를 임포트 하는 것을 기억하십시오):

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

### Deploying Web applications using Gunicorn and uWSGI

When deploying Web applications using Gunicorn or uWSGI (or similar), multiple worker processes are created to handle client requests. In such environments, avoid creating file-based handlers directly in your web application. Instead, use a `SocketHandler` to log from the web application to a listener in a separate process. This can be set up using a process management tool such as Supervisor - see Running a logging socket listener in production for more details.

## 파일 회전 사용하기

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)

결과는 6개의 파일이어야 하고, 각기 응용 프로그램에 대한 로그 기록의 일부입니다:

    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

가장 최근의 파일은 항상 `logging_rotatingfile_example.out` 이며, 크기 제한에 도달할 때마다 접미사 `.1` 이 붙은 이름으로 변경됩니다. 기존 백업 파일 각각의 이름이 변경되어 접미사가 증가하고 ( `.1` 이 `.2` 가 되는 등) `.6` 파일이 지워집니다.

분명, 이 예제는 로그 길이를 극단적으로 작게 설정합니다. maxBytes 를 적절한 값으로 설정하고 싶을 겁니다.

## 대체 포매팅 스타일 사용하기

logging이 파이썬 표준 라이브러리에 추가되었을 때, 가변 내용으로 메시지를 포맷하는 유일한 방법은 %-포매팅 방법을 사용하는 것이었습니다. 그 이후로, 파이썬은 두 개의 새로운 포매팅 접근법을 얻었습니다: `string.Template`(파이썬 2.4에 추가됨)과 `str.format()`(파이썬 2.6에 추가됨).

로깅은 (3.2부터) 이 두 가지 추가 포매팅 스타일에 대해 개선된 지원을 제공합니다. `Formatter` 클래스는 `style` 이라는 추가적인 키워드 매개 변수를 취하도록 개선되었습니다. 기본값은 `'%'` 이지만, 다른 두 가지 포매팅 스타일에 해당하는 `'{'` 및 `'$'` 를 사용할 수 있습니다. (여러분이 기대하듯이) 이전 버전과의 호환성은 기본적으로 유지되지만, style 매개변수를 명시적으로 지정하면 `str.format()` 또는 `string.Template` 과 함께 작동하는 포맷 문자열을 지정할 수 있습니다. 다음은 가능성을 보여주기 위한 예제 콘솔 세션입니다:

    >>> 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
    >>>

로그로 최종 출력하기 위해 로깅 메시지를 포매팅하는 것은 개별 로깅 메시지가 구성되는 방식과 완전히 별개입니다. 개별 메시지에는 다음과 같이 %-포매팅을 사용할 수 있습니다:

    >>> 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
    >>>

로깅 호출(`logger.debug()`, `logger.info()` 등)은 실제 로깅 메시지 자체를 위해서는 위치 매개 변수만을 취하고, 키워드 매개 변수는 실제 로깅 호출을 어떻게 다뤄야 하는지를 지정하는 옵션을 결정하는 용도로만 사용됩니다 (예를 들어, 트레이스백 정보를 로그 해야 할지를 가리키는 `exc_info` 키워드 매개 변수나 로그에 추가되는 문맥 정보를 나타내는 `extra` 키워드 매개 변수). 그래서 여러분은 `str.format()` 또는 `string.Template` 문법을 사용하여 직접 로깅 호출을 할 수 없습니다, 내부적으로 logging 패키지가 %-포매팅을 사용하여 포맷 문자열과 변수 인자를 병합하기 때문입니다. 이전 버전과의 호환성을 유지하는 동안은 이 상황이 바뀌지 않을 것입니다. 기존 코드에 있는 모든 로깅 호출이 %-포맷 문자열을 사용하기 때문입니다.

그러나 {}- 및 $- 포매팅을 사용하여 개별 로그 메시지를 구성하는 방법이 있습니다. 메시지의 경우, 메시지 포맷 문자열로 임의의 객체를 사용할 수 있으며, logging 패키지는 실제 형식 문자열을 얻기 위해 그 객체에 대해 `str()` 을 호출한다는 것을 상기하십시오. 다음 두 가지 클래스를 고려하십시오:

    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)

이 중 하나를 포맷 문자열 대신 사용하면, {}- 또는 $-포매팅을 사용하여 포맷된 로그 출력의 “%(message)s”, “{message}” 또는 “$message” 자리에 나타나는 실제 “message” 부분을 만들 수 있습니다. 어떤 것을 로그 하고 싶을 때마다 클래스 이름을 사용하는 것은 다소 꼴사납지만, __(두 개의 밑줄 —- `gettext.gettext()` 나 그 형제들의 동의어/별칭으로 사용되는 _ 과 혼동하지 마세요)와 같은 별칭을 사용하면 꽤 쓸만합니다.

위의 클래스가 파이썬에 포함되어 있지는 않지만, 아주 쉽게 여러분의 코드에 복사하여 붙여넣을 수 있습니다. 다음과 같이 사용될 수 있습니다 (`wherever` 라는 모듈에서 선언되었다고 가정합니다):

    >>> 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
    >>>

위의 예제는 `print()` 를 사용하여 포매팅이 어떻게 작동하는지 보여주고 있지만, 물론 이 접근법으로 실제 로깅 할 때는 `logger.debug()` 나 그와 유사한 것을 사용해야 합니다.

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.

원한다면, `LoggerAdapter` 를 사용하여 다음 예제와 같이 위와 유사한 효과를 얻을 수 있습니다:

    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.

## 사용자 정의 `LogRecord`

모든 로깅 이벤트는 `LogRecord` 인스턴스로 표현됩니다. 이벤트가 로그 되고 로거 수준에 의해 필터링 되지 않으면, `LogRecord` 가 생성되고 이벤트에 대한 정보로 채워진 다음 해당 로거(와 그 조상들, 계층 상위로의 전파가 비활성화된 지점의 로거까지)의 처리기로 전달됩니다. 파이썬 3.2 이전에는, 이 생성이 일어나는 곳이 두 곳밖에 없었습니다:

- `Logger.makeRecord()`, 이벤트 로깅의 일반적인 프로세스에서 호출됩니다. 인스턴스를 생성하기 위해 `LogRecord` 를 직접 호출합니다.

- `makeLogRecord()`, LogRecord에 추가될 어트리뷰트를 포함하는 딕셔너리와 함께 호출됩니다. 보통 적절한 딕셔너리가 네트워크를 통해 (예를 들어, `SocketHandler` 를 통해 피클 형태로, 또는 `HTTPHandler` 를 통해 JSON 형식으로) 수신될 때 호출됩니다.

이것은 보통 `LogRecord` 로 특별한 것을 할 필요가 있다면, 다음 중 하나를 해야 한다는 것을 의미합니다.

- `Logger.makeRecord()` 를 재정의하는 자신만의 `Logger` 서브 클래스를 만들고, 관심 있는 로거의 인스턴스가 만들어지기 전에 `setLoggerClass()` 를 사용하여 설정하십시오.

- 로거나 처리기에 `Filter`를 추가해서 `filter()` 메서드가 호출될 때 필요한 특별한 조작을 하십시오.

첫 번째 접근법은 여러 라이브러리가 서로 다른 일을 하고 싶어 하는 시나리오에서는 다루기 힘들 것입니다. 각자 자신의 `Logger` 서브 클래스를 설정하려고 시도할 것이고, 마지막 것이 이기게 될 것입니다.

두 번째 접근법은 많은 경우에 합리적으로 잘 작동하지만, `LogRecord` 의 특별한 서브 클래스를 사용할 수는 없습니다. 라이브러리 개발자는 로거에 적절한 필터를 설정할 수 있지만, 새로운 로거를 도입할 때마다 이를 수행해야 한다는 것을 기억해야 합니다. 이를 고려하지 않는다면 새 패키지나 모듈을 추가하고 모듈 수준에서 단순히 다음과 같이 합니다:

    logger = logging.getLogger(__name__)

이것은 아마도 고려해야 할 많은 것 중 하나일 뿐입니다. 개발자는 자신의 최상위 로거에 첨부된 `NullHandler` 에도 필터를 추가 할 수 있지만, 응용 프로그램 개발자가 하위 수준 라이브러리 로거에 처리기를 연결하면 호출되지 않습니다 — 그래서 그 처리기로부터의 출력은 라이브러리 개발자의 의도를 반영하지 못합니다.

파이썬 3.2 이상에서는, `LogRecord` 생성이 사용자가 지정할 수 있는 팩토리를 통해 수행됩니다. 팩토리는 `setLogRecordFactory()` 로 설정할 수 있고, `getLogRecordFactory()` 로 조회할 수 있는 콜러블입니다. 팩토리는 `LogRecord` 생성자와 같은 서명으로 호출되고, 기본 설정은 `LogRecord` 입니다.

이 방법을 사용하면 사용자 정의 팩토리가 LogRecord 생성의 모든 측면을 제어 할 수 있습니다. 예를 들어, 서브 클래스를 반환하거나, 다음과 같은 방법으로 생성된 레코드에 어트리뷰트를 추가 할 수 있습니다:

    old_factory = logging.getLogRecordFactory()

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

    logging.setLogRecordFactory(record_factory)

이 패턴은 서로 다른 라이브러리가 팩토리를 체인으로 연결할 수 있도록 하며, 서로의 어트리뷰트를 덮어쓰거나 의도하지 않게 표준으로 제공된 어트리뷰트를 덮어쓰지 않는 한, 놀랄 일은 없어야 합니다. 그러나 체인의 각 고리는 모든 로깅 작업에 실행시간 오버헤드를 추가하므로, `Filter`를 사용해서 원하는 결과를 얻을 수 없을 때만 이 기법을 사용해야 합니다.

## Subclassing QueueHandler and QueueListener- a ZeroMQ example

### Subclass `QueueHandler`

`QueueHandler` 서브 클래스를 사용하여 다른 유형의 큐에 메시지를 보낼 수 있습니다, 예를 들어 ZeroMQ ‘publish’ 소켓. 아래 예제에서, 소켓은 별도로 생성되어 처리기로 (‘queue’로) 전달됩니다:

    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)

물론 구성하는 다른 방법이 있습니다. 예를 들어 처리기가 소켓을 만드는데 필요한 데이터를 전달하는 것입니다:

    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`

다른 유형의 큐에서 메시지를 받기 위해 `QueueListener` 의 서브 클래스를 만들 수도 있습니다, 예를 들어 ZeroMQ ‘subscribe’ 소켓. 다음은 그 예입니다:

    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.

## 딕셔너리 기반 구성의 예

다음은 로깅 구성 딕셔너리의 예입니다 - 장고 프로젝트 설명서 에서 가져왔습니다. 이 딕셔너리를 `dictConfig()` 로 전달하여 구성을 적용합니다:

    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']
            }
        }
    }

이 구성에 대한 더 자세한 정보는 장고 설명서의 관련 섹션 을 참조하세요.

## rotator와 namer를 사용해서 로그 회전 처리하기

An example of how you can define a namer and rotator is given in the following runnable script, which shows gzip compression of the log file:

    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}')

After running this, you will see six new files, five of which are compressed:

    $ 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

## 좀 더 정교한 multiprocessing 예제

다음 동작하는 예제에서는 구성 파일을 사용하여 로깅을 multiprocessing과 함께 사용하는 방법을 보여줍니다. 구성은 매우 간단하지만, 실제 multiprocessing 시나리오에서 더 복잡한 구성을 구현할 수 있음을 예시합니다.

이 예에서, 주 프로세스는 리스너 프로세스와 몇 개의 작업자 프로세스를 생성합니다. 주 프로세스, 리스너 및 작업자를 위한 세 가지 구성이 있습니다 (모든 작업자는 같은 구성을 공유합니다). 주 프로세스에서의 로깅, 작업자가 QueueHandler에 로그 하는 방법, 그리고 리스너가 QueueListener 및 더욱 복잡한 로깅 구성을 구현하고 큐를 통해 수신한 이벤트를 구성에서 지정된 처리기로 전달하도록 배치하는 는 방법을 볼 수 있습니다. 이러한 구성은 설명을 위한 것이지만, 이 예제를 여러분 자신의 시나리오에 적용할 수 있어야 합니다.

스크립트는 다음과 같습니다 - 독스트링과 주석이 어떻게 작동하는지 잘 설명하기를 바랍니다:

    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()

## SysLogHandler로 전송된 메시지에 BOM 삽입하기

RFC 5424 는 유니코드 메시지가 다음 구조를 갖는 바이트들로 syslog 데몬에 전송되어야 함을 요구합니다: 선택적인 순수 ASCII 구성 요소, 그 뒤를 이어 UTF-8 바이트 순서 표식 (BOM), 그 뒤를 이어 UTF-8으로 인코딩된 유니코드. (이 규격의 관련 절 을 참조하십시오.)

파이썬 3.1에서, BOM을 메시지에 삽입하는 코드가 `SysLogHandler` 에 추가되었지만, 유감스럽게도, BOM이 메시지의 시작 부분에 나타나서 그 앞에 순수 ASCII 구성 요소를 허락하지 않도록 잘못 구현되었습니다.

이 동작이 잘못됨에 따라, 잘못된 BOM 삽입 코드가 파이썬 3.2.4 이상에서 제거되었습니다. 그러나, 올바른 코드로 대체되지는 않았고, BOM을 포함하고, 그 앞에 순수 ASCII 시퀀스, 그 뒤에 UTF-8으로 인코딩된 임의의 유니코드로 구성된 RFC 5424-호환 메시지를 생성하려는 경우 다음과 같이 해야 합니다:

1. `Formatter` 인스턴스를 `SysLogHandler` 인스턴스에 다음과 같은 포맷 문자열과 함께 첨부하십시오:

       'ASCII section\ufeffUnicode section'

   유니코드 코드 포인트 U+FEFF는, UTF-8을 사용하여 인코딩될 때, UTF-8 BOM으로 인코딩됩니다 – 바이트열 `b'\xef\xbb\xbf'`.

2. ASCII section을 원하는 자리 표시기로 바꾸십시오. 그러나 치환 후 나타나는 데이터가 항상 ASCII임미 보장되어야 합니다 (그렇게 되면, UTF-8 인코딩 이후에는 변경되지 않은 채로 유지됩니다).

3. Unidcode section을 원하는 자리 표시기로 바꾸십시오; 치환 후 나타나는 데이터에 ASCII 범위를 벗어나는 문자가 포함되어 있어도 괜찮습니다 – UTF-8을 사용하여 인코딩됩니다.

포맷된 된 메시지는 `SysLogHandler` 에 의해 UTF-8 인코딩을 사용하여 인코딩*됩니다*. 위의 규칙을 따르는 경우, RFC 5424-호환 메시지를 생성할 수 있어야 합니다. 그렇지 않으면, logging이 불평하지 않을 수도 있지만, 메시지가 RFC 5424와 호환되지 않고 syslog 데몬이 불평 할 수 있습니다.

## 구조적 로깅 구현

대부분의 로깅 메시지는 사람이 읽을 수 있도록 만들어졌기 때문에 쉽게 기계에서 파싱 할 수 없지만, 프로그램에서 (복잡한 정규식을 사용하지 않고도) 구문 분석할 수 있는 구조화된 포맷으로 메시지를 출력하려는 상황이 있을 수 있습니다. 이것은 logging 패키지를 사용하여 쉽게 달성 할 수 있습니다. 이것이 달성될 수 있는 여러 가지 방법이 있지만, 다음은 JSON을 사용하여 기계가 파싱할 수 있는 방식으로 이벤트를 직렬화하는 간단한 접근법입니다:

    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))

위의 스크립트가 실행되면 다음과 같이 인쇄됩니다:

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

항목의 순서는 사용된 파이썬 버전에 따라 다를 수 있습니다.

좀 더 특별한 처리가 필요한 경우, 다음 예제와 같이 사용자 정의 JSON 인코더를 사용할 수 있습니다:

    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()

위의 스크립트를 실행하면 다음과 같이 인쇄합니다:

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

항목의 순서는 사용된 파이썬 버전에 따라 다를 수 있습니다.

## `dictConfig()`로 처리기를 사용자 정의하기

특정 상황에서 로깅 처리기를 사용자 정의하고 싶을 때가 있고, `dictConfig()`를 사용하고 있다면 서브 클래스를 만들지 않고도 이 작업을 수행 할 수 있습니다. 예를 들어, 로그 파일의 소유권을 설정하고 싶다고 합시다. POSIX에서, `shutil.chown()` 을 사용하면 쉽게 할 수 있지만, 표준 라이브러리의 파일 처리기는 내장된 지원을 제공하지 않습니다. 다음과 같은 일반 함수를 사용하여 처리기 생성을 사용자 정의 할 수 있습니다:

    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)

그런 다음, `dictConfig()` 에 전달되는 로깅 구성에서, 이 함수를 호출하여 로깅 처리기를 생성하도록 지정할 수 있습니다:

    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',
        },
    }

이 예제에서는 단지 예를 들기 위해 `pulse` 라는 사용자와 그룹을 사용하여 소유권을 설정합니다. 작동하는 스크립트 `chowntest.py` 로 정리하면:

    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')

이것을 실행하기 위해서는, 아마도 `root` 로 실행해야 할 것입니다:

    $ 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

이 예제는 `shutil.chown()` 이 등장한 파이썬 3.3을 사용합니다. 이 접근법은 `dictConfig()`를 지원하는 모든 파이썬 버전에서 작동합니다 - 파이썬 2.7, 3.2 이상. 3.3 이전 버전의 경우, (예를 들어) `os.chown()` 을 사용하여 실제 소유권 변경을 구현해야 합니다.

실제로는, 처리기 생성 함수가 프로젝트 어딘가에 있는 유틸리티 모듈에 있을 수 있습니다. 구성에 있는 다음과 같은 줄 대신:

    '()': owned_file_handler,

예를 들면 이렇게 쓸 수 있습니다:

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

여기서 `project.util` 은 함수가 있는 패키지의 실제 이름으로 바꿀 수 있습니다. 위의 작업 스크립트에서 `'ext://__main__.owned_file_handler'` 를 사용해도 됩니다. 여기서, 실제 콜러블은 `ext://` 스펙으로부터 `dictConfig()` 에 의해 결정됩니다.

이 예제는 희망하건대 다른 형태의 파일 변경을 - 예를 들어 특정 POSIX 권한 비트 설정 - 같은 방법으로 (`os.chmod()` 를 사용해서) 구현하는 방법도 알려줍니다.

물론 이 접근법은 `FileHandler` 이외의 처리기 유형으로도 확장될 수 있습니다 - 예를 들어, 회전 파일 처리기 중 하나 또는 다른 유형의 처리기 모두.

## 응용 프로그램 전체에서 특정 포맷 스타일 사용하기

파이썬 3.2에서, `Formatter` 는 `style` 키워드 매개변수를 얻었는데, 이전 버전과의 호환성을 위해 `%` 를 기본값으로 사용하면서 `{` 또는 `$` 를 지정하면 `str.format()` 과 `string.Template` 에 의해 지원되는 포매팅 접근법을 사용할 수 있도록 합니다. 이것은 로그 되는 최종 출력으로 로깅 메시지를 포매팅하는 것과 관계된 것이고, 개별 로깅 메시지가 만들어지는 방법과는 무관함에 주의하십시오.

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.

포맷 스타일을 특정 로거와 연관시키는 제안이 있었지만, 이전 버전과의 호환성 문제가 있는데, 기존 코드가 그 로거 이름으로 %-포매팅을 사용할 수 있기 때문입니다.

제삼자 라이브러리와 여러분의 코드 간에 상호 운용이 가능하도록 로깅 하려면, 개별 로깅 호출 수준에서 포매팅을 결정해야 합니다. 이렇게 할 때 대체 포매팅 스타일을 수용 할 수 있는 몇 가지 길이 열립니다.

### LogRecord 팩토리 사용

파이썬 3.2에서, 위에서 언급 한 `Formatter` 변경 사항과 함께, logging 패키지는 `setLogRecordFactory()` 함수를 사용하여 사용자가 자신의 `LogRecord` 서브 클래스를 설정할 수 있는 기능을 얻었습니다. 이것을 사용하면, 원하는 일을 하도록 `getMessage()` 메서드를 재정의하는 여러분 자신의 `LogRecord` 서브 클래스를 설정할 수 있습니다. 이 메서드의 베이스 클래스 구현이 `msg % args` 포매팅이 일어나는 곳이며, 여러분이 대체 포매팅으로 치환할 수 있는 곳입니다; 그러나, 모든 포매팅 스타일을 지원하면서 다른 코드와의 상호 운용성을 보장하기 위해 %-포매팅을 기본값으로 사용하도록 주의해야 합니다. 또한, 베이스 구현과 마찬가지로 `str(self.msg)` 를 호출하도록 주의해야 합니다.

자세한 정보는 `setLogRecordFactory()`와 `LogRecord` 에 대한 레퍼런스 설명서를 참조하십시오.

### 사용자 정의 메시지 객체 사용

{}- 및 $-포매팅을 사용하여 개별 로그 메시지를 작성할 수 있는 또 다른, 아마도 더 간단한 방법이 있습니다. (임의의 객체를 메시지로 사용하기에서) 로깅 할 때 임의의 객체를 메시지 포맷 문자열로 사용할 수 있고, logging 패키지는 그 객체에 대해 `str()` 을 호출하여 실제 형식 문자열을 얻는다고 했던 것을 기억하실 수 있을 겁니다. 다음 두 클래스를 생각해봅시다:

    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)

이 중 하나를 포맷 문자열 대신 사용하면, {}- 또는 $-포매팅을 사용하여 포맷된 로그 출력의 “%(message)s”, “{message}” 또는 “$message” 자리에 나타나는 실제 “message” 부분을 만들 수 있습니다. 어떤 것을 로그 하고 싶을 때마다 클래스 이름을 사용하는 것이 다소 꼴사납다면, 메시지에 `M` 이나 `_` 과 같은 별칭을 사용해서 더 쓸만하게 만들 수 있습니다 (또는 지역화에 `_` 를 사용하고 있다면, 아마도 `__`).

이 접근법의 예가 아래에 나와 있습니다. 먼저, `str.format()` 를 사용하는 포매팅입니다:

    >>> __ = 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)

두 번째로, `string.Template` 를 사용하는 포매팅입니다:

    >>> __ = 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.

## `dictConfig()`로 필터 구성하기

`dictConfig()` 를 사용하여 필터를 구성할 수 있습니다. 하지만 처음에는 어떻게 해야 할지 명확하지 않을 수 있습니다 (그래서 이 조리법을 제공합니다). `Filter` 가 표준 라이브러리에 포함된 유일한 필터 클래스이고, 많은 요구 사항을 충족시키지는 않을 것이기 때문에 (오직 베이스 클래스로 제공됩니다), 일반적으로 `filter()` 메서드를 재정의하는 여러분 자신의 `Filter` 서브 클래스를 정의할 필요가 있습니다. 이렇게 하려면, 필터를 생성하는 데 사용될 콜러블을 필터의 구성 딕셔너리에 `()` 키로 지정하십시오 (클래스가 가장 분명하지만 `Filter` 인스턴스를 반환하는 콜러블은 모두 가능합니다). 다음은 완전한 예입니다:

    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')

이 예제는 인스턴스를 만드는 콜러블로 키워드 매개 변수 형식으로 구성 데이터를 전달하는 방법을 보여줍니다. 실행하면, 위의 스크립트는 다음을 인쇄합니다:

    changed: hello

필터가 구성된 대로 작동하고 있음을 보여줍니다.

주목해야 할 몇 가지 추가 사항:

- 구성에서 직접 참조할 수 없는 경우 (예를 들어, 다른 모듈에 있고 구성 딕셔너리가 있는 곳에서 직접 임포트 할 수 없는 경우), 외부 객체에 대한 액세스 에 설명된 대로 `ext://...` 형식을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 위의 예에서 `MyFilter` 대신 `'ext://__main__.MyFilter'` 를 사용할 수 있습니다.

- 필터뿐만 아니라, 이 기술을 사용자 정의 처리기 및 포매터를 구성하는데 사용할 수도 있습니다. logging이 구성에서 사용자 정의 객체를 어떻게 지원하는지에 대한 더 많은 정보는 사용자 정의 객체 를 보시고, 위의 다른 요리책 조리법 dictConfig()로 처리기를 사용자 정의하기 도 보십시오.

## 사용자 정의된 예외 포매팅

예외 포매팅을 사용자 정의하고 싶을 때가 있습니다 - 논쟁의 여지는 있지만, 예외 정보가 포함된 경우에도 이벤트 당 정확히 한 줄이 기록되기 원한다고 합시다. 다음 예제처럼, 사용자 정의 포매터 클래스를 사용할 수 있습니다:

    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()

실행하면, 정확하게 두 줄의 파일이 생성됩니다:

    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'|

위의 처리는 단순하지만, 예외 정보를 원하는 대로 포맷하는 방법을 알려줍니다. `traceback` 모듈은 더욱 전문화된 요구에 도움이 될 수 있습니다.

## 로깅 메시지 말하기

로깅 메시지를 보여주는 대신 들려주는 것이 바람직한 상황이 있을 수 있습니다. 여러분의 시스템에 텍스트-음성 변환 (TTS) 기능이 있다면 쉽습니다, 파이썬 바인딩이 없어도 됩니다. 대부분의 TTS 시스템에는 실행할 수 있는 명령행 프로그램이 있으며, 이것을 `subprocess` 를 사용하여 처리기에서 호출 할 수 있습니다. 여기서 TTS 명령행 프로그램이 사용자와 상호 작용하거나, 완료하는 데 오랜 시간이 걸릴 것으로 기대되지 않으며, 로그 되는 메시지의 빈도가 메시지로 사용자를 압도할 정도로 높지 않으며, 메시지는 동시에 처리되지 않고 한 번에 하나씩 읽어도 된다고 가정합니다. 아래의 예제 구현은 다음 메시지가 처리되기 전에 하나의 메시지를 다 읽을 때까지 대기하고, 이 때문에 다른 처리기가 대기 상태로 유지될 수 있습니다. 다음은 `espeak` TTS 패키지가 사용 가능하다고 가정하는 접근법을 보여주는 간단한 예입니다:

    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())

실행하면, 이 스크립트는 여성 음성으로 “Hello”와 “Goodbye”를 차례대로 말합니다.

물론 위의 접근법은 다른 TTS 시스템과 명령행에서 실행되는 외부 프로그램을 통해 메시지를 처리 할 수 있는 전혀 다른 시스템에도 적용될 수 있습니다.

## 로깅 메시지를 버퍼링하고 조건부 출력하기

임시 영역에 메시지를 기록하고 특정 조건이 발생할 때만 메시지를 출력하려는 상황이 있을 수 있습니다. 예를 들어, 함수에서 디버그 이벤트를 로깅 하기를 원할 수 있습니다. 함수가 에러 없이 완료되면 수집된 디버그 정보로 로그를 어지럽히고 싶지 않지만, 에러가 있으면 에러뿐만 아니라 모든 디버그 정보를 출력하고 싶습니다.

다음은 로깅이 이러한 방식으로 작동하기 원하는 함수에 데코레이터를 사용하여 이를 수행할 방법을 보여주는 예제입니다. `logging.handlers.MemoryHandler` 를 사용하는데, 어떤 상황이 발생할 때까지 로그 된 이벤트를 버퍼링할 수 있도록 하고, 때가 되면 버퍼링 된 이벤트들이 `flush` 됩니다 - 처리를 위해 다른 처리기(`target` 처리기)로 전달됩니다. 기본적으로, `MemoryHandler` 는 버퍼가 다 차거나 수준이 지정된 임계값보다 크거나 같은 이벤트가 발생하면 플러시 됩니다. 사용자 정의 플러시 동작을 원할 경우, 이 조리법을 `MemoryHandler` 의 더 특수한 서브 클래스와 함께 사용할 수 있습니다.

예제 스크립트에는 간단한 함수 `foo` 가 있는데, 모든 로그 수준을 순회하면서, 어떤 수준으로 로그 할지를 `sys.stderr` 에 쓴 다음, 그 수준으로 실제 메시지를 로깅 합니다. 매개 변수를 `foo` 에 전달할 수 있는데, 참이면 ERROR 및 CRITICAL 수준으로 로그 합니다 - 그렇지 않으면 DEBUG, INFO 및 WARNING 수준에서만 로그 합니다.

이 스크립트는 필요한 조건부 로깅을 수행할 데코레이터로 `foo` 를 데코레이트 하기만 합니다. 데코레이터는 로거를 매개 변수로 받고 데코레이트 된 함수가 호출되는 동안 메모리 처리기를 연결합니다. 데코레이터는 target 처리기, 플러싱이 발생해야 하는 수준 및 버퍼 용량(버퍼 된 레코드의 수)을 추가로 매개 변수로 받을 수 있습니다. 이것들은 각각 `sys.stderr` 로 쓰는 `StreamHandler`, `logging.ERROR`, `100` 을 기본값으로 합니다.

스크립트는 다음과 같습니다:

    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)

이 스크립트를 실행하면 다음과 같은 출력이 나타납니다.:

    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

보시다시피, 실제 로깅 출력은 심각도가 ERROR 이상인 이벤트가 기록될 때만 발생하지만, 이 경우 심각도가 낮은 이전 이벤트도 기록됩니다.

물론 전통적인 데코레이션 수단을 쓸 수 있습니다.:

    @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.

## 구성을 통해 UTC(GMT)로 시간을 포맷하기

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

이제 `Formatter` 대신 코드에서 `UTCFormatter` 를 사용할 수 있습니다. 구성을 통해 이를 수행하려면, 다음에 나오는 완전한 예제에 의해 설명된 접근법으로 `dictConfig()` API를 사용할 수 있습니다:

    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())

이 스크립트를 실행하면, 다음과 같은 내용을 인쇄합니다:

    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

시간이 한 처리기에서는 UTC로, 다른 처리기에서는 지역 시간으로 포맷되는 것을 보여줍니다.

## 선택적 로깅을 위해 컨텍스트 관리자 사용하기

로깅 구성을 일시적으로 변경하고 무언가를 한 후에 되돌리는 것이 유용할 때가 있습니다. 이를 위해, 컨텍스트 관리자는 로깅 컨텍스트를 저장하고 복원하는 가장 분명한 방법입니다. 다음은 그러한 컨텍스트 관리자의 간단한 예입니다. 컨텍스트 관리자의 범위 안에서 선택적으로 로깅 수준을 변경하고 로깅 처리기를 추가 할 수 있습니다:

    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

수준 값을 지정하면, 로거의 수준은 컨텍스트 관리자가 적용되는 with 블록의 범위 안에서 해당 값으로 설정됩니다. 처리기를 지정하면, 블록 진입 시 로거에 추가되고 블록에서 빠져나갈 때 제거됩니다. 블록을 빠져나갈 때 처리기를 닫도록 관리자에게 요청할 수도 있습니다 - 더는 처리기가 필요하지 않으면 이렇게 할 수 있습니다.

작동 원리를 보여주기 위해, 다음 코드 블록을 위에 추가 할 수 있습니다:

    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.')

우리는 초기에 로거 수준을 `INFO` 로 설정합니다. 그래서 메시지 #1은 나타나고 메시지 #2는 나타나지 않습니다. 그다음에 `with` 블록에서 수준을 `DEBUG` 로 임시 변경하면, 메시지 #3이 나타납니다. 블록이 종료되면 로거 수준이 `INFO` 로 복원되므로, 메시지 #4가 표시되지 않습니다. 그다음 `with` 블록에서 수준을 다시 `DEBUG` 로 다시 설정하지만, `sys.stdout` 으로 쓰는 처리기도 추가합니다. 따라서 메시지 #5는 콘솔에 두 번 표시됩니다 (`stderr` 를 통해 한 번, `stdout` 을 통해 한 번). `with` 문장이 완료된 후에 상태는 이전과 같으므로, (메시지 #1처럼) 메시지 #6이 나타나고, (메시지 #2처럼) 메시지 #7은 보이지 않습니다.

이렇게 만든 스크립트를 실행하면, 결과는 다음과 같습니다:

    $ 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.

다시 실행하면서 `stderr` 를 `/dev/null` 로 리디렉트하면, 다음과 같이 `stdout` 으로 출력된 메시지만 나타납니다:

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

다시 한번, 하지만 `stdout` 을 `/dev/null` 로 리디렉트하면, 이렇게 됩니다:

    $ 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.

이 경우, `stdout` 에 인쇄된 메시지 #5는 예상대로 나타나지 않습니다.

물론 여기서 설명한 방법을 일반화 할 수 있습니다. 예를 들어 로깅 필터를 임시로 첨부 할 수 있습니다. 위의 코드는 파이썬 2와 파이썬 3에서 모두 작동합니다.

## CLI 응용 프로그램 시작 템플릿

다음과 같은 것들을 하는 방법을 보여주는 예입니다:

- 명령 줄 인자에 기반한 로깅 수준 사용하기

- 별도의 파일에 있는 여러 부속 명령으로 분기하고, 모두 일관된 방식으로 같은 수준에서 로깅 하기

- 간단하고 최소의 구성을 사용하기

어떤 서비스를 중지, 시작 또는 다시 시작하는 작업을 위한 명령 줄 응용 프로그램이 있다고 가정합니다. 이것은 예시의 목적을 위해 `start.py`, `stop.py` 및 `restart.py`에 개별 명령이 구현되고, 응용 프로그램의 메인 스크립트는 `app.py` 파일이 되도록 구성할 수 있습니다. 명령 줄 인자를 통해 응용 프로그램의 상세도를 제어하려고 하고, `logging.INFO`를 기본값으로 한다고 더 가정해 봅시다. `app.py`를 작성할 수 있는 한 가지 방법은 다음과 같습니다:

    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())

그리고 `start`, `stop` 및 `restart` 명령은 별도의 모듈로 구현할 수 있습니다, 가령 시작하려면:

    # 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)

그리고 멈추려면:

    # 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)

비슷하게, 다시 시작하려면:

    # 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)

이 응용 프로그램을 기본 로그 수준으로 실행하면, 이런 출력을 얻습니다:

    $ 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.

첫 번째 단어는 로깅 수준이고, 두 번째 단어는 이벤트가 로그 된 장소의 모듈이나 패키지 이름입니다.

로깅 수준을 변경하면, 로그로 전송되는 정보를 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 우리가 더 많은 정보를 원한다면:

    $ 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.

그리고 덜 원한다면:

    $ 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

이 경우, `WARNING` 수준 이상으로 아무것도 로그 하지 않았으므로, 명령은 콘솔에 아무것도 인쇄하지 않습니다.

## 로깅을 위한 Qt GUI

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.

다음 예는 Qt GUI에 로그 하는 방법을 보여줍니다. 이것은 콜러블을 취하는 간단한 `QtHandler` 클래스를 소개합니다. 이 클래스는 GUI 업데이트를 하는 메인 스레드의 슬롯이어야 합니다. 또한 UI 자체 (수동 로깅을 위한 버튼을 통해) 뿐만 아니라 백그라운드에서 작업하는 작업자 스레드에서 GUI에 로그 하는 방법을 보여주기 위해 작업자 스레드도 만듭니다 (여기서는, 단지 임의의 짧은 지연을 주고 임의의 수준으로 메시지를 로깅 합니다).

작업자 스레드는 `threading` 모듈 대신 Qt의 `QThread` 클래스를 사용하여 구현되는데, 다른 `Qt` 구성 요소와 더 잘 통합되는 `QThread`를 사용해야 하는 상황이 있기 때문입니다.

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 여러 프로세스에서 단일 파일에 로깅 하기 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).

## Other resources

더 보기

모듈 `logging`

  logging 모듈에 대한 API 레퍼런스

모듈 `logging.config`

  logging 모듈용 구성 API.

모듈 `logging.handlers`

  logging 모듈에 포함된 유용한 처리기.

Basic Tutorial

Advanced Tutorial