详解Python中logging日志模块在多进程环境下的使用

1. 概述

logging是Python官方提供的通用日志模块，可以帮助开发者轻松实现对程序的日志记录和管理。在多进程环境下，要想实现多个进程共同使用同一个日志文件，需要使用logging模块的多进程支持。

本文主要介绍如何使用logging模块在多进程环境下进行日志记录。

2. 配置多进程支持

在使用logging模块时，需要先对其进行配置。在多进程环境下，需要特别注意配置中的两个选项：

• multiprocessing.Process.name
• logging.handlers.RotatingFileHandler

2.1. multiprocessing.Process.name

在多进程环境下，为了在日志中区分不同进程的输出，需要为每个进程设置不同的进程名。进程名可以通过在调用multiprocessing.Process()创建进程时指定name参数来设置。例如：

import multiprocessing

p = multiprocessing.Process(target=func, name="MyProcess")

在这里，我们给进程赋予了名字"MyProcess"。

2.2. logging.handlers.RotatingFileHandler

在多进程环境下，由于多个进程可以同时写入同一个日志文件，会产生竞争条件。为了避免这种情况，需要使用logging.handlers.RotatingFileHandler作为日志的输出处理程序。

RotatingFileHandler会自动地将日志文件按照一定大小或时间轮换，从而避免单个文件过大导致的问题。

以下示例展示如何配置logging.handlers.RotatingFileHandler：

import logging
import logging.handlers

# 创建文件处理器
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(
    "/path/to/logfile.log",
    maxBytes=1024*1024*100, # 每个日志文件的最大字节数
    backupCount=10 # 最多保留的日志文件个数
)

# 创建并设置日志格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(name)s [%(levelname)s] %(message)s')
file_handler.setFormatter(formatter)

# 创建日志对象并添加文件处理器
logger = logging.getLogger()
logger.addHandler(file_handler)

以上代码展示了如何创建一个RotatingFileHandler实例，并设置最大字节数和最多保留日志文件个数。同时，还设置了日志格式和将文件处理器添加到全局日志对象中。

3. 在多进程环境下使用logging模块

在多进程环境下，每个进程都需要创建一个独立的日志对象，并使用上面配置的文件处理器进行输出。

以下示例展示了如何在多进程环境下使用RotatingFileHandler：

import logging
import logging.handlers
import multiprocessing

def func():
    # 创建文件处理器
    file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(
        "/path/to/logfile.log",
        maxBytes=1024*1024*100, # 每个日志文件的最大字节数
        backupCount=10 # 最多保留的日志文件个数
    )

    # 创建并设置日志格式
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(name)s [%(levelname)s] %(message)s')
    file_handler.setFormatter(formatter)

    # 创建日志对象并添加文件处理器
    logger = logging.getLogger(multiprocessing.current_process().name)
    logger.addHandler(file_handler)
    logger.setLevel(logging.DEBUG)

    # 开始记录日志
    logger.debug("Hello, World!")

if __name__ == "__main__":
    # 创建两个进程并启动
    p1 = multiprocessing.Process(target=func, name="Process1")
    p2 = multiprocessing.Process(target=func, name="Process2")
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

在这个例子中，我们创建了两个进程，每个进程都创建了自己的日志对象，并使用其对应的进程名作为日志标识。同时，每个日志对象都添加了相同的文件处理器，这样日志就会输出到同一个文件中。

运行代码后，可以看到在/path/to/logfile.log文件中出现了两次"Hello, World!"的输出，这证明了日志输出成功。

除了multiprocessing.Process.name和logging.handlers.RotatingFileHandler，logging模块还提供了其他在多进程环境下使用的工具，例如QueueHandler，QueueListener等。有兴趣的读者可以查看官方文档进行学习。