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代码魔术师之手 2024-08-18 14:11:26

文章标签 python str 时间戳转str python str转timestamp 日志管理 Python 搜索 文章分类 Python 后端开发

python str 时间戳转str python str转timestamp_搜索_02

作者：Jackpop

日志在开发过程中是一种被很多程序员不重视，但是却至关重要的一项功能。

我认为在一个系统的整个生命周期里，日志系统虽然工作量不大，但是论重要性程度能够占10%-15%的比重，或者更高。

优秀的日志管理，至少能够从3个方面提升系统：

调试速度
执行效率
运维效率

很少有人敢确保一个系统开发完成之后不会出现任何问题，因此，在一个完善的商业化系统设计过程中，日志管理都会被视为一个重要模块。

日志输出、Kafka日志订阅、日志分析，完备的日志管理能够在系统出现问题时，维护人员需要明确4个问题：

问题是什么？
问题出在哪？
什么时间出现的问题？
为什么出现问题？

然后，快速定位、快速恢复系统正常运行。要清楚的是，系统正式上线之后，恢复系统时间每多耗费1分钟，它带来的资损和负面影响都是无法估量的。

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而在Python中，提到日志管理每个大多数Python开发者都会脱口而出logging。

logging是Python内置的标准库，也是使用频率较高的日志管理Python库，但是它有着一些明显的缺点：

功能单一
执行效率低
需要手动配置

Python内置的标准logging库默认配置输出的日志内容非常简单，没有时间、位置这些在日志管理过程中至关重要的信息，每一次使用都需要自己手动配置一下，这样会带来冗余的代码和工作量。

为了解决这些问题，本文就来介绍一款可以很好替代标准logging库的第三方日志管理库--Eliot。

Eliot

前面已经提到，一个优秀的日志管理系统至少要回答4个问题：

问题是什么？
问题出在哪？
什么时间出现的问题？
为什么出现问题？

但是，大多数日志库都不具备这样的功能。而本文介绍的Eliot恰好都能满足这些需求。

除了能够回答上述问题，告诉你问题是什么、问题出在哪、为什么出现问题，Eliot还具有很多其他特性：

结构化输出日志信息，能够对输出一目了然
可以用于解析和过滤日志
不仅记录简单信息，还可以追踪程序的执行过程
性能非常好，使用非堵塞IO
可以结合Logstash/Elasticsearch使用

下面就来看一下Eliot的基本使用，更加丰富的功能，各位同学可以阅读一下文档仔细了解一下Eliot的使用。

安装

可以使用pip安装，

$ pip install eliot eliot-tree

也可以使用conda安装，

$ conda install -c conda-forge eliot eliot-tree

安装的eliot用于日志的生成、输出、分析等功能，eliot-tree可以实现以树结构可视化日志信息。

使用

首先给出一段示例代码，

import requests
from eliot import start_action, to_file

# 1. to_file
to_file(open("linkcheck.log", "w"))


def check_links(urls):
    with start_action(action_type="check_links", urls=urls):
        for url in urls:
            try:
                # 2. start_action
                with start_action(action_type="download", url=url):
                    response = requests.get(url)
                    response.raise_for_status()
            except Exception as e:
                raise ValueError(str(e))

try:
    check_links(["http://eliot.readthedocs.io", "http://nosuchurl"])
except ValueError:
    print("Not all links were valid.")

在这段代码中有2处用到了Eliot：

to_file：用于指定输出日志文件；
start_action：用于创建动作，如果动作成功则输出succeed ，否则抛出异常；

然后再命令行下执行代码：

$ python linkcheck.py

这时候会发现生成了一个名为linkcheck.log的日志文件。

但是，当用文本编辑器打开的时候会发现，日志的格式很单一、并没有树结构的信息。

如果想以树结构的方式可视化输出信息，就需要用到eliot-tree这个工具。

$ eliot-tree linkcheck.log
b1cb58cf-2c2f-45c0-92b2-838ac00b20cc
└── check_links/1 ⇒ started
    ├── timestamp: 2017-10-27 20:42:47.206684
    ├── urls:
    │   ├── 0: http://eliot.readthedocs.io
    │   └── 1: http://nosuchurl
    ├── download/2/1 ⇒ started
    │   ├── timestamp: 2017-10-27 20:42:47.206933
    │   ├── url: http://eliot.readthedocs.io
    │   └── download/2/2 ⇒ succeeded
    │       └── timestamp: 2017-10-27 20:42:47.439203
    ├── download/3/1 ⇒ started
    │   ├── timestamp: 2017-10-27 20:42:47.439412
    │   ├── url: http://nosuchurl
    │   └── download/3/2 ⇒ failed
    │       ├── errno: None
    │       ├── exception: requests.exceptions.ConnectionError
    │       ├── reason: HTTPConnectionPool(host='nosuchurl', port=80): Max retries exceeded with url: / (Caused by NewConnec…
    │       └── timestamp: 2017-10-27 20:42:47.457133
    └── check_links/4 ⇒ failed
        ├── exception: builtins.ValueError
        ├── reason: HTTPConnectionPool(host='nosuchurl', port=80): Max retries exceeded with url: / (Caused by NewConnec…
        └── timestamp: 2017-10-27 20:42:47.457332

在这个结构化的日志信息中，可以一目了然的看出3个方面的信息：