我可以在芹菜任务中使用通用logging.logger()

Question

doc说

有一个特殊的记录器可用名为" Celery.Task"，您可以从该记录器继承来自动获取任务名称和唯一ID作为日志的一部分。

这还不够。有更多详细信息可用吗？具体来说，默认情况下定义了哪些处理程序和格式字符串？为什么我要从它继承？我可以使用通用的logging.Logger()吗？从芹菜任务(而不是Django(登录文件的最佳实践是什么？等谢谢。

Answer 1

我可以使用通用logging.logger((而代替？

是的，您可以使用通用Python/Django Logger。而不是logger = get_task_logger(__name__)只选择getLogger：

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

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我为什么要继承它？

使用celery.task的优点是：

自动获取任务名称和唯一ID作为日志的一部分。

本身使用标准python logging lib。

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这还不够。有更多详细信息可用吗？ 具体来说，默认情况下定义了哪些处理程序和格式字符串？

默认情况下，它使用 WatchedFileHandler 来自logging.handlers您可以在celery.app.log文档中签入，它可以在setup_handler方法中设置。

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从芹菜任务中登录文件的最佳实践是什么 (不是django(？等

1。直接在模块中 - 您可以简单地将所有内容放在模块的顶部 - 定义处理程序，然后在将记录器分配时：

import logging
# ---- set up logging to file ---
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s',
                    datefmt='%m-%d %H:%M',
                    filename='/temp/myapp.log',
                    filemode='w')
# --- define a Handler ---
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 logger ---
logging.getLogger('').addHandler(console)

2。使用logging_config dictionary -dictconfig ：一个更美观的练习。

import logging
from logging.config import dictConfig
logging_config = dict(
    version = 1,
    formatters = {
        'f': {'format':
              '%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s'}
        },
    handlers = {
        'h': {'class': 'logging.StreamHandler',
              'formatter': 'f',
              'level': logging.DEBUG}
        },
    root = {
        'handlers': ['h'],
        'level': logging.DEBUG,
        },
)
dictConfig(logging_config)
logger = logging.getLogger()
logger.debug('often makes a very good meal of %s', 'visiting tourists')

3。使用单独的记录格式文件 - *.ini：

[loggers]
# list of loggers
keys=root,log02
[handlers]
# list of handlers    
keys=hand01,hand02
[formatters]
# list of formatters    
keys=form01,form02
[logger_root]
# config for 'root' logger    
level=NOTSET
handlers=hand01
[handler_hand01]
# config for handler hand01    
class=StreamHandler
level=NOTSET
formatter=form01
args=(sys.stdout,)
[handler_hand02]
## config for handler hand02     
class=FileHandler
level=DEBUG
formatter=form02
args=('python.log', 'w')
[formatter_form01]
# config for formatter form01    
format=F1 %(asctime)s %(levelname)s %(message)s
datefmt=
class=logging.Formatter

4。单独的类 - 最后但并非最不重要的一点是，一个更优雅的解决方案是将所有这些作为单独的模块(类(，并在需要的情况下用特定标志导入：

import logging
from config import LOG, LOGGING
class Logger:
    def __init__(self, logf=None, logger_name=None, debug=None, rotation=None):
        self.logfile = logf
        self.logger_name = logger_name if logger_name else logf
        self.logger = self.get_logger(rotation=rotation) if rotation else self.get_logger()
        self.debug = debug if debug else False
        self.debug = debug if debug else LOG["debug"]
    def logf(self, filename=None):
        if filename is None:
            filename = LOG["file"]
        return "%s%s" % (LOG["dir"], filename)
    def get_logger(self, rotation=False):
        logger = logging.getLogger(self.logger_name)
        logf = self.logf(self.logfile)
        if rotation:
            from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
            self.handler = TimedRotatingFileHandler(logf, when='midnight', interval=1, backupCount=10)
        else:
            self.handler = logging.FileHandler(logf)
        formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')
        #formatter = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(filename)s:%(funcName)s - %(message)s",
        self.handler.setFormatter(formatter)
        logger.addHandler(self.handler)
        logger.setLevel(logging.DEBUG)
        return logger